Dos meses después de su lanzamiento en noviembre de 2022, ChatGPT de OpenAI tenía 100 millones de usuarios activos, y de repente, las corporaciones tecnológicas competían para ofrecer al público más «IA generativa». Los expertos comparaban el impacto de la nueva tecnología con Internet, la electrificación, la Revolución Industrial o incluso el descubrimiento del fuego.

El tiempo se encargará de discernir entre la exageración y la realidad, pero una consecuencia clara de la explosión de la inteligencia artificial es que la huella ambiental de esta tecnología es grande y sigue creciendo.

El uso de inteligencia artificial es directamente responsable de las emisiones de carbono derivadas de la electricidad no renovable y del consumo de millones de litros de agua dulce. Además, de manera indirecta, aumenta los impactos asociados con la construcción y el mantenimiento de equipos voraces en energía que son necesarios para ejecutar la inteligencia artificial. A medida que las empresas tecnológicas buscan incorporar la inteligencia artificial de alta intensidad en todo, desde la redacción de Currículums hasta la medicina de trasplante de riñón y desde la elección de alimentos para perros hasta la modelación climática, citan muchas formas en que la inteligencia artificial podría ayudar a reducir la huella ambiental de la humanidad. Sin embargo, legisladores, reguladores, activistas y organizaciones internacionales ahora quieren asegurarse de que los beneficios no sean opacados por los crecientes peligros de la inteligencia artificial.

Foto: Microsoft News

«El desarrollo de la próxima generación de herramientas de inteligencia artificial no puede realizarse a expensas de la salud de nuestro planeta», dijo la semana pasada el senador de Massachusetts Edward Markey (D) en Washington, después de que él y otros senadores y representantes presentaran un proyecto de ley que requeriría que el gobierno federal evalúe la huella ambiental actual de la inteligencia artificial y desarrolle un sistema estandarizado para informar sobre los impactos futuros. De manera similar, la «Ley de IA» de la Unión Europea, aprobada por los estados miembros la semana pasada, exigirá que los «sistemas de IA de alto riesgo» (que incluyen los potentes «modelos base» que alimentan a ChatGPT y a inteligencias artificiales similares) informen sobre su consumo de energía, uso de recursos y otros impactos a lo largo del ciclo de vida de sus sistemas. La ley de la UE entra en vigor el próximo año.

Mientras tanto, la Organización Internacional de Normalización (ISO), una red global que desarrolla estándares para fabricantes, reguladores y otros, anunció que emitirá criterios para la «inteligencia artificial sostenible» a finales de este año. Estos incluirán normas para medir la eficiencia energética, el uso de materias primas, el transporte y el consumo de agua, así como prácticas para reducir los impactos de la inteligencia artificial a lo largo de su ciclo de vida, desde el proceso de extracción de materiales y fabricación de componentes informáticos hasta la electricidad consumida por sus cálculos. La ISO busca permitir a los usuarios de inteligencia artificial tomar decisiones informadas sobre su consumo de AI.

En este momento, no es posible determinar cómo una solicitud de inteligencia artificial para ayudar con la tarea, o una imagen de un astronauta montando a caballo afectará las emisiones de carbono o las reservas de agua dulce. Es por eso que las propuestas de «inteligencia artificial sostenible» en 2024 describen maneras de obtener más información sobre los impactos de la inteligencia artificial.

Foto: Kirill Sh

En ausencia de estándares y regulaciones, las empresas tecnológicas han estado informando lo que eligen, de la manera que eligen, sobre el impacto de su inteligencia artificial, según indica Shaolei Ren, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de California, Riverside, quien ha estado estudiando los costos de agua de la computación durante la última década. Basándose en cálculos del uso anual de agua para sistemas de refrigeración por parte de Microsoft, Ren estima que una persona que participa en una sesión de preguntas y respuestas con GPT-3 (aproximadamente 10 a 50 respuestas) consume medio litro de agua dulce. «Variará según la región y, con una IA más grande, podría ser más».

Sin embargo, señala que aún queda mucho por revelar sobre los millones de litros de agua utilizados para enfriar las computadoras que ejecutan la inteligencia artificial. Lo mismo ocurre con la huella de carbono.

«Los analistas de datos hoy en día no tienen acceso fácil ni confiable a mediciones sobre el impacto de los gases de efecto invernadero de la inteligencia artificial, lo que impide el desarrollo de planes de acción», escribió un grupo de 10 destacados investigadores sobre los impactos de la inteligencia artificial en un artículo de conferencia de 2022. Desde que presentaron su artículo, las aplicaciones y usuarios de inteligencia artificial se han multiplicado, pero el público aún está en la oscuridad acerca de esos datos, según Jesse Dodge, científico investigador en el Instituto Allen de Inteligencia Artificial en Seattle, quien fue uno de los coautores del artículo.

