In molti avranno notato come Google abbia introdotto da qualche tempo delle funzionalità basate sull’IA che, in seguito ad una query degli utenti, restituiscono riassunti e risposte dirette, oltre a fornire l’elenco di link blu a cui eravamo abituati, pertinenti o meno alla ricerca. Ci si domanda quali saranno gli effetti a lungo termine dei nuovi scenari con l’IA come protagonista.
Tale nuova tipologia di ricerca si basa sulla funzione “AI Overviews “, che genera panoramiche che sintetizzano le informazioni dal web, in formato di testo, poste in cima e comunque in evidenza rispetto ai risultati di ricerca, con informazioni tratte da vari siti web espresse in sintesi, riportando i link alla fonte originale, i tradizionali link blu.
Un ulteriore “modello linguistico di grandi dimensioni multimodali” LLM, Gemini, è stato lanciato di recente da Google, quasi una sfida per GPT di OpenAI. Sono state offerte sia versioni gratuite sia a pagamento (ad esempio Gemini Pro 1.0 e Gemini Advanced), con prestazioni paragonabili a GPT-4. Inizialmente non si prevedeva la generazione di immagini e integrazioni esterne, ma sono stati annunciati altri modelli con miglioramenti: la competizione tra Google e OpenAI porterà sicuramente ad una accelerazione dell’innovazione nel campo dell’intelligenza artificiale.
Secondo Liz Reid, responsabile di Google Search, rappresentano “Un altro traguardo entusiasmante: con la nostra ultima espansione in oltre 100 paesi, AI Overviews raggiungerà più di 1 miliardo di persone in tutto il mondo ogni mese. Oltre a vedere l’incredibile slancio del team, è stato così gratificante vedere che le persone che usano AI Overviews stanno effettivamente ponendo nuovi tipi di domande, ricercando più spesso. È incredibile vedere le persone esplorare le loro curiosità in nuovi modi e arriva davvero al cuore della nostra missione.”
Riguardo agli scenari futuri la società di ricerche di mercato Gartner prevede che entro il 2026 il volume delle ricerche tradizionali si ridurrà del 25% a causa della GenAI che genera risposte più immediate. Tutto ciò potrebbe indurre le aziende a ripensare le loro strategie di marketing, un “cambiamento nell’ordine mondiale” per il web. Sorgono spontanei i dubbi sulla sostenibilità dell’attuale modello del web stesso basato sul marketing e sull’adversiting, ed in particolare per il giornalismo online, oltre che sulla sostenibilità ambientale del tutto, nel suo complesso.
I motori di ricerca che hanno fornito sino ad ora soltanto link mentre adesso generano informazioni basate sull’IA, portano a favorire alcuni risultati rispetto ad altri, con conseguenze per i creatori di contenuti e gli editori web. Pertanto gli AI Overviews di Google potrebbero influenzare l’utenza verso determinati siti web, o renderla sempre meno propensa a cliccare sui link, in quanto già soddisfatta dalle sintesi generate dall’IA, risparmiando così del prezioso tempo.
Ma permane il dubbio sulla veridicità e l’accuratezza delle informazioni ricevute. I modelli di linguaggio come quelli utilizzati da Google sono noti per “allucinare”, cioè l’IA può restituire informazioni che nella migliore delle ipotesi sono evidentemente errate, oppure nella peggiore sono perfettamente plausibili ma del tutto inventate. Sicuramente tutto questo ci fa ritenere al momento ancora più intelligenti dell’IA, ma si tratta di un bug che potrebbe avere conseguenze notevoli, vista la riduzione delle nostre barriere anti errore ciò può portare a produrre disinformazione usando i risultati di ricerca basati sull’IA, in quanto “molti utenti non hanno il tempo di verificare le fonti citate”.
Anche il giornalismo online potrebbe essere minacciato dai cambiamenti apportati da Google in termini di sostenibilità economica: gli AI Overviews di Google potrebbero potenzialmente ridurre il traffico verso i siti web di notizie e informazioni, qualora gli utenti si ritengano soddisfatti dalle risposte generate dall’IA e non sentano la necessità di approfondire ulteriormente gli argomenti. Ciò avrà ripercussioni negative sul modello di business basato sulla pubblicità online per molte testate giornalistiche.
