In un recente articolo pubblicato su The Lancet, rivista scientifica inglese di ambito medico, si analizza il crescente impatto dell'Intelligenza artificiale (IA) in medicina, sottolineando come questa promettente tecnologia, pur aprendo a nuove frontiere per la diagnosi e la cura, comporti anche sfide ambientali cruciali. L'utilizzo massiccio di potenza di calcolo per l'addestramento e l'esecuzione dei modelli di IA comporta infatti un costo energetico considerevole, con conseguenti emissioni di gas serra che contribuiscono al riscaldamento globale. L'articolo si sofferma sulla necessità di un approccio responsabile e sostenibile allo sviluppo dell'IA in campo medico. Non si tratta di demonizzare questa tecnologia ma di svilupparla e utilizzarla con consapevolezza, considerando il suo impatto ambientale e adottando strategie per mitigarlo. Viene sottolineata l'importanza di una maggiore trasparenza da parte di ricercatori e istituzioni. La rendicontazione del consumo energetico e delle emissioni di Co2 generate dai modelli di IA, attraverso strumenti di calcolo standardizzati, dovrebbe diventare la norma. Questa pratica, già diffusa in altri settori – come quello aereo –, consentirebbe di valutare con maggiore precisione l'impronta ecologica dell'IA in medicina e adottare correttivi più efficaci. Gli autori propongono di integrare il costo della compensazione delle emissioni di carbonio nei budget dei progetti di IA. Acquistare crediti di carbonio da organizzazioni terze per compensare l'impatto ambientale delle proprie attività di ricerca e sviluppo potrebbe diventare una pratica standard anche nel settore medico. Un altro aspetto cruciale riguarda l'ottimizzazione dei modelli di IA per ridurre al minimo il loro consumo energetico. In questo caso si suggerisce di adottare un approccio green allo sviluppo di algoritmi, privilegiando soluzioni efficienti e ottimizzando l’utilizzo delle risorse di calcolo. Ad esempio, la scelta di architetture di deep learning meno energivore o l’utilizzo di tecniche di compressione dei dati possono contribuire a ridurre significativamente l’impatto ambientale dell’IA. Anche il cloud computing in ambito medico può contribuire a diminuire l’impatto ambientale legato all’intelligenza artificiale. I sistemi cloud rispetto a quelli “on-premises”, cioè data center locali, offrono una soluzione più sostenibile per la gestione di potenza di calcolo e risorse, perché questi, gestiti localmente da ogni singola istituzione, sono meno efficienti e più dispendiosi dal punto di vista energetico. Al contrario, i servizi cloud, grazie ai loro grandi data center centralizzati, permettono di ottimizzare l'utilizzo delle risorse e ridurre lo spreco. Invece di avere numerose infrastrutture informatiche individuali, con il cloud si condivide un'unica infrastruttura, riducendo
consumi energetici e impatto ambientale. Inoltre, le moderne tecnologie di gestione utilizzate nei data center cloud permettono di adattare la potenza di calcolo in base alle esigenze effettive, evitando sprechi energetici. Anche se, come già visto in passato, accentrano il controllo. Questo testo ci permette di sottolineare come l'adozione di un approccio responsabile e sostenibile all'IA in medicina non sia solo una questione etica della persona ma anche di ecologia, e in ultima analisi una necessità strategica. L'obiettivo è garantire che questa tecnologia, con le sue enormi potenzialità, possa essere utilizzata per migliorare la salute umana senza compromettere quella del pianeta. Questa prospettiva ci aiuta a pensare l’algoretica come un approccio etico integrale al servizio del bene delle persone e del creato. © riproduzione riservata