palabras de Pierre Ortalo, Yuzu Pulse
Como creativos que exploramos las posibilidades de la IA, últimamente hemos estado considerando su impacto ambiental. Quienes trabajamos en campos creativos tendemos a ser conscientes de la huella ambiental, y la IA tiene mucho que contar en ese frente.
El coste oculto de nuestras herramientas digitales
Aquí hay algo que es bastante alucinante: GPT, ¿ese modelo de IA del que todo el mundo habla? Entrenarlo una sola vez produce tanto carbono como 123 automóviles funcionando durante un año: ¡eso es 552 toneladas métricas de CO2 (1)! Para cualquiera que se preocupe por reducir la huella de carbono, esta cifra es significativa.
Y se vuelve más intenso. Para 2027 (que está a la vuelta de la esquina), la IA podría estar consumiendo entre 85 y 134 teravatios-hora de energía al año. Para ponerlo en perspectiva, esto equivale al consumo anual de energía de los Países Bajos (2).
Los gigantes sedientos detrás de escena
Aquí hay otro hecho sorprendente: ¿esos enormes centros de datos que impulsan nuestras herramientas de inteligencia artificial? En 2022, solo Google y Meta utilizaron 2.200 millones de metros cúbicos de agua para mantener sus sistemas refrigerados (3). ¡Eso es lo que toda Dinamarca consume en un año! Para aquellos de nosotros que abogamos por el uso responsable de los recursos, esto plantea algunas preguntas serias.
Y luego están los desechos electrónicos. Esperamos alcanzar potencialmente 120 millones de toneladas para 2050. Es una escala que es difícil incluso de comprender (4).
El enigma creativo
Esto afecta directamente a la comunidad creativa. Cada imagen generada por IA contribuye a una huella de carbono. Según un estudio realizado por investigadores de la startup de IA Hugging Face y la Universidad Carnegie Mellon (5), generar una única imagen utilizando IA requiere aproximadamente la misma energía que cargar completamente un teléfono inteligente. La generación de texto es un poco más ligera para el medio ambiente.
Encontrar el equilibrio
Nadie sugiere que debamos abandonar la IA: está revolucionando los campos creativos de maneras notables. ¿Pero tal vez debamos ser más conscientes? La Ley de IA intenta ayudar con códigos de conducta y estandarización voluntarios, aunque estas medidas voluntarias podrían no ser suficientes.
¿Adónde vamos desde aquí?
Como miembros de la comunidad creativa en esta era digital, nos encontramos en una posición única. Podemos abogar por prácticas de IA más sostenibles y al mismo tiempo aprovechar su potencial creativo. Quizás se trate de ser más selectivos con el uso de la IA, apoyar a las empresas que utilizan energías renovables o crear conciencia sobre estos temas.
Además, algunos argumentan que el proceso de creación de una imagen por parte de un humano emite más carbono que el de una IA. Una afirmación respaldada por un artículo en Nature.com (6). Sin embargo, en ciencia, un artículo no es la verdad, es el consenso construido a partir de muchas investigaciones lo que nos acerca a la verdad.
Las cifras hablan por sí solas: son bastante crudas. Pero seguramente podemos encontrar una manera de aprovechar el poder de la IA manteniendo limpia nuestra conciencia ambiental. Después de todo, ¿no es la resolución creativa de problemas lo que mejor hace la comunidad artística?
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1. Luccioni, S. y Jernite, Y. (2023). Los impactos ambientales de la IA – Manual. Abrazando la cara. https://huggingface.co/blog/sasha/ai-environment-primer
2. Wakefield, J. (22 de septiembre de 2023). La IA «devora energía y agua». Noticias de la BBC. https://www.bbc.com/news/technology-67053139
3. Kaack, L., Donti, P. L., Strubell, E., Balasubramanian, N., Borenstein, S., Daly, C., Ghosh, S., Hsu, A., Jain, A., Luccioni, A., Ng, A., Rolnick, D. y Azevedo, I. L. (2022). Alinear la inteligencia artificial con la mitigación del cambio climático. Naturaleza Cambio climático, 12 (6), 518–527. https://doi.org/10.1038/s41558-022-01377-7
4. Yeung, K. (2023, 10 de julio). El impacto ambiental real de la IA. Tierra.Org. https://earth.org/the-green-dilemma-can-ai-fulfil-its-potential- without-harming-the-environment/
5. Luccioni, S., Jernite, Y., Dale, D. J. y Bietti, E. (2023). Estimación de la huella de carbono de Bloom, un modelo de lenguaje de parámetros 176B. arXiv. https://arxiv.org/pdf/2311.16863
6. Luccioni, S., Jernite, Y., Vázquez, J. J., Papyan, V., Bengio, Y., & Bacciu, D. (2024). Las emisiones de carbono de la escritura y la ilustración son menores para la IA que para los humanos. Inteligencia de las máquinas de la naturaleza, 6(2), 196-198. https://doi.org/10.1038/s42256-024-00792-1
