L’intelligenza artificiale (AI) ha il potenziale per rivoluzionare vari aspetti del nostro mondo, incluso il management delle risorse idriche. I sostenitori dell’IA sostengono che possa contribuire ad affrontare le sfide globali legate all’acqua, contribuendo sia alla sostenibilità ambientale che agli obiettivi di sviluppo sociale. Tuttavia, come ricercatori che studiano il rapporto tra l’acqua, l’ambiente e l’ineguaglianza globale, siamo interessati a capire se l’IA offre veramente opportunità o se esaspera le sfide esistenti.
Attualmente, esiste un crescente corpo di ricerca che esplora le applicazioni dell’IA nella gestione dell’acqua. Questi studi indagano su come l’IA possa migliorare l’efficienza idrica, monitorare l’agricoltura, migliorare la sicurezza idrica e ottimizzare il trattamento delle acque reflue. Ad esempio, i biosensori potenziati dall’IA hanno dimostrato di poter individuare in modo più preciso sostanze tossiche nell’acqua potabile rispetto alle pratiche di monitoraggio della qualità convenzionali.
Inoltre, l’IA ha il potenziale per trasformare le pratiche agricole consentendo lo sviluppo di macchine intelligenti, robot e sensori che ottimizzano i sistemi agricoli. I sistemi di irrigazione intelligenti, ad esempio, analizzano i dati per automatizzare l’irrigazione, conservare l’acqua e individuare perdite. Questi progressi nella gestione dell’acqua basata sull’IA offrono la promessa di affrontare cruciali sfide idriche globali.
Nonostante i potenziali benefici, è cruciale considerare l’impatto dell’IA sul consumo d’acqua e sulle sue conseguenze indirette. Ricerche preliminari suggeriscono che l’IA abbia un notevole impatto idrico. L’acqua è necessaria per raffreddare i server che alimentano i calcoli dell’IA e per la generazione di energia. Con l’integrazione sempre maggiore dell’IA nella società, ci si aspetta un significativo aumento dell’impronta idrica dell’IA.
Per esempio, la crescente importanza di modelli di IA come ChatGPT ha portato a paragoni con il consumo d’acqua delle ricerche su Google. Mentre una singola ricerca su Google consuma mezzo millilitro di acqua in energia, ChatGPT utilizza 500 millilitri d’acqua per ogni cinque o 50 prompt. Inoltre, la produzione di hardware per l’IA, che richiede un’estrazione intensiva di materiali rari, contribuisce all’inquinamento idrico e al degrado ambientale.
Semiconduttori, microchip e vari componenti hardware associati alla produzione dell’IA richiedono quantità significative d’acqua durante il processo di fabbricazione. I data center, che fungono da infrastrutture per l’addestramento e l’esecuzione dell’IA, contribuiscono in modo significativo al consumo di energia e richiedono consistenti prelievi idrici. Entro il 2027, le aziende tecnologiche che gestiscono i data center potrebbero richiedere da 4,2 a 6,6 miliardi di metri cubi d’acqua.
Queste scoperte mettono in luce la dura realtà del consumo d’acqua nel settore tecnologico. Le grandi aziende tech spesso non sono consapevoli del loro effettivo consumo d’acqua, con stime che non corrispondono ai dati reali. La richiesta d’acqua per scopi di raffreddamento si intensificherà con l’aumento delle temperature globali medie causate dai cambiamenti climatici.
L’elevata domanda d’acqua del settore tecnologico ha scatenato proteste dalle comunità colpite dalla diminuzione delle riserve idriche. Il data center di Google a The Dalles, Oregon, ha sollevato preoccupazioni poiché consuma un quarto dell’acqua della città locale, mettendo a dura prova i mezzi di sussistenza delle comunità vicine. A Taiwan, che produce il 90% dei chip semiconduttori avanzati del mondo, la scarsità d’acqua ha portato all’attuazione di misure come la semina delle nuvole, la dissalazione dell’acqua, i trasferimenti d’acqua tra bacini, e la riduzione dell’irrigazione agricola.
Di fronte a queste sfide, è fondamentale trovare un equilibrio tra i potenziali benefici dell’IA nella gestione dell’acqua e le sue possibili conseguenze negative. Una comprensione approfondita dell’impronta idrica dell’IA e lo sviluppo di pratiche sostenibili sono necessari per garantire che le soluzioni basate sull’IA non esacerbino le sfide esistenti legate all’acqua.
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