L'intelligenza artificiale (AI) è diventata sempre più diffusa nella nostra vita quotidiana. Chiediamo a Siri di informarci sul tempo o chiediamo a Chat GPT di scrivere le nostre email di lavoro. Ma cosa serve per far funzionare tutti questi dispositivi guidati dall'AI?

Prima di tutto: ciò che oggi chiamiamo "intelligenza artificiale" non è né artificiale né intelligente. In effetti, i primi sistemi di IA erano fortemente guidati da regole e programmi, ma i sistemi di oggi (compreso l'amato ChatGPT) non si basano su regole astratte. Al contrario, rivendicano il lavoro di persone reali - artisti, musicisti, programmatori e scrittori - in nome della salvezza della civiltà. Nella migliore delle ipotesi, questa può essere definita "intelligenza non artificiale" [1].

“What we are witnessing is the wealthiest companies in history (Microsoft, Apple, Google, Meta, Amazon …) unilaterally si impossessano unilateralmente della somma totale della conoscenza umana che esiste in forma digitale, scartabile, e la murano all'interno di prodotti proprietari, molti dei quali prenderanno di mira direttamente gli esseri umani che con il loro lavoro di una vita hanno formato le macchine senza darne il permesso o il consenso".

Naomi Klein, docente di Giustizia climatica [2]

I (grandi) dati di queste e molte altre persone sono come il carburante per i sistemi di intelligenza artificiale, con l'Internet degli oggetti (Internet of Things - IoT) che è una stazione di servizio che fornisce quantità di dati in crescita esponenziale. Allo stesso tempo, anche la dimensionalità dei dati (la qualità di avere molte caratteristiche diverse) si è ampliata. Queste grandi quantità di dati ad alta dimensionalità rendono i dati più completi e sufficienti per supportare lo sviluppo dell'AI [3].

I programmatori di AI I programmatori di intelligenza artificiale hanno scoperto che insiemi di dati più grandi potevano generare risultati più interessanti e intelligenti, passando così a insiemi di dati massicci e raccolti automaticamente come il Common Crawl [5]. Le fonti da cui derivano, tuttavia, sono piene di razzismo, sessismo e omofobia, oltre che di altre ideologie e orientamenti sociali oggi inaccettabili. Questi database richiedono un ampio filtraggio per adattarsi alla sensibilità e ai programmi morali del nostro tempo e come necessario correttivo a molti pregiudizi esistenti [4].

La formazione e il filtraggio degli insiemi di dati non possono essere effettuati automaticamente.. Il lavoro è affidato a"lavoratori fantasma" assunti da BPO (società di Business Process Outsourcing, ndr). Trascrivono conversazioni, rivedono immagini, etichettano, categorizzano e ripuliscono i dati. Nonostante il loro ruolo cruciale, di solito guadagnano meno del salario minimo legale, non hanno benefici sanitari e rischiano di essere licenziati in qualsiasi momento [5].

"[Le Big Tech] sono molto riluttanti a rivelare la semplice presenza di lavoratori umani. Non rivelano la presenza di lavoratori di dati, non parlano di quanto questi lavoratori vengono pagati, dove si trovano e in quali condizioni lavorano. [...] Il nostro nuovo chatbot di fantasia è stato addestrato sul lavoro dei lavoratori in Siria, che non solo vivono in un luogo a ritmo di guerra, ma sono anche pagati per compito.Non sanno mai quanto guadagneranno alla fine del mese. Non c'è modo per questi lavoratori di dirci che abbiamo fatto loro del male. Chi vuole rivelarlo? Nessuno.”

Milagros Miceli, sociologa e informatica [6]

I lavoratori fantasma esposti a contenuti psicologicamente disturbanti lavorano a volte fino a 10 ore al giorno. Il supporto psicologico sembra essere insufficiente,poiché gli interessi del cliente tendono a prevalere:

"Sei in grado di prendere tempo per il benessere. Ci dicono di prenderne quanto ne serve, ma d'altra parte abbiamo degli indicatori di performance. Devo raggiungere questi obiettivi e rimanere in produzione. Non discutono di salute mentale. Non gliene importa nulla".

