El boom del ChaGPT de OpenAI, tras su lanzamiento en 2022, no previó la huella ambiental de este chatbot de Inteligencia Artificial, que es grande y está creciendo vertiginosamente, pese a sus adversarios. Dos meses después de darse a conocer, ChatGPT tenía 100 millones de usuarios activos. No es poca cosa. Y de repente, las corporaciones tecnológicas se apresuraron a ofrecer al público más “IA generativa”. La demanda se disparaba desconociendo el día después.
Algunos expertos han comparado el impacto de la nueva tecnología con Internet, la electrificación, la Revolución industrial o el descubrimiento del fuego. El tiempo ubicará y sopesará cada uno de esos hitos en la historia. Pero una consecuencia de la explosión de la IA es clara: la huella ambiental de esta tecnología es muy importante y está sorprendiendo.
El uso de la IA es directamente responsable de las emisiones de carbono procedentes de la electricidad no renovable y del consumo de millones de galones de agua dulce. E indirectamente aumenta el impacto de la construcción y el mantenimiento de los equipos de alto consumo energético, revela una investigación de Yale Environment 360.
A medida que las empresas tecnológicas tratan de integrar la IA de alta intensidad en todos los ámbitos, desde la redacción de currículos hasta la medicina de trasplantes de riñón, citan muchas formas que podrían ayudar a reducir la huella ambiental.
Pero legisladores, reguladores, activistas y organizaciones internacionales quieren asegurarse de que los beneficios no se vean contrarrestados por los crecientes peligros de la inteligencia artificial.
Legisladores atentos a la huella ambiental de la IA
La huella ambiental de la IA, derivada del uso de energías no renovables e importantes cantidades de agua, enciende el debate político en Estados Unidos.
«El desarrollo de la próxima generación de herramientas de inteligencia artificial no puede producirse a expensas de la salud de nuestro planeta», dijo el senador demócrata por Massachusetts Edward Markey. Después de que él y otros senadores presentaran un proyecto de ley que exige al gobierno federal evaluar la huella medioambiental de la IA y desarrollar un sistema estandarizado para informar sobre futuros impactos.
Del mismo modo, la «Ley de Inteligencia Artificial» de la Unión Europea, aprobada por los Estados miembros la semana pasada, está en sintonía con ese propósito. Exige que los «sistemas de Inteligencia Artificial de alto riesgo» (entre ellos los potentes «modelos de base» que impulsan ChatGPT y otras Inteligencias Artificiales similares) informen sobre su consumo de energía. Así como el uso de recursos y otros impactos a lo largo del ciclo de vida de sus sistemas. La ley de la UE entrará en vigor el año que viene.
Mientras, la Organización Internacional de Normalización (ISO), una red mundial que elabora normas para fabricantes, reguladores y otros, afirma que publicará criterios de «inteligencia artificial sostenible» a finales de este año, señala la publicación de la Escuela de Medio Ambiente de Yale.
Incluirán normas para medir la eficiencia energética, el uso de materias primas, el transporte y el consumo de agua. Así como prácticas para reducir el impacto de la IA a lo largo de su ciclo de vida, desde el proceso de extracción de materiales y fabricación de componentes informáticos hasta la electricidad que consumen. La ISO quiere que los usuarios de la IA puedan tomar decisiones informadas sobre su consumo.
Imprecisión en las mediciones de consumo de energía
A falta de normas y reglamentos, las empresas tecnológicas han estado informando de lo que han querido y como han querido sobre su impacto en la IA, afirma Shaolei Ren, profesora asociada de ingeniería eléctrica e informática de la Universidad de California en Riverside.
A partir de los cálculos del consumo anual de agua para sistemas de refrigeración de Microsoft, Ren sacó algunas cuentas. Estimó que una persona que participe en una sesión de preguntas y respuestas con GPT-3 (aproximadamente entre 10 y 50 respuestas) impulsa el consumo de medio litro de agua dulce. «Variará según la región, y con una inteligencia artificial mayor, podría ser más». Pero aún queda mucho por revelar sobre los millones de litros de agua que se utilizan para refrigerar los ordenadores en los que funciona esa tecnología, afirmó.
«Hoy en día, los científicos de datos no tienen un acceso fácil o fiable a las mediciones (de la huella ambiental de la IA en los gases de efecto invernadero), lo que impide el desarrollo de tácticas procesables», escribió un grupo de 10 destacados investigadores sobre el impacto de la IA en un artículo publicado en 2022. Desde que presentaron su informe, han proliferado las aplicaciones y los usuarios de inteligencia artificial. Pero el público sigue sin conocer esos datos, señaló Jesse Dodge, investigador científico del Instituto Allen de Inteligencia Artificial de Seattle.
La inteligencia artificial puede funcionar en muchos dispositivos: la simple inteligencia artificial que corrige automáticamente los mensajes de texto funcionará en un smartphone. Pero el tipo de inteligencia artificial que la gente más desea utilizar es demasiado grande para la mayoría de los dispositivos personales, afirma Dodge. «Los modelos capaces de escribir un poema o redactar un correo electrónico son muy grandes», explica. «El tamaño es vital para que tengan esas capacidades».
Impacto de las grandes empresas tecnológicas
Las grandes inteligencias artificiales necesitan realizar un número ingente de cálculos con gran rapidez, normalmente en Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) especializadas. En comparación con otros chips, las GPU son más eficientes energéticamente para la IA. Y lo son más cuando se ejecutan en grandes «centros de datos en la nube», edificios especializados repletos de ordenadores equipados con esos chips.
Cuanto más grande es el centro de datos, más eficiente energéticamente puede ser. La mejora de la eficiencia energética de la Inteligencia Artificial en los últimos años se debe en parte a la construcción de más «centros de datos a hiperescala», que contienen muchos más ordenadores y pueden ampliarse rápidamente. Mientras que un centro de datos en nube típico ocupa unos 100.000 pies cuadrados, un centro de hiperescala puede tener 1 o incluso 2 millones de pies cuadrados.
Se calcula que hay entre 9.000 y 11.000 centros de datos en nube en todo el mundo. Y hay más en construcción. La Agencia Internacional de la Energía (AIE) prevé que el consumo eléctrico de los centros de datos en 2026 será el doble que en 2022. Unos 1.000 teravatios, aproximadamente el equivalente al consumo total actual de Japón.
Sin embargo, esa estimación de la AIE incluye toda la actividad de los centros de datos, que se extiende más allá de la Inteligencia Artificial a muchos aspectos de la vida moderna. El funcionamiento de la interfaz de la tienda de Amazon, el servicio de vídeos de Apple TV, el almacenamiento de los correos electrónicos de millones de personas en Gmail. Y la «minería» de Bitcoin también se llevan a cabo en los centros de datos. (Otros informes de la AIE excluyen las operaciones criptográficas, pero siguen agrupando el resto de la actividad de los centros de datos).
Empezar ahora con el ahorro
Algún día en el futuro, sostiene Jesse Dodge, una Inteligencia Artificial podría, o estar legalmente obligado, informar a un usuario sobre el impacto en el agua y el carbono de cada solicitud distinta que realice. «Esa sería una herramienta fantástica que ayudaría a mitigar la huella ambiental de la IA», indicó. Por ahora, sin embargo, los usuarios individuales no tienen mucha información o poder para conocer el impacto de la tecnología y mucho menos tomar decisiones al respecto.
“Desafortunadamente, no hay mucho que los individuos puedan hacer”, sostuvo Ren. Sugirió sin embargo “intentar utilizar el servicio con prudencia”. Adelantar el ahorro desde ya.
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