La governance dell’IA in Europa, Stati Uniti e Cina: una questione di sostenibilità ambientale trascurata
La politica sull’intelligenza artificiale (IA) nei principali paesi del mondo sta crescendo rapidamente, ma il suo costo ambientale rimane per lo più invisibile. Mentre i governi si affrettano a regolamentare i rischi legati all’IA, il footprint fisico del calcolo su larga scala continua a crescere senza restrizioni. Nuove ricerche suggeriscono che questo squilibrio non è accidentale, ma strutturale, radicato nel modo in cui sono progettati e applicati i quadri di governance dell’IA.
Un’analisi delle politiche sull’IA
Uno studio esamina le politiche sull’IA nell’Unione Europea, negli Stati Uniti e in Cina e scopre che, nonostante le marcate differenze nei sistemi politici e negli stili regolatori, tutti e tre i regimi convergono sullo stesso risultato: nessuno tratta la sostenibilità ambientale come un vincolo vincolante per il dispiegamento o la scala dell’IA.
La sostenibilità come pensiero secondario
I sistemi di IA dipendono da centri dati, cluster di calcolo ad alte prestazioni, reti cloud globali e catene di approvvigionamento di hardware ad alta intensità mineraria. Queste infrastrutture richiedono elettricità continua, acqua per il raffreddamento e processi di produzione ad alta intensità di carbonio. Tuttavia, la maggior parte delle normative sull’IA tratta la sostenibilità come una preoccupazione secondaria, affrontata tramite miglioramenti di efficienza o impegni volontari, piuttosto che limiti applicabili.
Implicazioni e rischi
Questa situazione crea un’architettura politica globale che promuove l’espansione dell’IA, mentre sposta sistematicamente le conseguenze ambientali sui sistemi energetici, sugli ecosistemi e sugli obiettivi climatici futuri. Senza limiti assoluti, i miglioramenti delle prestazioni non si traducono in minori emissioni.
Il quadro normativo attuale non tiene conto delle limitazioni fisiche che definiscono ciò che è fattibile. La mancanza di restrizioni ambientali direttamente collegate alla dimensione, all’intensità energetica o al tasso di dispiegamento dei sistemi di IA rappresenta un rischio significativo per la sostenibilità futura.
Conclusioni
Per affrontare l’impatto ambientale dell’IA, è necessario un cambiamento nel design delle politiche. La sostenibilità deve essere trattata come una condizione vincolante che influenza come e dove i sistemi di IA vengono dispiegati. Solo integrando limiti ambientali nelle politiche sarà possibile bilanciare crescita, sicurezza e obiettivi climatici.
