L'intelligenza artificiale viene presentata come una delle armi più potenti nella lotta al cambiamento climatico. E ci sono buone ragioni per crederci. Ma c'è anche una faccia nascosta di questo discorso che vale la pena esplorare.
Sul fronte positivo, l'AI sta già dando contributi concreti. I sistemi di ottimizzazione della rete elettrica riducono gli sprechi e facilitano l'integrazione delle energie rinnovabili, che per natura sono intermittenti. I modelli climatici addestrati su dati globali permettono previsioni più accurate e quindi migliori capacità di adattamento. L'AI aiuta a progettare materiali più efficienti per pannelli solari e batterie. Google ha usato l'AI per ridurre del 40% il consumo energetico per il raffreddamento dei suoi data center.
Sul fronte negativo, addestrare un grande modello linguistico consuma energie paragonabili a quelle di decine di automobili per l'intero arco della loro vita. La proliferazione di questi modelli — e la loro integrazione in ogni aspetto della vita digitale — potrebbe generare un aumento significativo della domanda di energia nei prossimi anni. I data center già consumano circa il 2% dell'elettricità mondiale, e la quota è destinata a crescere.
L'ambivalenza è reale: la stessa tecnologia che può ottimizzare un sistema energetico richiede energie enormi per essere sviluppata. La domanda non è se l'AI sia buona o cattiva per il clima — è come la sviluppiamo, dove prendiamo l'energia per farlo, e quali applicazioni prioritizziamo.