Lavoratore fantasma anonimo in Germania [6]

Nel frattempo, il Washington Post ha rivelato che i contenuti di numerosi siti web pornografici, di supremazia bianca e anti-immigrazione sono stati alimentati dai sistemi di intelligenza artificialeÈ stato utilizzato persino il contenuto della bacheca anonima 4chan.org, nota per l'organizzazione di campagne di molestie mirate contro singoli individui. Anche i pregiudizi anti-musulmani sono emersi come un problema in alcuni modelli linguistici.

I sistemi sistematici tendono a una sorta di media statistica. Ci muoviamo verso il massimo comune denominatore, la media statistica. Così perdiamo tutte le sfumature. Chiunque sia diverso aggiunge sfumature. I sistemi sistematici tendono a una sorta di media statistica.

Vladan Joler, professore di nuovi media [6].

Quindi, gli stereotipi sono realmente radicati negli insiemi di dati raccolti automaticamente. I danni, i pregiudizi e le ingiustizie derivanti dai sistemi algoritmici variano e dipendono, tra l'altro, dai dati di addestramento e convalida utilizzati, dalle ipotesi di progettazione sottostanti e dal contesto specifico in cui il sistema viene utilizzato. Tuttavia, una cosa rimane costante: gli individui e le comunità ai margini della società sono colpiti in modo sproporzionato [7].

Abbiamo già visto che l'IA ha molte implicazioni sociali. E per quanto riguarda l'ambiente? I sostenitori sostengono che l'IA potrebbe combattere il cambiamento climatico, facendo riferimento al potenziale di mitigazione (ad esempio misurazione, riduzione e rimozione), nonché di adattamento e resilienza (previsione dei rischi e gestione della vulnerabilità e dell'esposizione) [8]. Uno studio della società di contabilità PwC commissionato da Micosoft, sostiene che l'IA potrebbe facilitare una riduzione del 4% delle emissioni totali di gas serra nel 2030, mentre il Boston Consultancy Group ha stimato una riduzione del 5-10%.

Con il costante aumento del numero di calcoli per migliorare i sistemi di IA, negli ultimi anni la quantità di calcolo è raddoppiata ogni sei mesi, rispetto ai 18 mesi iniziali [6] La produzione di chip e semiconduttori necessari per tenere il passo con la crescente domanda di calcolo è altamente dispendiosa in termini energetici e ha un impatto sulle emissioni di carbonio in ogni fase. L'aumento dell'informatica si riflette anche in una crescita significativa dei data center. Il consumo energetico e le emissioni di CO₂ di tali centri sono raddoppiati tra il 2017 e il 2020 [9].

Fig. 1: Circuito di intelligenza artificiale ChatGPT 4. Foto di D koi scaricata da Unsplash.

Secondo Vladan Joler, un modello come ChatGPT-4 richiede circa 25.000 chip per funzionare, mentre la prossima generazione ne richiederà circa 100 volte tanto. Il solo addestramento di ChatGPT-3 ha causato circa 550 tonnellate metriche di CO2₂ - circa 250 voli di andata e ritorno tra Amsterdam e New York [10]. Open AI, l'azienda che sta dietro a ChatGPT, si è rifiutata di rivelare per quanto tempo e dove è stato addestrato il suo nuovo GPT-4 o di rivelare qualcosa sui dati utilizzati, rendendo impossibile una stima delle emissioni [11].

La quantità di acqua consumata nella creazione e nell'utilizzo dei modelli di intelligenza artificiale è ancora più oscuraI data center utilizzano l'acqua nei sistemi di raffreddamento evaporativo per evitare il surriscaldamento. La quantità di acqua dolce necessaria per l'addestramento del GPT3 nei data center statunitensi di Microsoft è stimata in 700.000 litri [11].

