SI È "IMPALLATA" L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE! - CHATGPT, CHATBOT DI "OPENAI" BASATO SULL'IA, E IN AVARIA IN TUTTO IL MONDO: DA QUESTA MATTINA ALLE 9 GLI UTENTI HANNO SEGNALATO IL MALFUNZIONAMENTO - A CAUSA DELL'UTILIZZO SEMPRE MAGGIORE, I SERVER CHE MANDANO AVANTI L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE CONSUMANO UN'ENORME QUANTITÀ DI ENERGIA: ENTRO IL 2030, A CAUSA DELLA NUOVA TECNOLOGIA LA DOMANDA DI ELETTRICITÀ DEI DATA CENTER RADDOPPIERÀ, RAGGIUNGENDO I 945 TERAWATTORA (CIOÈ QUANTO CONSUMA IL GIAPPONE OGNI ANNO)
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IA: CHATGPT IN AVARIA IN TUTTO IL MONDO
(AGI) - ChatGPT, il chatbot di intelligenza artificiale di OpenAI nonche' il piu' utilizzato al mondo, e' in avaria. Il sito 'Downdetector' ha rilavato segnalazioni di malfunzionamenti a partire da poco le 9 di questa mattina.
PERCHÉ IL NOSTRO UTILIZZO DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE È UN POZZO SENZA FONDO DAL PUNTO DI VISTA ENERGETICO
Articolo di "Le Monde" – dalla rassegna stampa estera di “Epr comunicazione”
Dalla progettazione di un modello al suo utilizzo, l'IA generativa si rivela estremamente energivora. “Le Monde” spiega i motivi di questa voracità, mentre gli utilizzi sono in piena espansione.
«I nostri server stanno fondendo. (…) Dovremo introdurre alcune limitazioni». Due giorni dopo aver integrato una nuova opzione di generazione di immagini in ChatGPT, il 25 marzo, il capo di OpenAI, Sam Altman, non nascondeva di essere sopraffatto. La causa è l'entusiasmo suscitato dalla possibilità di trasformare, grazie all'intelligenza artificiale (IA), le foto in stili diversi, in particolare nello stile dello Studio Ghibli, del produttore di film d'animazione giapponese Hayao Miyazaki. Annunciando 1 milione di iscrizioni in più in un'ora il 31 marzo, Sam Altman ha ammesso il giorno dopo di dover affrontare il rischio di un rallentamento di ChatGPT, o addirittura di interruzioni del servizio.
la chatbot ChatGPT con intelligenza artificiale
Questo episodio mette in luce l'enorme consumo energetico dell'IA generativa. Il suo sviluppo frenetico dovrebbe più che raddoppiare la domanda di elettricità dei data center in tutto il mondo entro il 2030. Secondo un rapporto pubblicato ad aprile dall'Agenzia internazionale per l'energia (AIE), dovrebbe raggiungere circa 945 terawattora, ovvero più del consumo totale di elettricità del Giappone. A quella data, i data center consumeranno poco meno del 3% dell'elettricità mondiale, osserva l'agenzia. “Negli Stati Uniti, i data center rappresentano quasi la metà della crescita prevista della domanda di elettricità entro il 2030”, prevede l'AIE.
I progetti di data center proliferano oltreoceano. Presentato da Donald Trump, Stargate comprende un pacchetto di 500 miliardi di dollari (441 miliardi di euro) di fondi pubblici e privati e prevede fino a 10 nuovi centri dati. A riprova del fatto che l'energia è al centro dello sviluppo dell'IA, Meta e Microsoft stanno valutando la possibilità di collegare i propri data center direttamente alle centrali nucleari. Questi progetti anticipano il successo annunciato dell'IA nei prossimi anni. Ormai integrati in Bing, WhatsApp e presto anche in Google, questi modelli saranno ovunque nei nostri telefoni, sollevando importanti questioni in materia di impatto ecologico.
Dall'addestramento alla richiesta
Ma allora perché l'IA generativa consuma più energia rispetto alle tecnologie di consumo che abbiamo utilizzato finora? Per rispondere a questa domanda, occorre innanzitutto comprendere le due fasi del funzionamento di questi robot: l'addestramento del modello e l'inferenza, ovvero il suo utilizzo quotidiano.
