Tutti vogliono parlare del chatbot.
È lì che vive l’eccitazione. Digita un messaggio. Ottieni un programma di lezione in pochi secondi. Sembra magico. Senza peso, quasi. Come una ricerca su Google che risponde.
Ma quella sensazione? È un’illusione.
E prima che i distretti inizino a riprogettare i loro programmi di studio attorno all’intelligenza artificiale generativa, devono rispondere a una domanda più noiosa e pesante:
Possiamo davvero permettercelo?
La Torre nella Stanza
Ricordate i laboratori informatici della fine degli anni ’90?
I bambini digitavano su una tastiera, fissavano un monitor e presumevano che il cervello vivesse nella scatola beige sulla scrivania. Non è stato così. Il vero lavoro è avvenuto all’interno di un’enorme torre ronzante. O nella sala server in fondo al corridoio.
L’intelligenza artificiale generativa funziona allo stesso modo, solo che la torre ora è una fortezza.
Situato a centinaia di chilometri di distanza. A volte solo cinque miglia lungo la strada. Un data center esteso, non un PC desktop.
Pensa al tuo messaggio come al telecomando della TV.
L’hardware nel cloud? Questo è il cablaggio all’interno del set. La risposta? L’immagine sullo schermo.
Non vedi il cablaggio.
Ma dovresti preoccupartene. Ogni richiesta. Ogni commento di feedback automatizzato. Ogni programma di lezione. Costano l’elettricità. Consumano acqua. Chiedono processori specializzati. Richiedono una capacità di calcolo scarsa che non cresca sugli alberi.
L’intelligenza artificiale generativa non è solo codice. È una cosa fisica che richiede energia, terra e acqua.
La scheda Energia
La maggior parte degli insegnanti si concentra sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Alfabetizzazione. Governo. Le revisioni di Stanford affermano che l’adozione sta superando le prove relative ai risultati degli studenti. L’UNESCO sollecita il controllo umano. Tutte conversazioni vitali, sì. Ma mancano le fondamenta.
Un diverso gruppo di ricercatori esamina l’impronta.
Il dottor Xiaofan Liang mappa il modo in cui l’intelligenza artificiale rimodella l’uso del territorio. Il dottor Shaolei Ren tiene traccia della sete.
Ecco il numero che conta.
Nel 2023, il consumo di elettricità dei data center statunitensi ha raggiunto circa 176 terawattora. Si tratta del 4,4% di tutta l’elettricità del Paese.
Mettilo in termini umani.
Si tratta di una potenza sufficiente per mantenere in funzione 17 milioni di case per un anno intero.
Guarda la griglia.
L’appetito per il potere dell’intelligenza artificiale sta crescendo ed è vorace.
Perché non sarà mai più economico
Le scuole acquistavano il software in modo diverso.
Hai concesso in licenza una piattaforma. Un LMS. Uno strumento di valutazione. Il prezzo era fissato. Prevedibile. Prevedibile. Man mano che aggiungevi utenti, il costo marginale spesso diminuiva. Economie di scala.
IA? Non così tanto.
Gli addetti ai lavori del settore li chiamano “costi di inferenza”.
Ogni volta che chiedi qualcosa al modello, bruci risorse. Genera nuovi dati. Costa denaro. Ogni. Separare. Ora.
La scala non riduce il costo unitario. Aumenta il conto totale.
Quindi ecco il dilemma.
La maggior parte dei distretti si sta dilettando. Programmi pilota. Licenze limitate. Funzionalità incluse in altre app. Non conosciamo il costo dell’accesso universale.
Quanto costerebbe se ogni studente del distretto utilizzasse l’intelligenza artificiale quotidianamente?
Non abbiamo una risposta. E se il prezzo aumenta, il distretto resta bloccato.
La privacy è un prezzo da pagare
Poi ci sono i dati.
I genitori sono preoccupati. Giustamente. Non vogliono che i dettagli degli studenti confluiscano in modelli commerciali.
Quindi la soluzione?
Ospitatelo voi stessi. Utilizza distribuzioni private. Tieni le chiavi.
Sembra sicuro, vero?
È costoso.
Se vuoi il controllo, hai bisogno di server. Hai bisogno di sicurezza informatica. Hai bisogno di hardware di rete. Servono i tecnici per sistemarlo.
La privacy dei dati non è solo un’impostazione politica.
È una costruzione di infrastrutture. Maggiore è la privacy che desideri, più profondo diventa il tuo portafoglio.
Il bersaglio mobile
Nel frattempo, il mercato si sta muovendo sotto i loro piedi.
OpenAI. Antropico. I modelli di prezzo cambiano prima che tu finisca di leggere i Termini di servizio. Gli investimenti nelle infrastrutture rimangono astronomici. Gli aspetti economici non sono chiari.
E quando colpiranno le scuole con questo?
Quando i fondi federali ESSER finirono. Quando gli stati discutono su ogni centesimo della spesa per la tecnologia educativa. Quando gli insegnanti sono esausti. Quando le crisi di salute mentale aumentano.
I distretti comprendono l’impegno a cui si stanno impegnando?
Probabilmente no.
Non è un acquisto. È una dipendenza.
La divisione della comunità
Un’ultima cosa.
I data center si stanno espandendo vertiginosamente negli Stati Uniti
Le comunità locali stanno reagendo. O almeno stanno negoziando.
Le riunioni pubbliche sono piene di vicini arrabbiati che parlano dell’uso dell’acqua. Sulla tensione sulla rete locale. A proposito dello scarico del calore. A proposito di uso del territorio.
Gli educatori potrebbero pensare che questo sia lontano dall’aula.
Non lo è.
Ogni piano di lezione sull’intelligenza artificiale dipende dalla costruzione, dall’autorizzazione e dall’alimentazione degli edifici.
Nessuna finitura facile
Stiamo discutendo su come utilizzare l’intelligenza artificiale mentre non abbiamo capito se possiamo supportarla.
Le infrastrutture stanno prendendo forma. L’economia è confusa. La governance è disordinata.
Forse è questo il punto.
Le scuole dovrebbero probabilmente capire cosa possono tenere prima di decidere quanto perdere.
