L’intelligenza artificiale (IA) rappresenta una delle tecnologie più trasformative del XXI secolo, con applicazioni che spaziano dalla sanità alla finanza, dalla logistica alla pubblica amministrazione. Tuttavia, dietro i benefici economici e sociali, emerge una questione sempre più rilevante: il suo impatto ambientale.
Questo impatto è spesso invisibile, ma significativo, e deriva principalmente dall’infrastruttura fisica che rende possibile l’IA: data center, reti e dispositivi hardware.
Le principali fonti di impatto ambientale riguardano il consumo energetico, dovuto all‘enorme quantità di energia nelle fasi di addestramento dei modelli (training) e dell’utilizzo operativo (inference). I modelli avanzati (come i grandi modelli linguistici) possono richiedere: settimane o mesi di calcolo e migliaia di GPU o TPU: consumi paragonabili a quelli di piccole città.
Ne derivano, inoltre, emissioni di gas serra e produzione di Co2. Alcuni studi mostrano che l’addestramento di un singolo modello di grandi dimensioni può emettere centinaia di tonnellate di CO₂ equivalente. A cui possiamo aggiungere il consumo di acqua, visto che i data center utilizzano grandi quantità di acqua per il raffreddamento; e questo genera stress idrico locale e competizione con usi civili e agricoli. A questo occorre considerare la produzione e lo smaltimento di hardware, l’estrazione di terre rare ed i rifiuti elettronici (e-waste)
Per non parlare di altri effetti negativi di tipo sociale difficilmente separabili da quelli ambientali. La IA tende a non automatizzare solo i ruoli a bassa specializzazione e alta occupazione, e la lenta transizione umana, attraverso formazioni e riqualificazioni, verso ruoli e mansioni di alta specializzazione e bassa occupazione non aumenterà la produttività come può fare l’applicazione sempre più estesa della IA.
Dalla parte dei vantaggi della IA, l’aumento dell’efficienza viene considerato uno di questi, anche se occorre considerare l’effetto rimbalzo: la maggiore efficienza dei processi, porta ad una riduzione dei costi, un aumento della domanda e, alla fine ad una crescita del consumo energetico globale.
Ma l’impatto ambientale della IA deve tenere conto anche degli impatti indiretti e sistemici costituiti dall’accelerazione dei consumi, attraverso una personalizzazione pubblicitaria, un’ottimizzazione logistica e, quindi, un aumento produzione e distribuzione. Con l’ulteriore conseguenza di una concentrazione dei data center in specifiche regioni e di uno spostamento dell’impatto ambientale verso paesi con energia meno sostenibile.
A questo certamente si contrappone un uso intelligente della IA nelle reti elettriche (smart grid), la riduzione degli sprechi nei data center, il monitoraggio ambientale con l’analisi satellitare per deforestazione e biodiversità, la previsione di eventi climatici estremi, la riduzione dei consumi nelle catene produttive e la manutenzione predittiva con meno sprechi, oltre che il supporto allo sviluppo di energie rinnovabili e la modellazione climatica avanzata.
A questo bilanciamento tra effetti negativi e positivi diretti della IA vanno, però, tenuto in conto aspetti meno evidenti e più particolari che lo sviluppo della IA comporta, in una visione sistemica della questione.
L’IA tende a essere integrata in strutture burocratiche ad alta intensità informativa, che riducono la responsabilità individuale, contribuiscono al disimpegno morale organizzativo, rendono opaci le infrastrutture digitali, contribuiscono a far crescere l’autoritarismo infrastrutturale.
Altri effetti meno visibili e diretti riguardano il contributo della IA nel renderci incapaci di percepire il rischio, da un punto di vista cognitivo, oscurati in questa percezione da un presente dominato da necessità materiali immediate (povertà, disoccupazione), che rendono difficile vedere gli effetti sistemici dell’efficienza digitali sul degrado ambientale.
Nell’era dell’Antropocene, più l’uomo è vicino al pericolo, più tende a negarlo per sopravvivere, faticando a comprendere gli “iperoggetti” (come il cambiamento climatico) di cui è parte. Più un sistema diventa complesso, e l’integrazione massiccia dell’IA aumenta questa complessità, più diventa fragile. Le fonti suggeriscono che vivremo sempre più in un “estremistan”, dove gli eventi catastrofici e imprevedibili diventano probabilisticamente più frequenti rispetto alle previsioni basate su dati storici lineari.
Inoltre, mentre la tecnologia viene oggi utilizzata per rispondere a bisogni edonistici o per il controllo burocratico, manca una visione che vada oltre la società stessa e che includa la sostenibilità come fine ultimo.
