Sappiamo che per i server e i data centre serve tanta energia elettrica ma anche acqua e suolo. Tali risorse sono necessarie per specifiche funzioni e sono quindi fondamentali in questo settore.
É importante ricordare però che più server, servizi e tecnologie ci sono e più risorse serviranno.
Il fenomeno attuale
È stata bloccata in Italia (dal Garante della Privacy) Chat Gpt, l’intelligenza artificiale conversazionale con grande un successo negli ultimi mesi.
Il suo nome deriva dall’acronimo Generative Pretrained Transformer, ossia uno strumento che elabora il linguaggio naturale con algoritmi avanzati di apprendimento automatico.
Tale caratteristica serve per poter generare risposte simili a quelle di una persona vera, in un discorso qualsiasi, dal più semplice al più tecnico.
L’AI funziona molto semplicemente: l’utente inserisce un messaggio, Chat GPT lo elabora e genera una risposta. Più è dettagliato l’input e più sarà specifica e pertinente la risposta.
Al momento in Italia è stata bloccata per revisionare la sicurezza dei dati sensibili degli utenti. Tuttavia, potrebbe essere sbloccata il 30 aprile, se rispetta i criteri di privacy.
La sete di Chat GPT
Il caso Chat GPT è diventato subito un fenomeno, un particolare soggetto di discussioni e ricerca su vari temi, dalla sicurezza dati, alla sostenibilità.
Tra i tanti, l’Università del Colorado Riverside e quella del Texas ad Arlington hanno svolto uno studio sul consumo di acqua da parte della piattaforma.
La ricerca “Making Ai Less Thirsty” (Rendere l’Ai meno assetata) ha l’obiettivo di diffondere informazioni riguardo l’utilizzo di acqua da parte dei suoi data centre.
Nello specifico affronta la questione dei sistemi di raffreddamento che utilizzano grandi quantità di oro blu per svolgere le loro funzioni.
Il problema sta nel fatto che per raffreddare i server e addestrare le AI serve un volume d’acqua pari a quello di un reattore nucleare.
Precisamente per l’apprendimento di Gpt-3 ne sono stati usati 700 mila litri.
Il problema nascosto
Un ulteriore obiettivo della ricerca è quello di evidenziare la serietà del problema, spesso oscurato dalla questione energetica.
Sicuramente il consumo di energia elettrica e le emissioni sono un grande tema da tenere sorvegliare, ma l’impronta idrica dei server non è da meno.
Sia chiaro, questo appunto non è riferito solo alle intelligenze artificiali, ma a tutto il settore che riguarda servizi di cloud, streaming e altro.
Soffermandosi su Chat GPT, la ricerca ha portato dati inequivocabili. Per una conversazione media, l’intelligenza artificiale preleva un volume pari ad una bottiglia d’acqua.
In numeri
Per rendere l’idea della quantità d’acqua usata in questi ambiti, i ricercatori hanno fatto dei paragoni chiari e semplici.
I 700 mila litri usati per addestrare la terza versione dell’AI, sono pari ai litri impiegati per la produzione di 370 auto o 320 Tesla
Inoltre, è da sottolineare il fatto che tali dati, sono riferiti agli edifici Microsoft in negli USA. Infatti, se si prendessero in considerazione i data centre asiatici, avremmo dei dati triplicati poiché meno ottimizzati e meno all’avanguardia.
La situazione descritta nello studio delle Università americane è delicata ma fondamentale per poter migliorare le tecnologie del futuro.
Soprattutto se ci si sofferma sulla rilevanza delle risorse idriche nel mondo ma anche alla loro carenza.
La domanda di potenza di calcolo aumenta esponenzialmente, raddoppiando ogni 2,3 mesi solo per le AI. Esclusivamente i server di Google hanno assorbito 12,7 miliardi di litri per il raffreddamento nel 2021 di cui il 90% potabile.
Per l’addestramento della piattaforma, ne sono serviti altri 2,8 milioni legati al consumo di elettricità. Per un totale di 3,5 milioni di litri negli USA e 4,9 milioni di litri in Asia.
Sicuramente Chat-GPT non è il colpevole assoluto della carenza d’acqua nel mondo, ma gran parte del settore digitale incrementa tale problema.
Sarebbe opportuno trovare nuovi metodi e meccanismi per svolgere le stesse funzioni, senza però togliere acqua potabile alla popolazione umana.