Ma molte di queste affermazioni, a quanto pare, hanno pochissime show concrete, se non nessuna, a sostegno.
Joshi è l’autore di un nuovo rapporto, pubblicato lunedì con il supporto di various organizzazioni ambientaliste, che tenta di quantificare alcune delle affermazioni di più alto profilo fatte su come l’intelligenza artificiale salverà il pianeta. IL rapporto esamina più di 150 affermazioni avanzate da aziende tecnologiche, associazioni energetiche e altri su come “l’intelligenza artificiale costituirà un beneficio netto per il clima”. L’analisi di Joshi rileva che solo un quarto di queste affermazioni sono state supportate da ricerche accademiche, mentre più di un terzo non ha citato pubblicamente alcuna prova.
“Le persone fanno affermazioni sul tipo di impatto sociale dell’intelligenza artificiale e sugli effetti sul sistema energetico: tali affermazioni spesso mancano di rigore”, afferma Jon Koomey, un ricercatore di energia e tecnologia che non è stato coinvolto nel rapporto di Joshi. “È importante non prendere alla lettera le affermazioni egoistiche. Alcune di queste affermazioni potrebbero essere vere, ma bisogna stare molto attenti. Penso che ci siano molte persone che fanno queste affermazioni senza molto sostegno.”
Un altro argomento importante esplorato dal rapporto è cosa Tipo di intelligenza artificiale, esattamente, parlano le aziende tecnologiche quando parlano di intelligenza artificiale che salva il pianeta. Molti tipi di intelligenza artificiale richiedono meno energia rispetto ai modelli generativi e incentrati sul consumatore che hanno dominato i titoli dei giornali negli ultimi anni, e che richiedono enormi quantità di calcolo e potenza per essere addestrati e utilizzati. L’apprendimento automatico è da decenni un punto fermo di molte self-discipline scientifiche. Ma è l’intelligenza artificiale generativa su larga scala, in particolare strumenti come ChatGPT, Claude e Google Gemini, advert essere l’obiettivo pubblico di gran parte della costruzione delle infrastrutture delle aziende tecnologiche. L’analisi di Joshi ha rilevato che quasi tutte le affermazioni da lui esaminate fondevano forme di intelligenza artificiale più tradizionali e meno dispendiose in termini energetici con l’intelligenza artificiale generativa incentrata sul consumatore che sta guidando gran parte della costruzione dei information heart.
David Rolnick è un assistente professore di informatica alla McGill College e presidente di Local weather Change AI, un’organizzazione no-profit che sostiene l’apprendimento automatico per affrontare i problemi climatici. È meno preoccupato di Joshi dalla provenienza da cui le grandi aziende tecnologiche ricavano i loro dati sull’impatto dell’intelligenza artificiale sul clima, dato che, cube, è difficile dimostrare quantitativamente l’impatto in questo campo. Ma per Rolnick, la distinzione tra quali tipi di aziende tecnologiche di intelligenza artificiale pubblicizzano come essenziali è una parte fondamentale di questa conversazione.
“Il mio problema con le affermazioni avanzate dalle grandi aziende tecnologiche sull’intelligenza artificiale e sul cambiamento climatico non è che non siano completamente quantificate, ma che in alcuni casi si affidano a un’ipotetica intelligenza artificiale che ora non esiste”, afferma. “Penso che la quantità di speculazioni su ciò che potrebbe accadere in futuro con l’intelligenza artificiale generativa sia grottesca.”
Rolnick sottolinea che dalle tecniche per aumentare l’efficienza della rete, ai modelli che possono aiutare a scoprire nuove specie, il deep studying è già in uso in una miriade di settori in tutto il mondo, contribuendo a ridurre le emissioni e a combattere il cambiamento climatico in questo momento. “Tuttavia questo è diverso da ‘Advert un certo punto in futuro, questo potrebbe essere utile”, cube. Inoltre, “c’è una discrepanza tra la tecnologia su cui lavorano le grandi aziende tecnologiche e le tecnologie che effettivamente alimentano i benefici che affermano di sostenere”. Alcune aziende potrebbero pubblicizzare esempi di algoritmi che, advert esempio, aiutano a rilevare meglio le inondazioni, usandoli come esempi di intelligenza artificiale per pubblicizzare i loro modelli linguistici di grandi dimensioni, nonostante il fatto che gli algoritmi che aiutano con la previsione delle inondazioni non siano lo stesso tipo di intelligenza artificiale di un chatbot rivolto al consumatore.
