ChatGPT, dime, ¿cuánto contaminas? | ENTREVISTA A FRAN RUIZ EN «EL PAIS»

El cerebro humano es ampliamente reconocido como el sistema de procesamiento más eficiente desde una perspectiva energética. Es sorprendente que el Deep Learning se inspire en su funcionamiento, a pesar de que las demandas energéticas asociadas son infinitamente mayores.

El entrenamiento de modelos de lenguaje a gran escala, como GPT-3.5, que es el modelo subyacente de ChatGPT, requiere una cantidad considerable de energía y recursos, lo cual puede tener efectos negativos en el medio ambiente. En consecuencia, el uso de estos modelos también implica un consumo elevado de recursos energéticos.

Los centros de datos y servidores utilizados para el entrenamiento y la utilización de los modelos de IA no solo requieren un intenso consumo de recursos energéticos, sino que también tienen un impacto significativo en el consumo de agua, ya que se utilizan para la refrigeración de dichos sistemas.

Por tanto, el desarrollo y uso de la Inteligencia Artificial tienen un impacto considerable en el medio ambiente. Sin embargo, es posible que se implementen medidas en el mediano y largo plazo para limitar dicho impacto.

¿Qué tipo de consumos pueden ser más preocupante?

Los servidores y centros de datos necesarios para el entrenamiento y ejecución de modelos de lenguaje como ChatGPT consumen cantidades significativas de energía eléctrica, y en muchos casos, esta energía proviene de fuentes no renovables.

Otro aspecto preocupante es el consumo de recursos hídricos durante la operación de los centros de datos. Estos centros requieren un suministro constante de electricidad y una refrigeración adecuada para evitar el sobrecalentamiento de los servidores, y generalmente se utiliza agua para este propósito. Aunque algunos centros de datos han implementado sistemas de enfriamiento con agua reciclada o de recuperación de calor, la demanda de agua sigue siendo un problema en algunas regiones del mundo.

Además, es importante considerar el impacto ambiental del procesamiento de materiales necesarios para la fabricación de servidores, equipos de comunicación y dispositivos utilizados en el entrenamiento de los modelos de lenguaje, como las tarjetas gráficas (GPUs).

En conclusión, aunque la huella de carbono asociada a la Inteligencia Artificial, y específicamente a los LLMs, es difícil de calcular, se estima que es extremadamente alta tanto para el entrenamiento como para la ejecución. Como venimos comentando, no sólo debemos centrarnos en el consumo eléctrico directo, si no en el uso de agua para la refrigeración y toda la huella del proceso productivo de los componentes electrónicos asociados a los servidores.

¿Cómo se podría reducir el impacto en el medio ambiente?

Existen varias formas en que la Inteligencia Artificial y ChatGPT pueden reducir su impacto en el medio ambiente, entre ellas:

• Uso de energías limpias y renovables: Idealmente, la energía utilizada para la alimentación de los centros de datos donde se ejecutan y entrenan los modelos debería provenir de fuentes renovables.
• Optimización de los recursos: Reducir la cantidad de hardware y software necesaria para llevar a cabo las tareas sin comprometer la eficiencia. Además, la eficiencia en el uso de los recursos puede reducir la necesidad de requerir nuevas infraestructuras y la mejora en la utilización de servidores.
• Algoritmos verdes: Como concepto, estos algoritmos se centran en reducir la cantidad de energía y recursos necesarios para realizar una tarea, mientras se mantiene un alto nivel de eficiencia y rendimiento.
• Creación de conciencia en los usuarios: También es importante que las empresas y organizaciones responsables, así como los usuarios finales de la Inteligencia Artificial, sean conscientes del impacto ambiental de su uso.

En resumen, para reducir el impacto ambiental de la Inteligencia Artificial es necesario implementar nuevas tecnologías, adoptar prácticas sostenibles y generar conciencia entre los usuarios. Esto representa un desafío para las organizaciones y empresas centradas en el desarrollo de tecnología futura y software, con el objetivo de garantizar una huella sostenible y ecológica en nuestro planeta.

¿Cree que existe concienciación sobre este problema?

Existe concienciación por parte de la mayoría de los implicados, pero la aceleración que estamos viviendo nos posiciona ante una carrera sin precedentes por liderar la creación de agentes autónomos y eventualmente, la Inteligencia Artificial General (AGI). En ese proceso acelerado, el impacto medioambiental no está siendo lo más prioritario.

La concienciación sobre el impacto ambiental de la Inteligencia Artificial está aumentando gradualmente, aunque todavía hay mucho espacio para mejorar. En los últimos años, hemos visto un aumento en la cantidad de artículos y publicaciones científicas que abordan la huella de carbono de la Inteligencia Artificial. Además, muchas compañías están comenzando a incluir estrategias sostenibles en su desarrollo y utilización.

Por lo tanto, se necesitan esfuerzos conjuntos dentro de la comunidad de la Inteligencia Artificial y también concienciación acerca del impacto de las empresas tecnológicas en el entorno. Esto involucra una amplia educación de los usuarios y el desarrollo en conjunto de políticas, que puedan ser tomados en cuenta para garantizar la sostenibilidad de esta tecnología y su contribución en la preservación de nuestro planeta.

¿Hasta qué punto el desarrollo tecnológico se puede ver frenado por cuestiones de preservación medioambiental?

La preservación medioambiental es una preocupación cada vez más importante y, por lo tanto, podría haber una tendencia a frenar el desarrollo tecnológico con el objetivo de reducir el impacto ambiental. Sin embargo, también es importante considerar que la tecnología puede ser una herramienta clave para abordar y solucionar muchos de los problemas ambientales que enfrentamos hoy en día.

Es posible encontrar un equilibrio entre el desarrollo tecnológico y la preservación medioambiental, de tal manera que permita el avance del conocimiento y la innovación, a la vez que se preserve y proteja nuestro planeta.

Para ello, es necesario que se lleven a cabo esfuerzos conjuntos entre empresas, organizaciones y gobiernos para garantizar que el desarrollo tecnológico se realice de una manera sostenible y responsable. Se deben promover políticas de eficiencia energética, uso de energía renovable, desarrollo de prácticas sostenibles, y estilos de vida ecológicos.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que nos enfrentamos a un mundo heterogéneo en el que las medidas legislativas para frenar el desarrollo en beneficio del planeta se ven influenciadas por las diferentes posturas de grandes potencias como la Unión Europea, Estados Unidos o China.

En conclusión, la preservación medioambiental no necesariamente debe frenar el desarrollo tecnológico, sino que debe integrarse en él, de manera que se puedan aprovechar los beneficios de la tecnología para solucionar los problemas ambientales y, al mismo tiempo, asegurar que el desarrollo tecnológico se realice de una manera sostenible y con impacto cero en nuestro planeta.