IA: algoritmo depredador

La tecnología está por doquier. Las personas alrededor de mundo están cada vez más conectadas a través de un artefacto poco más grande que la palma de la mano y éste, además de ser un teléfono móvil, es una minicomputadora con internet y un sinfín de aplicaciones de servicios bancarios, redes sociales, movilidad, streaming, música, compras y videojuegos, entre muchas otras. Así, la vida prácticamente puede resolverse en línea y en movimiento.

Y desde que irrumpió de una manera espectacular la inteligencia artificial (IA) regenerativa, capaz de crear textos, imágenes, música y mucho más, ha revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología. No sólo eso, está transformando la manera en cómo trabajamos.

Esta capacidad asombrosa viene con una promesa de innovación ilimitada. Sin embargo, detrás de cada poema o video creado por un algoritmo, cada cuadro generado por una red neuronal y cada chatbot que nos responde, existe un costo ambiental considerable que amenaza con desestabilizar aún más el sistema climático del planeta.

Los modelos de IA generativa, como los desarrollados por OpenAI y de otros gigantes tecnológicos, requieren enormes cantidades de datos y gran poder de cómputo para su entrenamiento. Este proceso implica el uso de grandes servidores en centros de datos que funcionan las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Estos centros de datos consumen cantidades inimaginables de electricidad.

De acuerdo con la Agencia Internacional de Energía, entrenar un solo modelo de IA consume más energía que 100 hogares al año, además, los centros de datos y las redes de transmisión de datos son responsables de 1% de las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) vinculadas a la energía.

Los centros de datos no sólo consumen grandes cantidades de electricidad, también generan una cantidad significativa de calor, lo que requiere sistemas de enfriamiento intensivos en energía.

Aunque las emisiones de los centros de datos podrían variar según el tipo de central eléctrica que provea la energía, por ejemplo, uno que es alimentado por una carboeléctrica o una planta que funciona con gas natural será responsable de emisiones de GEI mucho más altas que un datacenter que funciona con energía renovable.

Un informe reciente de Goldman Sachs Research indica que “una consulta en ChatGPT necesita casi 10 veces más electricidad para procesarse que una búsqueda en Google. En esa diferencia reside un próximo cambio radical en cómo Estados Unidos, Europa y el resto del mundo consumirán energía, y cuánto costará eso”.

Así, prevé que la demanda de energía de los centros de datos crecerá un 160% para 2030 debido a la revolución de la IA.

Otro punto, los centros de datos a nivel global consumen entre 1% y 2% de la energía total, pero es muy probable que aumentará entre 3% y 4% hacia finales de esta década.

El ritmo de crecimiento y la demanda de IA generativa superan con creces los avances en la transición hacia fuentes de energías limpias.

Pero ahí no para la huella ecológica de la tecnología e innovación.

La producción de hardware, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y otros componentes de alta tecnología, contribuyen significativamente a las emisiones de carbono. La extracción de minerales, la fabricación de componentes electrónicos y la distribución global de estos dispositivos son procesos intensivos en carbono.

La refrigeración de los centros de datos, esencial para el funcionamiento a temperaturas óptimas, utiliza cantidades adicionales de energía y recursos, aumentando la huella ecológica de la IA generativa.

También existe un impacto significativo en el uso del agua, puesto que los centros de datos requieren grandes cantidades de este recurso para enfriar sus sistemas.

Si bien Google y OpenAI han expresado su compromiso con la sostenibilidad, trabajando en la optimización de sus modelos para reducir el consumo de energía, estos esfuerzos son apenas el inicio de lo que debe ser una transformación profunda en la forma en que se desarrollan y utilizan las tecnologías de IA, más cuando el planeta se calienta rápidamente.

Curiosamente, con la IA será posible mejorar la predicción de olas de calor extremo, de acuerdo con un artículo publicado en abril pasado en la revista Physical Review Fluids.

Un equipo interdisciplinario de científicos franceses de la Escuela Normal Superior de Lyon, la Universidad Sorbona de París y el Instituto Pierre-Simon-Laplace creó una IA que podría predecir las olas de calor. Se basa en el aprendizaje profundo, usa modelos estadísticos con gran variedad de parámetros y una gran cantidad de datos; así, “el enfoque es paralelo al pronóstico de modelos meteorológicos y tiene alcances complementarios”.

Sin duda, los desarrolladores de IA tienen una gran responsabilidad en la gestión del impacto ambiental de sus innovaciones, como buscar mayor eficiencia energética y disminuir las emisiones de GEI que calientan el planeta.

En mayo pasado la temperatura media global fue de 1.51 grados centígrados por encima del nivel de referencia preindustrial, convirtiéndose en el undécimo mes consecutivo con temperaturas superiores a 1.5 y el duodécimo récord mensual consecutivo, de acuerdo con el científico Eliot Jacobson.

Este aumento de temperatura global ha traído olas de calor sin precedentes en diferentes partes del mundo: México, con temperaturas de más de 45 grados centígrados; en Oriente Medio, Irak experimentó 50 grados centígrados y Kuwait batió su récord nacional con 50.6.

En la lucha contra el cambio climático, la IA generativa tiene el potencial de ser un gran aliado, pero sólo si se desarrolla y utiliza de manera responsable. Aún hay muchísimo por hacer.