Para 2030 Consumo de agua asociado a la inteligencia artificial (IA) Esto equivaldría a la energía de 1.300 millones de personas en el África subsahariana, mientras que requeriría casi tres veces la energía consumida anualmente por Pakistán, Bangladesh y Nigeria, países con una población combinada de 650 millones. Acerca de emisiones de carbonopodrían alcanzar los 400 millones de toneladas de CO₂ equivalente, comparables a las emisiones totales del Reino Unido. El trabajo de la IA supondrá ocupar 14.500 kilómetros cuadrados entre infraestructura y cadena de suministro, lo que supone el doble de la superficie de la metrópoli de Yakarta. megaurb con una población de más de 32 millones, 10 veces la de la Ciudad de México (21 millones).
Aquí hay algunos números utilizados por los autores. informe publicado este miércoles por el Instituto Universitario de las Naciones Unidas para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INVEZ). Además de estas proyecciones, basadas en estimaciones de crecimiento conservadoras, también tienen algunos datos sorprendentes sobre la situación actual: si los centros de datos donde se calcula la IA fueran un país, su consumo actual de electricidad (448 teravatios-hora, TWh) estaría a la par con el de Francia.
La institución ha publicado anteriormente informes advirtiendo sobre las emisiones de carbono asociadas con el uso creciente de la IA. En este caso, los investigadores también tuvieron en cuenta la energía y el agua consumidas por los centros de datos que alimentan la IA (en el caso del agua, esto incluye tanto los que se utilizan para enfriar los sistemas como los que se utilizan para generar electricidad). «Este informe no es anti-IA», dice el profesor Kaveh Madani, director de UNU-INWEH. «Este es un llamado a utilizar esta tecnología de manera responsable y un intento de evaluar sus consecuencias indeseables para hacerla sostenible y equitativa. Debemos tratar de que esta revolución tecnológica se desarrolle dentro del país. límites planetarios.
“El informe es un recordatorio importante y oportuno de que la IA no se limita a modelos y algoritmos, sino que también tiene impactos físicos y ambientales en el mundo real determinados por los centros de datos, los sistemas eléctricos, los sistemas de agua, el uso de la tierra y las cadenas de suministro de alimentos. hardwaredice Shaolei Ren, profesor de ingeniería informática en la Universidad de California en Riverside y experto en sostenibilidad de la IA que no participó en el estudio.
El costo ambiental subestimado de la IA
Los autores del informe destacan varios puntos clave. Una es que los costos ambientales de la IA se subestiman sistemáticamente. La mayoría de los análisis publicados se centran en las emisiones de carbono asociadas con el entrenamiento del modelo (el proceso previo al lanzamiento del modelo en el que se calculan decenas o cientos de millones de parámetros en enormes bases de datos durante varias semanas, día y noche). “Sin embargo, cada kilovatio-hora de electricidad consumido para entrenar u operar un sistema de IA también tiene una huella hídrica (relacionada con la refrigeración y la generación de energía) y una huella (relacionada con la infraestructura energética y las cadenas de suministro)”, destaca el informe.
La huella de carbono podría variar hasta un 70%, por ejemplo, si pasamos del carbón a la bioenergía como fuente de generación de electricidad para impulsar la IA. Pero esto, a su vez, aumentará en 30 la huella hídrica y en 100 su impacto territorial. La complejidad de gestionar la huella ecológica de la IA es muy alta. Bajas emisiones no significan bajo consumo de agua o bajo impacto espacial. Medir el impacto ambiental de la IA utilizando una única métrica puede enmascarar sus efectos nocivos y extenderlos a otras regiones. «Si solo analizamos las emisiones de carbono, podríamos pensar que la energía renovable hace que la infraestructura de IA sea ecológica, pero eso significa resolver un problema mientras se crean otros, a menudo en lugares donde no fueron solicitados», dice la autora principal del estudio, Miriam Axel.
¿Qué usos son los más contaminantes?
