Articolo di Beppe Zezza
Piccola prenessa: Beppe è stato un autore molto fecondo, e per nostra fortuna, ci sono rimasti alcuni suoi articoli che ancora non sono stati pubblicati, come questo che segue.
Mi permetto di sottolineare la data in cui Beppe ha scritto questo articolo: 19 novembre 2024, era sempre molto avanti…
ICH
In Italia in particolare (compresa la newsletter La Lampadina) ma in genere nel mondo intero si fa un gran parlare di IA, di intelligenza artificiale. I commenti sono in genere entusiastici, ci si esalta delle possibilità offerta da questa nuova tecnologia: miglioramento dell’assistenza sanitaria, ricerca di nuove molecole per la cura delle malattie, disponibilità di prodotti e servizi su misura più economici e resistenti, disponibilità di informazione più completa.
Le voci critiche riguardano eventi più o meno lontani nel tempo: le conseguenze “sociali” dovute alla scomparsa di posti di lavoro, la possibilità che le “macchine” prendano il sopravvento sull’uomo.
Poco o per nulla si parla di lati “oscuri” presenti sin da ora.
L’implementazione delle informazioni.
Ci siamo mai chiesti come fa l’intelligenza artificiale creativa a discernere cosa rappresenta una immagine, se è corretta o scorretta, se accettabile eticamente o non accettabile, se un linguaggio è inappropriato, se ha un contenuto di odio, di bullismo o di violenza?
È necessario che qualcuno glielo insegni! E come fa a insegnarglielo se non associando un’etichetta a centinaia di migliaia di contenuti “eticamente non accettabili” (stupri, omicidi, violenze di ogni genere e tipo), fino a che l’algoritmo alla base della intelligenza artificiale non impari a distinguerli?
Sapete cosa significa questo? Che tutti questi contenuti eticamente nocivi hanno dovuto essere visionati da qualche essere umano incaricato di assegnare loro l’etichetta!
Chi sono costoro? Sono persone che lavorano al livello base della progettazione del software di deep learning (insegnamento di base) chiamate con il nome di data labeler.
Il Time in un’inchiesta ha svelato che ChatGPT aveva incaricato una società di occuparsi di questa bisogna. Per ottenere il risultato richiesto (etichettare le immagini inaccettabili) ChatGPT ha inviato a questa società decine di migliaia di immagini mostranti tutti i generi di atrocità prelevate anche dai più nascosti angoli del web.
Secondo l’inchiesta del Time questi data labeler venivano assoldati nei paesi in via di sviluppo e pagati in modo da pagarli cifre irrisorie!
Vi immaginate voi come si possa sentire un individuo che debba passare tutto il tempo della sua giornata lavorativa, otto ore al giorno e cinque/sei giorni alla settimana, a visionare atrocità di ogni genere per etichettarle?
Brillanti risultati ottenuti a spese della vita di qualcuno!
Consumo di energia
Uno degli imperativi dei tempi moderni è: ridurre i consumi di energia. (La motivazione principale di questo imperativo è che, comunque la si metta, il consumo di energia ha un impatto negativo sull’ambiente, verso la cui tutela si sta cercando di mobilitare l’intera umanità).
Ebbene ecco che cosa dice al riguardo ChatGPT da me interrogata al riguardo:
- L’addestramento dei modelli di IA richiede la quantità di energia consumata in un anno da 120 famiglie americane.
- I data center, raddoppieranno il loro consumo energetico (è di questi giorni la notizia che Oracle ha in cantiere la costruzione di un nuovo data center che richiede per il suo funzionamento di 800 MW di energia – quasi t
re impianti nucleari modulari di nuova generazione ). - La domanda di energia legata ai data center è stimata raggiungere nel 2028 il 4% dell’energia globale negli USA, Cina, Europa e altri mercati emergenti
- Le esigenze energetiche dell’IA potrebbero causare un aumento significativo delle emissioni dannose.
Negli Usa il programma di crescita dell’IA già sta scontrandosi con il programma di decarbonazione. Si comincia a parlare di un rallentamento nella chiusura delle centrali a carbone.
I data center impiegano “energia elettrica”. Dobbiamo ricordarci che questa è prodotta da “centrali” le quali “trasformano” energie di altra provenienza: fossili (carbone, petrolio, gas), nucleari, rinnovabili (idrauliche, eoliche, solari). Posto che l’orientamento è di ridurre la produzione di energia di origine fossile, ne consegue che per far fronte a questo aumento della domanda, si debba far fronte con le “rinnovabili” e/o il nucleare.
Le previsioni sono per una crescita importante delle energie rinnovabili nel futuro prossimo ma saranno queste sufficienti a compensare la invocata riduzione del consumo di energie fossili (si pensi all’incremento di disponibilità di energia elettrica richiesto dal passaggio dell’autotrazione da fossile a elettrica) e all’aumento della richiesta di energia da parte dei data center?
È praticamente certo che no. E allora? Allora si impone l’impiego dell’energia nucleare.
Ma l’energia nucleare non era qualcosa da evitare a ogni costo? Vedi il referendum italiano, vedi Chernobyl, vedi Fukushima?
Si, ma con il miglioramento della tecnologia e….bla bla bla.
Conclusione: attenti ai facili entusiasmi. Qualunque progresso si paga!
