La tecnologia dell'intelligenza artificiale (AI) può aiutarci a combattere il cambiamento climatico, ma ha anche un costo per il pianeta. Per beneficiare veramente delle soluzioni climatiche della tecnologia, abbiamo anche bisogno di una migliore comprensione della crescente impronta di carbonio dell'IA, dicono i ricercatori.

L'intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui lavoriamo, vivere e risolvere le sfide. Può migliorare l'assistenza sanitaria, proteggere gli elefanti dai bracconieri, e capire come dovrebbe essere distribuita la banda larga.

Ma potrebbe essere più prezioso come una gamma di applicazioni che aiutano l'umanità a combattere la nostra più grande minaccia:il cambiamento climatico. L'intelligenza artificiale può rafforzare le previsioni climatiche, consentire un processo decisionale più intelligente per le industrie di decarbonizzazione dall'edilizia ai trasporti, e capire come allocare l'energia rinnovabile.

L'importanza dell'IA come strumento di lotta ai cambiamenti climatici arriva in un momento in cui ci sono crescenti preoccupazioni etiche legate in gran parte a una forma di tecnologia affamata di dati chiamata machine learning, dove i sistemi informatici analizzano i modelli nei dati esistenti per fare previsioni e decisioni. Le applicazioni di apprendimento automatico hanno sollevato preoccupazioni sulla sorveglianza pubblica strisciante, abuso intenzionale, riservatezza, trasparenza e distorsione dei dati che possono portare a discriminazioni e disuguaglianze.

Fa parte di un più ampio dibattito etico nell'UE su come utilizzare l'IA a beneficio degli esseri umani, le sfide che la tecnologia pone e il modo migliore per affrontarle.

"Dobbiamo renderci conto che l'intelligenza artificiale è, infatti, un software che noi persone progettiamo, " disse Virginia Dignum, un professore di intelligenza artificiale sociale ed etica presso l'Università di Umeå in Svezia. Dobbiamo essere responsabili di come utilizziamo l'IA, lei dice. '(Non è) una sorta di magia che viene dallo spazio esterno e accade a noi. No. Realizziamo l'intelligenza artificiale."

Forse sorprendentemente, un problema che sta appena iniziando a essere discusso è l'impronta ambientale dell'IA.

Netflix

Gli algoritmi che ci dicono, Per esempio, cosa guardare su Netflix stasera ha un impatto ambientale, secondo il prof. Dignum. "L'intelligenza artificiale utilizza molta energia, " disse l'informatico, che fa parte di un gruppo di esperti di 52 persone che fornisce consulenza alla Commissione europea su un'IA affidabile e "incentrata sull'uomo".

Il deposito, ed in particolare il trattamento, di dati per addestrare algoritmi—le "ricette" che i computer usano per fare calcoli—in data center o nel cloud in diversi centri con file di macchine che fanno calcoli consumano energia, lei dice.

Affinché un algoritmo si alleni sul fatto che un'immagine mostri un gatto, ad esempio, ha bisogno di elaborare milioni di immagini di gatti. L'ecosistema per le tecnologie dell'informazione e della comunicazione, di cui i data center fanno parte, sono paragonabili all'aviazione in termini di emissioni di carburante.

"È un uso dell'energia a cui non pensiamo davvero, " ha detto il Prof. Dignum. "Abbiamo data farm, soprattutto nei paesi del nord Europa e in Canada, che sono enormi. Alcune di queste cose consumano la stessa energia di una piccola città".

Disegna su un'università del Massachusetts, NOI, studio che ha scoperto che l'addestramento di un grande modello di intelligenza artificiale per gestire il linguaggio umano può portare a emissioni di quasi 300, 000 chilogrammi di anidride carbonica equivalente, circa cinque volte le emissioni di un'auto media negli Stati Uniti, compresa la sua fabbricazione.

Il ricercatore svedese Anders Andrae ha previsto che i data center potrebbero rappresentare il 10% del consumo totale di elettricità entro il 2025.

Sebbene l'IA esista da circa mezzo secolo, la questione dell'impatto ambientale - e di altre questioni etiche - si pone solo ora perché le tecniche sviluppate nel corso di decenni possono ora essere utilizzate in combinazione con un'esplosione di dati e una forte potenza di calcolo, Spiega il prof. Dignum. "È ora di iniziare a pensare a fare l'IA in un modo più rispettoso dell'ambiente, " lei disse.

L'intelligenza artificiale potrebbe essere parte del problema, ma ha anche il potenziale per aiutarci a trovare soluzioni per il cambiamento climatico.

Professor Felix Creutzig, che guida un gruppo di lavoro chiamato Land Use, Infrastrutture e trasporti al Mercator Research Institute on Global Commons and Climate Change a Berlino, Germania, studia i modi per affrontare il cambiamento climatico utilizzando la scienza dei dati. Fa parte di un gruppo di ricercatori internazionali che sostengono soluzioni più collaborative per il cambiamento climatico utilizzando l'apprendimento automatico.

