Una Prima Metodologia per Misurare il Costo Ambientale di Questa Tecnologia
Impatto ambientale IA
Come assicurarsi che i servizi di intelligenza artificiale non consumino troppa energia?
L’ecosistema francese offre criteri specifici per guidare le scelte dei progettisti e degli utenti di IA. Questi criteri aiutano a valutare e minimizzare l’impatto ambientale delle soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.
Tra le raccomandazioni principali, ci sono:
- Ottimizzazione degli algoritmi: Utilizzare algoritmi efficienti che richiedono meno risorse per l’elaborazione dei dati.
- Scelta di infrastrutture sostenibili: Optare per data center alimentati da fonti di energia rinnovabile.
- Efficienza energetica del codice: Scrivere codice che riduce al minimo il consumo di energia durante l’esecuzione.
- Monitoraggio e gestione dell’energia: Implementare strumenti per monitorare e ottimizzare il consumo energetico dei sistemi di IA.
- Riduzione della complessità dei modelli: Preferire modelli di IA meno complessi e più efficienti che offrono buone prestazioni con minori risorse.
Adottare questi criteri aiuta a garantire che l’uso dell’intelligenza artificiale sia più sostenibile e a ridurre l’impatto ambientale delle tecnologie emergenti.
Le Intelligenze Artificiali sono Grandi Consumatrici di Dati (ANDRIY ONUFRIYENKO / MOMENT RF / GETTY IMAGES)
Redazione di testi, creazione di presentazioni professionali, realizzazione di immagini, video più o meno realistici, o addirittura canzoni pronte all’uso, gli strumenti di intelligenza artificiale (IA) sono ormai diventati parte integrante dei nostri computer. Con interfacce semplificate, questa tecnologia, che risale alla fine degli anni ’50, è ora accessibile attraverso strumenti di uso comune come Google Gemini, ChatGPT e Copilot.
Per funzionare, questi sistemi di IA richiedono enormi quantità di dati, potenza di calcolo elevata e capacità di archiviazione adeguata. Ad esempio, una singola richiesta su ChatGPT consuma 10 volte più energia rispetto a una richiesta effettuata su un motore di ricerca tradizionale. Mentre le industrie storiche (come l’automobile e l’aeronautica) stanno modificando i loro processi produttivi per ridurre le emissioni di carbonio, è fondamentale integrare principi di sostenibilità ambientale fin dalla fase di progettazione dei servizi di IA.
Il bisogno di calcolo per l’IA è aumentato di un milione di volte in sei anni e cresce esponenzialmente ogni anno.
Sundar Pichai, CEO di Google
discorso del 14 maggio 2024
È necessario creare indicatori precisi e quantificabili per misurare l’impatto ecologico globale. L’obiettivo è sviluppare ciò che viene definito IA “frugale”. Fino ad oggi, non esisteva un riferimento internazionale accessibile e praticabile da tutti. Per questo motivo, è importante l’iniziativa francese dell’Ecolab del Commissariato Generale per lo Sviluppo Sostenibile e dell’Associazione Francese di Normalizzazione (AFNOR), che nell’estate del 2024 hanno pubblicato una metodologia operativa per valutare l’impatto ambientale dell’IA.
Questa metodologia è stata elaborata congiuntamente da esperti del mondo accademico, delle imprese, delle associazioni e delle amministrazioni pubbliche. Questo approccio multidisciplinare e imparziale prevede criteri come il consumo di acqua ed energia, le modalità di archiviazione dei dati, la qualità dei dataset, la riutilizzazione di algoritmi già addestrati, e altro ancora. Questi criteri aiuteranno i produttori di IA a misurare e quindi ridurre l’impatto delle loro soluzioni, permettendo loro di mostrare le loro performance in materia e agli acquirenti e utenti di IA di valutare e confrontare i metodi dei loro fornitori.
Un approccio virtuoso per tutte le parti coinvolte.
Fonte: www.francetvinfo.fr