L’etichetta energetica per l’IA, almeno in Europa, è sempre più vicina. Oggi scade il termine per manifestare interesse alla consultazione mirata che la Commissione Ue ha aperto il 7 aprile sul consumo energetico e le emissioni dei modelli e dei sistemi di intelligenza artificiale. Chi si è registrato riceverà un questionario online anonimo e avrà tempo fino al primo giugno per compilarlo.
Possono partecipare aziende (startup, pmi, grandi imprese) e organizzazioni che sviluppano e implementano modelli o sistemi di IA di uso generale (Gpai), oltre ai fornitori di componenti e servizi. L’obiettivo è raccogliere contributi per perfezionare lo studio commissionato dall’Ue nel 2024 e per definire un “quadro di riferimento per la misurazione degli obiettivi energetici previsti dalla legge sull’intelligenza artificiale, nonché a supportare la progettazione di una potenziale etichetta energetica e delle emissioni per l’IA”. In pratica: stabilire un meccanismo di trasparenza pensato per misurare, e poi comparare, l’impronta climatica di chatbot IA, modelli generativi, sistemi di raccomandazione e infrastrutture cloud.
Perché è così importante l’etichetta?
L’idea di un etichetta per l’intelligenza artificiale, quasi come se si parlasse di un frigorifero, fa sorridere ma in realtà c’è un problema energetico enorme da affrontare. Fino a qualche anno fa, l’impronta energetica dell’IA veniva raccontata attraverso il “training”, l’allenamento delle intelligenze. È vero che addestrare GPT-3 è costato circa 1.287 MWh e GPT-4 quasi 50 GWh, ma la matematica nel frattempo si è ribaltata. Perché se da una parte l’allenamento è un evento una tantum, l’inferenza - ovvero il momento in cui un modello già addestrato usa quello che ha imparato per elaborare dati nuovi e generare una risposta, una previsione o una decisione - è una curva costante che dura per tutta la vita del modello.
