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Entrenar un modelo de IA demanda una gran cantidad de recursos.
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La eficiencia del hardware es un objetivo a futuro para disminuir ese impacto en el ambiente.
Desde 2022, la opción de usar plataformas de inteligencia artificial (IA) está disponible para el público en general. Más allá de lo útil que pueda resultar para diversas tareas, esta industria recibe las mismas acusaciones que la minería de Bitcoin con respecto a su consumo de energía eléctrica.
Las IA requieren una cantidad significativa de energía porque necesitan potentes sistemas informáticos para entrenar y ejecutar los algoritmos. Como las aplicaciones de celulares y computadoras, las IA funcionan gracias a centros de datos gigantescos que almacenan una cantidad apabullante de información.
Desde luego, estos servidores consumen energía para funcionar, y eso tiene un impacto sobre el ambiente debido al consumo de recursos no renovables para generar electricidad y la emisión de gases que las máquinas producen.
La cantidad de energía que consume una IA depende de varios factores, como el tamaño del modelo, el conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo y el hardware utilizado para ejecutar el modelo.
Además, el tipo de hardware utilizado para ejecutar las IA también influye en su consumo de energía. En este sentido, se pueden usar unidades de procesamiento gráfico (GPU) o unidades de procesamiento central (CPU) para la ejecución de cálculos intensivos de IA.
De forma similar, el consumo de la minería de Bitcoin, que es igualmente criticado por su supuesta huella de carbono, depende del hardware utilizado y de la cantidad de mineros que se instalen. Los equipos mineros más eficientes son también los más caros, pero permiten un mayor poder de procesamiento con un consumo menor de energía.
Datos sobre el consumo eléctrico de las IA
Varios informes publicados en diversos portales de todo el mundo señalan que la demanda energética mundial podría quintuplicarse a partir del auge de las inteligencias artificiales como ChatGPT.
Un estudio realizado por profesionales de la Universidad de Cornell, Estados Unidos, detalla que el entrenamiento de un solo modelo de IA puede generar tantas emisiones de carbono como 5 automóviles en toda su vida útil. Es que las GPU y CPU que se usan para entrenar una inteligencia artficial se ponen en funcionamiento durante largos periodos de tiempo (inclusive meses).
Además, según un estudio de OpenAI, compañía desarrolladora de ChatGPT-3 y otros modelos de IA, el poder de cómputo necesario se duplica cada 3 o 4 meses. Los procesadores, en cambio, multiplican por dos su poder de procesamiento cada dos años aproximadamente, como indica la Ley de Moore, aunque algunos expertos aseguren que esta ya no tiene vigencia en los años que corren.
No obstante, eso no quita que los modelos de IA se vuelvan más eficientes con el tiempo y que su entrenamiento demande menos recursos que ahora. Esto, claro, ayudaría a disminuir el impacto ambiental de la industria.
Críticas en común entre la minería de Bitcoin y las IA
La minería de Bitcoin y el uso de inteligencia artificial (IA) son dos áreas tecnológicas que han generado controversia en relación con su impacto ambiental. La minería de Bitcoin requiere una gran cantidad de energía, ya que se utilizan computadoras de alta potencia para resolver problemas matemáticos complejos y verificar transacciones en la red.
A la minería de Bitcoin se le critica su consumo eléctrico. Como reportó CriptoNoticias, esa industria se vuelca cada vez más hacia las energías renovables, e incluso hay especialistas que sitúan ese uso por encima del 50%. En cambio, el Índice de Consumo Eléctrico de Bitcoin de la Universidad de Cambridge indica que el 26,2% de la energía que usan los mineros es renovable.
Sin embargo, el mismo sitio destaca que las emisiones de carbono de la minería de Bitcoin solo representan actualmente el 0,73% del total en el mundo. La actividad ocupa el puesto 74 en el ranking de las que más emisiones producen, y está en el lugar 33 entre las que más energía eléctrica demandan.
La inteligencia artificial hace un mea culpa
“A confesión de parte, relevo de pruebas”, dice un famoso refrán. Al consultarle a ChatGPT-3 sobre el impacto ambiental de las IA, responde que “las IA tienen un impacto significativo en el medio ambiente, debido a la gran cantidad de energía necesaria para entrenar y ejecutar los modelos de aprendizaje automático”.
Sin embargo, el modelo de lenguaje destaca que “es importante tener en cuenta que las IA también pueden tener un impacto positivo en el medio ambiente al ayudar a resolver problemas ambientales, como la predicción de desastres naturales o la optimización de la gestión de recursos naturales”.
Al pedirle una comparación de ese consumo energético con el de la minería de Bitcoin, la IA parece “sacar sus armas” y atacar a la industria que rodea a la principal criptomoneda. “La minería de Bitcoin no tiene un impacto directo positivo en el medio ambiente, ya que su objetivo principal es la generación de ingresos”.
No obstante, deja en claro que ese consumo de energía puede valer la pena y ofrecer herramientas importantes a la humanidad. “Es importante evaluar el impacto ambiental de estas actividades en relación con su propósito y posibles beneficios. Es necesario buscar formas de mitigar el impacto ambiental de estas actividades, ya sea mediante la utilización de energías renovables o mediante la optimización de los procesos para reducir el consumo de energía”, dice ChatGPT-3.