El informe contiene otro hallazgo interesante. Hasta hace poco, la mayoría creía que la porción más importante del consumo de energía asociado con un modelo de IA se producía durante el proceso de entrenamiento (es decir, antes de que el público comenzara a usarlo). Sin embargo, los datos de comando de Axel contradicen lo siguiente: el proceso de inferencia (los cálculos realizados cada vez que se realiza una consulta al modelo para que pueda responder a comandos o consejos) representa el costo predominante, representando entre el 80% y el 90% del consumo total. El éxito de estas herramientas, que utilizan cientos de millones de personas cada día, ha cambiado esa situación.
Los investigadores también estimaron el consumo de energía asociado con diferentes tipos de uso de IA. Entonces, una conversación estándar con un chatbot como ChatGPT o Gemini requiere 200 veces más que una función básica de IA, como clasificar correos electrónicos sospechosos en la carpeta de spam. Siguiendo con ese enlace, se necesitan 1.400 veces más energía para crear una imagen sintética, y un vídeo corto puede requerir 200.000 veces más energía. «Este es uno de los informes técnicos más completos sobre el impacto ambiental de los sistemas modernos de inteligencia artificial, pero los hallazgos se centran en el impacto del GPT-4, un modelo creado hace más de tres años. Y tres años en el sector de la IA es una eternidad», afirma Alex Hernández, investigador del Instituto de Inteligencia Artificial de Quebec (MILA), que Dirigida por Yoshua Bengio.profesor de la Universidad de Montreal y no participó en el estudio.
El hecho de que los hallazgos del informe se basen en datos de modelos antiguos, dice Hernández, habla de una falta de transparencia en el sector. “La principal limitación del estudio es la dificultad de obtener datos de consumo específicos de los sistemas actuales”, añade.
Desigualdad en la distribución de externalidades
Otro hallazgo del estudio es la desigualdad en la distribución de beneficios y las externalidades negativas de la IA. En Irlanda, por ejemplo, cuyo débil régimen fiscal lo convierte en el país de la UE elegido por la mayoría de las grandes empresas tecnológicas para ubicar sus sedes, los centros de datos ya representaron el 21% del consumo total de energía en 2023. Esto llevó al país a imponer una moratoria a la construcción de nuevas infraestructuras de este tipo en Dublín. En Uruguay, los planes para construir un gran centro de datos que consumirá mucha agua en 2023 coincidieron con una sequía que destruyó el suministro de agua potable de MontevideoComo resultado, el agua del grifo dejó de ser apta para el consumo.
Por otro lado, los autores estiman que para 2030, la infraestructura de inteligencia artificial generará 2,5 millones de toneladas de desechos electrónicos por año (en su mayoría procesadores obsoletos), y que gran parte de estos desechos se acumularán en países de bajos recursos.
El informe también habla de desigualdad. Solo el 16% de los países tienen infraestructura dedicada a la informática de IA, y dos de ellos (Estados Unidos y China) contienen el 90% de toda la capacidad instalada. Aunque los desechos electrónicos, las emisiones de carbono y el consumo de agua son comunes en muchos países, los beneficios (es decir, el uso de aplicaciones de inteligencia artificial) siguen siendo insignificantes.
Hacia una IA sostenible
Como la mayoría de los informes patrocinados por la ONU, éste también incluye recomendaciones para la acción. Por ejemplo, pide a los gobiernos que exijan a los operadores que estandaricen los informes sobre el impacto ambiental de la IA. Desarrolladores que fomentan la elección de modelos adecuados para cada tarea (intente no utilizar los más grandes y que consuman más recursos para tareas simples). Esta “eficiencia por diseño” y una mayor transparencia son dos de las principales demandas de la industria.
Hernández, del MILA, cree que es importante que la ONU se involucre en la publicación de informes sobre el impacto ambiental de la IA, que hasta ahora ha estado en gran medida reservada a la academia y al periodismo de investigación. «Este informe parece aspirar a tener la legitimidad de un artículo científico y al mismo tiempo llegar al ámbito político», afirma.
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