L'immagine AI consuma tanta energia quanto la carica di un telefono - ChatGPT & co. sono dannosi per il clima?

L'IA generativa è una tecnologia potente utilizzata in vari campi, dallo sviluppo di prodotti alla ricerca medica. Tuttavia, il suo utilizzo ha un'impronta di carbonio significativa. Secondo un recente studio condotto dai ricercatori di Hugging Face e della Carnegie Mellon University, la generazione di una singola immagine utilizzando l'AI consuma tanta energia quanto la ricarica completa di uno smartphone.

Lo studio, guidato da Sasha Luccioni di Hugging Face, ha analizzato l'impatto di 10 richieste su 88 diversi modelli di AI (basati su cloud). Per misurare il consumo energetico è stato utilizzato lo strumento Code Carbon. L'analisi ha rivelato che la creazione di immagini è stata l'attività a maggiore intensità di carbonio e di energia.

1.000 immagini equivalgono a un viaggio in auto di 4,1 miglia

L'utilizzo di un modello AI potente come Stable Diffusion XL per creare 1.000 immagini genera approssimativamente la stessa quantità di anidride carbonica di un'auto media a benzina per 4,1 miglia, ovvero circa 1,1 chilogrammi di CO₂. Tuttavia, i modelli di generazione del testo hanno un'impronta di carbonio significativamente inferiore.

Il modello a più basse emissioni di carbonio analizzato ha prodotto solo la stessa quantità di CO₂ di un viaggio di 0,0006 miglia in un veicolo simile, o circa 0,002 chilogrammi di CO₂. Tuttavia, se si considerano le NPU utilizzate a livello locale, ad esempio, le applicazioni AI possono essere gestite in modo molto più efficiente dal punto di vista energetico.

I modelli di AI di grandi dimensioni contribuiscono all'aumento delle emissioni

Si potrebbe pensare che le elevate emissioni di CO₂ delle immagini AI siano dovute alla notevole quantità di energia richiesta per l'addestramento, in quanto i modelli AI vengono addestrati con enormi set di dati di immagini che vengono elaborati su supercomputer. Tuttavia, la maggior parte delle emissioni deriva dall'uso effettivo piuttosto che dall'addestramento di modelli di grandi dimensioni.

Luccioni stima che l'energia utilizzata per addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni come ChatGPT viene superata dopo poche settimane di utilizzo. Questo perché il popolare chatbot ha circa 10 milioni di utenti giornalieri. Gli studi dimostrano anche che l'esecuzione di modelli generativi di grandi dimensioni richiede molta più energia rispetto all'utilizzo di modelli più specifici, necessari solo per compiti specifici.

Se sta eseguendo un'applicazione specifica, come la ricerca nelle e-mail... ha davvero bisogno di questi grandi modelli che sono in grado di fare qualsiasi cosa? Direi di no.

- Sasha Luccioni

Luccioni spera che i risultati incoraggino il consumo consapevole dell'IA generativa e la selezione di modelli più efficienti dal punto di vista energetico, quando possibile. I ricercatori mirano a sensibilizzare l'opinione pubblica su questo tema e a incoraggiare le aziende ad assumersi una maggiore responsabilità per la loro impronta energetica.

La responsabilità in questo caso è dell'azienda che crea i modelli e ne trae profitto.

- Jesse Dodge, ricercatore presso l'Istituto Allen per l'AI