L' intelligenza artificiale fa bene o male al cambiamento climatico?

Il mondo è in piena lotta per limitare il cambiamento climatico, ma le molteplici attività dell'uomo spesso non sono alleate. Fra queste l'uso dell'intelligenza artificiale è di aiuto o rappresenta un ostacolo? Un recente articolo pubblicato su Nature Climate Change illustra i pareri di un team di esperti in IA e presenta un quadro per comprendere la relazione complessa e sfaccettata dell'IA con le emissioni di gas serra. Secondo David Rolnick "l'intelligenza artificiale influisce sul clima in molti modi, sia positivi che negativi, e la maggior parte di questi effetti sono scarsamente quantificati. Ad esempio, l'IA viene utilizzata per tracciare e ridurre la deforestazione, ma è probabile che i sistemi pubblicitari basati sull'IA stiano peggiorando i cambiamenti climatici aumentando la quantità  di prodotti che le persone acquistano".

Il documento divide gli impatti dell'IA sulle emissioni di gas serra in tre categorie:
1) Impatti dell'energia computazionale e dell'hardware utilizzati per sviluppare, addestrare ed eseguire algoritmi di AI,
2) Impatti immediati causati dalle applicazioni dell'IA, come l'ottimizzazione del consumo di energia negli edifici (che riduce le emissioni) o accelerazione dell'esplorazione di
combustibili fossili (che aumenta le emissioni)
3) impatti a livello di sistema causati dal modo in cui le applicazioni di intelligenza artificiale influenzano i modelli di comportamento e la società in generale. Il cambiamento climatico dovrebbe essere una considerazione fondamentale nello sviluppo e nella valutazione delle tecnologie di intelligenza artificiale. Troviamo che gli impatti più facili da misurare non sono necessariamente quelli con i maggiori impatti. Quindi, valutare l'effetto dell'IA sul clima in modo olistico è importante. Le tecnologie dei veicoli autonomi abilitate all'intelligenza artificiale possono aiutare a ridurre le emissioni se sono progettate per facilitare il trasporto pubblico, ma possono aumentare le emissioni se vengono utilizzate nelle auto personali e far sì che le persone guidino di più. 
I ricercatori notano inoltre che le competenze di apprendimento automatico sono spesso concentrate tra un insieme limitato di attori e questo solleva potenziali sfide rispetto alla governance e all'implementazione dell'apprendimento automatico nel contesto del cambiamento climatico, poiché può creare o ampliare il divario digitale o spostare il potere da soggetti pubblici a grandi privati ​​in virtù di chi controlla i dati rilevanti o il capitale intellettuale.

 

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