Grandi opportunità

Il prof. Creutzig vede vaste opportunità di intelligenza artificiale per aumentare le applicazioni per soluzioni mirate ai cambiamenti climatici su scala stradale, o anche a livello di edificio, che può essere applicato nelle città. Gli spazi urbani sono di particolare interesse, poiché ospiteranno più di due terzi della popolazione mondiale entro il 2050 e sono incredibilmente ad alta intensità di risorse.

"È bello lavorare con le tecnologie e investire in tecnologie a basse emissioni di carbonio, ma per raggiungere qualcosa di vicino all'obiettivo di 2 gradi o 1,5 gradi (per limitare il riscaldamento globale) dobbiamo ridurre drasticamente la domanda di energia e possiamo raggiungere questo obiettivo migliorando le configurazioni spaziali, " Egli ha detto.

Migliorare l'uso dello spazio può aiutare ad affrontare problemi come le isole di calore urbane, un fenomeno in cui gli ambienti urbani costruiti in acciaio e cemento immagazzinano calore e riscaldano le città. "Questo è un problema chiave del nostro futuro, " Egli ha detto.

Rendere più verdi le città o utilizzare l'architettura dei canali del vento per creare ventilazione sono modi per aiutare le città a gestire il caldo estremo che possono essere guidati dall'intelligenza artificiale.

Il prof. Creutzig sta impiegando un metodo chiamato architettura impilata, che utilizza l'apprendimento automatico con la modellazione meccanica tradizionale per, ad esempio, ottenere informazioni su come si comportano gli edifici quando si tratta di temperatura o domanda di energia, per trovare il miglior design per il basso consumo energetico e l'alta qualità della vita. Questi possono quindi informare la pianificazione urbana e i responsabili politici.

Proprio perché l'intelligenza artificiale ha così tanto potenziale, pensa anche che il suo uso dovrebbe essere combinato con la regolamentazione, come non memorizzare dati non necessari o limitarne l'uso, in modo che sia mirato, efficiente e non causa un nuovo problema. Però, dice che attualmente non c'è abbastanza ricerca sull'impatto ambientale del machine learning. "C'è molto da esplorare, " Egli ha detto.

"Fondamentalmente esso (AI) è un carburante di applicazione ... può portare a un nuovo uso dell'energia, " ha detto il prof. Creutzig. "E questo sarebbe l'opposto di ciò che vogliamo avere. L'esempio principale a cui sto pensando è la mobilità intelligente e la guida autonoma perché sono davvero guidate dall'IA o saranno modellate dall'IA".

Per Andrea Renda, capo della governance globale ed esperto di economia digitale presso il Centre for European Policy Studies di Bruxelles, Belgio, e anche membro del gruppo di esperti che fornisce consulenza alla Commissione europea, L'IA deve essere sviluppata e implementata in modo che possa soddisfare le esigenze della società e proteggere l'ambiente risparmiando più energia di quanta ne spenda.

"Tutte queste tecniche (tecniche ad alta intensità di dati) sono estremamente pericolose per l'ambiente a meno che tu non possa utilizzare tali tecniche in un modo che, consumando molta più energia, risparmiare molta più energia perché forniscono soluzioni più efficienti, " ha detto il prof. Renda.

Sia il Prof. Renda che il Prof. Dignum concordano sul fatto che la ricerca di base sulle forme di intelligenza artificiale che richiedono meno dati rispetto all'apprendimento automatico, come il ragionamento automatico, dovrebbe essere una priorità dell'UE. Ciò significherebbe un minor uso di dati personali e consumo di energia.

Il prof. Dignum ha lavorato con "dati sintetici, " che non si basa su esempi reali. Potrebbe essere utilizzato per generare, Per esempio, immagini di ossa rotte non basate su dati sensibili del paziente al fine di addestrare un algoritmo su cosa individuare in una radiografia. Questi dati possono quindi essere eliminati in modo che non vengano archiviati.

Alcuni ricercatori negli Stati Uniti hanno anche proposto che la ricerca sull'intelligenza artificiale includa la segnalazione dei costi computazionali degli algoritmi di addestramento per migliorare la trasparenza.

Per assicurarti che l'intelligenza artificiale venga utilizzata per aiutare, e non ostacolare, la nostra società, Il prof. Renda dice che è tempo di unire i due grandi dibattiti di oggi. "Uno è sulla tecnologia digitale e l'altro è sullo sviluppo sostenibile, e in particolare l'ambiente. Se usiamo il primo per salvare il secondo, Penso che avremo fatto il miglior uso possibile delle risorse che abbiamo, " ha detto. "Altrimenti stiamo solo perdendo tempo."