Entrenar los sistemas de inteligencia artificial requiere de enormes cantidades de electricidad. Que todos los usemos, muchísimo más. La “nube” gastará el 4.5% de la energía mundial en 2025. Y con la masificación de la IA, esto se va a disparar.
A lo largo de 2022, los creadores del modelo de lenguaje llamado ChatGPT-3 llevaron a cabo su prolongado entrenamiento, alimentándolo con enormes cantidades de datos que digirió hasta que lo pudieron presentar y abrir a los usuarios a finales de ese año. Según los investigadores que elaboraron el informe Índice de Inteligencia Artificial de Stanford 2023, en la universidad californiana del mismo nombre, para poner a punto su novedoso chatbot la empresa OpenAI gastó mil 300 megawatts por hora, equivalentes 109 años de emisiones de carbono de un automóvil, o a 120 años de las de un hogar estadunidense; resaltó MILENIO.
Estos datos, señalan los autores, corresponden solo a las emisiones que produce uno de muchos modelos de lenguaje que están en desarrollo. No representan las emisiones asociadas con las computadoras fabricadas para el entrenamiento de ese modelo, ni las de su sucesor ya en actividad, ChatGPT-4, ni los planes del sector tecnológico para escalar masivamente el uso de modelos de lenguaje y otros ingenios de inteligencia artificial.
La llamada nube que operan las tecnológicas, como los famosos gigantes Microsoft, Alphabet (Google) y OpenAI, no está en el éter sino que radica en miles de chips insertados en servidores de centros gigantescos de datos, distribuidos por todo el mundo. Es en esos aparatos físicos, que consumen electricidad producida por métodos que emiten gases de efecto invernadero, que se realiza este entrenamiento.
El consumo personal y masivo
Las exigencias energéticas son mayores en el ámbito del consumo, y además crecerán con velocidad: por ejemplo, los usuarios de sistemas de mapas con GPS en el teléfono celular, requerirán de un poder de cómputo siempre creciente con la incorporación de IA con mayores capacidades.
Estos estudios prevén que la demanda seguirá aumentando en la medida en que las empresas sigan incorporando modelos de AI en sus aplicaciones (como en los buscadores, en las suites de oficina, en el correo electrónico o en los programas de edición de imágenes), en que nos acostumbremos a “hablarle” a la computadora y esperar que nos responda en lugar de introducir instrucciones manualmente, y en que le encarguemos a la AI más actividades que ahora realizamos por nuestra cuenta, sobre todo las que son sumamente complejas y delicadas.
Por ejemplo, las de los vehículos autónomos. En casos como este, hace falta entrenarlos para conducir; después su modelo de inteligencia artificial desarrolla inferencias continuas para poder navegar en su entorno; y esta es una rutina que repite día tras día, con enormes requerimientos energéticos; señaló MILENIO.
Políticas conscientes
Un problema añadido es la opacidad del sector tecnológico, cuyo desarrollo solo se ha acelerado sin que ofrezca claridad en cuanto a cuál es su consumo energético total y cómo se distribuye entre sus distintos proyectos y tareas. Tampoco se sabe bien cuál es el origen de la electricidad que utilizan, lo cual determina la cantidad de sus emisiones: son mucho mayores si la fuente es una central de combustibles fósiles que si proviene de generación solar o eólica.
La conciencia sobre esta peligrosa dinámica de consumo no es nueva. Ha sido denunciada en artículos como “El impacto de carbono de la inteligencia artificial”, publicado en agosto de 2020 por Payal Dhar en la revista Nature. En él advirtió que la IA “juega un rol dual” en cuanto al calentamiento global, ya que “puede ayudar a reducir los efectos de la crisis climáticas, por ejemplo con el diseño inteligente de distribución eléctrica, el desarrollo de infraestructura baja en emisiones y el modelaje de predicciones del cambio climático”, y al mismo tiempo “es un significativo emisor de carbono”.
Ya en 2019, Roel Dobbe y Meredith Whittaker, del AI Now Institute, propusieron siete recomendaciones para desarrollar lo que llamaron “políticas ambientales conscientes de la tecnología y políticas tecnológicas conscientes del ambiente”: transparencia obligatoria, contabilidad del ecosistema tecnológico completo, vigilancia de efectos rebote, hacer que una política de no energía sea una práctica estándar, integrar las políticas tecnológicas y ambientales, limitar el uso de la IA para extraer combustibles fósiles y atender el impacto de la IA en los refugiados climáticos; reportó MILENIO.