La fase di addestramento richiede la raccolta di enormi volumi di dati. L'IA generativa apprende ingurgitando: un modello di testo (come GPT) viene alimentato con libri, articoli, siti web; un modello di immagini, come DALL-E, deve inghiottire milioni di immagini con didascalie. Una volta costituita e pulita questa banca dati, si crea una rete neurale ispirata al cervello umano: un cervello artificiale ancora vuoto, senza ricordi, che all'inizio non sa nulla. Imparerà quindi attraverso tentativi ed errori. Gli vengono sottoposte frasi o immagini parzialmente nascoste e gli viene chiesto di prevedere ciò che manca.
Ad ogni errore, l'IA regola automaticamente i suoi calcoli grazie a un meccanismo chiamato retropropagazione, che le permette di correggere le sue connessioni interne e di progredire. Questo processo è particolarmente lungo e costoso: secondo le stime, l'addestramento del GPT-4 di OpenAI è costato oltre 100 milioni di dollari e ha consumato 50 gigawattora di energia, sufficienti ad alimentare Parigi per quasi due giorni.
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Un articolo presentato nel 2023 dagli scienziati Sasha Luccioni, Emma Strubell e Yacine Jernite ha esaminato per la prima volta in modo serio il costo dell'utilizzo di queste IA, dimostrando che i miliardi di richieste (chiamate anche “prompt” in inglese) inviate ogni giorno potrebbero alla fine eguagliare il costo energetico e di carbonio dell'addestramento di un grande modello linguistico.
Non tutte le richieste implicano lo stesso livello di complessità né lo stesso dispendio energetico. Un fattore determinante è la dimensione dei modelli, ovvero il numero di parametri che contengono: più sono numerosi, maggiore è la performance del modello, a scapito però di un maggiore consumo energetico.
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Ma come si può calcolare con precisione il costo energetico di una richiesta? Ogni interazione con un'IA generativa mobilita una serie di materiali e infrastrutture:
- una serie di componenti informatici come la scheda grafica (GPU), il processore (CPU), la memoria RAM, lo spazio di archiviazione, la rete;
- un centro dati il cui edificio ospita migliaia di server;
- le “spese generali” che comprendono l'aria condizionata, il raffreddamento dei server, l'alimentazione di emergenza in caso di interruzione di corrente.
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Dietro l'abisso energetico dell'IA, un forte impatto ecologico
data center - intelligenza artificiale
Con il suo progetto Ecologits, l'associazione GenAI Impact vuole spingere le aziende di IA a essere più trasparenti sulla loro impronta ecologica. […] Lo sviluppo e l'uso massiccio di modelli più grandi, molti dei quali destinati alla generazione di immagini o video, vanno di pari passo con la moltiplicazione dei data center, che sono ben lungi dall'essere alimentati da “energie pulite”. L'esigenza di disponibilità permanente rende particolarmente complesso il ricorso esclusivo a energie rinnovabili come l'eolico o il solare, la cui produzione rimane intermittente e dipendente dalle condizioni meteorologiche. […]
data center - intelligenza artificiale
Un recente studio condotto da ricercatori di Harvard e UCLA, disponibile in preprint e non ancora sottoposto a revisione paritaria, mostra che il 95% dei data center statunitensi è costruito in zone dove le fonti di energia elettrica sono più inquinanti rispetto alla media americana. L'intensità di carbonio dei data center (quantità di CO2 emessa per unità di elettricità consumata) superava del 48% la media americana. Molti data center con schede grafiche sufficienti per far funzionare modelli come GPT o LLaMA (Meta) si trovano in regioni produttrici di carbone come la Virginia, che secondo i ricercatori conta ben 300 data center. […]
data center e energia per sostenere l intelligenza artificiale
Questa pressione si aggiunge ad altre conseguenze ambientali, legate in particolare all'estrazione delle risorse minerarie per la produzione dei server, al consumo di acqua per il raffreddamento dei data center e all'occupazione del suolo. Tutti questi fattori stanno già creando tensioni. “Sono già emersi conflitti locali, sia per l'elettricità che per l'acqua, e la situazione potrebbe aggravarsi”, avverte Anne-Laure Ligozat.
