Con l'IA generativa mille volte più rifiuti elettronici nel 2030

L 'intelligenza artificiale generativa potrebbe far aumentare di quasi mille volte i rifiuti elettronici entro il 2030 , passando da 2.600 a oltre 2,5 milioni di tonnellate l'anno in assenza di adeguate contromisure . Lo indica lo studio pubblicato sulla rivista Nature Computational Science da un gruppo internazionale di ricerca guidato da Peng Wang dell'Accademia cinese delle scienze.

Sempre più utilizzata nella ricerca e nelle attività quotidiane come la produzione di testi e immagini, l' intelligenza artificiale generativa necessita di continui miglioramenti delle infrastrutture hardware e delle tecnologie dei chip per poter progredire ed evolvere. Questo comporta inevitabilmente un aumento dei rifiuti elettronici , apparecchiature ormai obsolete che vengono buttate via con gravi conseguenze per l'ambiente.

Per capire quali dimensioni potrebbe assumere il fenomeno nei prossimi anni, i ricercatori guidati da Peng Wang hanno simulato quattro scenari che potrebbero verificarsi da qui al 2030 , in base ai livelli di produzione e all'utilizzo più o meno diffuso dei modelli linguistici di grandi dimensioni (quei sistemi di IA che usano tecniche di apprendimento profondo per elaborare e generare il linguaggio umano).

I risultati ottenuti dimostrano che il flusso di rifiuti elettronici potrebbe passare da 2.600 tonnellate nel 2023 a 2,5 milioni di tonnellate nel 2030, supponendo che non vengano adottate delle contromisure. Si è inoltre scoperto che, nello scenario peggiore , si potrebbero accumulare fino a 5 milioni di tonnellate di rifiuti elettronici non trattati derivanti da data center, localizzati per lo più in Europa, Nord America ed Estremo Oriente. Questi rifiuti potrebbero includere 1,5 milioni di tonnellate di circuiti stampati e 0,5 milioni di tonnellate di batterie , contenenti materiali pericolosi come piombo e cromo .

I ricercatori suggeriscono che l'adozione di una strategia di economia circolare potrebbe ridurre la produzione di rifiuti elettronici fino all'86% . Raccomandano dunque un utilizzo più responsabile dell'intelligenza artificiale generativa con una gestione proattiva dei rifiuti elettronici per ridurne l'impatto sull'ambiente.