La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un poderoso recurso tecnológico, con el potencial de revolucionar industrias multimillonarias, desde el comercio minorista hasta la medicina. Sin embargo, la creación de cada nuevo chatbot y generador de imágenes requiere una cantidad considerable de electricidad, lo que genera preocupación por las emisiones de carbono asociadas al calentamiento global.
Grandes empresas como Microsoft Corp., Alphabet Inc. (la empresa matriz de Google) y OpenAI, el creador de ChatGPT, utilizan la computación en la nube, que se basa en miles de chips dentro de servidores ubicados en grandes centros de datos en todo el mundo, para entrenar algoritmos de IA llamados modelos. El éxito de ChatGPT ha animado a otras empresas a lanzar sus propios sistemas de IA y chatbots de la competencia, o a desarrollar productos que utilizan grandes modelos de IA para ofrecer funciones a los usuarios, desde compradores de Instacart hasta usuarios de Snap y directores financieros. Sin embargo, la IA consume más energía que otras formas de computación, y entrenar un solo modelo puede consumir más electricidad que la que usan 100 hogares estadounidenses en un año entero. La cantidad total de electricidad y emisiones de carbono atribuidas a la IA aún se desconoce debido al rápido crecimiento del sector y la falta de transparencia.
La transparencia en el uso energético y las emisiones de los modelos de IA es esencial. Con esta información, gobiernos y empresas pueden tomar decisiones informadas sobre el uso de grandes modelos de IA para la investigación médica o la preservación de lenguas indígenas, por ejemplo, considerando el consumo eléctrico y las emisiones involucradas. La falta de transparencia puede resultar en un escrutinio más riguroso, como ocurrió en la industria de las criptomonedas, donde el consumo energético de Bitcoin generó críticas y medidas regulatorias.
Los modelos de IA son cada vez más grandes, y el GPT-3 de OpenAI utiliza 175 000 millones de parámetros, en comparación con los 1500 millones de su predecesor. El entrenamiento de estos modelos consume una cantidad significativa de energía, pero el uso real del modelo después del entrenamiento puede consumir aún más debido a los millones o miles de millones de solicitudes que reciben. Sin embargo, las empresas de IA trabajan para mejorar la eficiencia energética de sus modelos y se han comprometido a alcanzar emisiones de carbono negativas o neutrales. Por ejemplo, Microsoft, Google y Amazon tienen objetivos de neutralidad de carbono, invirtiendo en investigación para medir el consumo energético y el impacto de carbono de la IA e implementando medidas para aumentar la eficiencia de sus sistemas.
Sin embargo, persisten desafíos. Uno de los principales misterios es la cantidad total de emisiones de carbono asociadas con las unidades de procesamiento gráfico (GPU), ampliamente utilizadas para entrenar modelos de IA. Nvidia, fabricante líder de GPU, afirma que sus GPU son más eficientes energéticamente que las CPU para tareas de IA. Sin embargo, aún se desconoce la divulgación completa de las emisiones directas e indirectas relacionadas con las GPU.
En resumen, la energía eléctrica desempeña un papel crucial en el avance de la Inteligencia Artificial. El creciente tamaño de los modelos de IA y la demanda de entrenamiento y uso eficiente de estos modelos impulsan la necesidad de transparencia en el consumo energético y las emisiones de carbono asociadas a la IA. Las empresas trabajan para mejorar la eficiencia energética de sus sistemas y alcanzar los objetivos de sostenibilidad, pero aún existen desafíos que superar para garantizar un equilibrio entre el avance tecnológico y la protección del medio ambiente.