Studio prevede aumento esponenziale di e-waste entro il 2030, evidenziando l’urgenza di strategie di economia circolare per contenere l’impatto ecologico dell’IA.
Un nuovo studio pubblicato su Nature Computational Science avverte che l’espansione dell’intelligenza artificiale generativa potrebbe portare a un aumento vertiginoso dei rifiuti elettronici (e-waste) entro il 2030. Gli autori stimano che, senza misure di riduzione, i rifiuti accumulati potrebbero raggiungere tra 1,2 e 5 milioni di tonnellate metriche nel periodo 2020-2030.
L’Intelligenza Artificiale e l’impatto sui rifiuti elettronici
L’intelligenza artificiale generativa, utile per la ricerca e attività quotidiane come la generazione di testi e immagini, dipende fortemente da hardware avanzato e dalla tecnologia dei chip, il cui aggiornamento costante contribuisce all’obsolescenza rapida e alla creazione di rifiuti elettronici. Questi rifiuti, costituiti da dispositivi elettronici non più utilizzabili, contengono materiali pericolosi per l’ambiente e la salute umana.
Il team guidato da Peng Wang ha sviluppato un modello che prevede la quantità di rifiuti generati dall’intelligenza artificiale generativa, con una particolare attenzione ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni, analizzando quattro scenari di crescita con applicazioni da molto specifiche a molto estese. Nel caso peggiore, senza interventi di riduzione dei rifiuti, si potrebbero raggiungere 2,5 milioni di tonnellate di e-waste all’anno entro il 2030, di cui circa 1,5 milioni di tonnellate di schede elettroniche e 0,5 milioni di tonnellate di batterie contenenti materiali nocivi come piombo e cromo.
Strategie di riduzione e economia circolare
Gli autori propongono l’adozione di strategie di economia circolare, in cui la vita utile dell’infrastruttura esistente viene estesa e i materiali vengono riciclati o riutilizzati, con la possibilità di ridurre la produzione di e-waste fino all’86%. Questo approccio potrebbe contribuire a contenere l’impatto ambientale dell’IA generativa, promuovendo un uso responsabile della tecnologia e prevenendo i danni legati ai rifiuti elettronici.
Conclusioni
Questo studio sottolinea l’importanza di combinare l’uso dell’intelligenza artificiale generativa con strategie di gestione sostenibile dei rifiuti elettronici. Solo così sarà possibile sfruttare appieno i benefici dell’IA senza aumentare il peso ecologico dei rifiuti.
Articolo Nature Computational Science: E-waste challenges of generative artificial intelligence. DOI 10.1038/s43588-024-00712-6.
