{"id":21309,"date":"2024-07-19T14:41:58","date_gmt":"2024-07-19T17:41:58","guid":{"rendered":"https:\/\/agencia.unq.edu.ar\/?p=21309"},"modified":"2024-07-19T15:00:10","modified_gmt":"2024-07-19T18:00:10","slug":"consumo-elevado-de-agua-y-energia-la-otra-cara-de-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/agencia.unq.edu.ar\/?p=21309","title":{"rendered":"Consumo elevado de agua y energ\u00eda: la otra cara de la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"\n

Su desarrollo y almacenamiento en centros de datos genera grandes cantidades de di\u00f3xido de carbono e impacta de forma negativa en el ambiente.<\/p>\n\n\n\n

\"Los
Los centros de datos son uno de los grandes responsables del consumo de energ\u00eda. Cr\u00e9ditos: interempresas.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

En general, las caracter\u00edsticas que se brindan acerca de la inteligencia artificial y su v\u00ednculo con el ambiente son definidas por la positiva. De hecho, motivos no faltan: entre otros usos, la IA se emplea para la vigilancia de h\u00e1bitats, la protecci\u00f3n de la vida salvaje, el an\u00e1lisis de datos y el reconocimiento de determinados patrones para desarrollar estrategias de adaptaci\u00f3n al cambio clim\u00e1tico. Sin embargo, tambi\u00e9n emite grandes cantidades de di\u00f3xido de carbono ya que requiere de abundante energ\u00eda el\u00e9ctrica y adem\u00e1s consume recursos h\u00eddricos. Por ejemplo, en su \u00faltimo informe de sostenibilidad, Google afirm\u00f3 que emiti\u00f3 14,3 millones de toneladas de gases de efecto invernadero, un 66 por ciento m\u00e1s que en 2020. Por su parte, Microsoft emiti\u00f3 15,4 millones de toneladas, un 30 por ciento m\u00e1s que a principios de d\u00e9cada.<\/p>\n\n\n\n

“Uno de los desaf\u00edos que presenta la inteligencia artificial es su manutenci\u00f3n. Conforme sigan avanzando y asent\u00e1ndose en la mayor extensi\u00f3n de nuestras pr\u00e1cticas, la utilizaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda se incrementar\u00e1 y, con ello, los recursos energ\u00e9ticos que se precisan para que los modelos realicen los billones de c\u00e1lculos que deben hacer<\/strong>. En este sentido, cabe preguntarse si todo lo que brilla es oro”, se\u00f1ala Daniel Busdygan<\/strong>, docente e investigador de la UNQ y la UNLP, en di\u00e1logo con la Agencia de Noticias Cient\u00edficas de la Universidad Nacional de Quilmes<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

En este sentido, los centros de datos de la inteligencia artificial son una de las claves<\/strong> ya que se estima que la mayor\u00eda de la electricidad que usan es para alimentar y enfriar los servidores. Otro de los puntos centrales tiene que ver con los procesadores que se utilizan para entrenamiento de modelos de IA.<\/p>\n\n\n\n

A diferencia de las unidades de procesamiento central (CPU) cl\u00e1sicas, las unidades de procesamiento de gr\u00e1ficos (GPU) tienen mejor desempe\u00f1o, pero consumen hasta diez veces m\u00e1s de energ\u00eda. En este aspecto, los grandes modelos de lenguaje necesitan de miles de GPU que funcionan las 24 horas durante d\u00edas, semanas o meses<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s de la refrigeraci\u00f3n a trav\u00e9s de energ\u00eda, los centros de datos utilizan agua para que sus equipos no excedan la temperatura adecuada y no se rompan. De esta manera, Microsoft inform\u00f3 que emple\u00f3 casi 13 mil millones de litros durante 2023, de las cuales 8 mil se evaporaron o consumieron y no pudieron reutilizarse<\/strong>. Por su parte, Google uso alrededor de 8600 millones de litros, pero solo volvi\u00f3 a utilizar cerca del 25 por ciento.<\/p>\n\n\n\n

Si bien el panorama expuesto da cuenta del impacto negativo en t\u00e9rminos ambientales que tiene la generaci\u00f3n, el mantenimiento y la utilizaci\u00f3n de la inteligencia artificial, todav\u00eda resta conocer cifras concretas sobre toda la cadena de suministros que permiten montar los centros de datos en relaci\u00f3n al hardware y el software<\/strong> que, adem\u00e1s de electricidad y agua, necesitan minerales raros como es el caso del silicio puro, que se emplea en la fabricaci\u00f3n de chips.<\/p>\n\n\n\n

A pesar de que Google y Microsoft se comprometieron a lograr la huella de carbono neutra para 2030, parece improbable que en seis a\u00f1os disminuyan a cero las emisiones de di\u00f3xido de carbono en solo seis a\u00f1os<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

\u201cEs claro que la inteligencia artificial se enfoca en la eficiencia y la optimizaci\u00f3n. La tecnolog\u00eda, en su racionalidad instrumental, busca mejorar y optimizar sus procesos, y para ello, puede hacer que nos convirtamos en objetos. Sin embargo, cada promesa tecnol\u00f3gica conlleva desaf\u00edos \u00e9ticos y pol\u00edticos que no deben ser desestimados y que deben poseer las regulaciones normativas que se precisen<\/strong>. \u00bfPor qu\u00e9 el combustible que precisan las m\u00e1quinas parece no ser un problema? \u00bfCu\u00e1l es el impacto de esto en el cambio clim\u00e1tico?\u201d, resalta Busdygan.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 dice la IA sobre s\u00ed misma<\/h2>\n\n\n\n

Al ser consultado por la Agencia<\/a> sobre el tema, el propio ChatGPT<\/strong> afirm\u00f3: \u201cComo modelo de inteligencia artificial, mi operaci\u00f3n implica un consumo energ\u00e9tico que contribuye a la huella de carbono. Esta huella se genera principalmente en el entrenamiento del modelo, la infraestructura de los servidores y las consultas en tiempo real<\/strong>\u201d.<\/p>\n\n\n\n

En esta l\u00ednea, el chatbot de la empresa OpenAI sostuvo: \u201cEl entrenamiento de un modelo de lenguaje grande como yo requiere una cantidad significativa de energ\u00eda computacional<\/strong>, ya que involucra el procesamiento de enormes cantidades de datos. Por otra parte, los servidores donde estoy alojado requieren energ\u00eda tanto para funcionar como para mantenerse refrigerados\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Por su parte, Gemini<\/strong> tambi\u00e9n hizo hincapi\u00e9 en que los modelos de inteligencia artificial tambi\u00e9n consumen energ\u00eda durante su funcionamiento cotidiano y destac\u00f3 dos informes. Por un lado, cit\u00f3 un estudio de 2019 de la Universidad de Massachusetts Amherst donde estimaron que entrenar un modelo de lenguaje grande como GPT-3 genera la misma cantidad de di\u00f3xido de carbono que 125 vuelos de ida y vuelta entre Nueva York y Beijing<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

A su vez, la aplicaci\u00f3n de Google comparti\u00f3 un informe de 2021 de Schneider Electric calcul\u00f3 que la IA consume actualmente alrededor de 4,3 GW de energ\u00eda a nivel mundial, equivalente al consumo de algunos pa\u00edses peque\u00f1os<\/strong>\u201d.<\/p>\n\n\n\n

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