L’Illusione dell’Efficienza: Il Paradosso di Jevons e l’Intelligenza Artificiale

Mi sono sempre chiesto se davvero la tecnologia ci stia rendendo più efficienti o se, paradossalmente, ci stia portando a consumare di più. Riflettendo sull’intelligenza artificiale che sta rivoluzionando il nostro mondo, non posso fare a meno di pensare a un economista britannico dell’800 che aveva già intuito qualcosa di fondamentale sulla natura umana e sulla tecnologia.

Il Paradosso di Jevons, formulato nel 1865 dall’economista William Stanley Jevons, è una di quelle intuizioni che sembrano controintuitive ma che, a ben guardare, illuminano perfettamente il nostro rapporto con il progresso. Quando miglioriamo l’efficienza con cui utilizziamo una risorsa, tendiamo paradossalmente ad aumentarne il consumo totale, non a diminuirlo.

L’intuizione di un visionario vittoriano

Jevons osservò che il miglioramento dell’efficienza delle macchine a vapore, anziché ridurre il consumo di carbone, lo aveva fatto aumentare esponenzialmente. Perché? Semplice: la maggiore efficienza aveva abbassato i costi, rendendo il carbone utilizzabile per più scopi, espandendone l’uso a nuovi settori e aumentandone la domanda.

Questo fenomeno mi colpisce profondamente quando osservo l’intelligenza artificiale oggi. Siamo davvero di fronte a un’ottimizzazione che ci porterà a risparmiare risorse o stiamo semplicemente preparando il terreno per un consumo ancora più vorace?

L’IA e il paradosso contemporaneo

La mia esperienza con l’IA mi ha mostrato entrambi i volti di questa medaglia. Da un lato, l’intelligenza artificiale promette di ottimizzare processi, risparmiare tempo e ridurre gli sprechi. Dall’altro, ogni volta che rendiamo più efficiente un sistema, tendiamo immediatamente a espanderne l’utilizzo.

Pensate a quanto è successo con i modelli linguistici come ChatGPT o con i generatori di immagini come DALL-E. Strumenti che teoricamente dovrebbero rendere più efficiente il nostro lavoro creativo stanno in realtà moltiplicando la produzione di contenuti, generando un consumo computazionale enorme che prima semplicemente non esisteva.

Ho notato che con l’IA sto producendo più contenuti che mai, consumando più energia computazionale, richiedendo più potenza e, di conseguenza, più risorse naturali per alimentare questa infrastruttura tecnologica. L’efficienza ha generato nuovi usi, nuovi mercati, nuove necessità.

Il costo nascosto dell’ottimizzazione 🌍

Ogni volta che l’IA mi consente di completare un’attività in pochi secondi anziché in ore, dovrei chiedermi: sto davvero risparmiando risorse o sto semplicemente reindirizzando quel tempo “risparmiato” in altre attività ad alto consumo energetico?

I data center che alimentano i sistemi di intelligenza artificiale consumano quantità enormi di energia e acqua per il raffreddamento. Nel 2023, si stima che l’addestramento di un singolo modello linguistico di grandi dimensioni abbia un’impronta di carbonio paragonabile a quella di cinque automobili durante il loro intero ciclo di vita.

Il paradosso è proprio questo: più diventiamo efficienti con l’IA, più la utilizziamo, più risorse consumiamo.

L’effetto rimbalzo nell’era digitale

Gli economisti chiamano questo fenomeno “effetto rimbalzo” o “rebound effect”. In economia ambientale, descrive quanto una maggiore efficienza energetica venga controbilanciata da un aumento dei consumi.

Nel caso dell’IA, mi sembra che l’effetto rimbalzo stia assumendo proporzioni drammatiche. Ogni innovazione che dovrebbe ridurre il nostro impatto ecologico finisce per espandere la domanda in modi che non avevamo previsto.

È come se fossimo intrappolati in un ciclo: creiamo tecnologie più efficienti per risparmiare risorse, ma il risparmio stesso genera nuovi comportamenti che aumentano il consumo complessivo.