La inteligencia artificial puede ejecutarse en muchos dispositivos; por ejemplo, la inteligencia artificial simple que corrige los mensajes de texto se ejecutará en un teléfono inteligente. Sin embargo, el tipo de inteligencia artificial que la gente desea usar es demasiado grande para la mayoría de los dispositivos personales, afirma Dodge. «Los modelos que pueden escribir un poema por vos o redactar un correo electrónico son muy grandes», dice. «El tamaño es vital para que tengan esas capacidades».

Foto: ROBIN WORRALL

Las grandes inteligencias artificiales necesitan realizar inmensas cantidades de cálculos muy rápidamente, generalmente en Unidades de Procesamiento Gráfico especializadas (GPUs), procesadores diseñados originalmente para realizar cálculos intensivos para representar gráficos en pantallas de computadoras. En comparación con otros chips, las GPUs son más eficientes en energía para la inteligencia artificial, y más aún cuando se ejecutan en «centros de datos en la nube», grandes edificios especializados llenos de computadoras equipadas con esos chips. Cuanto más grande es el centro de datos, más eficiente en energía puede ser. Las mejoras en la eficiencia energética de la inteligencia artificial en los últimos años se deben en parte a la construcción de más «data center», que contienen muchas más computadoras y pueden expandirse rápidamente. Mientras que un centro de datos en la nube típico ocupa alrededor de 10.000 metros cuadrados, un centro de datos de este tipo puede tener 1 o incluso 2 millones de metros cuadrados.

Las estimaciones respecto del número de centros de datos en la nube en todo el mundo varían entre 9.000 y 11.000. Además, hay más en construcción. La Agencia Internacional de Energía (IEA) proyecta que el consumo de electricidad de los centros de datos en 2026 será el doble que en 2022, alcanzando los 1.000 teravatios, aproximadamente equivalente al consumo total actual de Japón.

Sin embargo, esta estimación de la IEA incluye toda la actividad de los centros de datos, que se extiende más allá de la inteligencia artificial a muchos aspectos de la vida moderna. Actividades como ejecutar la interfaz de la tienda de Amazon, reproducir videos en Apple TV, almacenar millones de correos electrónicos en Gmail y «minar» Bitcoin también son realizadas por centros de datos. (Otros informes de la IEA excluyen las operaciones de criptomonedas, pero aún agrupan todas las demás actividades de los centros de datos).

Centro de datos de Northern Virginia. Foto: Jahi Chikwendiu

La mayoría de las empresas tecnológicas que operan centros de datos no revelan qué porcentaje de su consumo de energía se destina al procesamiento de inteligencia artificial. La excepción es Google, que afirma que el «aprendizaje automático», la base de la inteligencia artificial similar a la humana, representa algo menos del 15% del consumo de energía de sus centros de datos.

En 2022, los centros de datos de Google consumieron aproximadamente casi 20 mil millones de litros de agua dulce para refrigeración.

Otra complicación radica en el hecho de que la inteligencia artificial (IA), a diferencia de la minería de Bitcoin o las compras en línea, puede utilizarse para reducir el impacto humano. La IA tiene el potencial de mejorar modelos climáticos, encontrar formas más eficientes de fabricar tecnología digital, reducir los desperdicios en el transporte y, en general, disminuir el consumo de carbono y agua. Una estimación, por ejemplo, encontró que los hogares con casas inteligentes gestionadas por IA podrían reducir el consumo de CO₂ en hasta un 40%. Y un proyecto reciente de Google descubrió que una IA que procesa rápidamente datos atmosféricos puede guiar a los pilotos de aerolíneas hacia rutas que dejen la menor cantidad de estelas de condensación.

Debido a que las estelas de condensación contribuyen a más de un tercio de la contribución de la aviación comercial al calentamiento global, «si toda la industria de la aviación aprovechara este único avance en la IA», afirma Dave Patterson, profesor emérito de informática en la UC Berkeley e investigador de Google, «este único descubrimiento ahorraría más CO₂e (CO₂ y otros gases de efecto invernadero) que el CO₂e de toda la IA en 2020».

El análisis de Patterson predice que la huella de carbono de la IA pronto alcanzará una meseta y luego comenzará a disminuir, gracias a mejoras en la eficiencia con la que el software y el hardware de la IA utilizan la energía. Una muestra de esta mejora en eficiencia es que, a medida que el uso de la IA ha aumentado desde 2019, su porcentaje en el uso de energía de los centros de datos de Google se ha mantenido por debajo del 15%. Y aunque el tráfico global de Internet ha aumentado más de veinte veces desde 2010, la proporción de la electricidad mundial utilizada por los centros de datos y las redes ha aumentado mucho menos, según la IEA.

