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Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial puede ayudar a disminuir la huella de carbono que generan las nuevas tecnologías

Herramientas como el chatbot GPT y Bard son plataformas de gran consumo energético

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En la medida en que se multiplican los centros de datos, fundamentales para la vida digital, la huella de carbono del sector tecnológico aumenta, aunque ahora los promotores de la Inteligencia artificial (IA) aseguran que ésta podría ayudar a reducirla.

Pero hay mucho en juego, pues para 2025 se prevé que el sector tecnológico consuma al menos el 20 por ciento de la electricidad producida en todo el mundo y que sea responsable de cuando menos el 5.5 por ciento de todas las emisiones de carbono.

Además, los especialistas alertan que es probable que la proliferación de usos y aplicaciones cada vez más demandantes de energía aceleren aún más este ritmo.

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“La caja de Pandora está abierta”, dijo Arun Iyengar, director ejecutivo de Untether AI, una empresa que busca fabricar semiconductores de menor consumo energético para la IA.

“Podemos utilizar la IA para mejorar las aplicaciones y hacerlas compatibles con los requisitos climáticos, o no hacer nada y sufrir las consecuencias”, indicó.

La transformación de los servidores de datos del mundo para que estén preparados para la IA ya está en marcha, un proceso que un ejecutivo de Google calificó como “un punto de inflexión en la informática que sólo ocurre una vez en una generación”.

El alto costo energético de la IA

El desarrollo de herramientas de IA generativa, como el popular chatbot GPT-4, base del éxito de ChatGPT, o el Palm2 de Google para Bard, implica dos etapas, ambas de gran consumo energético: la del “entrenamiento” y la de la ejecución, que implica una mayor huella de carbono.

Investigadores de la Universidad de Massachusetts que probaron estas herramientas en 2019, cuando aún no eran aplicaciones populares, descubrieron que entrenar un solo modelo de IA puede representar una cantidad de emisiones similar a las de cinco automóviles a lo largo de su vida útil.

Un estudio más reciente de Google y de la Universidad de California Berkeley estimó que el adiestramiento de GPT-3 supuso emisiones de 552 toneladas de carbono, tanto como conducir un automóvil por dos millones de kilómetros.

Sin embargo, el modelo de última generación de OpenAI, GPT-4, está entrenado con alrededor de 570 veces más parámetros (o entradas) que su predecesor. Y todos coinciden en que la escala de estos sistemas no hará sino crecer a medida que la IA aumente de potencia y ubicuidad.

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En el centro de este desarrollo se encuentran los procesadores gráficos, o GPU, fabricados por Nvidia, que consumen demasiada energía.

Una vez completado el entrenamiento, el uso de herramientas de IA generativa a través de la nube también requiere energía a través del consumo vinculado a las peticiones recibidas. Y ese gasto supera con creces al del entrenamiento.

Por otro lado, como ya no se necesitan procesadores potentes para los servidores en la nube, las empresas podrían optar por soluciones más respetuosas con el medioambiente.

Amazon Web Service (AWS), Microsoft y Google, los principales actores de la nube, afirman que sí quieren reducir su consumo de energía para aminorar la huella de carbono.

La primera anunció que aspira a la neutralidad de carbono para 2040, mientras que Microsoft pretende ser “una empresa con emisiones negativas y cero residuos” para el año 2030.

Entre 2010 y 2018, el consumo de los centros de datos en todo el mundo aumentó sólo un 6 por ciento, a pesar de que su uso se incrementó un 550 por ciento, según la Agencia Internacional de la Energía (AIE).

Para sus promotores, la huella de carbono de la IA no es problemática.

“Cuando tengamos una superinteligencia realmente potente, afrontar el calentamiento global no será muy difícil”, dijo recientemente Sam Altman, fundador de OpenAI (ChatGPT).

“Esto demuestra cuán grande debemos soñar. Imaginen un sistema al que puedan decirle: ‘dime cómo producir mucha energía limpia y barata, cómo capturar carbono de forma eficiente y cómo construir una fábrica que pueda hacerlo a escala global'”, agregó.

El director de Nvidia, Jensen Huang, cree que el despliegue masivo de la IA y la mayor rapidez de los instrumentos informáticos podrían acabar provocando una reducción de la demanda de la nube y, por tanto, del consumo del sector.

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De acuerdo con los más optimistas, gracias a la IA, las computadoras portátiles, los teléfonos inteligentes y los automóviles podrían convertirse en supercomputadoras de bajo consumo que no necesiten recuperar datos de la nube.

“En el futuro, tendrás un procesador diminuto en tu teléfono y el 90 por ciento de los píxeles se generarán, el 10 por ciento restante se recuperará online, en lugar del cien por ciento actual, por lo que consumirás menos”, dijo a Huang a la prensa.

Sin embargo, algunos expertos creen que la precipitada carrera hacia la IA está distrayendo la atención de los riesgos medioambientales.

Las grandes corporaciones están gastando actualmente una cantidad enorme para desplegar la IA. No creo que les preocupe todavía el impacto medioambiental, pero creo que ese momento llegará”, adelanta Iyengar.

Alex Pigman /  El Sol de México

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