El auge de la inteligencia artificial trae beneficios evidentes, pero también una cara oculta: su elevado costo ambiental. Desde el uso intensivo de agua hasta un preocupante gasto energético, expertos advierten que es momento de repensar cómo y para qué la usamos.

La Inteligencia Artificial (IA) es una herramienta cada vez más popular entre la población. Desde buscar información, solicitar un consejo o pedir una foto al estilo Studio Ghibli, ChatGPT ha ganado terreno entre la humanidad. Sin embargo, ¿somos realmente conscientes del impacto ambiental que genera usar el chatbot?

Impacto ambiental de ChatGPT

La Inteligencia Artificial contamina significativamente debido a su alto consumo de energía para su entrenamiento y operación, así como al uso de agua para refrigerar los servidores en centros de datos.

Para ponerlo en contexto, el entrenamiento de los modelos de IA genera una huella de carbono de más de 1.089 toneladas de CO2, equivalente a la que dejarían cinco automóviles en su ciclo de vida útil.

Por otra parte, para lograr entrenar un modelo generativo se necesitan 284.000 litros de agua. Adicionalmente, los servidores que procesan las operaciones de IA generan calor, y para evitar sobrecalentamientos, se utiliza agua para enfriarlos.

Se estima que la Inteligencia Artificial consume entre el 3% y 4% de la energía mundial, y se espera que ese consumo aumente al 25% para el 2030.

Sin embargo, no se queda allí, pues esto también ha generado un impacto en la salud de la población. Como se mencionó anteriormente, la IA deja una huella significativa de carbono, lo cual se traduce en contaminación del aire, lo que aumenta el riesgo de enfermedades respiratorias, cardiovasculares y cáncer.

La fiebre de la foto Studio Ghibli

Hace un tiempo, miles de personas pidieron a la Inteligencia Artificial convertir sus fotos con el famoso estilo de las películas del Studio Ghibli. No obstante, cada imagen en promedio gastó 3,45 litros de agua.Aquello ocasionó un efecto colateral: en un momento, la demanda fue tan alta que los servidores se sobrecalentaron.

Por ende, usaron aún más recursos para refrigerarse, aumentando el gasto en 500 ml de agua más por cada 100 palabras, según un estudio realizado por la Universidad de California.

Roberto Caamaño, desarrollador y programador, afirma que: «El impacto ambiental es gigante», exclamó. «Los litros de agua que se usan para una IA podrían servir para utilizarse en actividades más sustentables», afirma.

Respecto a alternativas sustentables, Caamaño recomienda Copilot, el asistente de inteligencia artificial de Microsoft diseñado para ayudar a los usuarios en diversas tareas, tanto en su vida personal como laboral, y que ha ganado popularidad entre los programadores.

Alternativas más verdes

Para reducir el impacto de las inteligencias artificiales se han propuesto diferentes alternativas.La primera de ellas es utilizar energía limpia para entrenar a la IA, es decir, energía que provenga de paneles solares o eólicos.

La segunda, reutilizar las IA. Entrenar una inteligencia artificial desde cero (como enseñarle a reconocer gatos en fotos) puede tomar muchos días de trabajo, millones de imágenes y muchísima energía. Por ende, se pueden reciclar ciertos aspectos para evitar usar nuevos.

Respecto a ello, Felipe Riquelme, técnico en conectividad y redes, explica que usar códigos limpios puede ser una buena alternativa a la hora de reducir el impacto medioambiental de las asistentes virtuales: «Los programadores, generalmente para evitar despidos, hacen códigos indescriptibles», explica. «Usar un código desde cero contamina más porque es un trabajo adicional, versus trabajar un código que ya está hecho», expresa Riquelme.

¿Qué nos espera en un futuro?

Expertos aseguran que en el futuro, la IA podría tener un impacto significativo, con una integración cada vez más profunda en nuestras vidas, aplicándose en áreas como la salud, la educación, el transporte y la industria.

Se espera que la IA mejore la eficiencia, la precisión y la accesibilidad, ofreciendo soluciones personalizadas y adaptativas a diversas necesidades, tanto en la vida cotidiana como en sectores clave.

Sin embargo, para lograr aquello, se estima que para el 2027, la demanda global de IA podría consumir entre 4,2 y 6,6 billones de litros de agua, el equivalente a la mitad del agua utilizada anualmente en varios países.