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L’impatto ambientale dell’Intelligenza Artificiale: l’analisi trasparente di Mistral AI

Punti salienti dell'articolo:
  • Mistral AI analizza l’impatto ambientale dei modelli linguistici
  • Addestramento e inferenza sono le fasi più inquinanti
  • Emissioni di CO₂ e consumo d’acqua monitorati nel ciclo di vita
  • Una singola richiesta al chatbot ha impatto marginale, ma l’effetto cumulativo è rilevante
  • Mistral AI promuove trasparenza e sostenibilità nel settore AI
L’impatto ambientale dell’Intelligenza Artificiale: l’analisi trasparente di Mistral AI

L’Intelligenza Artificiale e il suo impatto sul pianeta

L’adozione globale dell’Intelligenza Artificiale (AI) sta rivoluzionando settori e abitudini, ma pone anche interrogativi cruciali sull’impatto ambientale di queste tecnologie. Mistral AI, startup francese specializzata in modelli linguistici open source, ha recentemente pubblicato un’analisi dettagliata sul ciclo di vita di uno dei suoi modelli, evidenziando la necessità di maggiore trasparenza nel settore.

Uno studio guidato dalla trasparenza

Per valutare l’impatto ambientale del modello Mistral AI Large 2, l’azienda ha collaborato con Carbone 4 e l’Agenzia francese per la transizione ecologica, sottoponendo i risultati a revisione di esperti ambientali. Lo studio ha analizzato tre aree chiave: emissioni di gas serra, consumo e depauperamento delle risorse idriche, e utilizzo di materiali.

Le fasi più impattanti: addestramento e inferenza

La ricerca ha confermato che le fasi di addestramento e inferenza sono le più onerose dal punto di vista ambientale. Secondo Mistral, l’85,5% delle emissioni totali di CO₂ e il 91% del consumo d’acqua sono generati durante lo sviluppo del modello e l’interazione con gli utenti.

  • 20.4 kiloton di CO₂ emesse in 18 mesi
  • 281.000 metri cubi d’acqua consumati
  • Una singola richiesta al chatbot equivale a 1,14 grammi di CO₂ e 45 ml d’acqua

Un impatto marginale, ma cumulativo

Una singola interazione con il chatbot “Le Chat” produce emissioni paragonabili a 10 secondi di streaming video negli Stati Uniti. Tuttavia, l’effetto cumulativo di milioni di utenti può diventare significativo per l’ambiente.

Limiti e prospettive future

Mistral AI riconosce le difficoltà nel quantificare con precisione il degrado hardware causato dai carichi di lavoro sui data center. Nonostante ciò, i dati raccolti sono in linea con le stime di altri studi e istituzioni.

"Affrontare problemi complessi scomponendoli in sottoproblemi, verificare le proprie risposte e autocorreggersi in tempo reale, caratteristiche che lo avvicinano significativamente al ragionamento umano."

Sam Altman, CEO OpenAI

Verso una maggiore trasparenza e sostenibilità

Mistral AI si impegna a pubblicare aggiornamenti periodici sul proprio impatto ambientale e invita l’intero settore a seguire la strada della trasparenza. L’obiettivo è allineare lo sviluppo dell’AI agli obiettivi climatici globali, nonostante le politiche divergenti di alcuni governi.

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