In un contesto globale in cui il cambiamento climatico si pone come una delle sfide più importanti e pressanti, la COP rappresenta un momento significativo per le discussioni a livello internazionale. In particolare, secondo Context, la COP28 ha rappresentato il primo vertice sul clima delle Nazioni Unite in cui si sono tenute discussioni di alto livello sull’impiego della tecnologia nel contrasto al cambiamento climatico. Tra le varie tecnologie, l’Intelligenza Artificiale gioca un ruolo fondamentale. Imprenditori e ricercatori hanno evidenziato come l’IA possa accelerare gli sforzi per combattere il cambiamento climatico e l’innalzamento delle temperature. Tuttavia, hanno anche espresso forti preoccupazioni riguardo all’elevato consumo energetico richiesto dal funzionamento dell’IA.
In questo articolo, cercheremo di comprendere meglio le contraddizioni legate all’IA, secondo quando emerso durante la COP28. Analizzeremo inoltre come questa tecnologia possa essere impiegata per contrastare il cambiamento climatico e quali azioni possono essere intraprese dalle aziende.
Che cos’è la COP28
L’acronimo “COP” significa “Conference of the Parties” e si riferisce agli incontri annuali organizzati nell’ambito della Convenzione Quadro delle Nazioni Unite sui Cambiamenti Climatici (UNFCCC). In questa occasione, i paesi membri discutono e negoziano aspetti legati al cambiamento climatico. Nel 2023, la conferenza si è tenuta dal 30 novembre al 12 dicembre presso l’Expo City di Dubai, sotto la presidenza degli Emirati Arabi Uniti.
COP28 e IA: opportunità e contraddizioni
Nel corso della 28esima edizione della COP, l’Intelligenza Artificiale è stata al centro dell’attenzione. Come abbiamo già introdotto in un precedente articolo, l’IA rappresenta un contrasto significativo. Da una parte, è uno strumento potente per analizzare, prevedere fenomeni climatici e contribuire alla riduzione delle emissioni. Dall’altra, il suo sviluppo e funzionamento comportano un considerevole impatto ambientale.
Nei primi giorni della conferenza sono state presentate varie ricerche e soluzioni che offrono un quadro delle iniziative in atto e della complessità dell’uso dell’IA in ambito di sostenibilità. Prima di analizzare questi aspetti è importante ribadire un concetto fondamentale: l’Intelligenza Artificiale non deve essere considerata l’unica soluzione, ma una delle molteplici opzioni a nostra disposizione nella lotta al cambiamento climatico.
1) Monitoraggio ed efficienza tra consumo di risorse idriche ed energia
Nel giorno di apertura del vertice, le Nazioni Unite e Microsoft hanno annunciato la realizzazione di un AI-powered climate data hub per verificare se i paesi membri stanno mantenendo gli impegni assunti per ridurre le emissioni di combustibili fossili.
La stessa Microsoft, in un altro documento, ha riconosciuto e sottolineato un aspetto importante: l’espansione dell’infrastruttura necessaria per supportare i modelli di IA implica un aumento del consumo di risorse come energia e acqua.
In particolare, il consumo idrico è correlato alla necessità di raffreddare i data center, cruciali per l’addestramento e il funzionamento dell’IA. L’Università della California ha stimato che l’addestramento GPT-3, il modello utilizzato per alimentare ChatGPT di OpenAI nei data center statunitensi di Microsoft, potrebbe aver consumato direttamente 700.000 litri di acqua dolce pulita.
Gli esperti del settore sottolineano la necessità di metodi di addestramento dell’IA più sostenibili e che utilizzino energia rinnovabile. Molti sforzi e risultati significativi si stanno già compiendo in questa direzione. In particolare, i data center stanno diventando sempre più efficienti dal punto di vista energetico. È sempre Microsoft a rilevare che, secondo una stima, nonostante il carico di lavoro dei data center sia cresciuto di 9 volte dal 2010 al 2020, l’aumento del consumo di elettricità sia stato solo del 10%. Inoltre, l’IA stessa può essere impiegata per ridurre i costi di raffreddamento dei data center fino al 40%.
Infine, molte aziende leader nel settore tecnologico mirano a raggiungere zero emissioni di carbonio tra il 2030 e il 2040. Google è in prima linea in questo sforzo, avendo già annunciato da tempo l’obiettivo di utilizzare esclusivamente energia a zero emissioni di CO2 entro il 2030. Attraverso il suo team di DeepMind, Google, sta lavorando allo sviluppo di algoritmi più efficienti per ridurre il consumo energetico necessario per il funzionamento dell’IA.
2) Soluzioni rapide
L’Innovation for Cool Earth Forum, un forum internazionale sul clima coordinato dal governo giapponese, in occasione della COP ha presentato i risultati finali del suo ultimo report. Nel report viene evidenziato come l’Intelligenza Artificiale possa offrire soluzioni rapide ed efficaci per ridurre l’impatto ambientale in settori difficili da decarbonizzare, come quello del cemento e dell’acciaio. Utilizzando sistemi basati su IA per calcolare la quantità ottimale di materie prime, è possibile ridurre sia l’uso di materiali sia le emissioni, mantenendo alta la qualità. Un esempio è il caso di un produttore di acciaio brasiliano che, grazie a un modello di apprendimento automatico, ha ridotto del 8% le sue emissioni in breve tempo, riducendo la necessità di estrarre e raffinare circa 2 tonnellate di materie prime all’anno. Questo mostra come l’IA possa accelerare significativamente i passi verso una maggiore sostenibilità.
