L’aumento della capacità computazionale necessaria per sviluppare infrastrutture di AI sta generando costi sanitari significativi negli Stati Uniti, stimati in 5,4 miliardi di dollari negli ultimi cinque anni.
Secondo uno studio condotto dall’Università della California Riverside e dal Caltech, l’inquinamento atmosferico derivante dal consumo energetico dei data center è stato collegato a malattie come asma e cancro, con un costo sanitario di 1,5 miliardi di dollari solo nel 2023, con un incremento del 20% rispetto all’anno precedente.
L’industria tecnologica sta investendo massicciamente nelle infrastrutture AI, con aziende come Microsoft, Google, Meta e Amazon che prevedono di spendere oltre 320 miliardi di dollari nel 2025, il doppio rispetto al 2023. Progetti su larga scala, come Stargate di OpenAI e SoftBank, da 500 miliardi di dollari, promettono di intensificare ulteriormente il problema.
Google è stata indicata come la maggiore responsabile, con un impatto sulla salute pubblica stimato in 2,6 miliardi di dollari dal 2019, seguita da Microsoft (1,6 miliardi) e Meta (1,2 miliardi).
I data center consumano enormi quantità di elettricità, spesso derivata da combustibili fossili, e utilizzano generatori diesel di emergenza che aggravano l’inquinamento locale.
Gli studiosi suggeriscono che, a differenza delle emissioni di carbonio globali, i danni alla salute sono strettamente legati alle aree in cui i data center sono situati, colpendo in modo sproporzionato le comunità a basso reddito.
Nonostante le aziende tecnologiche sostengano di investire in energia pulita, il modello adottato nella ricerca evidenzia l’impatto diretto sull’ambiente circostante, sollevando interrogativi sull’effettiva sostenibilità del settore AI.
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Le competenze trasversali saranno il futuro del lavoro, secondo una ricercatrice di OpenAI
Karina Nguyen, ricercatrice presso OpenAI, discute di come l’AI stia rivoluzionando il mondo del lavoro e sottolinea che le competenze trasversali, come il pensiero critico e la creatività, diventeranno sempre più cruciali per il futuro.
Con l’evoluzione dei modelli AI, molte attività tecniche, come la programmazione, vengono automatizzate, lasciando agli esseri umani il compito di ideare, gestire e migliorare i processi creativi e decisionali.
L’intervista esplora il ruolo degli ingegneri di prodotto nel contesto dell’AI, evidenziando come i modelli siano sviluppati attraverso un processo che assomiglia al debugging del software. Nguyen spiega come la qualità dei dati sia un fattore determinante per il successo dell’addestramento dei modelli e introduce il concetto di ‘dati sintetici’, che consente ai modelli di apprendere senza esaurire le fonti disponibili su Internet.
Un altro tema chiave affrontato è il futuro degli assistenti AI, che diventeranno sempre più personalizzati e in grado di eseguire compiti complessi in autonomia. Tuttavia, secondo Nguyen, l’AI fatica ancora a replicare alcune caratteristiche umane, come la creatività e la capacità di giudizio estetico.
Infine, la discussione si sofferma sul futuro delle aziende AI come OpenAI e Anthropic, sottolineando le differenze nei loro approcci allo sviluppo dei modelli.
Nguyen conclude che, mentre l’intelligenza artificiale trasforma il modo in cui lavoriamo, la capacità di innovare, collaborare e comprendere il comportamento umano sarà la chiave per il successo nel nuovo scenario lavorativo.