Un nuovo studio di Google sostiene che il modello di intelligenza artificiale Gemini utilizzi quantità minime di acqua ed energia per ogni prompt: il consumo mediano sarebbe di circa 5 gocce (0,26 millilitri) d’acqua e l’equivalente energetico di 9 secondi di visione TV (circa 0,24 wattora), con un’emissione stimata di appena 0,003 grammi di CO2.
Tuttavia, diversi esperti hanno subito messo in dubbio queste affermazioni. Secondo The Verge, Google avrebbe omesso dati chiave nel suo studio, sottostimando in maniera significativa l’impatto ambientale del modello.
The tip of the iceberg
Uno degli autori di un paper citato nello studio di Google, Shaolei Ren, professore associato di ingegneria elettrica presso l’Università della California, ha dichiarato a The Verge: «Stanno semplicemente nascondendo le informazioni critiche. Questo diffonde davvero il messaggio sbagliato al mondo».
I modelli di IA come Gemini si reggono su data center: enormi magazzini pieni di server che consumano enormi quantità di acqua ed energia, mettendo sotto pressione le risorse locali. In tutto il mondo i governi stanno autorizzando la costruzione di questi centri, nonostante l’impatto devastante che possono avere sull’ambiente circostante — e a pagarne i costi energetici extra, alla fine, saranno probabilmente i consumatori.
Uno dei punti più controversi dello studio Google è che omette i consumi idrici indiretti, che rappresentano la parte più consistente dell’impatto legato all’IA. I dati forniti sono tecnicamente corretti, ma senza il contesto dell’enorme consumo energetico dei data center, il quadro risulta fuorviante.
Il report considera soltanto l’acqua usata dai data center per raffreddare i server, ma trascura quella necessaria per produrre l’elettricità che alimenta le strutture, derivante spesso da centrali a gas o nucleari — le quali a loro volta richiedono acqua per il raffreddamento o il vapore per azionare le turbine.
L’acqua, inoltre, non è l’unico dato “aggiustato”: lo studio presenta solo una misura di emissioni di carbonio “market based”, che riduce i valori calcolando le compensazioni legate alle promesse di Google di utilizzare energie rinnovabili nei propri data center.
Su TechRadar Pro, Savannah Goodman, responsabile di Advanced Energy Labs, ha commentato:
«Speriamo di condividere metriche ambientali che siano rappresentative del comportamento tipico degli utenti e ragionevolmente comparabili nel tempo. Tuttavia, con l’evoluzione rapidissima delle architetture dei modelli di IA e delle modalità d’uso, esistono valori estremi legati a subset ristretti di prompt, sia con bassa che con altissima complessità».
«Per fornire dati che riflettano l’esperienza media degli utenti, e siano robusti in un contesto in continua evoluzione, abbiamo scelto di misurare l’impatto sul prompt mediano, che offre una rappresentazione più accurata del consumo energetico tipico di un’interazione».