L’intelligenza artificiale (IA) è una tecnologia con un potenziale straordinario, ma solleva anche importanti interrogativi riguardo alle aspettative esagerate e ai costi elevati. Gli attuali investimenti in IA hanno portato a incrementi limitati di fatturato, richiedendo soluzioni a problemi complessi per giustificare il ritorno sugli investimenti. Sebbene l’IA abbia mostrato di poter migliorare l’efficienza in vari settori, è ancora lontana dal raggiungere un’intelligenza di livello umano. Tuttavia, ha un significativo potenziale per rivoluzionare l’efficienza energetica e la sostenibilità.

L’IA è Sopravvalutata?

Nonostante il potenziale rivoluzionario dell’IA, è fondamentale mantenere un atteggiamento critico verso le aspettative esagerate e i costi associati. Gli investimenti nell’IA non hanno ancora portato a incrementi sostanziali dei ricavi per molte aziende. Le migliorie sono spesso limitate a settori specifici come l’efficienza della codifica e la semplificazione delle attività ripetitive.

Secondo Jim Covello, responsabile della ricerca azionaria globale presso Goldman Sachs, le attuali capacità dell’IA migliorano principalmente i processi esistenti piuttosto che creare innovazioni radicali.

Covello sottolinea che, sebbene l’IA possa aggiornare i dati storici nei modelli aziendali più rapidamente rispetto ai metodi manuali, il costo è sei volte superiore. Questa sproporzione tra costi e benefici solleva dubbi sulla sostenibilità degli investimenti in IA.

Nell’attuale ciclo di hype, queste preoccupazioni potrebbero sembrare scoraggianti, ma con il tempo, investitori e azionisti richiederanno risultati tangibili.

Il vero test per l’IA risiede nella sua capacità di fornire un valore significativo oltre ai miglioramenti incrementali.

Covello prevede che la costruzione dell’infrastruttura di IA costerà oltre 1 trilione di dollari nei prossimi anni, coprendo spese per data center, servizi di pubblica utilità e applicazioni.

La domanda cruciale è: quale problema di tale portata risolverà l’IA? Sostituire lavori a basso salario con una tecnologia estremamente costosa non sembra allinearsi con le tendenze storiche delle transizioni tecnologiche, che di solito forniscono soluzioni a basso costo che sostituiscono quelle più costose.

Moderare le Aspettative

Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind, in una discussione con l’ex primo ministro britannico Tony Blair, ha evidenziato che l’IA è ancora lontana dal raggiungere un’intelligenza di livello umano.

Sebbene l’IA possa superare gli esseri umani in compiti specifici come il gioco, non ha ancora raggiunto un’intelligenza generale nemmeno paragonabile a quella di un gatto. Questo fatto offre una forte controargomentazione a chi teme che l’IA possa presto superare l’intelligenza umana.

Hassabis ha sottolineato che siamo ancora nelle prime fasi dello sviluppo dell’IA e che sono necessarie innovazioni significative per far progredire la tecnologia a un livello in cui possa generalizzare efficacemente le sue capacità.

Questo ci ricorda che, sebbene l’IA abbia compiuto notevoli progressi, c’è ancora un lungo percorso da percorrere prima che possa soddisfare le elevate aspettative riposte su di essa. Dobbiamo moderare le nostre aspettative e riconoscere che il progresso sarà graduale e richiederà pazienza.

Efficienza Energetica dell’IA

L’ascesa dell’intelligenza artificiale, con le sue notevoli esigenze di calcolo e algoritmi complessi, ha drasticamente aumentato il consumo di energia.

L’addestramento e l’utilizzo di modelli di IA avanzati richiedono una notevole potenza di elaborazione, con un conseguente impatto energetico considerevole. Questo è particolarmente vero per lo sviluppo di grandi modelli linguistici, strumenti di generazione di immagini e altre applicazioni di IA ad alta intensità di dati.

L’adozione diffusa dell’IA in settori quali sanità, finanza, produzione e trasporti aumenta ulteriormente il consumo energetico.

Man mano che l’IA continua a progredire e integrarsi nella vita quotidiana, si prevede che l’energia necessaria per supportare queste tecnologie crescerà in modo esponenziale.

Non sorprende quindi che Alphabet abbia spostato l’attenzione dalla “neutralità carbonica” alla “rimozione del carbonio”. Anche Google ha smesso di rivendicare la neutralità carbonica, puntando a raggiungere emissioni nette pari a zero entro il 2030, in risposta all’impennata del consumo energetico dovuto all’IA, con un conseguente aumento del 48% delle emissioni dal 2019.

Nonostante queste preoccupazioni, Spencer Dale, capo economista del gruppo BP, offre una prospettiva più ottimistica sull’impatto dell’IA sull’energia.

Dale crede che l’IA possa ottimizzare l’efficienza energetica, digitalizzare le reti, semplificare i processi industriali e accelerare la scoperta di nuovi materiali per la cattura, l’utilizzo e lo stoccaggio del carbonio (CCUS).

Questo suggerisce che l’impatto netto dell’IA sulla domanda di energia potrebbe essere inferiore al previsto, portando potenzialmente anche a una riduzione della domanda nel tempo. Dale sostiene che l’IA ha il potenziale per contribuire a un futuro più efficiente dal punto di vista energetico e sostenibile.

Conclusione

L’intelligenza artificiale è spesso presentata come una tecnologia rivoluzionaria, ma viene anche criticata per le aspettative esagerate e i costi elevati.

Attualmente, l’IA migliora principalmente i processi esistenti anziché guidare vere e proprie innovazioni. Nonostante le sue prestazioni impressionanti in compiti specifici, è ancora lontana dal raggiungere un’intelligenza di livello umano, indicando che siamo nelle prime fasi del suo sviluppo e che ci vorrà molta pazienza.

Tuttavia, l’IA ha un potenziale significativo per migliorare l’efficienza energetica, digitalizzare le reti e ottimizzare i processi industriali. Queste capacità potrebbero ridurre la domanda di energia e supportare gli sforzi di sostenibilità a lungo termine.

In sintesi, mentre l’IA rappresenta una promessa straordinaria, è fondamentale mantenere aspettative realistiche e riconoscere i costi e le sfide che accompagnano il suo sviluppo e la sua implementazione.