Hace tres o cuatro años estábamos lejos de pensar que la Inteligencia Artificial iba a ser una nueva compañera de viaje de nuestro día a día. Muchos hablan ya de una nueva era ante un desarrollo tecnológico que ha sido vertiginoso. No se nos ocurre otra palabra para describir el avance inmenso e inmediato que se ha vivido en el despliegue de tantas y tantas inteligencias artificiales que vienen, se supone, a hacernos la vida más fácil gracias al despliegue en procesamiento de datos o al desarrollo de modelos de aprendizaje cada vez más sofisticados.
Pero aquí el debate es otro. Porque más fácil no es sinónimo de más sostenible. Y esta es una cuestión que ya está preocupando.
Porque es cierto que la Inteligencia Artificial —vamos a utilizar la mayúscula para hacer referencia desde el singular a todos modelos de IA- ha transformado procesos, pero también comportamientos de los usuarios y nuestra interacción con la tecnología. Seguro que le has preguntado algo últimamente a ChatGPT en lugar de buscarlo en Google, ¿verdad? Pues, podríamos decir que tu consulta no le ha salido barata al planeta.
Lo advierten ya desde el Programa de Medio Ambiente de la ONU (PNUMA): “La proliferación de centros de datos que albergan servidores de IA produce desechos de equipos eléctricos y electrónicos. Además, consumen grandes cantidades de agua, que cada vez escasea en muchos lugares. Dependen de minerales críticos y elementos raros, que a menudo se extraen de forma insostenible. Y utilizan cantidades masivas de electricidad, lo que emite más gases de efecto invernadero que calientan el planeta”. Como ves, no son pocos los impactos ambientales del despliegue de infraestructura de IA.
¿Es posible realmente implementar la Inteligencia Artificial de forma sostenible?
Por un lado, atendemos a su infraestructura física. La Inteligencia Artificial se aloja en centros de datos que requieren de un altísimo número de recursos naturales y materias primas, no solo para su fabricación, sino especialmente para su mantenimiento, para el que se necesitan ingentes cantidades de agua que enfríen los equipos. Ya sabes que nos gusta apoyarnos en datos, así que te damos tres datos que ejemplifican a la perfección la problemática:
- Según una investigación de las universidades de Riverside y Arlington, se proyecta que la demanda mundial de IA represente entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos de extracción de agua en 2027, lo que supera la extracción anual total de agua de Dinamarca o la mitad del Reino Unido.
- El informe Artificial intelligence (AI) end-to-end: The environmental impact of the full AI life cycle needs to be comprehensively assessed señala que en el caso de Microsoft, se ha calculado que el entrenamiento de GPT-3 (un gran modelo lingüístico en el que se basa ChatGPT) en sus centros de datos de los Estados Unidos se tradujo en el consumo directo de 700.000 litros de agua potable (ojo, POTABLE) para refrigeración.
- El “Informe sobre la Economía Digital” habla de que el consumo de electricidad de los principales operadores de centros de datos (propiedad de empresas como Amazon, Microsoft o Meta) se ha más que duplicado en cuatro años (2018 – 2022).
Wow. El consumo energético e hídrico de estas tecnologías es inmenso. Si ya se hablaba del gran consumo de los centros de datos —su gasto energético alcanza casi el 3% del gasto mundial—, ahora las previsiones de consumo se disparan antes los billones de datos a manejar y operaciones a realizar por estas tecnologías en apenas unos pocos segundos. Sin duda, estamos ante toda una problemática ambiental. Pero, ¿cómo podemos controlar las consecuencias medioambientales de la Inteligencia Artificial generativa? → Desde el PNUMA desglosan varios aspectos para controlar esta huella ecológica:
- El establecimiento por parte de los gobiernos de procedimientos normalizados para medir el impacto ambiental y la integración de políticas relacionadas con la IA en normativas medioambientales más amplias. Igualmente, con la elaboración de reglamentos que exijan a las empresas que divulguen los impactos ambientales directos de sus productos y servicios basados en IA.
- Impulsar la eficacia de procesos por parte de las empresas tecnológicas, reduciendo consumo de energía y de otros recursos, además de abogar por la reutilización de componentes. También apostar por centros de datos más ecológicos, con uso de energías renovables o compensación de emisiones de carbono por parte de las tecnológicas.
Leyendo estas directrices, es necesario básicamente que las tecnológicas trabajen en alcanzar una neutralidad climática. En Gaiambiente trabajamos en multitud de proyectos que buscan poner en marcha procesos para lograr una mayor eficiencia ambiental a nivel empresarial. Pregúntanos si te interesa hacer posible una organización más sostenible.
Una última cuestión, Golestan (Sally) Radwan, directora de transformación digital del PNUMA señalaba en septiembre de 2024: “Necesitamos asegurarnos de que el efecto neto de la Inteligencia Artificial en el planeta sea positivo antes de implementar la tecnología a gran escala”. Y ahora, viendo la implosión que ha supuesto la IA, nos preguntamos: ¿vamos tarde? Esperamos que no, la verdad.
