Il cambiamento climatico rappresenta una delle sfide più urgenti del nostro tempo e richiede azioni coordinate e orientate a risultati concreti. Il dibattito riguardo all'impatto ambientale dei Large Language Models , tra cui ChatGPT, si sta intensificando, ma molte affermazioni al riguardo sono spesso fuorvianti. È fondamentale esaminare in modo critico questi modelli e comprendere il loro reale contributo alla sostenibilità, per affrontare il problema della decarbonizzazione del nostro sistema energetico.
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Le emissioni legate a ChatGPT
Un gran numero di affermazioni sulle emissioni di ChatGPT e dei suoi simili è emerso negli ultimi anni, generando preoccupazioni sulle loro implicazioni ambientali. Tra le accuse più ripetute, si può leggere che ogni interazione con ChatGPT avrebbe un impatto ambientale dieci volte maggiore rispetto a una semplice ricerca su Google. Alcuni addirittura affermano che ogni ricerca con ChatGPT consuma 500 millilitri di acqua e che il suo consumo energetico giornaliero sia comparabile a quello di 20.000 famiglie. Altre affermazioni includono che addestrare un modello di intelligenza artificiale genera emissioni equivalenti a 200 voli da New York a San Francisco.
Tuttavia, la realtà di tali affermazioni è più complessa. L’unico dato errato risiede nel consumo idrico per ogni interazione, che non è di 500 millilitri, ma piuttosto per un intervallo di 20-50 prompt. Gli altri numeri, sebbene possano sembrare accurati, risultano privi di un contesto adeguato e possono portare a una percezione distorta dell’impatto ambientale dei modelli. Un'analisi più approfondita può rivelare che sebbene i LLM consumino risorse, le loro emissioni devono essere considerate nel contesto globale delle attività tecnologiche.
La questione della sostenibilità nell'uso dei LLM
Negli ultimi anni, il movimento ecologico ha enfatizzato l'importanza di interventi sistemici, come la transizione verso energie rinnovabili, anziché azioni individuali spesso inefficaci. Concentrarsi sulle emissioni dei LLM rischia di distogliere l'attenzione dai veri problemi, che sono legati a un sistema energetico ancora dominato dai combustibili fossili. Scegliere di non utilizzare strumenti come ChatGPT non genera cambiamenti significativi, mentre azioni più incisive, come investire in sistemi energetici sostenibili o potenziare il trasporto pubblico, possono avere un impatto molto più elevato.
I LLM sono strumenti potenti in grado di garantire un incremento della produttività e del trasferimento di conoscenze. Limitare il loro utilizzo senza considerare il valore che apportano potrebbe risultare in una perdita sostanziale di opportunità, sia sociali che scientifiche. Infine, il consumo di acqua necessario per il raffreddamento dei data center non è un esclusivo problema dell’intelligenza artificiale, ma coinvolge anche altri settori tecnologici. È quindi necessario inquadrare questa questione nella più ampia discussione sull’efficienza tecnologica.
Efficienza e utilità dei LLM
I LLM si caratterizzano per la loro abilità nel gestire richieste complesse e nel fornire informazioni dettagliate, spesso in tempi più rapidi rispetto a ricerche tradizionali. Esperimenti condotti con prompt specifici, come la generazione di riassunti o risposte articolate, hanno dimostrato come questi modelli possano costituire strumenti efficaci per l’apprendimento e l'informazione.
Sebbene esistano limiti nelle loro capacità, i LLM offrono facilmente una qualità superiore rispetto a molte risorse online poco affidabili. Per esempio, la loro capacità di fornire sintesi rapide su argomenti tecnici può migliorare la comprensione generale, risparmiando anche tempo per chi utilizza tali strumenti. Questo comporta un utilizzo più efficiente delle risorse a disposizione degli utenti.
Consumo energetico di ChatGPT: cosa dicono i numeri
Le critiche riguardanti le emissioni dei LLM spesso si basano su misurazioni non pertinenti. Ad esempio, l'energia consumata per una singola interazione su ChatGPT è di circa 3 wattora, che è dieci volte l'energia occorrente per una ricerca su Google . Questa differenza, pur apparendo significativa, si traduce in un'inezia pratica, paragonabile al rilascio di una email o al funzionamento di un orologio digitale per tre ore. Questo rende trascurabile il confronto con attività di consumo energetico molto più rilevanti, come lo streaming dei video.
Inoltre, se si ipotizzasse di sostituire tutte le ricerche su Google con prompt su ChatGPT, l’aumento della domanda energetica globale sarebbe contenuto all'1%. Queste cifre collocano l’impatto ambientale delle LLM in una luce più realistica. La percezione di ChatGPT come un enorme consumatore di energia va rivalutata considerando il contesto delle risorse digitali utilizzate quotidianamente.
ChatGPT: un servizio utile con un consumo gestibile
Con circa 300 milioni di utenti giornalieri, ChatGPT fornisce un servizio in grado di soddisfare una domanda crescente. L'impatto positivo generato dal suo utilizzo si concretizza in molteplici ambiti, dal supporto educativo alla promozione dell’accessibilità. Questi esempi illustrano come l’intelligenza artificiale possa generare un valore significativo rispetto alle risorse impiegate.
L’addestramento di GPT-4, uno dei più noti modelli sviluppati da OpenAI, richiede una quantità considerevole di energia, stimata in 60 GWh. Tale energia viene poi distribuita su miliardi di interazioni, portando costi energetici trascurabili per utilizzo. Pertanto, considerando il numero di interazioni generato, ciascuna ricerca influisce minimamente sul consumo energetico totale.
Masley ha effettuato comparazioni col consumo di altri servizi online, evidenziando come ChatGPT, con una domanda energetica di 20.000 famiglie, risulti significativamente meno energivoro rispetto ad altri, come Netflix e YouTube. Questi ultimi richiedono consumi energetici enormi, superiori di oltre quarant'anni rispetto a ChatGPT.
Il consumo d'acqua e la sostenibilità dei LLM
La gestione dell’acqua per i LLM ha sollevato interrogativi riguardanti la loro sostenibilità. Le infrastrutture necessarie per operare con strumenti come ChatGPT richiedono sistemi di raffreddamento, che inevitabilmente impegnano risorse idriche.
Sebbene il consumo di acqua per l’utilizzo di LLM sia non trascurabile, esso resta limitato rispetto alle esigenze idriche dell’industria alimentare. Ad esempio, la produzione di un singolo hamburger richiede circa 2.300 litri d'acqua, mentre per 1.000 query su ChatGPT ne bastano 300 litri.
Studi recenti stimano l'uso dell'acqua in base ad attività digitali quotidiane. L'invio di un'email consuma 10 millilitri di acqua, mentre un'ora di videochiamata su Zoom ne richiede 1.720 millilitri. È chiaro quindi che l’utilizzo di LLM contribuisce in modo marginale al consumo globale di acqua e non dovrebbe essere l’obiettivo principale per chi intende ridurre l’impatto ambientale. Al contrario, è necessario promuovere politiche per la gestione sostenibile delle risorse idriche e incentivare la diminuzione del consumo di carne e prodotti animali.
