Identifican los impactos ambientales de las inteligencias artificiales

Una externalidad, en economía, es un concepto que se refiere a los efectos o impactos colaterales que una acción económica o una transacción comercial tienen sobre terceros que no están directamente involucrados en la misma. Estos efectos pueden ser tanto positivos como negativos y pueden afectar a personas, empresas o la sociedad en general. Las externalidades son importantes porque pueden generar ineficiencias en el funcionamiento del mercado y pueden dar lugar a situaciones donde el resultado global no es óptimo para la sociedad. Esto se debe a que, en presencia de externalidades, el precio de mercado no refleja adecuadamente los costos o beneficios totales de una actividad, lo que puede llevar a una asignación inadecuada de recursos.

La creciente huella de carbono de los modelos de inteligencia artificial (IA), especialmente los grandes como GPT-3 y GPT-4, ha sido objeto de escrutinio público, cuyas externalidades apenas han sido dadas a conocer. Por ejemplo, el entrenamiento de GPT-3 en los centros de datos de última generación de Microsoft en EE. UU. puede consumir directamente 700,000 litros de agua dulce limpia (suficiente para producir 370 coches BMW o 320 vehículos eléctricos Tesla) y este consumo de agua se habría triplicado si el entrenamiento se hubiera realizado en los centros de datos de esta empresa ubicados en Asia. Pero dicha información, a pesar de su impacto, se ha mantenido en secreto. Esto es preocupante, ya que la escasez de agua dulce se ha convertido en uno de los desafíos más apremiantes a raíz del rápido crecimiento de la población, el agotamiento de los recursos hídricos y el envejecimiento de las infraestructuras de agua. Para responder a los problemas globales del agua, los modelos de IA pueden, y también deben, asumir la responsabilidad social y predicar con el ejemplo al abordar su propia huella hídrica. Estas reflexiones se hacen en un reciente estudio de la Universidad de California Riverside, el cual pretende dar aviso sobre las implicaciones ambientales de la infraestructura alrededor de las IA, centrándose en la más popular, ChatGPT.

¿Cuál es el impacto ambiental de la inteligencia artificial?

Actualmente, la IA busca transformar la vida cotidiana y diversas industrias, desde la atención al cliente hasta el entretenimiento. Sin embargo, el vertiginoso desarrollo de esta tecnología innovadora también ha suscitado crecientes preocupaciones acerca de sus impactos ambientales. Estos son algunos puntos fundamentales que ayudarán a comprender este importante aspecto:

1. Emisiones: Según el think tank francés The Shift Project, el uso de tecnologías digitales, incluida la IA, produce más emisiones de carbono que la industria de la aviación. Aunque la contribución actual de la IA a las emisiones totales de carbono es inferior al 1%, se proyecta un crecimiento exponencial en el tamaño del mercado de la IA para 2030.

2. Consumo Energético: Los sistemas avanzados de la IA, como los modelos de lenguaje grandes (LLM por sus siglas en inglés), requieren centros de datos físicos para su entrenamiento y funcionamiento. Estos centros de datos consumen cantidades significativas de energía, lo que aumenta su huella de carbono. El impacto del modelo GPT-3 es aún mayor debido a que los centros de datos que lo alimentan funcionan con una red eléctrica que genera más emisiones de carbono. Esto se traduce en emisiones diez veces superiores en comparación con otros modelos de lenguaje. La siguiente generación de IA, como el rumoreado modelo GPT-4, con sus trillones de parámetros y mayor uso de energía, puede suponer un desafío aún mayor en términos de sostenibilidad. Un ejemplo relevante es el modelo GPT-3 de OpenAI: Considerando la extracción de materias primas, fabricación, entrenamiento, despliegue y disposición al final de su vida útil, se estima que el desarrollo y uso de este modelo equivale a aproximadamente 60 vuelos de Nueva York a Londres en términos de emisiones de carbono.

3. Consumo hídrico: Además del consumo energético, la IA también implica un consumo significativo de agua. Los centros de datos utilizan agua para enfriar los servidores que entrenan y despliegan modelos de IA. Se estima que el entrenamiento del modelo GPT-3 consumió entre 210,000 y 700,000 litros de agua, lo que equivale a la producción de entre 300 y 1,000 automóviles. Incluso una simple conversación con ChatGPT puede requerir el equivalente a una botella de agua de 500 mililitros.

¿Cuáles son los impactos sociales de la Inteligencia Artificial?

