Con l’avvento di ChatGPT lo scorso anno, in un breve periodo sono apparse sul mercato una quantità rilevante di nuove aziende i cui servizi offrono piattaforme di Intelligenza Artificiale Generativa e non solo. Dai video, al testo o sole immagini, ogni giorno nascono prodotti nuovi. Proprio di recente, Google ha annunciato una triplice offerta in tal senso, con il progetto Gemini. Tuttavia, una recente ricerca, conferisce un costo ambientale che l’utilizzo di questi strumenti richiede.
Lo studio della Carnegie Mellon University e Hugging Face
Lo studio condotto dai ricercatori della startup Hugging Face e della Carnegie Mellon University, generare un’ immagine richiede la stessa energia necessaria per caricare completamente uno smartphone. Inferiore invece il costo per generare un testo. Secondo la ricerca, generare un testo fino a 1.000 volte equivarrebbe al 16% della carica di uno smartphone. Lo studio necessita ancora una revisione paritaria, ovvero una valutazione prima della pubblicazione su di una rivista scientifica, affinché possa esserne garantita qualità e attendibilità di quanto emerso. I dati emersi dallo studio tuttavia dimostrano che nonostante l’addestramento di enormi modelli richiedono una mole di energia significativa, tutto ciò sia solo una piccola parte di un quadro d’insieme più esteso.
La maggior parte della impronta di carbonio, deriva infatti dall’utilizzo effettivo. Sasha Luccioni, una delle ricercatrici presso Hugging Face auspica che i dati possano essere utili affinché si possa decidere con maggior responsabilità l’impiego dell’IA, anche grazie a questo studio. Studio che appare essere il primo a prendere in considerazione le emissioni di carbonio causate dall’utilizzo di un modello di Intelligenza Artificiale. Il team guidato da Luccioni hanno avuto modo di esaminare le emissioni associate a 10 attività di IA popolari su Hugging Face, tra cui risposte alle domande, generazione di testo, classificazione e generazione delle immagini e infine i sottotitoli. Gli esperimenti sono stati condotti su 88 modelli diversi; per ogni attività sono stati eseguiti 1.000 suggerimenti ed è stata misurata l’energia utilizzata con uno strumento sviluppato dalla dott.ssa Luccioni, chiamato Code Carbon. Lo strumento procede ai calcoli attraverso l’energia consumata dal PC durante l’esecuzione del modello. Il team ha anche calcolato le emissioni generate da queste attività utilizzando 8 modelli generativi, addestrati per compiti diversi.
I dati dello studio
Secondo i dati del team, la generazione delle immagini è l’attività che richiede più dispendio di energia e carbonio. Generare 1.000 immagini con un modello di IA potente, come ad esempio Stable Diffusion XL, può produrre una quantità di anidride carbonica equivalente a guidare con un’auto a benzina per 6,5 km. Invece, un generatore di testo generava emissioni quanto guidare con la stessa auto per poco meno di 1 metro. Stando a quanto riportato dai ricercatori, Stability AI non ha risposto ad una richiesta di commento. Non solo i ricercatori hanno riscontrato che le emissioni per ciascuna attività erano molto più elevate di quanto si aspettassero, ma hanno scoperto che le emissioni quotidiane associate all’uso dell’intelligenza artificiale superavano di gran lunga le emissioni derivanti dall’addestramento di grandi modelli. Luccioni ha testato diverse versioni del modello di intelligenza artificiale multilingue BLOOM di Hugging Face per vedere quanti usi sarebbero necessari per superare i costi di formazione. Ci sono voluti oltre 590 milioni di utilizzi per raggiungere il costo del carbonio necessario per addestrare il suo modello più grande. Questo perché i grandi modelli di intelligenza artificiale vengono addestrati solo una volta, ma poi possono essere utilizzati miliardi di volte. Secondo alcune stime, modelli popolari come ChatGPT hanno fino a 10 milioni di utenti al giorno, molti dei quali attivano il modello più di una volta. Per i modelli molto popolari, come ChatGPT, potrebbero essere necessarie solo un paio di settimane affinché le emissioni di utilizzo di tale modello superino le emissioni di addestramento, afferma Luccioni.
Lo studio è importante anche per capire le dimensioni (e le implicazioni) dell’evoluzione degli strumenti di IA. Molte aziende tech hanno integrato i più potenti modelli di IA sui propri strumenti e prodotti, come posta elettronica o elaborazione dei testi. Alcune aziende persino nei prodotti per la smart home. Il loro utilizzo è ormai quotidiano e su larga scala. La riflessione della dott.ssa Luccioni è molto semplice. Ovvero che se si sta eseguendo una semplice azione, come la ricerca attraverso la posta elettronica, non serve un modello potente e che può eseguire diverse funzioni. D’accordo anche Jesse Dodge, ricercatore presso l’Allen Institute for AI, che non ha preso parte allo studio: “Il consumo di energia associato all’utilizzo degli strumenti di intelligenza artificiale è stato un tassello mancante nella comprensione della loro reale impronta di carbonio. È importante anche confrontare le emissioni di carbonio dei modelli generativi più nuovi e più grandi e dei modelli IA più vecchi. Evidenzia l’idea che la nuova ondata di sistemi di intelligenza artificiale siano molto più intensivi in termini di carbonio rispetto a quelli che avevamo anche due o cinque anni fa“.
“Una ricerca online media consuma circa 3 milliwattora di elettricità. Questo è equivalente a percorrere circa 3 metri in macchina. I modelli di intelligenza artificiale generativa, che Google ha integrato nella sua ricerca, potrebbero aumentare questo consumo di energia” ha affermato Vijay Gadepally, ricercatore presso il laboratorio del MIT Lincoln, che non ha partecipato alla ricerca. L’auspicio della ricerca e dei ricercatori è che gli utenti incominciassero a domandarsi il costo non solo economico ma anche ambientale dell’impiego dell’Intelligenza Artificiale. Ma la responsabilità di questo spetta alle aziende, specie le più responsabili. Tuttavia i ricercatori, appaiono scoraggiati. Il loro commento? “La responsabilità qui spetta a un’azienda che crea i modelli e ne trae profitto”. Va anche detto però, che IA come quella di Google, sono messe alla prova per diminuire l’impatto ambientale dei voli aerei ad esempio, o la ricerca di nuove terapie contro il cancro. Forse tutto il male non viene per nuocere.
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