Naomi Klein ha concluso che è molto più probabile che l'AI venga commercializzata in modi che aggravano attivamente la crisi climaticaI giganteschi server che permettono di scrivere saggi istantanei e opere d'arte con i chatbot sono una fonte enorme e crescente di emissioni di carbonio. Inoltre, l'autrice vede aziende come Coca-Cola fare notevoli investimenti per utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per vendere più prodottiPer l'autrice è fin troppo chiaro che questa nuova tecnologia sarà utilizzata come la precedente generazione di strumenti digitali: ciò che inizia con promesse altisonanti di diffusione della libertà e della democrazia finisce con una pubblicità micro-targettizzata per farci comprare più cose inutili e che producono emissioni di carbonio [2].

Vivere in un mondo di IA significa vivere in un mondo di mediocrità statistica. Vogliamo vivere in questo mondo e chi e cosa lo determina? Che i processi alla base dell'IA non cadano semplicemente dalle "nuvole" è un dato di fatto. Il prezzo da pagare è sempre quello del sangue, del sudore e dei metalli [6].

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Bibliografia:

[1] Morozov, E. (2023, 6 April). Artificial intelligence is not artificial. And certainly not intelligent (Translated by Author). Retrieved from https://decorrespondent.nl/14393/kunstmatige-intelligentie-is-niet-kunstmatig-en-al-helemaal-niet-intelligent/82ce3a36-0987-0f2a-2b01-91f2bdb92127

[2] Klein, N. (2023, 8 May). AI machines aren’t ‘hallucinating’. But their makers are. Retrieved from https://www.theguardian.com/commentisfree/2023/may/08/ai-machines-hallucinating-naomi-klein

[3] Zhang, C. & Lu, Y. (2021). Study on artificial intelligence: The state of the art and future prospects. Journal of Industrial Information Integration, 23, 100224. https://doi.org/10.1016/j.jii.2021.100224

[4] Olga, A., Saini, A., Zapata, G., Searsmith, D., Cope, B., Kalantzis, M., Castro, V., Kourkoulou, T., Jones, J, Da Silva, R. A., Whiting, J., Polyxeni, N. & Kastani, N. P. (2023). Generative AI: Implications and Applications for Education. https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.07605

[5] Gray, M. L., & Suri, S. (2019). Ghost work: How to stop Silicon Valley from building a new global underclass. Eamon Dolan Books.

[6] Meerman, M. (editor-in-chief). (2023, 8 June). The price of AI (Translated by Author) [Documentary]. In Tegenlicht. VPRO. Retrieved from https://www.vpro.nl/programmas/tegenlicht/kijk/afleveringen/2023-2024/de-prijs-van-ai.html

[7] Birhane, A. (2021). Algorithmic injustice: a relational ethics approach. Patterns, 2(2). https://doi.org/10.1016/j.patter.2021.100205

[8] Maher, H., Meinecke, H., Gromier, D., Garcia-Novelli, M. & Fortmann, R. (2022, 7 July). AI Is Essential for Solving the Climate Crisis. Retrieved from https://www.bcg.com/publications/2022/how-ai-can-help-climate-change

[9] Jariwala, D & Lee, B. C. (2023, 8 March). The hidden costs of AI: Impending energy and resource strain. Retreived from https://penntoday.upenn.edu/news/hidden-costs-ai-impending-energy-and-resource-strain

[10] Luccioni, A. S., Viguier, S., & Ligozat, A. L. (2022). Estimating the carbon footprint of bloom, a 176b parameter language model. https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.02001

[11] Singh, M. (2023, 8 June). As the AI industry booms, what toll will it take on the environment? The Guardian. Retrieved from https://www.theguardian.com/technology/2023/jun/08/artificial-intelligence-industry-boom-environment-toll