La Inteligencia Artificial es un tema del que cada vez se habla más, con opiniones divididas y mucho aún por descubrir y establecer. Como era de esperarse, el uso de IAs ha atraído a millones de personas alrededor de todo el mundo, pero quizá la mayoría desconoce el costo medioambiental que tiene el uso de la Inteligencia Artificial; en concreto, las necesidades de datos y energía de la IA. La creciente complejidad de los modelos de IA ha provocado un aumento del consumo de energía, convirtiéndo en una preocupación para el futuro.
¿Qué tan caro le sale al medioambiente el uso de la IA?
Además del entrenamiento de los modelos de IA, el uso de estas herramientas también conlleva un impacto medioambiental. Por ejemplo, la empresa OpenAI estima que el consumo energético necesario para entrenar su modelo GPT-3 fue equivalente al consumo energético de un hogar medio en España durante 23 años.
Incluso el uso de modelos como ChatGPT pueden consumir más energía que los motores de búsqueda tradicionales, de tal forma que una consulta ChatGPT consume hasta 3 veces más que una búsqueda en Google. Estas cuestiones deben tenerse en cuenta a la hora de desarrollar y utilizar herramientas de IA, ya que su impacto en el medio ambiente puede ser realmente significativo.
Consumo de energía y ChatGPT
El consumo de energía y agua utilizado en el desarrollo de productos y sistemas de Inteligencia Artificial es un tema preocupante. Tan solo en 2021 se consumieron más de 12.000 millones de litros de agua dulce en los procesos de refrigeración de los equipos informáticos de Google.
Además, los estudios estiman que se consume al menos 1 litro de agua durante una conversación de más de 30 preguntas utilizando ChatGPT. Y a pesar de que existen soluciones potenciales, como las innovaciones técnicas, estratégicas y de política gubernamental, su aplicación puede resultar complicada.
¿Qué se puede hacer para disminuir el impacto de IAs como ChatGPT?
A pesar del impacto medioambiental del mundo digital, incluido el consumo de energía y agua de los sistemas de Inteligencia Artificial, existen algunas posibles soluciones para paliar estas circunstancias. Entre ellas figuran la mejora de la eficiencia energética de la IA y el diseño de chips informáticos más eficientes desde el punto de vista energético, como los procesadores basados en la tecnología de semiconductores de 7nm y el desarrollo en curso de procesadores de 5nm, que ofrecen un consumo energético reducido en comparación con los chips actuales.
También es urgente que se mejore la eficiencia de los sistemas de refrigeración y la adopción de tecnologías de servidor más eficientes en los centros de datos. Así mismo, debe hacerse uso de técnicas de gestión energética más inteligentes y en la transición hacia una economía circular en la que los materiales se reutilicen y reciclen continuamente, en lugar de desecharse. Además, es esencial aumentar la adopción de fuentes de energías renovables para los centros de datos. Esto puede lograrse mediante políticas gubernamentales adecuadas y la implantación de programas de recuperación y reciclaje por parte de los desarrolladores.
Más información: energetica21.com
