Cosa può fare e cosa no.
L’Intelligenza artificiale (IA) è una branca informatica che mira a creare sistemi in grado di eseguire compiti che normalmente richiederebbero l’intelligenza umana.
Questi sistemi sono in grado di apprendere dall’esperienza, riconoscere modelli, risolvere problemi complessi e prendere decisioni autonomamente. L’IA comprende vari strumenti come l’apprendimento automatico (machine learning), la visione artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale e la robotica.
Tuttavia, l’IA non è una “macchina onnipotente”, è limitata dai dati disponibili, dall’accuratezza dei modelli e dalle decisioni umane che la guidano.
Causa ed effetti della IA nel tessuto sociale
L’IA sta profondamente trasformando il tessuto sociale, cambiando il modo in cui lavoriamo, comunichiamo e ci relazioniamo con il mondo. Può migliorare l’efficienza e la precisione in settori come la sanità, i trasporti, l’agricoltura, ma pone anche questioni etiche e giustizia sociale.
Le preoccupazioni principali riguardano la perdita dei posti di lavoro, la sorveglianza di massa, l’esacerbazione delle disuguaglianze e la possibile creazione di Bias (algoritmi che possono riprodurre e aggravare discriminazioni preesistenti)
Nel contesto del cambiamento climatico, l’IA offre opportunità e sfide. È uno strumento che può accelerare la ricerca e lo sviluppo di soluzioni innovative, ma il suo utilizzo mal gestito può avere effetti collaterali, come un impatto ambientale negativo dovuto all’elevato consumo energetico di grandi modelli di IA.
L’IA e il cambiamento climatico
Il cambiamento climatico è una delle sfide più urgenti del nostro tempo e l’IA può giocare un ruolo significativo nell’affrontarlo. Tuttavia, è importante riconoscere ciò che l’IA può e non può fare in questo contesto.
Cosa può fare l’IA per combattere il cambiamento climatico
1. Monitoraggio e Previsione: l’IA può analizzare enormi quantità di dati climatici da satelliti, stazioni metereologiche e sensori per monitorare i cambiamenti climatici e fare previsioni più accurate. I modelli di IA possono identificare schemi complessi e prevedere eventi metereologici estremi, come inondazioni, permettendo di intervenire tempestivamente.
2. Ottimizzazione dell’efficienza energetica: in ambito energetico, l’IA può ottimizzare la distribuzione e il consumo di energia, aiutando a ridurre le emissioni di carbonio. Ad esempio, i sistemi di gestione di energia basati sulla IA possono monitorare e regolare l’uso di energie rinnovabili come il solare e l’eolico.
3. L’agricoltura sostenibile: l’IA può essere utilizzata per monitorare l’uso delle risorse agricole come acqua, fertilizzanti e pesticidi, riducendo così lo spreco e l’impatto ambientale.
I droni e i sensori intelligenti, supportati da modelli di IA possono migliorare la precisione dell’agricoltura, riducendo la deforestazione e l’uso eccesivo delle risorse.
4. Modellazione del carbonio: l’IA può essere utilizzata per modellare il ciclo del carbonio, analizzando come viene assorbito e rilasciato dalle foreste, dagli oceani e dal suolo. Questo può aiutare a sviluppare strategie di riduzione delle emissioni e migliorare i progetti di sequestro del carbonio.
5. Trasporti e mobilità sostenibile: i veicoli autonomi e le soluzioni di mobilità intelligente possono ridurre l’impatto ambientale del trasporto urbano. L’IA può ottimizzare le rotte, ridurre il consumo di carburante e promuovere il car sharing e il trasporto pubblico, contribuendo ad una mobilità più sostenibile.
Cosa non può fare l’IA
1. Risolvere il problema delle emissioni da sola: l’IA non può da sola risolvere il problema del cambiamento climatico. Richiede un’infrastruttura fisica e decisioni politiche che implementino tecnologie pulite e pratiche sostenibili. Senza l’impegno globale e i cambiamenti sistemici, i benefici dell’IA saranno limitati.
2. Eliminare l’impatto ambientale della tecnologia: l’IA, specialmente i modelli di apprendimento profondo, richiede enormi quantità di potenza di calcolo, che a loro volta, richiedono molta energia. Se l’energia utilizzata proviene da fonti rinnovabili, l’IA potrebbe contribuire all’aumento delle emissioni di carbonio, vanificando i suoi stessi benefici.
3. Sostituire l’azione umana e politica: l’IA può solo supportare l’azione umana, non sostituirla. La lotta al cambiamento climatico richiede decisioni politiche e normative forti, investimenti in energie rinnovabili e il cambiamento dei comportamenti umani. L’IA non può sostituire la volontà politica necessaria per affrontare il problema alla radice.
Intersezioni tra IA e cambiamento climatico
Le intersezioni tra IA e cambiamento climatico, emergono in settori chiave come la scienza dei dati climatici, l’energia eolica e solare, l’agricoltura sostenibile e la gestione delle risorse naturali. L’IA può accelerare la ricerca in questi ambiti, riducendo il tempo necessario per testare nuove tecnologie o analizzare dati complessi. Inoltre, può essere utilizzata per migliorare i sistemi di early warning per disastri naturali, salvando vite e riducendo i danni economici.
Regolamentazione dell’IA e della crisi climatica
La regolamentazione dell’IA è ancora in una fase di sviluppo, ma alcuni progressi significativi sono stati fatti. In Europa l’IA Act è in fase di approvazione per regolamentarne l’uso, limitando l’utilizzo di sistemi ad alto rischio e promuovendo la trasparenza. Tuttavia, poche regolamentazioni attualmente collegano direttamente l’IA alla lotta contro il cambiamento climatico.
Il Green Deal europeo insieme a normative globali, come l’accordo di Parigi, fornisce una cornice generale per “le riduzioni delle emissioni”, ma non affronta esplicitamente l’IA come strumento centrale nella lotta climatica. Tuttavia, diverse iniziative di aziende tecnologiche e startup stanno cercando di integrare la sostenibilità nell’IA, come Google che ha sviluppato modelli per ottimizzare i data center, riducendo l’uso di energia.
Conclusioni generali
L’IA ha un enorme potenziale nella lotta al cambiamento climatico, ma non ha una bacchetta magica.
Può migliorare l’efficienza energetica, ottimizzare l’agricoltura, prevedere disastri naturali e supportare la transizione verso energie rinnovabili.
Ma non può sostituire l’azione politica o risolvere il problema delle emissioni come con qualsiasi tecnologia, è cruciale un approccio olistico e regolamenti per assicurare che i benefici della IA siano massimizzati senza causare danni collaterali al clima.
(Carmela Tiso)