L’acqua è necessaria per lo sviluppo, la produzione e il consumo, eppure stiamo abusando e inquinando una risorsa e un sistema insostituibili. Per l’acqua, i confini giusti e sicuri specificano che i flussi d’acqua superficiali non dovrebbero fluttuare più del 20% rispetto al flusso naturale su base mensile; mentre il prelievo delle acque sotterranee non dovrebbe essere superiore al tasso di ricarica. Entrambi questi confini sono stati superati.

Queste soglie sono state superate anche se non sono stati soddisfatti i bisogni minimi di accesso all’acqua e ai servizi igienico-sanitari dei più poveri del mondo.

Gli ottimisti tecnologici sostengono che l’intelligenza artificiale (AI) ha il potenziale per risolvere i problemi idrici del mondo. I sostenitori dell’intelligenza artificiale sostengono che può aiutare a raggiungere gli obiettivi di sviluppo sostenibile (SDG) sia ambientali che sociali, ad esempio progettando sistemi per affrontare la carenza di insegnanti e medici, aumentare i raccolti e gestire il nostro fabbisogno energetico.

Come studiosi di sviluppo internazionale che studiano la relazione tra acqua, ambiente e disuguaglianza globale, siamo curiosi di sapere se l’intelligenza artificiale può effettivamente fare la differenza o se aggrava le sfide esistenti. Sebbene esista una letteratura sottoposta a revisione paritaria sull’uso dell’IA per la gestione dell’acqua e degli Obiettivi di sviluppo sostenibile, non esistono documenti sottoposti a revisione paritaria sulle implicazioni dirette e indirette dell’IA sull’uso dell’acqua.

La ricerca iniziale mostra che l’intelligenza artificiale ha un’impronta idrica significativa. Utilizza l'acqua sia per raffreddare i server che alimentano i suoi calcoli sia per produrre l'energia che consuma. Man mano che l’intelligenza artificiale diventa sempre più integrata nelle nostre società, la sua impronta idrica aumenterà inevitabilmente.

La crescita di ChatGPT e di modelli IA simili è stata salutata come "il nuovo Google". Ma mentre una singola ricerca su Google richiede mezzo millilitro di acqua in energia, ChatGPT consuma 500 millilitri di acqua per ogni 5-50 richieste.

L’intelligenza artificiale utilizza e inquina l’acqua attraverso la relativa produzione hardware. La produzione dell’hardware AI comporta l’estrazione ad alta intensità di risorse di materiali rari come silicio, germanio, gallio, boro e fosforo. L'estrazione di questi minerali ha un impatto significativo sull'ambiente e contribuisce all'inquinamento delle acque.

Semiconduttori e microchip richiedono grandi volumi di acqua nella fase di produzione. Anche altri hardware, come vari sensori, hanno un'impronta idrica associata.

I data center forniscono l’infrastruttura fisica per la formazione e l’esecuzione dell’intelligenza artificiale e il loro consumo energetico potrebbe raddoppiare entro il 2026. Le aziende tecnologiche che utilizzano l’acqua per far funzionare e raffreddare questi data center richiedono potenzialmente prelievi d’acqua compresi tra 4,2 e 6,6 miliardi di metri cubi entro il 2027.

In confronto, i data center di Google hanno utilizzato oltre 21 miliardi di litri di acqua potabile nel 2022, con un aumento del 20% rispetto al consumo del 2021.

Addestrare un’intelligenza artificiale al livello informatico di un cervello umano per un anno può costare 126.000 litri d’acqua. Ogni anno la potenza di calcolo necessaria per addestrare l’intelligenza artificiale aumenta di dieci volte, richiedendo più risorse.

Il consumo idrico dei data center delle grandi aziende tecnologiche è gravemente sottostimato: ad esempio, il consumo di acqua nel data center olandese di Microsoft era quattro volte superiore ai piani iniziali. La domanda di acqua per il raffreddamento non potrà che aumentare a causa dell’aumento delle temperature medie dovuto al cambiamento climatico.

La domanda idrica del settore tecnologico è così elevata che le comunità protestano contro di essa poiché minaccia i loro mezzi di sussistenza. Il data center di Google a The Dalles, Oregon, zona soggetta alla siccità, sta suscitando preoccupazione poiché utilizza un quarto dell'acqua della città.

Taiwan, responsabile del 90% della produzione mondiale di chip semiconduttori avanzati, ha fatto ricorso alla semina delle nuvole, alla desalinizzazione dell’acqua, ai trasferimenti d’acqua tra i bacini e all’interruzione dell’irrigazione per 180.000 ettari per soddisfare il proprio fabbisogno idrico.

Poiché l’acqua diventa sempre più costosa e scarsa in relazione alla domanda, le aziende stanno ora collocando strategicamente i propri data center nei paesi in via di sviluppo: anche nell’arida Africa subsahariana, gli investimenti nei data center sono in aumento.

Il data center progettato da Google in Uruguay, che recentemente ha sofferto la peggiore siccità degli ultimi 74 anni, richiederebbe 7,6 milioni di litri al giorno, scatenando una diffusa protesta.

Ciò che emerge è un quadro familiare di disuguaglianza geografica, poiché i paesi in via di sviluppo si trovano intrappolati nel dilemma tra i benefici economici offerti dagli investimenti internazionali e la pressione che questi esercitano sulla disponibilità delle risorse idriche locali.

Riteniamo che vi siano prove sufficienti per temere che la rapida adozione dell’intelligenza artificiale rischi di esacerbare le crisi idriche anziché contribuire ad affrontarle. Finora non esistono studi sistematici sull’industria dell’intelligenza artificiale e sul suo consumo di acqua. Le aziende tecnologiche hanno mantenuto la massima riservatezza riguardo all’impronta idrica dei loro nuovi prodotti.

La domanda più ampia è: i contributi sociali e ambientali dell’IA saranno messi in ombra dalla sua enorme impronta idrica?
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