La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un poderoso recurso tecnol\u00f3gico, con el potencial de revolucionar industrias multimillonarias, desde el comercio minorista hasta la medicina. Sin embargo, la creaci\u00f3n de cada nuevo chatbot y generador de im\u00e1genes requiere una cantidad considerable de electricidad, lo que genera preocupaci\u00f3n por las emisiones de carbono asociadas al calentamiento global.<\/p>\n
Grandes empresas como Microsoft Corp., Alphabet Inc. (la empresa matriz de Google) y OpenAI, el creador de ChatGPT, utilizan la computaci\u00f3n 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 \u00e9xito 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 m\u00e1s energ\u00eda que otras formas de computaci\u00f3n, y entrenar un solo modelo puede consumir m\u00e1s electricidad que la que usan 100 hogares estadounidenses en un a\u00f1o entero. La cantidad total de electricidad y emisiones de carbono atribuidas a la IA a\u00fan se desconoce debido al r\u00e1pido crecimiento del sector y la falta de transparencia.<\/p>\n
La transparencia en el uso energ\u00e9tico y las emisiones de los modelos de IA es esencial. Con esta informaci\u00f3n, gobiernos y empresas pueden tomar decisiones informadas sobre el uso de grandes modelos de IA para la investigaci\u00f3n m\u00e9dica o la preservaci\u00f3n de lenguas ind\u00edgenas, por ejemplo, considerando el consumo el\u00e9ctrico y las emisiones involucradas. La falta de transparencia puede resultar en un escrutinio m\u00e1s riguroso, como ocurri\u00f3 en la industria de las criptomonedas, donde el consumo energ\u00e9tico de Bitcoin gener\u00f3 cr\u00edticas y medidas regulatorias.<\/p>\n
Los modelos de IA son cada vez m\u00e1s grandes, y el GPT-3 de OpenAI utiliza 175\u00a0000 millones de par\u00e1metros, en comparaci\u00f3n con los 1500 millones de su predecesor. El entrenamiento de estos modelos consume una cantidad significativa de energ\u00eda, pero el uso real del modelo despu\u00e9s del entrenamiento puede consumir a\u00fan m\u00e1s debido a los millones o miles de millones de solicitudes que reciben. Sin embargo, las empresas de IA trabajan para mejorar la eficiencia energ\u00e9tica 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 investigaci\u00f3n para medir el consumo energ\u00e9tico y el impacto de carbono de la IA e implementando medidas para aumentar la eficiencia de sus sistemas.<\/p>\n
Sin embargo, persisten desaf\u00edos. Uno de los principales misterios es la cantidad total de emisiones de carbono asociadas con las unidades de procesamiento gr\u00e1fico (GPU), ampliamente utilizadas para entrenar modelos de IA. Nvidia, fabricante l\u00edder de GPU, afirma que sus GPU son m\u00e1s eficientes energ\u00e9ticamente que las CPU para tareas de IA. Sin embargo, a\u00fan se desconoce la divulgaci\u00f3n completa de las emisiones directas e indirectas relacionadas con las GPU.<\/p>\n
En resumen, la energ\u00eda el\u00e9ctrica desempe\u00f1a un papel crucial en el avance de la Inteligencia Artificial. El creciente tama\u00f1o de los modelos de IA y la demanda de entrenamiento y uso eficiente de estos modelos impulsan la necesidad de transparencia en el consumo energ\u00e9tico y las emisiones de carbono asociadas a la IA. Las empresas trabajan para mejorar la eficiencia energ\u00e9tica de sus sistemas y alcanzar los objetivos de sostenibilidad, pero a\u00fan existen desaf\u00edos que superar para garantizar un equilibrio entre el avance tecnol\u00f3gico y la protecci\u00f3n del medio ambiente.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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