La externalidad social de la IA también se evidencia en la situación laboral de trabajadores en países de bajos ingresos contratados para tareas de entrenamiento, enfrentando condiciones precarias y exposición ha contenido que puede provocar impactos psicológicos. Si bien la IA pretende convertirse en una fuerza transformadora en la sociedad, ofreciendo avances sorprendentes en diversos campos, a medida que esta tecnología se expande, también surgen inquietudes acerca de ciertos aspectos fundamentales que merecen la atención en este campo:

1. Condiciones Laborales Precarias: La adopción masiva de IA ha dado lugar a una creciente demanda de trabajadores para tareas de entrenamiento y etiquetado de datos. Sin embargo, estos trabajadores, en su mayoría contratados en países de bajos ingresos, enfrentan condiciones laborales precarias y salarios bajos. Ello ha despertado críticas sobre la aparición de «sweatshops digitales», donde se evidencia la necesidad de establecer políticas que protejan los derechos y bienestar de estos trabajadores.

2. Propagación de Desinformación: Los modelos de lenguaje avanzados pueden ser utilizados para generar contenido falso y propagar desinformación. La IA sin control podría ser empleada para manipular la opinión pública y socavar procesos democráticos, planteando un reto crucial en la lucha contra las noticias falsas y la manipulación informativa.

3. Desigualdad Económica: Si bien la IA ha demostrado su capacidad para impulsar la eficiencia y la productividad en algunas industrias, también es probable que cause una interrupción significativa en el mercado laboral. Los trabajadores de ciertos orígenes y en industrias específicas pueden ser particularmente vulnerables a la pérdida de empleo o la marginación, lo que podría agravar la desigualdad económica en la sociedad.

4. Manipulación de la Opinión Pública: Investigaciones recientes han revelado que los mensajes generados por IA pueden persuadir de manera consistente a lectores humanos sobre temas de actualidad, como impuestos al carbono o la prohibición de armas de asalto. Esta capacidad de manipulación podría tener implicaciones preocupantes en la formación de opiniones y la toma de decisiones colectivas.

¿Qué soluciones hay en el horizonte?

A medida que la Inteligencia Artificial continúa su rápido avance, se hace necesario abordar los problemas ambientales y sociales que esta tecnología plantea. Afortunadamente, la ciencia y la innovación nos brindan diversas soluciones prometedoras para garantizar un uso responsable y sostenible de la IA en la sociedad. Estos son cinco puntos clave que apuntan hacia un futuro más equitativo en este tema:

1. Eficiencia Energética: El desarrollo de modelos de IA más eficientes en términos energéticos es una prioridad. Futuras generaciones de IA podrían ser diseñadas para utilizar menos recursos, lo que contribuiría a reducir las emisiones de carbono asociadas con su funcionamiento y entrenamiento en los centros de datos.

2. Optimización de Recursos en Centros de Datos: La ubicación estratégica de los centros de datos, la utilización de fuentes de energía renovable y el aprovechamiento de la infraestructura existente son estrategias para reducir el impacto ambiental de la IA.

3. Estándares de calidad: La creación de estándares de sostenibilidad y certificaciones específicas para servicios de IA permitirá a los usuarios evaluar y seleccionar opciones más respetuosas con el medio ambiente. Esto fomentará una competencia saludable en el mercado y fomentará el desarrollo responsable de la IA.

4. Regulación Gubernamental: Los gobiernos juegan un papel fundamental en la protección del bienestar público. La regulación efectiva de la IA puede ayudar a mitigar los riesgos asociados con su uso y garantizar prácticas éticas y justas en el sector. Ejemplos como la aprobación de legislación por el Parlamento Europeo y el testimonio de expertos en el Senado de los Estados Unidos son pasos en la dirección correcta.

5. Concienciación y Educación: Fomentar una mayor concientización sobre los impactos ambientales y sociales de la IA es esencial para lograr un cambio positivo. La educación de la sociedad en general, así como de los responsables de la toma de decisiones, sobre los retos y oportunidades de la IA, permitirá una adopción informada y responsable de esta tecnología.

Afrontar estos retos requiere una aproximación holística y colaborativa entre la comunidad científica, los responsables de políticas y la sociedad en general. Es esencial establecer marcos regulatorios y éticos que guíen el desarrollo y uso responsable de la IA, promoviendo no solo la responsabilidad ambiental, sino también la equidad laboral y garantizando la transparencia en los sistemas de IA. El futuro de la IA está en manos de la industria y los gobiernos; al adoptar enfoques responsables y colaborativos, se podría utilizar esta poderosa herramienta para resolver problemas complejos, mejorar la calidad de vida y avanzar hacia un futuro sostenible para las generaciones venideras. La ciencia y la ética deberán estar unidas en este futuro.

La investigación que lleva por título “Hacer que la IA sea menos “sedienta”: descubrir y abordar la Huella hídrica secreta de los modelos de IA” fue subida a la plataforma de pre publicación aRxiv el 6 de abril de 2023.

Por: Gerardo Sifuentes

Con información de: arxiv.org, theconversation.com, techxplore.com 

Foto: Agencia Enfoque

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