Senza un cambio di paradigma che sposti l’obiettivo dall’efficienza fine a sé stessa alla cura della biosfera e delle relazioni, l’IA rimarrà un acceleratore dei processi di consumo esistenti.
In sintesi, l’IA non è un’entità neutra: se inserita in un modello che considera naturale la crescita infinita, essa funge da catalizzatore per un degrado ambientale accelerato, rendendo ancora più difficile per l’umanità agire in tempo per evitare scenari distopici.
La questione centrale non è, quindi, se usare o meno l’IA, ma come governarla, considerando naturalmente che L’IA è ambientalmente sostenibile solo se: è progettata con criteri di efficienza; è alimentata da energia rinnovabile; è inserita in sistemi economici che limitano l’effetto rimbalzo. Altrimenti, rischia di diventare un amplificatore invisibile della crisi ecologica.
Il problema di fondo non è solo tecnico, ma etico. La capacità manipolatoria umana sull’ambiente, potenziata dalla tecnica, è esplosa in un contesto privo di un’etica condivisa. Questo ha portato allo sviluppo di una specie “pervasiva” che ha superato la capacità dell’ambiente di assorbirne lo sviluppo. Senza una scelta politica e valoriale che guidi l’IA e la tecnologia, il sistema avanza verso equilibri che marginalizzano l’umano e il naturale.
La IA, inserita in un modello neoliberista, agisce come un moltiplicatore di consumi e degrado, a meno che non venga governata da una riflessione filosofica e politica che ponga il benessere del pianeta e delle relazioni umane sopra la mera efficienza produttiva.
Tutti gli esperti di IA ne sono convinti. La prossima ondata di intelletti sintetici sostituirà la maggior parte dei lavori di concetto, esattamente come nella precedente ondata e i lavoratori artificiali hanno rimpiazzato la maggior parte dei lavori manuali grazie agli spettacolari risultati del machine learning.
La rapida crescita del PIL mondiale resa possibile dall’esplosione dell’intelligenza artificiale azzererà i redditi da lavoro, ma farà aumentare in modo esponenziale i redditi da capitale che se restassero in mano agli esseri umani e non alle macchine potrebbero essere redistribuiti. Oggi l’automazione sta rendendo sempre più ricche poche persone detentrici di capitale e sempre più povere moltissime persone, detentrici esclusivamente di redditi da lavoro, destinati a contrarsi sempre di più.
Il legame tra sviluppo tecnologico e crisi ambientale è segnato da una crescente capacità manipolatoria umana, che può portare, se priva appunto di un’etica condivisa, ad una “trance” collettiva o a un’implosione barbara, che solo una riflessione filosofica sul significato delle regole di gestione che introduciamo grazie alla IA potrebbero contrastare.
In altre parole, l’IA agisce come un potente trasformatore ontologico: se lasciata alla sola logica del mercato, aumenta la solitudine e la disuguaglianza; se governata da una riflessione etica e politica, può diventare un partner per affrontare sfide planetarie altrimenti irrisolvibili
Possiamo rendere l’accelerazione tecnologica cifra del nostro presente, se diventa chiave di un futuro diverso in cui rimettere in discussione il significato del lavoro, in cui la coincidenza tra realizzazione personale e lavoro retribuito viene scardinato.
I modelli previsionali socioeconomici, distopici e utopistici del futuro sono stati così elencati dagli esperti del “Life future institute”: 1) fine pianificata del lavoro, sempre maggiore disparità, sempre meno lavoro, aumento dei beni e servizi invenduti; 2) fine pianificata dei robot (neoluddismo); 3) abolizione del lavoro salariato solo nei paesi avanzati, che sfruttano e colonizzano gli altri, con razzismo, xenofobia e conflitti per confini chiusi; 4) un aumento di beni e servizi esteso a tutto il mondo con un consumo e degrado ambientale accelerato che porta all’estinzione; 5) una riduzione del lavoro senza però una redistribuzione e miglioramento delle attività di cura che reifica i rapporti discriminanti di genere e non solo; 6) tassazione progressiva e forte per la redistribuzione della ricchezza, con tassazione diretta sul capitale; 7) una rivalutazione culturale dei motivi che inducono a lavorare, verso motivi che spingono alla autorealizzazione con forme di proprietà pubbliche delle tecnologie di IA; 8) frontiere aperte, rafforzamento welfare e reddito globale. Tra gli utopistici il sesto è quello meno utopistico, perché il settimo sconta anche la mancanza di una cultura e di una morale universale.
Tutti i modelli economici previsti per il futuro ci aiutano a comprendere quale sia la vera sfida che ci attende nel definire il futuro post-lavoro, vale dire l’esigenza di scardinare i valori culturali dominanti della società contemporanea e cancellare la distinzione tra ciò che definiamo lavoro e ciò che definiamo svago.