L’illusione dell’immaterialità

Forse il problema è che consideriamo l’intelligenza artificiale come qualcosa di immateriale, di virtuale, dimenticandoci che dietro ogni prompt, ogni generazione di testo o immagine, c’è un consumo fisico molto reale di elettricità, acqua, terre rare e manodopera.

Quando utilizzo un’IA per generare un’immagine, non vedo le tonnellate di acqua utilizzate per raffreddare i server, l’elettricità consumata, i minerali estratti per costruire i chip. L’efficienza digitale nasconde un’inefficienza materiale che il Paradosso di Jevons ci aiuta a comprendere.

Verso un utilizzo consapevole dell’IA 🤔

Non sto suggerendo di abbandonare l’intelligenza artificiale – sarebbe non solo impossibile ma anche controproducente. Credo invece che sia necessario diventare consapevoli di questo paradosso per poterlo affrontare.

Ecco alcune riflessioni personali su come possiamo utilizzare l’IA in modo più sostenibile:

1. Valutare il vero valore aggiunto: Non utilizzare l’IA solo perché è possibile, ma quando porta un beneficio reale che giustifichi il consumo di risorse
2. Considerare i costi nascosti: Calcolare anche l’impronta ecologica dell’utilizzo dell’IA nei nostri processi decisionali
3. Progettare con limiti intenzionali: Forse abbiamo bisogno di sistemi che non puntino solo all’efficienza, ma che incorporino deliberatamente dei limiti al consumo

Personalmente, ho iniziato a chiedermi prima di ogni utilizzo dell’IA: questo compito richiede davvero l’intelligenza artificiale o sto solo cedendo alla tentazione dell’efficienza?

Ripensare il progresso nell’era dell’IA

Il Paradosso di Jevons ci invita a una riflessione profonda sul significato stesso di progresso tecnologico. Se l’ottimizzazione porta paradossalmente a un maggiore consumo, forse dobbiamo ripensare i nostri obiettivi.

Forse il vero progresso non sta nell’efficienza fine a se stessa, ma in un’intelligenza artificiale che ci aiuti a valorizzare la sufficienza anziché massimizzare la produzione.

Immagino un futuro in cui l’IA venga utilizzata non tanto per produrre di più in meno tempo, ma per aiutarci a capire quando è il momento di fermarci, quando abbiamo abbastanza, quando la qualità è preferibile alla quantità.

• Automazione nelle Vendite: L’implementazione dell’AI nelle vendite ha reso i processi come la gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e l’analisi dei sentimenti più efficienti. Ciò ha abbassato i costi e ha portato le aziende a voler espandere le loro operazioni, aumentando la necessità di venditori umani per gestire un volume maggiore di affari.
• Marketing Digitale: Strumenti come Facebook Ads hanno reso la pubblicità più accessibile ed economica. Invece di ridurre il numero di marketer digitali necessari, queste piattaforme hanno creato una domanda per più professionisti del marketing che possono gestire campagne sempre più complesse.
• Settore Energetico: Tecnologie come l’isolamento domestico dovrebbero teoricamente ridurre il consumo energetico. Tuttavia, molte persone scelgono case più grandi e meglio isolate, aumentando così il consumo totale di energia.

La relazione tra AI e lavoro è complessa. Sebbene ci sia una preoccupazione diffusa riguardo alla sostituzione dei posti di lavoro da parte dell’AI, il paradosso di Jevons suggerisce che l’aumento dell’efficienza potrebbe effettivamente creare nuove opportunità lavorative. Ad esempio:

L’Intelligenza Artificiale: Un Paradosso di Risorse

Esploriamo alcuni esempi concreti che illustrano come l’AI stia contribuendo a questo aumento.

