Hay un lado oscuro de la inteligencia artificial, del que a menudo se habla pero al que se le presta menos atención, y no es otro que su coste climático.
A pesar de todo el entusiasmo y el potencial que ofrece la IA, su entrenamiento requiere enormes cantidades de energía, e incluso al usarla para escribir texto o crear imágenes, sigue necesitando suficiente energía para funcionar. Estos procesos liberan cantidades sustanciales de carbono, dependiendo de la ubicación del centro de datos y de dónde opera el modelo de IA.
Los modelos más grandes necesitan más energía
Los expertos dicen que a medida que la tecnología madure y se desarrolle, las emisiones de carbono solo empeorarán con el tiempo, ya que las empresas están tratando de construir modelos aún más grandes porque la tecnología tiene una naturaleza escalable y su rendimiento aumenta con el tamaño, lo que a su vez es beneficioso para los negocios pero costoso para el medio ambiente.
Alex de Vires afirma que los modelos más grandes también implican un mayor consumo de energía, lo cual perjudica el medio ambiente. Es el fundador de Digiconomist, y el área de investigación de su empresa estudia las consecuencias ambientales de las nuevas tecnologías.
El entrenamiento de modelos de IA a gran escala, como los que funcionan en el backend de ChatGPT, consume mucha energía, como han estimado los investigadores a lo largo de los años. David Petterson, profesor de informática en la Universidad de California en Berkeley y autor principal del artículo de investigación que publicó en 2021, escribió que el modelo de IA GPT-3, perfeccionado por OpenAI para su uso como ChatGPT, aparentemente requería 1287 megavatios de electricidad para su entrenamiento. Esta cantidad de energía es suficiente para alimentar 123 hogares estadounidenses de tamaño promedio durante un año entero.
Aunque estamos hablando del modelo de IA más famoso del mundo, que puede ser el más grande de su tiempo, también se han desarrollado muchos otros modelos después de él, que también consumen enormes cantidades de energía.
Según Sacha Luccioni, responsable de inteligencia artificial y clima de Hugging Face, el modelo Gopher, un proyecto de Google DeepMind anunciado en 2021, necesitaba aproximadamente 1.066 megavatios hora, como mencionó en otro artículo de investigación publicado en 2022.
El modelo generacional actual tiene un coste climático aún mayor
Pero ambos son una especie de modelos de IA de generaciones anteriores y son considerablemente pequeños para los estándares actuales. El sucesor de GPT-3, GPT-4, se considera diez veces más grande, y su entrenamiento requirió entre 51 y 62 gigavatios de energía, lo que, según el investigador Kasper Groes Albin Ludvigsen, supera las necesidades energéticas de 4600 hogares estadounidenses.
De la misma manera, Google ahora tiene un modelo mucho más grande que Gopher, que se llama Gemini, y a pesar de que Google no ha revelado cuánta energía requiere, el cálculo es simple: cuanto más grande lo construyas, más energía requerirá.
Estas estimaciones se realizaron únicamente durante las fases de desarrollo y entrenamiento. Hay otro punto importante: estos modelos están diseñados para su uso en operaciones reales que requieren la generación de resultados basados en su entrenamiento, y generar dichos resultados en respuesta a las solicitudes de los usuarios también requiere energía.
Según los expertos, responder a 1000 consultas de ChatGPT requiere un consumo de 47 vatios, equivalente a alimentar cinco bombillas LED normales durante una hora. Piense en cómo todo esto puede acumularse rápidamente, ya que solo hablamos de respuestas de texto.
Los expertos argumentan que los desarrolladores de IA pueden reducir su huella de carbono utilizando centros de datos que funcionen con energía limpia, ya que las emisiones de carbono de la IA varían ampliamente según dónde se almacena y opera.
Según Bloomberg, la demanda de electricidad ya ha aumentado recientemente, y la demanda adicional de estos centros de datos en expansión también está superando el despliegue de fuentes de energía renovables. Por ello, las unidades de suministro de todo el mundo también están retrasando el cierre de las centrales eléctricas de carbón y gas natural, lo que a su vez aumenta la huella de carbono de la IA.
La historia original se puede ver aquí .
