¿Qué relación existe entre ChatGPT y 700.000 litros de agua? A casi dos años de que la inteligencia artificial generativa nos despertara de un letargo tecnológico, la fascinación por este salto cualitativo y cuantitativo en materia de innovación aún no parece tener un techo. Por un lado, los usuarios siguen descubriendo el potencial de los asistentes y descubren posibilidades de incorporación a sus vidas profesionales y sociales. Y por otro lado, las empresas de tecnología quieren liderar esta oleada y están librando una batalla por dominar el sector, a través del lanzamiento de productos y servicios vinculados con IA cada vez más agresivo. Sin embargo, la locura que ha desatado la IA alertó a especialistas por el impacto ambiental que podría tener esta área de desarrollo de la que seguramente aún no conmensuramos todo su potencial ni sus consecuencias para el planeta.

Según un informe reciente de las Naciones Unidas, el entrenamiento de modelos de IA, como ChatGPT, requiere una cantidad significativa de agua para refrigerar los centros de datos. Es decir, el agua se convierte en un recurso estratégico para que computadoras de alto rendimiento puedan poner en marcha a los asistentes que hoy compiten por estar inmersas en nuestras rutinas. El informe señala, por ejemplo, que el entrenamiento de GPT-3 en Estados Unidos consumió 700.000 litros de agua, cifra que se habría triplicado si se hubiera realizado en Asia.

El consumo de agua y energía, es solo una de las advertencias que precisó el informe sobre la economía digital elaborado por la Conferencia de la ONU sobre Comercio y Desarrollo (UNCTAD) que insistió en la necesidad de tomar más en serio el impacto medioambiental negativo de este sector. “El auge de tecnologías como la inteligencia artificial y la minería de criptomonedas ha aumentado significativamente el consumo de energía”, afirmó Rebeca Grynspan, secretaria general de la UNCTAD. El reporte no solo puso en alerta a ChatGPT, sino que también precisó que la demanda de procesamiento de Meta (compañía que desarrolla Facebook y Whatsapp, entre otras) para el entrenamiento y funcionamiento de las aplicaciones de aprendizaje automático aumentó más de un 100% anual en los últimos años. De la misma manera, Amazon, Alphabet (Google) y Microsoft están entre los mayores operadores de centros de datos quienes duplicaron su consumo de electricidad entre 2018 y 2022. Este consumo está lejos de disminuir: según el informe, la cantidad de energía que estas tecnológicas necesitaron ascendió a unos 460 TWh (teravatios por hora) en 2022 y podría crecer hasta alcanzar los 1.000 TWh en 2026. Solo para poner en contexto, el documento precisa que el consumo total de electricidad de Francia fue de unos 459 TWh en 2022.

MetaAI vs. ChatGPT: ¿cuál me conviene usar?

La preocupación no solo concierne a la “huella hídrica” de la IA sino también a los efectos de la huella de carbono que podría tener tanta energía al servicio de los centros de cómputo. Por eso, los especialistas hablan de la necesidad de contar con una visión holística para considerar el efecto invernadero en un plan de tecnología más sustentable. Además, señalan que aún no se sabe con claridad cuál podría ser el impacto real de los modelos de IA en sus ciclos de vida. En los últimos meses hemos visto una evolución permanente de sus capacidades, desde entregar texto hasta procesar imágenes. Pero el manejo de grandes cantidades de datos como podría implicar por ejemplo el trabajo con video podría tener un mayor impacto ambiental.

Prestaciones

Si bien es alarmante, el informe no es pesimista. Entre sus conclusiones precisa que las prestaciones de la IA pueden ayudar a optimizar el consumo de energía de diversas industrias y sectores. Los expertos señalan como ejemplo a la predicción meteorológica, donde los modelos más modernos han superado a los algoritmos tradicionales, lo que resulta en un menor consumo de energía. Los datos actuales también son optimistas para pensar una IA que pueda mejorar el monitoreo ambiental, la gestión de recursos y la predicción de eventos climáticos, tres factores que pueden ayudar a la toma de decisiones para la sostenibilidad.

La economía digital pretende presentarse como una alternativa verde por su naturaleza virtual e intangible. Sin embargo, para Grynspan, los datos del informe revelan la falacia de esa ilusión. El mundo digital deja también su huella material y cada vez es más preocupante en términos ambientales. Aún así, hay esperanzas de que su potencial sirva para pensar en un consumo más eficiente y sostenible para todos.