Impacto ambiental de la IA

No solo hay que pensar en el consumo, sino también en el volumen de desechos que genera.

El entrenamiento de la inteligencia artificial consumió una cantidad de energía eléctrica equivalente a lo que utiliza una familia tipo durante 23 años, según lo revelan recientes investigaciones.

El 30 de noviembre de 2022, cuando OpenAI lanzó el ChatGPT, según la Agencia Internacional de la Energía (IEA), este suceso marcó el inicio de un aumento en el consumo de recursos energéticos.

 Los centros de GPU (unidades de procesamientos de gráficos) consumieron entre el 1% y el 1,3% de la electricidad mundial en 2022.

Además, según datos de Google, propietaria del modelo de IA Gemini, la multinacional incrementó su consumo de energía un 16,2 % en 2023.

Para responder una consulta, el ChatGPT necesita un consumo energético tres veces mayor que una búsqueda normal en internet.

Los especialistas aseguran que el consumo se disparó porque antes la mayoría de la población utilizaba el buscador de Google, que para trabajar necesita procesadores CPU, menos potentes que los GPU de los centros de la IA.

Esto significa que para que podamos obtener respuesta a una consulta a ChatGPT, las unidades de procesamiento de gráficos necesitan un consumo energético tres veces mayor que el de una búsqueda normal, según datos del Instituto de la Ingeniería de España (IIE).

Por ejemplo, solo la energía consumida por el entrenamiento de un modelo como GPT-3 es comparable al consumo de un hogar español durante 23 años (78.437 kWh).

Necesitan mucha agua

Por otra parte, los nuevos chatbots necesitan agua para funcionar, tanto para la producción de electricidad como para la refrigeración de los equipos. El ambiente de los centros de datos se pulveriza para que los equipos no se calienten.

Las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (UNEP por sus siglas en inglés), advierte que, en el ámbito global, la infraestructura relacionada con la IA podría consumir seis veces más agua que un país como Dinamarca hasta 2027.

La energía consumida por un modelo como GPT-3 es comparable al consumo de un hogar español durante 23 años.

No solo se debe pensar en lo que consumen, sino también en los desechos que producen. Estos centros de datos producen piezas que a menudo contienen sustancias peligrosas, como el mercurio y el plomo. Para fabricar una máquina de 2 kilos se requieren 800 kilos de materias primas.

Una investigación de la Universidad de Cambridge y del Instituto de Medio Ambiente Urbano de la Academia China de Ciencias, publicada en Nature Computational Science, indica que la generación de residuos procedentes de la tecnología pasará de las 2600 toneladas en 2023 a 2,5 millones de toneladas en 2030: lo equivalente a tirar entre 2100 y 13,300 millones de unidades de iPhone 15 Pro.

(Fuente: Noticias Argentinas)