Diritto&Bit I Costi Invisibili dell’IA: l’Impatto Ambientale che Nessuno Racconta

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Il “Ghost Work”: Il sotto-proletariato digitale dietro l’IA

Leggo sempre più dichiarazioni sulla “magia” dell’IA agentica.

«Ciò che sta accadendo è incredibile, non è spiegabile con i vecchi modelli, non possiamo più parlare di pappagalli stocastici ma di nuove forme di intelligenza».

Dichiarazioni di questo tipo circolano nel web, soprattutto tra i tecno-entusiasti che stimolano investimenti nel settore.

Peccato che pochi ricordino che dietro il “miracolo” ci sono errori, limiti tecnici e, soprattutto, lavoro umano. E quando qualcosa non viene spiegato bene, si ricorre facilmente alla narrazione magica.

Dietro i sistemi di IA c’è, in verità, un vasto strato di lavoro umano poco visibile, spesso precario e concentrato in paesi in via di sviluppo (il cosiddetto “ghost work” o “sotto-proletariato digitale”).

Non è un’eccezione, ma una componente strutturale del funzionamento attuale dell’IA.

L’IA costa moltissimo non solo in termini infrastrutturali, ma anche in risorse umane sottopagate, acquisite soprattutto nei Paesi in via di sviluppo dove l’inglese è diffuso (Kenya, Filippine, India, Venezuela, Colombia, Ghana, Brasile, Madagascar, ecc.).

Cosa fanno esattamente questi lavoratori?

– Data labeling / annotazione, pertanto etichettano immagini, testi, audio («questo è un cane», «questa frase è tossica», «questo è un semaforo»);

– Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), quindi, valutano e classificano le risposte generate dai modelli per renderle più sicure, utili e meno tossiche;

– Content moderation, cioè, analizzano e filtrano contenuti violenti, pornografici, hate speech, abusi, per addestrare i filtri di sicurezza.

E innumerevoli altre micro-attività ripetitive necessarie per pulire e strutturare i dati enormi su cui si basano i modelli.

Senza questo lavoro umano, i modelli attuali (GPT, Gemini, Llama ecc.) non raggiungerebbero il livello di qualità e sicurezza che hanno.

L’impatto ambientale dell’Intelligenza Artificiale

Inoltre, questi sistemi bruciano risorse ambientali a un ritmo impressionante. Secondo un recente rapporto dell’Università delle Nazioni Unite (UNU-INWEH) entro il 2030 l’Intelligenza Artificiale consumerà acqua equivalente al fabbisogno di 1,3 miliardi di persone (l’intera popolazione dell’Africa subsahariana) e 945 terawattora di elettricità, quasi il triplo di quella usata dalle 650 milioni di persone che vivono tra Pakistan, Bangladesh e Nigeria messe insieme.

A questi sistemi, concentrati nelle mani di pochissimi colossi extra-UE, stiamo consegnando spensieratamente scelte strategiche individuali, professionali, aziendali, pubbliche, di sicurezza nazionale e militari, sostenendo investimenti immensi.

Forse un minimo di meditazione in più sarebbe utile. Senza nulla togliere ai miracoli reali, ma guardandoli con gli occhi aperti.

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