La inteligencia artificial (IA) generativa ha revolucionado el mundo digital, pero a medida que su popularidad crece, las preocupaciones sobre su impacto ambiental también aumentan. En una cumbre internacional celebrada en París este mes, se discuten los efectos devastadores que esta tecnología puede tener en el medio ambiente. A través de cifras impactantes, se revela el verdadero costo ambiental de la IA generativa.
El alto costo energético de la IA generativa
Una de las cifras más impactantes es que cada búsqueda en ChatGPT, el robot de conversación de OpenAI, consume 2,9 Wh de electricidad, lo que es diez veces más que una búsqueda en Google. Con 300 millones de usuarios semanales y alrededor de 1.000 millones de peticiones diarias, la demanda de energía de esta tecnología es alarmante. Además, el uso generalizado de robots conversacionales en países como Francia, donde casi el 70% de los jóvenes utilizan esta tecnología, agrava aún más el problema.
La Agencia Internacional de la Energía (AIE) advierte sobre el impacto significativo que la IA generativa está teniendo en el consumo energético global. Se estima que para el 2030, los centros de datos que sustentan esta tecnología podrían representar hasta el 3% del consumo eléctrico mundial, equivalente al consumo anual combinado de Francia y Alemania. Este rápido crecimiento en la demanda de electricidad de los centros de datos podría resultar en una crisis de suministro eléctrico para el 40% de ellos en 2027, según un estudio de la firma Gartner.
Impacto ambiental más allá de la energía
Además del consumo energético, la IA generativa también tiene un impacto significativo en las emisiones de gases de efecto invernadero y el uso de recursos naturales. Entrenar un gran modelo de lenguaje de IA puede generar hasta 300 toneladas de CO2, equivalente a 125 vuelos entre Nueva York y Pekín. Sin embargo, la falta de transparencia en la información sobre las emisiones de gases de efecto invernadero de la IA generativa dificulta la evaluación precisa de su impacto ambiental.
El funcionamiento de los centros de datos requiere enormes cantidades de agua para la refrigeración de los sistemas, lo que resulta en un uso excesivo de este recurso escaso. Por ejemplo, GPT-3 consume casi medio litro de agua para generar entre 10 y 50 respuestas, lo que se traduce en un consumo estimado de entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos de agua en 2027. Esta cifra es entre cuatro y seis veces el consumo anual de Dinamarca, lo que subraya la urgencia de abordar el uso sostenible de los recursos hídricos en la era de la IA generativa.
Además, la producción de esta tecnología genera toneladas de residuos electrónicos cada año, lo que plantea desafíos adicionales en términos de gestión de desechos y reciclaje. Se estima que en 2030, la cantidad de residuos electrónicos generados por la IA generativa podría alcanzar las 2,5 millones de toneladas, equivalente a 13.300 millones de celulares inteligentes. Este aumento en los desechos electrónicos plantea serias preocupaciones sobre la sostenibilidad de la tecnología y la necesidad de implementar prácticas de reciclaje más efectivas.
En resumen, la IA generativa ha traído consigo una serie de desafíos ambientales que requieren una acción inmediata y coordinada por parte de la industria, los gobiernos y la sociedad en su conjunto. Si no se abordan estos problemas de manera efectiva, el costo ambiental de la IA generativa podría ser insostenible a largo plazo. Es fundamental que se establezcan normas y regulaciones más estrictas para garantizar que esta tecnología se desarrolle de manera sostenible y respetuosa con el medio ambiente.