Sin embargo, los datos sobre la mejora de la eficiencia no convencen a algunos escépticos, quienes citan un fenómeno social llamado «paradoja de Jevons»: hacer que un recurso sea menos costoso a veces aumenta su consumo a largo plazo. «Es un efecto rebote», dice Ren. «Haces la autopista más ancha, la gente usa menos combustible porque el tráfico se mueve más rápido, pero luego tienes más autos llegando. Tienes un mayor consumo de combustible que antes». Si el calentamiento del hogar es un 40% más eficiente debido a la IA, escribió recientemente un crítico, las personas podrían terminar manteniendo sus hogares más cálidos durante más horas del día.

Centro de datos de Unicom en China por dentro. Foto: Tao Liang

«La inteligencia artificial es un acelerador para todo», dice Dodge. «Hace que todo lo que estás desarrollando vaya más rápido». En el Instituto Allen, la inteligencia artificial ha ayudado a desarrollar programas mejores para modelar el clima, rastrear especies en peligro y frenar la pesca excesiva, afirma. Pero a nivel mundial, la inteligencia artificial también podría respaldar «muchas aplicaciones que podrían acelerar el cambio climático. Aquí es donde surgen preguntas éticas sobre qué tipo de inteligencia artificial queremos».

Si el uso global de electricidad puede sentirse un tanto abstracto, el uso de agua en los centros de datos es un problema más local y tangible, especialmente en áreas afectadas por la sequía. Para enfriar la electrónica delicada en los interiores limpios de los centros de datos, el agua debe estar libre de bacterias e impurezas que podrían obstruir los sistemas. En otras palabras, los centros de datos a menudo compiten «por la misma agua que la gente bebe, cocina y utiliza para lavarse», según Ren.

En 2022, Ren afirma que los centros de datos de Google consumieron aproximadamente 20 mil millones de litros de agua dulce para refrigeración. (El «uso» no incluye el agua que se pasa por un edificio y luego se devuelve a su fuente). Según un estudio reciente de Ren, los centros de datos de Google utilizaron un 20 por ciento más de agua en 2022 en comparación con 2021, y el uso de agua de Microsoft aumentó un 34% en el mismo período. (Los centros de datos de Google alojan su chatbot Bard y otras inteligencias artificiales generativas; los servidores de Microsoft alojan a ChatGPT, así como a sus hermanos mayores GPT-3 y GPT-4. Los tres son producidos por OpenAI, en el cual Microsoft es un importante inversor).

A medida que se construyen o expanden más centros de datos, los vecinos se han preocupado por descubrir cuánta agua consumen. Por ejemplo, en The Dalles, Oregón, donde Google opera tres centros de datos y planea dos más, el gobierno de la ciudad presentó una demanda en 2022 para mantener en secreto el uso de agua por parte de Google, lo cual preocupaba a agricultores, ambientalistas y tribus indígenas que estaban preocupados por sus efectos en la agricultura y en los animales y plantas de la región. La ciudad retiró su demanda a principios del año pasado. Los registros que luego se hicieron públicos mostraron que los tres centros de datos existentes de Google utilizan más de una cuarta parte del suministro de agua de la ciudad. Y en Chile y Uruguay, han surgido protestas por los planes de Google de construir centros de datos que aprovecharían los mismos embalses que suministran agua potable.

Foto:Agencia Tierra Viva

Sobre todo, según dicen los investigadores, se necesita un cambio cultural en el mundo selecto del desarrollo de la inteligencia artificial (IA). Los creadores de la IA generativa deben enfocarse más allá de los avances técnicos de sus creaciones más recientes y ser menos reservados acerca de los detalles de los datos, el software y el hardware que utilizan para crearla.

En el futuro, dice Dodge, es posible que la IA pueda, o incluso esté legalmente obligada a, informar a un usuario sobre el impacto en agua y carbono de cada solicitud específica que realiza. «Esa sería una herramienta fantástica que ayudaría al medio ambiente», dice. Sin embargo, por ahora, los usuarios individuales no tienen mucha información ni poder para conocer su huella de IA, y mucho menos para tomar decisiones al respecto.

«Lamentablemente, no hay mucho que las personas puedan hacer en este momento», dice Ren. En este momento, «puedes intentar usar el servicio con prudencia».

As Use of A.I. Soars, So Does the Energy and Water It Requires © 2024 by David Berreby is licensed under CC BY 4.0