I ricercatori hanno scoperto che la maggior parte delle affermazioni sui benefici climatici dell’AI sono prive di solide basi scientifiche.
[In pillole] La sintesi per chi va di fretta:
Un nuovo report di Beyond Fossil Fuels rivela una forte discrepanza tra le promesse climatiche delle Big Tech sull'AI e la realtà. Ben il 74 per cento delle dichiarazioni analizzate manca di fondamento scientifico, basandosi su dati non verificati. Mentre i benefici restano teorici, l'impatto ambientale, in termini di emissioni e consumo idrico, è concreto e crescente.
Promesse senza prove
Uno degli esempi più significativi di questa tendenza riguarda una delle affermazioni più diffuse e influenti degli ultimi anni, quella di Google, secondo cui lo sviluppo dell’intelligenza artificiale potrebbe contribuire a ridurre le emissioni globali di gas serra del 5-10 per cento entro il 2030, a patto che la tecnologia venga implementata su larga scala.
I ricercatori di Beyond Fossil Fuels hanno rintracciato l’origine di questa cifra in un articolo pubblicato nel 2021 sul blog della società di consulenza Boston Consulting Group. Il calcolo non derivava da uno studio sistematico e controllato, ma da un’estrapolazione basata sulle esperienze dell’azienda con i propri clienti.
Il rapporto definisce questa pratica come una “estrapolazione di massicci benefici climatici globali basata su prove apparentemente aneddotiche”, mettendo in discussione la validità di una previsione così impattante e ampiamente ripresa dai media di tutto il mondo.
Il problema, quindi, non risiede solo nella mancanza di prove, ma anche nella qualità delle poche prove fornite.
Affidarsi a case study isolati o a proiezioni interne per formulare previsioni globali è una pratica metodologicamente debole, che rischia di generare un’aspettativa irrealistica sui reali benefici ambientali dell’intelligenza artificiale. Questo approccio contrasta nettamente con la gravità e l’urgenza della crisi climatica, che richiederebbe invece un rigore scientifico assoluto, specialmente da parte di aziende con un’influenza e una responsabilità così grandi.
La situazione si fa ancora più complessa se si considera che, mentre i benefici rimangono in gran parte teorici, i danni ambientali causati dall’industria dell’AI sono già concreti e documentati.
Uno studio pubblicato a gennaio sulla rivista Patterns ha stimato che i soli data center potrebbero essere responsabili dell’emissione di una quantità di anidride carbonica compresa tra 32,6 e 79,7 milioni di tonnellate nel 2025.
Per dare un ordine di grandezza, si tratta di una cifra paragonabile alle emissioni annuali di un piccolo paese europeo.
Questa discrepanza tra le narrazioni aziendali e i dati scientifici non sta passando inosservata, e sta alimentando un sentimento di sfiducia che si estende ben oltre il settore tecnologico.
L’impatto reale dell’intelligenza artificiale
Forse il dato più eloquente emerso dall’analisi è che non esiste un singolo esempio verificato in cui i sistemi di intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, Gemini o Copilot, abbiano portato a una riduzione delle emissioni che sia materiale, verificabile e sostanziale.
Le aziende del settore spesso sostengono che modelli di AI più specifici e meno energivori potrebbero essere più adatti a raggiungere obiettivi ambientali, ma anche in questo caso, secondo i ricercatori, mancano prove scientifiche sufficienti a sostegno di tali tesi.
Come si legge nel rapporto: “Anche se questi benefici fossero reali, non sono correlati e sono comunque sminuiti dall’enorme espansione dell’uso di energia da parte dell’industria dell’AI generativa”.
Gli esperti del settore definiscono queste pratiche come una deliberata strategia di greenwashing, ovvero un ambientalismo di facciata.
In sostanza, il settore tecnologico starebbe attribuendo i potenziali benefici ambientali di modelli di machine learning tradizionali, più semplici ed efficienti, alla nuova e famelica generazione di sistemi di intelligenza artificiale generativa.
