Una nota dell’Union Nations University, l’Istituto delle Nazioni Unite per l’acqua, l’ambiente e la salute (Unu), informa sulla pubblicazione del suo nuovo studio “Environmental cost of Artificial Intelligence: carbon, water, and land footprints”, che analizza una delle conseguenze della rapida espansione dell’intelligenza artificiale: l’impronta ambientale dell’energia necessaria per alimentarla.
Man mano che l’intelligenza artificiale – rileva l’Umu – si integra nelle economie, nei servizi pubblici, nella ricerca, nella comunicazione e nella vita quotidiana, dipende da una crescente infrastruttura fisica composta da data center, chip avanzati, sistemi di raffreddamento, reti elettriche, risorse idriche, suolo e catene di approvvigionamento di minerali critici.
Nel 2025, i data center, l’infrastruttura fisica dell’intelligenza artificiale – sostiene l’Istituto – hanno consumato una quantità stimata di 448 TWh di elettricità e secondo le tendenze attuali la domanda di elettricità dei data center potrebbe approssimativamente raddoppiare, raggiungendo i 945 TWh entro il 2030. La produzione di tale quantità di elettricità comporterebbe un’impronta di carbonio pari a 399 milioni di tonnellate di CO2 con un’impronta idrica pari a 9.300 miliardi di litri, mentre l’impronta di suolo associata a questa produzione elettrica supererebbe i 14.500 km2.
Ma lo studio va oltre e dimostra – sottolinea l’Umu – che i costi ambientali dell’intelligenza artificiale dipendono non solo dalla quantità di elettricità utilizzata, ma anche da dove viene generata e da quali fonti energetiche. Le impronte di ogni kilowattora utilizzato dall’intelligenza artificiale – che, come detto, hanno implicazioni in termini di emissioni di carbonio, consumo idrico e utilizzo del suolo – non si muovono sempre nella stessa direzione: l’elettricità a basse emissioni di carbonio non implica automaticamente un basso consumo idrico o di suolo.
Lo studio evidenzia, inoltre, che l’impronta dell’intelligenza artificiale è determinata sia dalle principali tendenze infrastrutturali, tra cui la rapida crescita dei data center, sia dalle modalità di utilizzo quotidiano, come la scelta del modello, la lunghezza dell’output, la modalità e il crescente utilizzo della generazione di testo, immagini e video. È importante sottolineare – sostiene poi l’Umu – che lo studio inquadra l’impatto ambientale dell’intelligenza artificiale come una sfida di governance e giustizia, non solo come un problema tecnico.
I benefici dell’intelligenza artificiale spesso si estendono oltre i confini nazionali e i settori, mentre gli oneri ambientali derivanti dall’ubicazione dei data center, dalla domanda di elettricità, dai prelievi idrici, dall’uso del suolo, dall’estrazione mineraria e dai rifiuti elettronici possono concentrarsi in specifiche comunità e regioni.
Per affrontare questi rischi, lo studio auspica un ecosistema di intelligenza artificiale responsabile, fondato su trasparenza, efficienza fin dalla progettazione, equità e giustizia ambientale, responsabilità del ciclo di vita, cooperazione globale e utilizzo sostenibile.
L’obiettivo di evidenziare l’impronta ambientale dell’intelligenza artificiale – conclude l’Istituto – non è rallentare il progresso, bensì conciliare l’innovazione con una gestione responsabile, sviluppando sistemi di intelligenza artificiale più avanzati che utilizzino le risorse in modo saggio ed equo.
