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

Il paradosso di Jevons, formulato dall’economista William Stanley Jevons nel 1865, sostiene che i miglioramenti nell’efficienza energetica non portano necessariamente a una diminuzione del consumo di energia. Al contrario, quando una risorsa diventa più efficiente, il suo costo diminuisce, il che può stimolare una maggiore domanda. Ad esempio, dopo l’introduzione del motore a vapore di James Watt, il consumo di carbone aumentò nonostante l’efficienza migliorata[1].

Con l’avvento dell’intelligenza artificiale, ci troviamo di fronte a un fenomeno simile. L’AI promette di rendere processi aziendali e produttivi più efficienti. Tuttavia, come suggerisce il paradosso di Jevons, questa efficienza potrebbe tradursi in un aumento della domanda di lavoro anziché in una sua diminuzione.

Ecco alcuni esempi concreti:

• 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

L’intelligenza artificiale (AI) ha rivoluzionato il nostro modo di vivere e lavorare, ma il suo impatto ambientale sta emergendo come una questione cruciale. In particolare, l’aumento del consumo di risorse, sia energetiche che idriche, è un fenomeno che richiede attenzione. 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.

Il paradosso di Jevons ci invita a riflettere su come le innovazioni tecnologiche possano influenzare i modelli economici e occupazionali. In un mondo in cui l’AI sta diventando sempre più prevalente, è cruciale riconoscere che l’efficienza non porta automaticamente a una diminuzione della domanda o dell’occupazione.

Invece, potremmo trovarci in una situazione in cui la domanda cresce in risposta alle nuove possibilità offerte dall’AI, richiedendo una forza lavoro più ampia e diversificata. Questo scenario richiede una preparazione adeguata attraverso la formazione e lo sviluppo delle competenze per affrontare le sfide future.

In sintesi, mentre ci avventuriamo nel futuro dell’intelligenza artificiale e della tecnologia, dobbiamo tenere presente che ogni progresso porta con sé opportunità e sfide che richiedono una riflessione critica e un approccio proattivo.

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