Alcuni editori, tra cui il New York Times nel 2023, hanno scelto di combattere OpenAI e Microsoft, il suo sostenitore, accusandoli di violazione del diritto d’autore per l’uso non autorizzato di milioni di suoi articoli per addestrare le loro chatbot, e creare risposte per gli utenti. Accuse rigettate.
In seguito altri otto giornali americani hanno denunciato OpenAi per gli stessi motivi: il New York Daily News, il Chicago Tribune, l’Orlando Sentinel, il Sun Sentinel in Florida, il Mercury News in California, il Denver Post, l’Orange County Register in California e il Pioneer Press in Minnesota.
Ci si chiede se anche la nuova ricerca generativa di Google possa portare a nuove azioni legali.
Permane tuttavia il nostro facile entusiasmo, l’eccitazione per la novità che però potrebbe essere smorzata da alcune verità. Il professore Erasmo Venosi sottolinea uno studio del Dipartimento di Informatica UC Riverside, che, usando i dati sui consumi idrici annui di acqua per i sistemi di raffreddamento di Microsoft, ha stimato come un utente che rivolga 10-15 domande a GPT-3 possa causare un consumo di mezzo litro di acqua dolce. Consumo variabile in base alla regione per le diverse condizioni climatiche e che potrebbe essere maggiore con un’intelligenza artificiale “più grande”, pensiamo a GPT-4.
AI
Pertanto Milioni di litri d’acqua devono essere utilizzati per raffreddare i computer che eseguono accessi ai dati, rielaborazioni. Stessa dinamica per l’anidride carbonica CO2 prodotta in aumento. Il riferimento è a una ricerca del 2022 sull’intelligenza artificiale che ha stimato in 1.000 terawatt (mille miliardi di Kw) il consumo di elettricità previsto dai data center nel 2026, pari a circa il consumo totale del Giappone.
L’Agenzia internazionale per l’energia (IEA) prevede che il consumo di elettricità dei data center nel 2026 sarà il doppio, quindi 2.000 terawatt.
È sicuramente problematica la misurazione degli impatti da IA, considerando che la stima dell’Agenzia IEA include tutta l’attività dei data center, quindi si va oltre la sola IA, includendo molti altri aspetti della vita moderna. Anche l’interfaccia con Amazon, la distribuzione dei video di Apple TV, l’archiviazione delle e-mail di milioni di persone su Gmail, il “mining” di Bitcoin vengono eseguiti dai data center.
A questo si aggiunga il grande problema dell’autocensura: la maggior parte delle aziende che gestiscono data center non rivela quale percentuale dei consumi energetici sia imputabile all’IA. Solo Google lo comunica affermando che il “machine learning” rappresenta circa il 15% del consumo energetico dei suoi data center.
Un’altra complicazione, nell’analisi costi benefici dell’uso dell’IA, è la considerazione che l’intelligenza artificiale, a differenza del mining di Bitcoin o dello shopping online, può essere utilizzata per ridurre l’impatto ambientale dell’umanità. L’IA può migliorare i modelli climatici, trovare modi più efficienti per realizzare tecnologie digitali, ridurre gli sprechi nei trasporti e tagliare in vario modo l’uso di carbonio e acqua. Ad esempio, una stima ha rilevato che le case smart connesse all’IA potrebbero ridurre il consumo di CO₂ delle famiglie fino al 40%.
Un recente progetto di Google ha scoperto che un’IA, in grado di elaborare rapidamente i dati atmosferici, consentirebbe ai piloti di aerei di percorrere traiettorie di volo con un minor numero di scie. Le scie di condensazione rappresentano più di un terzo delle emissioni di carbonio dell’aviazione globale. Inoltre, affermano alcuni ricercatori di Berkeley, l’industria aeronautica, usando l’IA, riuscirebbe a risparmiare una quantità di CO2 e di altri gas serra pari a tutta quella prodotta dall’IA nel 2020.
Sui miglioramenti attesi e pubblicizzati dai sostenitori di IA grava però il “paradosso di Jevons”: i miglioramenti tecnologici che aumentano l’efficienza di una risorsa possono farne diminuire il costo, il prezzo di mercato e quindi potrebbero portare ad un paradossale aumento del consumo di tale risorsa, anziché ridurlo. Un circolo vizioso dal quale poter uscire con il supporto di un IA riparametrata, riprogrammata.
Maria Angela Amato e Erasmo Venosi