• Aumento del Consumo EnergeticoIl funzionamento delle applicazioni AI, in particolare quelle basate su modelli generativi come ChatGPT, richiede enormi quantità di energia. Ogni singola interazione con ChatGPT consuma circa 2.9 wattora, rispetto ai soli 0.3 wattora necessari per una ricerca su Google. Con centinaia di milioni di utenti attivi, il consumo energetico diventa esponenziale. Goldman Sachs prevede che la domanda di energia per i data center alimentati da AI aumenterà di circa il 160% entro il 2030, raggiungendo circa 200 terawattora all’anno47.Inoltre, il training di modelli complessi come GPT-3 richiede circa 1.300 megawattora di elettricità, equivalente al consumo annuale di 130 case statunitensi7. Questo non solo aumenta la pressione sulle reti elettriche locali, ma contribuisce anche alle emissioni di gas serra, poiché molti data center si affidano ancora a fonti energetiche non rinnovabili.
• Consumo Idrico e Impatti AmbientaliOltre all’energia, l’AI ha un’impronta idrica significativa. La produzione e il funzionamento dei server necessitano di grandi quantità d’acqua per il raffreddamento. Ad esempio, si stima che il training di un modello AI al livello del cervello umano possa consumare fino a 126.000 litri d’acqua all’anno2. Per mettere in prospettiva, ogni interazione con ChatGPT può richiedere fino a 500 millilitri d’acqua per una conversazione di 20-50 domande e risposte5.Le aziende tecnologiche stanno già affrontando sfide legate all’approvvigionamento idrico. Nel 2022, Google ha registrato un aumento del 20% nel consumo d’acqua dei suoi data center rispetto all’anno precedente, mentre Microsoft ha visto un incremento del 34%35. Questi aumenti non sono solo numeri; rappresentano una crescente competizione per risorse idriche già scarse in molte regioni.
• Il Paradosso di Jevons in AzioneIl paradosso di Jevons ci insegna che migliorare l’efficienza nell’uso delle risorse può portare a un aumento della domanda complessiva. Con l’AI che diventa sempre più integrata nella nostra vita quotidiana, i miglioramenti nell’efficienza potrebbero non ridurre il consumo totale di energia e acqua. Anzi, potrebbero stimolare una maggiore domanda per servizi AI più avanzati e complessi.In sintesi, mentre l’AI promette numerosi vantaggi e opportunità, è fondamentale considerare anche le sue implicazioni ambientali. La crescente richiesta di energia e acqua da parte dei sistemi AI potrebbe superare i benefici potenziali che queste tecnologie offrono nella lotta contro le sfide ambientali. È essenziale che le aziende e i governi sviluppino strategie sostenibili per mitigare questi impatti e garantire un futuro in cui tecnologia e sostenibilità possano coesistere armoniosamente.

William Stanley Jevons ci ha fornito, più di 150 anni fa, una chiave di lettura fondamentale per comprendere le sfide della nostra era tecnologica. Il suo paradosso non è solo una curiosità economica, ma un principio che dovrebbe guidare la nostra relazione con l’intelligenza artificiale.

L’IA può essere uno strumento straordinario per migliorare le nostre vite, ma solo se riconosceremo e gestiremo consapevolmente la tendenza umana a trasformare l’efficienza in maggior consumo.

Credo fermamente che l’intelligenza artificiale più evoluta sarà quella che ci aiuterà non solo a fare di più con meno, ma anche a capire quando fare meno è la scelta più intelligente.

Citations:
[1] https://it.wikipedia.org/wiki/Paradosso_di_Jevons
[2] https://www.briancmanning.com/blog/2024/12/2/ai-in-sales-amp-the-jevons-paradox
[3] https://www.theainavigator.com/blog/what-is-jevons-paradox-and-how-does-it-relate-to-job-displacement-by-ai
[4] https://www.qualenergia.it/articoli/video-20150610-l-efficienza-energetica-e-il-paradosso-di-jevons/
[5] https://tamarack.ai/blog/2022/10/20/perspectives/jevons_paradox_meets_moores_law_why_ai_will_drive_more_hiring_in_equipment_finance/ar/141/
[6] https://enterprisedna.co/resource-packs/jevons-paradox-and-ai
[7] https://www.janushenderson.com/it-it/investor/article/ai-is-the-juice-worth-the-squeeze/
[8] https://blog.withedge.com/p/ai-lawyers-and-jevons-paradox
[9] https://www.linkedin.com/pulse/artificial-intelligence-jevons-paradox-albert-schram-ph-d-
[10] https://www.youtube.com/watch?v=Cr8PaD1Pz6c