Las promesas de sostenibilidad de la IA y las duras realidades del terreno

La relación entre la IA y el clima es más compleja de lo que se cree. Esto se debe a que esta relación se ve afectada por los requisitos energéticos de los modelos de IA. Los grandes modelos de lenguaje (LLM), que son los sistemas de back-end detrás de chatbots como ChatGPT, consumen demasiada energía y potencia de procesamiento que sus homólogos de búsqueda.

Costos ambientales y consumo energético

El coste ambiental de operar estos modelos requiere un alto consumo de electricidad y agua. La huella de carbono de toda la electricidad que consumen es excesiva y relativamente desconocida debido a las diferentes fuentes de generación de electricidad que utilizan las redes que alimentan los centros de datos en las distintas ubicaciones donde se almacenan y operan estos modelos. 

El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, uno de los nombres más destacados de la industria de la IA, afirmó que esta podría aportar numerosos beneficios a la humanidad, como la cura del cáncer y la solución de problemas climáticos. El director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, también expresó opiniones similares en su carta a los accionistas del año pasado, destacando el cambio climático como el problema defia nuestra generación. Al mencionar la IA, afirmó:

“puede ser un poderoso acelerador para abordar la crisis climática”.

Fuente: Thestreet.

Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, opina de forma similar y, al igual que Nadella, según él, la inteligencia artificial impulsará avances en la investigación y la ciencia del clima. A pesar de estas perspectivas optimistas, la realidad es bastante diferente, al menos en lo que respecta al impacto climático.

Se dice que Llama 3, el último modelo de Meta, emite 2.290 toneladas de dióxido de carbono solo durante su entrenamiento; ahora compare eso con un automóvil a gasolina promedio, que emite una tonelada de dióxido de carbono por cada 2500 millas que recorre, según la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos (EPA).

Las promesas de sostenibilidad de la IA

Google se ha fijado el objetivo de reducir sus emisiones de carbono a cero neto para 2030, lo cual podría lograrse parcialmente mediante compensaciones de carbono. Las emisiones de carbono de Google fueron de 10,2 millones de toneladas en 2022. Para comprenderlo, considere Finlandia, donde todo el país emitió 45,8 millones de toneladas de dióxido de carbono ese mismo año, con una población de 5,5 millones de personas.

El otro indicador importante del impacto climático es el agua. Ese mismo año, Google consumió 5.600 millones de galones, un aumento interanual del 20 %. La mayor parte de esta agua fue utilizada por sus centros de datos. Google ha afirmado que reemplazará el 120 % del agua que consume para 2030, pero solo reemplazó el 6 % ese mismo año, según un informe.

Eldent de energía de Microsoft, Boby Hollis, también expresó la misma opinión y afirmó que la compañía seguirá invirtiendo en energías renovables y en otras iniciativas para alcanzar sus objetivos ecológicos. El consumo masivo de energía de la IA no es desconocido para la industria; en enero, la declaración de Sam Altman, quien señaló que la IA pronto necesitará avances energéticos, arrasó en los medios. 

Según Sasha Luccioni, investigadora en IA y sostenibilidad , los LLM son una tendencia que todos buscan ver qué se consolida, y ella prevé un mayor uso de la computación y un mayor consumo de energía. Sin embargo, algunos expertos argumentan que debemos considerar la relación coste-beneficio de estos grandes modelos. Afirman que el impacto climático de entrenar y operar un modelo muy grande puede justificarse si dicho modelo puede utilizarse para generar un impacto ambiental positivo mucho mayor.