Sabías que el entrenamiento y funcionamiento de GPT-3 ha provocado un impacto ambiental difícil de reparar con repercusiones en la capa de ozono y como resultado en el cambio climático, entonces ¿qué se puede hacer para seguir aprovechando esta tecnología sin dañar al medioambiente?
La llegada de los modelos avanzados de lenguaje está marcando el inicio de una nueva era guiada por la inteligencia artificial. Todo el mundo habla del impresionante potencial de la inteligencia artificial generativa para cambiar el mundo como lo conocemos actualmente, lo que pocas personas saben, es que ésta consume una altísima cantidad tanto de energía como de agua, al mismo tiempo que generan grandes emisiones de carbono durante su entrenamiento y funcionamiento. La gran capacidad de la IA no está en duda, pero ¿hasta qué punto es sostenible tomando en cuenta su alto costo medioambiental?
Los problemas medioambientales detrás del entrenamiento de la inteligencia artificial
A medida que la inteligencia artificial avanza aceleradamente mediante el auge de los modelos de lenguaje, aumenta la preocupación de los ecologistas, quienes temen que los avances de la IA estén retrasando los logros conseguidos desde distintos frentes para frenar el calentamiento global y mitigar el impacto del cambio climático. Esto se debe principalmente a la dependencia que estos sistemas tienen en los datos, lo que produce un grave efecto en la huella de carbono al generar emisiones de gases de efecto invernadero.
Recientemente diversos científicos, preocupados por las posibles afectaciones medioambientales de la IA, han realizado estudios para conocer la huella ecológica generada por esta tecnología. Una nueva investigación conjunta realizada por las Universidades de Colorado Riverside y UT Arlington, descubrió que tan solo para entrenar a GPT-3 se requirieron alrededor de 700 mil litros de agua. Además, los investigadores encontraron que la interacción típica de un usuario promedio con ChatGPT consume una botella de agua potable de medio litro.
Además del agua, los modelos de lenguaje avanzado también requieren una cantidad masiva de electricidad para su funcionamiento. Se podría decir que la energía necesaria para entrenar GPT-3 podría sencillamente alimentar el hogar de un ciudadano estadounidense promedio por cientos de años y consume la misma cantidad de electricidad requerida para sustentar anualmente a casi 50 mil hogares.
Por si fuera poco, el alto consumo de energía y agua de los modelos inteligentes se traducen en la generación de una enorme cantidad de gases invernadero sumamente dañinos para el medio ambiente. Un artículo del centro de IA de Stanford, publicado el mes pasado, estima que el GPT-3 liberó 502 toneladas métricas de carbono durante su entrenamiento.
Por otra parte, aunque no se han revelado datos concretos acerca del consumo de recursos que requirió el entrenamiento del más reciente modelo avanzado de lenguaje de OpenAI, GPT-4, una investigación estima que el uso de energía y agua podría haberse triplicado con respecto al modelo anterior, debido a que dependen de una gama más amplia de factores de datos para tener mayor capacidad y potencia.
Desafortunadamente a medida que la IA avanza, los investigadores anticipan que la cantidad de recursos necesarios para su funcionamiento seguirá aumentando, lo que a la larga podría traer consecuencias fatales al medio ambiente.
¿Cómo afecta la IA al medio ambiente?
El problema recae en que los modelos de IA requieren de enormes bases de datos para funcionar, las cuales son almacenadas en salas de servidores que deben mantenerse frescas, generalmente entre 10 y 25 grados centígrados, para evitar que los equipos tengan problemas en su funcionamiento. Lograr esa temperatura es un reto debido a que los mismos servidores generan calor constante mediante su energía eléctrica.
Para contrarrestar el calor y conservar las habitaciones a su temperatura ideal los técnicos implementan torres de enfriamiento que utilizan una cuantiosa cantidad de agua. De hecho, algunos científicos estiman que ChatGPT, por ejemplo, consume alrededor de un 1.6 litros de agua por cada kilovatio por hora gastada.
Por si fuera poco, los centros de datos no utilizan cualquier agua, sino que necesitan de fuentes de agua dulce y limpia para evitar la corrosión o el crecimiento de bacterias que pudieran generarse por usar agua de mar, además de que es esencial para el control de la humedad en las habitaciones.
El auge de la IA preocupa a los ambientalistas
Los recientes descubrimientos detrás del funcionamiento de la inteligencia artificial están levantando la preocupación de los expertos debido a su alto costo medioambiental, ya que su desmesurado impacto podría retrasar los esfuerzos realizados en los últimos años para mitigar los efectos del cambio climático.
Las grandes emisiones de carbono que generan los servidores detrás de estos modelos están dañando severamente a la capa de ozono, contribuyendo a los efectos del cambio climático, causando daños al medio ambiente que pueden llegar a ser irreversibles. En el último año el calentamiento global provocó algunos de los calores más intensos y sequías más largas de la historia en diversos lugares del mundo.
En cuanto al consumo de agua, a muchos ambientalistas les preocupa que la alta cantidad utilizada por estos modelos afecte los suministros mundiales, provocando escasez. Según científicos de la universidad de Stanford para el 2071, casi la mitad de las cuencas de agua dulce del mundo no podrán satisfacer la demanda mensual de agua de los habitantes y temen que el desarrollo de esta clase de sistemas avanzados de inteligencia artificial pueda acelerar este deterioro.
¿Qué se puede hacer para mitigar el impacto medioambiental de la inteligencia artificial?
Afortunadamente, la inquietud por las potenciales afectaciones medioambientales que hay detrás de la mecánica de la inteligencia artificial están movilizando tanto a los gobernantes como a los grupos ambientalistas, quienes en conjunto están exigiendo a las firmas de IA que sean más transparentes respecto al entrenamiento y funcionamiento de sus herramientas, incluyendo información acerca de sus bases de datos; cómo hicieron para entrenarla; cuánta agua y energía consume su uso cotidiano, entre otras cosas.
Algunos políticos incluso sugieren que, para mitigar el impacto ambiental, las firmas de IA y ML más grandes del mundo deben comenzar a trasladarse a regiones más conscientes del carbono. En Montreal, Canadá, por ejemplo, los centros de datos funcionan con tecnología hidroeólica, generando energía más limpia que a su vez se refleja en una reducción de las emisiones de carbono emitidas.
Por otro lado, se espera que, en un futuro no muy lejano, tanto en el sector privado como en el público, se realicen inversiones para comenzar a construir centros de datos impulsados por energía alternativa y renovable que no contamine. Sin embargo, mientras esto no suceda es importante ser conscientes y considerar el alto impacto medioambiental que estos sistemas pueden tener en nuestro entorno para no abusar de ellos y utilizarlos únicamente cuando sea estrictamente necesario.
Mientras tanto los científicos de datos tienen el gran desafío de volver sostenible la inteligencia artificial, ya que tomando en cuenta el ritmo acelerado al que esta tecnología se está desarrollando, si no se hace algo respecto a la contaminación que ésta genera, ya que lamentablemente su alto consumo de recursos naturales para funcionar podría retrasar los avances logrados por la humanidad en su constante lucha por frenar el cambio climático.