Proprio quando l’importanza della burocrazia in questo mondo contemporaneo sta diventando sempre più pervasiva, occorre una narrazione critica del significato da attribuire alle parole su cui si regge l’apparato burocratico, che possa rispondere ad un cambio di visione, quella, per fare un esempio, in cui il benessere inclusivo potrebbe passare per una determinazione di quote di proprietà della produttività della tecnologia informatica attraverso redistribuzione di beni e servizi. Non più sussidi di disoccupazione, o tassazione sul capitale, sono i significati della ratio delle norme burocratiche future, ma inclusione sociale dei beneficiari dell’innovazione digitale.
Finché resteremo ancorati al modello che associa le virtù al lavoro fine a sé stesso, la competizione con le macchine digitali ci spingerà a prendere sempre solo decisioni sbagliate, difesa di posti di lavoro, ormai inutili e improduttivi. Nei paesi avanzati la percentuale di disoccupazione è contenuta, ma cresce il numero di persone inoccupate, la precarietà del lavoro (come dimostra la perdita di lavoro in occasioni di crisi generali come il Covid), la tendenza per non perdere il lavoro a imitare le macchine e la loro efficienza procedurale e a occupare lavori inutili (il 40% di lavoratori intervistati che hanno dichiarato di fare lavori di merda e socialmente inutili erano lavoratori per i quali era più conveniente prendere sussidi). Per difendersi dal futuro tecnologico distopico, si adottano limiti e riforme innovative dei sistemi di welfare, vincoli giuridici o fiscali e processi di automazione fino a portare a visioni neoluddiste e antitecnologiche.
Ma, viceversa, accettando la possibilità di un’era di post-lavoro, possiamo sperare di restituire all’essere umano la sua dimensione più autentica, quella che Anna Arendt ha chiamato vitas.
Ancora oggi, la dimensione dell’uomo produttivo richiede per svolgerlo al meglio una percezione di isolamento, anche quando lavora in ambienti affollati, inesorabilmente isolato dalla comunità incapace di costruire rapporti di solidarietà con gli altri esseri umani. La vita attiva, al contrario, pone l’accento sul discorso e sull’agire, condizioni fondamentali della pluralità umana, che non si identifica con i prodotti del nostro lavoro, né con il lavoro in sé, ma con l’agire sociale, e, in questo contesto, essere isolati significa esser privati della facoltà di agire. Azione e discorso necessitano della presenza degli altri, affermava Arendt.
Se agire significa prendere un’iniziativa, iniziare significa mettere in movimento qualcosa e allora l’azione da questo punto di vista è molto lontana dal lavoro che implica un processo ripetitivo.
La modernità osservava ancora Arendt ha comportato una glorificazione teorica del lavoro e di fatto è sfociata in una trasformazione dell’intera società in una società di lavoro. Ma questa società potrebbe anche esser liberata dalle pastoie, grazie alla IA, ma non in una società che non conosce più la lotta e i sacrifici per orientare la società verso quelle attività superiori, più significative e che valorizzano l’umano.
È sempre in questo contesto che la IA contribuisce al negazionismo, ad uno spostamento di responsabilità, soluzionismo tecnologico a vantaggio di pochi, modello colonizzatore. Quindi difficile parlare di costo ambientale sostenibile per la IA senza tenere conto dell’efficacia, definizione collegata agli obiettivi, a loro volta determinati dalla visione, che anticipa il futuro desiderato.
Possiamo solo dire oggettivamente che la ricerca di soluzioni tecnologiche legate alla IA hanno un costo ambientale altrettanto forte in termini di consumo di risorse pari a soluzioni complesse di geodetica e di centrali termiche e quindi la differenza la fa lo scopo a cui si tende. Ma quando si parla di valutazioni complessive e sistemiche degli impatti della IA è difficile essere oggettivi.
Gli studi tecnici non aiutano e spesso sono parte del problema più che della soluzione. Non soluzioni occorrono, ma cambio di paradigmi. Prima delle scelte degli strumenti occorre ritrovare significati diversi, scavando quello che si cela nelle parole che usiamo e diamo per scontato.
La ricerca ossessiva delle soluzioni tecniche digitali alla crisi ambientale è connessa alla altrettanto ossessiva negazione delle cause antropiche della crisi ambientale da parte di antropocentrici. Una negazione che comporta la non assunzione di responsabilità e la mancanza di una coscienza di specie da parte della prima specie che ha la coscienza di esserlo, o, per meglio dire, che si è classificata e percepita come tale.