Sasha Luccioni, responsabile del team AI e clima presso la piattaforma open-source Hugging Face, ha spiegato molto chiaramente questa distinzione: “Quando parliamo di AI relativamente dannosa per il pianeta, si tratta per lo più di AI generativa e modelli linguistici di grandi dimensioni. Quando parliamo di AI ‘buona’ per il pianeta, si tratta spesso di modelli predittivi, estrattivi o modelli di AI della vecchia scuola”.
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Associare i meriti dei secondi ai primi è un’operazione fuorviante che nasconde l’enorme costo energetico dei sistemi più moderni.
Esiste, è vero, anche una visione più ottimistica.
L’Agenzia Internazionale dell’Energia, per esempio, suggerisce che l’AI potrebbe contribuire a ridurre le emissioni globali fino al 5 per cento entro il 2035, accelerando l’innovazione nel settore energetico.
Applicazioni come il testing di nuovi materiali per la tecnologia solare o lo sviluppo di batterie più efficienti potrebbero, in teoria, compensare le emissioni generate dai data center.
Tuttavia, i ricercatori sottolineano che, al momento, questo potenziale beneficio rimane confinato nel campo delle ipotesi.
Una crisi di fiducia che va oltre l’AI
Il rapporto sul greenwashing nel settore dell’intelligenza artificiale si inserisce in un contesto più ampio di crescente scetticismo nei confronti degli impegni climatici delle grandi aziende.
Come emerge da un recente sondaggio della Boston University, la fiducia dei cittadini statunitensi nell’azione delle imprese per il clima è diminuita drasticamente: se nel 2022 il 60 per cento degli intervistati credeva che le iniziative aziendali avrebbero fatto la differenza, oggi questa percentuale è scesa al 48 per cento.
Ancora più significativo è il fatto che il 57 per cento degli americani concorda con l’affermazione che “le promesse delle aziende per affrontare il cambiamento climatico sono per lo più promesse vuote”, mentre solo il 9 per cento si è dichiarato in disaccordo.
Michelle Amazeen, professoressa associata di comunicazione di massa al College of Communication della Boston University, ha commentato questi dati affermando che “il pubblico riconosce sempre più il doppio linguaggio del greenwashing da parte delle aziende che promuovono a gran voce i loro sforzi per la sostenibilità, anche quando la maggior parte dei loro investimenti continua a sostenere attività che danneggiano l’ambiente”.
L’intelligenza artificiale, con le sue narrazioni ambiziose e le sue poche prove, rischia di diventare l’ultimo capitolo di questa lunga storia di promesse non mantenute.
Oltre alle emissioni di carbonio, c’è un altro costo ambientale spesso trascurato legato all’infrastruttura dell’AI: il consumo di acqua.
Un singolo data center di grandi dimensioni può arrivare a consumare circa due milioni di litri d’acqua al giorno solo per il raffreddamento, una quantità equivalente al fabbisogno idrico di 6.500 abitazioni.
In regioni soggette a siccità, dall’Arizona al Cile, le comunità locali stanno iniziando a contestare queste operazioni ad alta intensità idrica, domandandosi perché falde acquifere in esaurimento debbano sostenere le esigenze di calcolo delle multinazionali anziché l’agricoltura locale e i residenti.
I regolatori stanno iniziando a muoversi: in Europa, ad esempio, è stato introdotto l’obbligo per i data center di rendicontare il proprio consumo idrico, spingendo le aziende a innovare con sistemi di raffreddamento che utilizzano acque reflue riciclate o a sperimentare impianti che non utilizzano affatto acqua.
In definitiva, i risultati del rapporto di Beyond Fossil Fuels suggeriscono la necessità di un cambiamento radicale di approccio: passare da un’era di affermazioni promozionali a una basata su standard rigorosi di verifica.
Come conclude il rapporto stesso, “le prove dei massicci benefici climatici dell’AI sono deboli, mentre le prove di un danno sostanziale sono forti”.
