Salesforce lancia l’indice per misurare l’impatto energetico dell’intelligenza artificiale

In un’epoca in cui l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando ogni aspetto della nostra vita, cresce molto la preoccupazione per il suo impatto ambientale. I modelli di AI più avanzati consumano infatti enormi quantità di energia in due fasi distinte, in primis per il loro addestramento e poi per il funzionamento. Per capire la portata del fenomeno, uno studio condotto da ricercatori dell’Università di Massachusetts Amherst, ha quantificato l’addestramento di GPT-3 in circa 1.287 megawattora di elettricità; circa la stessa energia consumata annualmente da 130 case americane. Generare immagini e video poi è ancora più oneroso in termini di energia, come certifica uno studio pubblicato a dicembre dai ricercatori della Carnedgie Mellon University in collaborazione con la società di intelligenza artificiale franco-americana Hugging Face.

Fatte le premesse, l’iniziativa di Salesforce, uno dei leader globali nel settore del CRM, risulta significativa per aumentare la consapevolezza e migliorare l’efficienza energetica nell’ambito dell’AI. Si tratta dell’AI Energy Score, uno strumento innovativo sviluppato in collaborazione proprio con Hugging Face, Cohere e la Carnegie Mellon University. Questo nuovo sistema di valutazione permetterà di misurare e confrontare il consumo energetico dei modelli di intelligenza artificiale, stabilendo un benchmark chiaro e affidabile per il settore.

L’iniziativa, che ricorda il sistema Energy Star utilizzato per gli elettrodomestici, prevede il rilascio dei rating energetici per 166 modelli di AI comunemente utilizzati. Il sistema utilizza una scala da una a cinque stelle, dove cinque stelle indicano la massima efficienza energetica, fornendo così agli sviluppatori e agli utenti uno strumento immediato per identificare i modelli più sostenibili.

Il nuovo strumento di benchmarking si basa su quattro pilastri fondamentali: un quadro standardizzato per le valutazioni energetiche, una classifica pubblica che confronta le prestazioni di diversi modelli, un portale dedicato per il benchmarking e un’etichetta energetica facilmente riconoscibile.

Nel dettaglio, hanno ottenuto cinque stelle per la loro ottimizzazione e minimo impatto energetico, hanno evidenziato al vertice i modelli di OpenAi, il modello linguistico di Microsoft Phi-1.0 e 1.5 e il modello OPT-125M sviluppato da Meta AI. Al contrario, in fondo alla classifica con una sola stella ci sono due giganti: Lama 2 di Meta, il modello di testo generativo con 70 miliardi di parametri e il piccolo modello phi-4 di Microsoft, progettato per accelerare la ricerca sui modelli linguistici. Questi modelli, sebbene potenti, sono significativamente più esigenti in termini energetici, sollevando questioni sulla loro sostenibilità a lungo termine e sull’impatto ambientale.