Altri risultati significativi in questa direzione riguardando lo sviluppo di nuovi materiali. Tradizionalmente, questo processo si basa su un metodo di tentativi ed errori, che richiede tempo e risorse. L’IA, può abbreviare questi tempi da mesi a settimane, aprendo la strada a innovazioni cruciali per la transizione energetica, come batterie e celle solari fotovoltaiche più efficienti. Ad esempio, un recente studio sulla massimizzazione della durata delle batterie ha combinato un modello di previsione con un algoritmo per ridurre il numero di esperimenti necessari, riducendo il tempo di ricerca da oltre 500 giorni a soli 16.
Questi casi mettono in evidenza il notevole potenziale dell’Intelligenza Artificiale come tecnologia in grado offrire soluzioni di rapida implementazione per la riduzione dell’impatto ambientale.
3) Accuratezza dei dati e supervisione umana
Kate Brandt, Chief Sustainability Officer di Google, ha discusso durante un panel il progetto di ottimizzazione dei semafori finalizzato alla riduzione delle emissioni inquinanti del traffico. Utilizzando l’Intelligenza Artificiale, sono stati analizzati i flussi di traffico per sviluppare un modello ottimizzato. Tuttavia, le decisioni finali riguardo l’implementazione del sistema sono state affidate agli ingegneri esperti. Al di là delle possibilità offerte da questi sistemi in ambito urbanistico, il caso sottolinea l’essenziale ruolo della supervisione umana e dimostra che la risoluzione di problemi complessi non può essere lasciata unicamente alle macchine.
In questo contesto, Bloomberg evidenzia che, oltre al consumo energetico, anche la sicurezza e l’affidabilità dei dati costituiscono rischi significativi nell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale ai problemi climatici. Ricerche, come quella condotta dall’Università Purdue dell’Indiana, hanno rivelato imprecisioni in oltre la metà delle risposte fornite da ChatGPT, indicando che i modelli di IA possono essere fallibili. Inoltre, molti esperti di tecnologia evidenziano la carenza di dati e strumenti di IA nei paesi in via di sviluppo, una lacuna che può influire sull’accuratezza degli algoritmi. Ciò è particolarmente evidente nei sistemi di previsione meteorologica, dove la raccolta insufficiente di dati nel sud del mondo pregiudica la precisione di tali sistemi. Pertanto, per garantire l’efficacia dell’IA nella lotta al cambiamento climatico, è indispensabile promuovere la collaborazione globale.
Capire come l’IA può aiutare a ridurre l’impatto ambientale
Capire come l’Intelligenza Artificiale possa contribuire a ridurre l’impatto ambientale è essenziale. Tuttavia, spesso non è immediato comprendere i modi pratici in cui ciò possa avvenire. In questo contesto, un modello utile è stato proposto da Google in un report recente, realizzato in collaborazione con BCG.
Nel report vengono individuati 3 macro ambiti di impiego dell’IA:
- Mitigazione
- Adattamento e Resilienza
- Capacità fondamentali
Analizziamo brevemente il modello.
Nell’ambito della Mitigazione, l’IA aiuta nella misurazione e monitoraggio delle emissioni, sia su scala macro (come a livello nazionale) che micro (per singoli prodotti), e nella riduzione e rimozione di tali emissioni.
Per quanto riguarda l’Adattamento e la Resilienza, l’IA si rivela fondamentale nella previsione dei rischi, come la creazione di sistemi di allerta per eventi estremi. È altrettanto cruciale nella gestione della vulnerabilità, come nel monitoraggio delle specie in via di estinzione e nella risposta alle crisi ambientali.
Infine, le Capacità Fondamentali, che supportano gli altri due ambiti, includono iniziative come l’educazione volta all’adozione di nuovi comportamenti sostenibili e il sostegno all’innovazione e alle scoperte scientifiche.
Cosa possono fare le aziende
Durante la COP28, gli ambiti di discussione e negoziazione sono stati diversi. Tuttavia, possiamo riassumere alcuni aspetti cruciali su cui le aziende possono lavorare concretamente:
- Esplorare un ampio spettro di strategie di sostenibilità, che includano l’integrazione dell’IA. Quest’ultima rappresenta una soluzione promettente, ma non l’unica, per ridurre l’impatto ambientale.
- Valutare attentamente in quali specifiche aree e operazioni l’IA può offrire il massimo beneficio. Ciò implica una profonda comprensione delle proprie attività e dei modi in cui le tecnologie basate su di essa possono ottimizzare i processi, ridurre gli sprechi e migliorare l’efficienza energetica.
- Mantenere un equilibrio tra automazione e supervisione umana, come evidenziato dall’esempio di Google. L’intervento umano è cruciale per guidare, monitorare e valutare le decisioni prese dall’IA, garantendo che queste rimangano allineate agli obiettivi aziendali.
- Assicurarsi che i dati utilizzati siano accurati e rappresentativi, poiché ciò influisce direttamente sulla validità delle analisi e decisioni che ne derivano.
- Investire nella formazione e nello sviluppo delle competenze dei propri dipendenti riguardo l’IA e le pratiche sostenibili. Questo aiuta a creare una forza lavoro qualificata che può implementare efficacemente soluzioni IA-oriented, mantenendo sempre un focus sulla sostenibilità e l’innovazione responsabile.