Contaminación en tiempos de IA

A primera vista no parece haber relación alguna entre la inteligencia artificial y el medio ambiente. Cuando se habla de contaminación, imaginamos un ser humano ignorante tomándose una cerveza junto al lago, tirándola sin consideración alguna, nunca un universitario usando ChatGPT. El internet y la tecnología parecen ser inofensivos pero, en realidad, pueden ser incluso más contaminantes de lo que uno se espera.

Es apabullante la transformación que nuestro mundo está experimentando a ritmo vertiginoso por la inteligencia artificial y, por eso, es muy importante examinar su impacto ambiental y su papel dentro de la crisis climática.

Por un lado, tenemos soluciones prometedoras. Según el Foro Económico Mundial, el uso de IA en el campo de la optimización energética en ciertos edificios podría reducir emisiones globales de CO2 en un 15%. Esto sería equivalente a sacar 64 millones de carros de nuestras carreteras. DeepMind afirmó también que su sistema de refrigeración inteligente redujo el consumo energético de los centros de datos de Google en un 40%, evitando millones de toneladas de CO2. Sería muy interesante estudiar más de cerca sobre este tema, y en un futuro, quien sabe… Podríamos ser la primera universidad latinoamericana en lograr usar la IA para la optimización energética. Si algo nos podemos permitir en el campo de la tecnología, innovación y ciencia, es soñar.

Bueno... ¿y lo malo?

El campo de la IA es tan amplio que, así como puede ser el empujón a la optimización humana que necesitamos, puede causar cosas que ninguno quiere… puede ser un destructor de mundos.

No me refiero a conquistarnos, por supuesto, eso nunca va a pasar. Yo diría que es otro tipo de destrucción, una destrucción que ya está sucediendo, pero que podríamos acelerar fácilmente: contaminación. Autodestrucción.

La contaminación se mide por su huella de carbono, y en particular la IA conlleva una enorme cantidad. Un estudio de la Universidad de Massachusetts demostró que entrenar un solo modelo de lenguaje generativo de gran escala como los que nosotros, estudiantes, conocemos perfectamente, equivale a 300,000 kg de CO2. Esto equivale a 125 vuelos de ida y vuelta de Taylor Swift de Nueva York a Pekín. Eso es un montón. Es irónico si nos fijamos que, entre los modelos de IA son más ambiciosos y complejos, nos maravillamos más con sus mágicas habilidades para hacernos la vida más fácil, pero esto está provocando un aumento exponencial en el consumo energético. Sabemos lo extrema que puede llegar a ser una gráfica exponencial. OpenAI, creadores de ChatGPT, dijeron que el cómputo utilizado en el entrenamiento de IA se duplica cada 3.4 meses desde 2012. Eso es 300,000 veces en comparación con la Ley de Moore, que es una gráfica que modela que cada dos años se duplica el número de transistores en un microprocesador. La diferencia es muchísima.

La IPCC, Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático, indica seguido que las emisiones globales deben reducirse un 45% para 2030 y deben alcanzar el cero net en 2050, para que no tengamos que aguantar temperaturas 1.5 grados más altas que las actuales. Es un dilema, una paradoja, pues la IA que puede acabar con el cambio climático, pero está siendo desarrollada sin control, agravándolo. Por eso es crucial que la industria adopte prácticas sostenibles a gran escala. Necesitamos de la IA, no de ChatGPT o las generativas de imágenes. Necesitamos de las IA más especializadas: las que sin hablarte en lenguaje natural son capaces de llegar a conclusiones inimaginables, a descubrimientos en campos complejos que los humanos ni siquiera podemos imaginar, para realizar simulaciones con más de cuatro variables. La inteligencia artificial es ese siguiente paso de la evolución humana, que pasó de cambios físicos a mejora de herramientas en su proceso por adaptar y entender su entorno en lugar de adaptarnos nosotros mismos a él. No se debe frenar este avance, se deben hallar soluciones sin fraguar las expectativas de este campo increíble.

Una solución puede ser la IA verde, que se centra en la eficiencia computacional y reducción energética, pues según Cambridge el uso de hardware más especializado y comprimir modelos podría reducir las emisiones en un 60%. También es necesario que se creen leyes y barreras. Si el tema no es expuesto, no se proponen soluciones. Un estudio de Allen Institute y Microsoft reveló que un modelo de 6 mil millones de parámetros, que es bastante poco a comparación de los más grandes de hoy en día, emitió más CO2 que un hogar estadounidense promedio en un año completo, y eso que solo entrenaron al 13% con eso.

Para terminar, creo que es responsabilidad de las más grandes líderes de la industria sembrar la semilla correctamente cuando todavía se puede. Así, se puede encaminar este campo a una ayuda, y no a una bomba de tiempo autodestructiva… pero esto no nos hace impunes. Nosotros, estudiantes del mundo, somos el futuro responsable de esta industria e independientemente de los puestos que tengamos, incluso hoy podemos hacer una buena diferencia. ¿Cómo? Compartiendo este mensaje, por ejemplo, con sus compañeros de carrera, catedráticos, familiares. Quizá no podamos hacer nada para controlar las grandes decisiones de la industria, pero si podemos crear consciencia de buenos hábitos tecnológicos. De esta manera, en un futuro, tendremos una población culta y conocedora del tema, con consciencia ecológica y valores éticos. La solución al cambio climático podrá no ser imposible después de todo. Será nuestra responsabilidad colectiva asegurar que la IA se desarrolle en armonía con la naturaleza, no a expensas de ella. Solo así podremos aprovechar su potencial sin comprometer el futuro de nuestro hogar compartido.

Y, honestamente, preferiría ver a nuestros nietos pelear contra robots que no saben resolver una tarea de química correctamente, que vernos pelear entre nosotros, humanos contra humanos, por recursos, agua y sobrevivencia.