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L 58/1422
Gazzetta ufficiale dell’Unione europea
23.2.2023
COMMISSION PROGETTI PILOTA
CAPITOLO PP 02 — INVESTIMENTI STRATEGICI EUROPEI (seguito) PP 02 23
(seguito)
PP 02 23 03
(seguito) L'IA ha forti potenzialità in materia di impatto ambientale.
Come aspetto positivo, le tecnologie di IA e di analisi dei dati hanno il potenziale di accelerare l'analisi di grandi volumi di dati, consentendo una migliore comprensione delle sfide ambientali e offrendo soluzioni.
Ciò fornirà meccanismi per migliorare la pianificazione ambientale, il processo decisionale e il monitoraggio delle minacce ambientali.
Nello specifico, l'IA potrebbe contribuire a ridurre il consumo di energia e di risorse, promuovere la decarbonizzazione e stimolare l'economia circolare.
Un altro aspetto interessante è l'uso dell'IA per analizzare i risultati degli esperimenti scientifici passati e rendere gli esperimenti futuri più efficaci.
L'aspetto negativo è che l'IA comporta anche una serie di minacce ambientali.
L'uso di soluzioni TIC rappresenta il 5-9 % del consumo di energia elettrica a livello mondiale e potrebbe raggiungere il 20 % entro il 2030, secondo la relazione del Parlamento europeo dal titolo "The role of Artificial Intelligence in the European Green Deal" (Il ruolo dell'intelligenza artificiale nel Green Deal europeo).
In pratica, ciò rappresentava tra 1,1 e 1,3 miliardi di tonnellate (Gt) di CO2 nel 2020.
Inoltre, lo studio "Ethics for sustainable AI adoption connecting AI and ESG" (Etica per l'adozione di un'IA sostenibile che collega IA e ESG) ha dimostrato che le emissioni di carbonio per l'addestramento di un unico modello di elaborazione del linguaggio naturale erano equivalenti a 125 voli di andata e ritorno tra New York e Pechino.
Con riferimento specifico all'uso dell'IA, alcuni articoli scientifici sul suo impatto ambientale distinguono tra IA rossa, o IA ad alta intensità energetica, e IA verde, progettata secondo parametri di efficienza energetica.
A titolo esemplificativo, è opportuno osservare che le risorse informatiche necessarie per addestrare i modelli di IA sono raddoppiate ogni 3,4 mesi dal 2012, in quanto si cercano modelli più accurati.
In sintesi sono tre i fattori alla base di tale aumento dei consumi: il costo del funzionamento di un modello di IA in modo isolato, le dimensioni dell'insieme di dati di addestramento e il numero di esperimenti su iperparametri effettuati.
Il capitolo "Utilizzare l'IA in ambito climatico e ambientale" del piano coordinato sull'intelligenza artificiale 2021 comprende azioni volte a promuovere un'IA più verde.
Tali azioni comprendono il sostegno alla ricerca sulla riduzione del consumo energetico dell'IA attraverso il programma Orizzonte Europa e lo sviluppo di processori a basso consumo per le applicazioni di IA attraverso Orizzonte Europa e il partenariato europeo istituzionalizzato sulle tecnologie digitali fondamentali.
Tuttavia, il piano coordinato non si concentra sul fatto di incentivare gli sviluppatori a utilizzare l'IA verde.
In tale contesto, il presente progetto pilota mira a condurre uno studio per definire gli elementi per incentivare gli sviluppatori di IA a passare da un'IA ad alta intensità energetica a un'IA sostenibile dal punto di vista ambientale (IA verde), promuovendo le procedure per una migliore efficienza e indicando l'impronta di carbonio di un sistema di IA, compresa l'esplorazione di una "marcatura relativa all'efficienza energetica e all'intensità di carbonio" e di una "etichetta di IA verde".
In tal modo, lo studio contribuirà a costituire la maggior parte delle attività necessarie per l'inverdimento dell'IA, in modo che possa fungere da base per un eventuale programma europeo di algoritmi verdi o per qualsiasi legislazione in materia di IA verde che possa essere esaminata in futuro.
La proposta di legge sull'intelligenza artificiale non prevede incentivi o obblighi per calcolare e simulare l'impatto ambientale dei sistemi di IA, pertanto il presente studio non si sovrapporrebbe a nessuna azione, programma o legislazione vigente.
Attuazione Le principali attività dello studio si concentrerebbero sull'individuazione e sull'ulteriore sviluppo di soluzioni non tecnologiche per mitigare l'impatto ambientale derivante dall'uso di soluzioni di IA, come lo sviluppo di procedure di migliori pratiche, strumenti e la base di conoscenze necessaria per affrontare questa sfida.
Nello specifico, poiché il consumo energetico e l'intensità di carbonio dei sistemi di IA stanno emergendo come il principale problema ambientale, sono previste le seguenti attività al fine di incentivare gli sviluppatori/fornitori a cambiare: