Artículo publicado en el blog Ekonomiaren Plaza de El Diario Vasco (05/12/2023)
La inteligencia artificial es, probablemente, el fenómeno del año 2023. La Academia Vasca de las ciencias, las artes y las letras (Jakiunde) editó recientemente, junto con Eusko Ikaskuntza, un número especial en la Revista Internacional de los Estudios Vascos, en la que se analiza el potencial y los límites de la inteligencia artificial. La introducción del volumen, escrita por Javier Echeverria y Jesús María Ugalde, comienza señalando que “subestimar el impacto social de las tecnologías (emergentes) como la Inteligencia Artificial sería, como mínimo, frívolo. En este sentido, ya se han puesto en marcha numerosas iniciativas en todo el mundo con el fin de comprender y, posteriormente, diseñar y desplegar los programas de acción necesarios para hacer frente a los retos sociales que plantea la Inteligencia Artificial… en áreas como la salud, las infraestructuras, la sostenibilidad, el transporte, la agricultura, la energía, la defensa, la industria, la democracia, la administración electrónica, el empleo, las competencias y la educación” (puedes consultar aquí el informe del Comité sobre Inteligencia Artificial en la Era Digital de la Unión Europea, en el que hablan sobre estos riesgos).
Uno de los retos que a menudo se dejan, de manera consciente o inconsciente, de lado, es el de su impacto medioambiental. Los motores generativos de inteligencia artificial (como ChatGPT, Bing, Bard, Dall-E, etc.) se nutren de ingentes cantidades de datos con los que se les entrena para que puedan ofrecer respuestas cada vez más precisas y mejores a nuestras preguntas. Dichos motores necesitan una enorme potencia de cálculo, lo que a su vez, lleva asociada la necesidad de emplear una gran cantidad de energía para poder realizar dichas estimaciones, cálculos, imágenes, etc. Esta necesidad energética conlleva la generación de colosales emisiones de carbono, agravando un problema que ya era notable hasta ahora y que podría agravarse aún más.
Un estudio de la Universidad de Berkeley señala que el entrenamiento realizado por OpenAI para GPT 3, una versión anterior del modelo de lenguaje que emplea ChatGPT de manera gratuita en este momento (3.5), provocó la emisión de 550 toneladas de CO2, una cantidad equivalente a volar 550 veces de costa a costa de Estados Unidos. Otro estudio de la Universidad de Massachusetts Amherst, revela que un sólo entrenamiento de ChatGPT genera tantas emisiones como cinco coches durante todo su ciclo de vida. ChatGPT tiene la limitación de estar entrenado con datos que llegan hasta 2021. Sin embargo, en un motor como el que integra Bing, y que está actualizado prácticamente a tiempo real, ese entrenamiento es continuo, lo que implica un mayor uso energético, debido al crecimiento de la información considerada.
A los costes energéticos asociados a las herramientas generativas de inteligencia artificial, hay que añadir a su vez, el consumo de agua (para refrigeración) de los centros de datos, y el consumo energético asociado a las búsquedas que se realizan en estas herramientas generativas. En este sentido, un estudio de la Universidad de California Riverside apunta a que una conversación sencilla de aproximadamente 20-30 preguntas y respuestas en ChatGPT requiere de 500 ml de agua. A pesar de que 500 ml no parezca demasiado, para estimular la huella hídrica total hay que considerar los miles de millones de usuarios que están empleando de manera diaria ChatGPT. Otro ejemplo puede ser el siguiente. La misma búsqueda efectuada en Google y en un chatbot como ChatGPT-3 contamina diez veces más en el segundo que en el primero de los casos.
En plena carrera por liderar el desarrollo de la inteligencia artificial, la huella medioambiental no está siendo prioritaria. La huella de carbono de Internet representa casi el 4% de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero. La creciente digitalización que conlleva la inteligencia artificial generativa va en contra de los objetivos de desarrollo sostenible, e impide la factibilidad de conseguir dichos objetivos para 2030.
Una de las propuestas prácticas que se sugiere para incrementar la conciencia social acerca de la cantidad de emisiones generadas en las consultas que se realizan en estas plataformas es la de introducir en ellas una “casilla” que le indique al usuario a cuánto asciende la contaminación que está generando durante el uso que éste esté realizando. Esta información se sugiere, aplicarla no sólo a los buscadores generativos de inteligencia artificial, sino también a otros buscadores como Google, Yahoo o Bing, y otras aplicaciones como Instagram, TikTok, X, Facebok Messenger o Whatssap, y de cuyas emisiones ya hablé en otro post. Otra sugerencia es la de incrementar el empleo de energías renovables en los centros de datos donde se ejecutan y entrenan estos servicios. Una tercera sugerencia radica en la aplicación de algoritmos “verdes” que se centran en reducir la cantidad de energía y recursos necesarios para realizar una tarea, mientras se mantiene un alto nivel de eficiencia y rendimiento.
Moraleja: “Si este mundo quieres conservar, la luz que no usas debes apagar”.
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