Una de las principales críticas a la inteligencia artificial (IA) es su opacidad. Y es que existen numerosas incógnitas sobre su funcionamiento que las empresas desarrolladoras no parecen estar por la labor de resolver, salvo que sean obligadas por leyes que, por el momento, no han llegado. Muchos expertos han apuntado que conocer con exactitud cuál es su huella medioambiental es un factor clave, pero por el momento sólo existen diversos estudios externos que, desde distintas perspectivas, han tratado de dar respuesta a esta cuestión.

Según parece, las IAs causan, en realidad, un impacto similar al resto de las tecnologías en el planeta. Pero algunas son mucho más potentes, así que requieren también más recursos para ponerse en funcionamiento. Ese equilibrio entre las posibilidades que ofrecen y los efectos ambientales negativos que provocan fue resumido a la perfección en una investigación elaborada en 2021 por la Asociación de Maquinaria Computacional (ACM), que abordó esta problemática desde un punto de vista más general. El título del estudio rezaba que La informática puede ayudar a mitigar el cambio climático, pero primero debe dejar de contribuir a él. 

Según sus datos, las tecnologías de la información y comunicación (TIC) producían en 2021 entre el 1,8% y el 3,9% de las emisiones mundiales de carbono. Un dato similar a las que causaba toda la aviación, que ese año emitió el 2,5% del total de emisiones. Además, el informe destacaba que los centros de datos consumían el 3% del suministro de energía mundial, el doble que 10 años antes. 

Sus conclusiones eran claras: hay que frenar la demanda energética y las emisiones de carbono de las TIC si queremos evitar daños medioambientales "catastróficos". Pero es complicado, porque estas tecnologías requieren energía para su fabricación, para su funcionamiento y para su reciclaje, y aunque admiten que algunas de ellas podrían ofrecer beneficios relacionados con el clima, explican que otras muchas sólo contribuyen a aumentar la demanda.

Y así, en un contexto donde las TIC consumen cada vez más, llegamos a la irrupción de la IA. "La evolución de la inteligencia artificial ha disparado esa demanda. Su sobrecarga computacional (los recursos necesarios para realizar operaciones) aumentó unas 300.000 veces entre 2012 y 2018, duplicándose cada pocos meses", avisaban desde ACM. La falta de información ha hecho complicado conocer datos concretos, y por tanto es difícil saber qué medidas y restricciones deben imponerse. Pero veamos qué han estimado los estudios realizados.

Consumo de energía y emisiones de CO2

"Al igual que con todo el software, ni la IA ni el aprendizaje automático emiten carbono por sí mismos, pero generar la energía utilizada para impulsar la infraestructura sí lo hace. Existe una correlación entre el tiempo de entrenamiento de las IAs y el consumo de energía, pero eso no significa necesariamente que haya una estrecha relación entre el tiempo de entrenamiento y las emisiones de carbono. Cuándo y dónde ocurre la capacitación es crucial para comprender el impacto del carbono", asegura en su blog el investigador David Mytton, de la Universidad de Oxford (Reino Unido).

Un estudio de la Universidad de Cornell (EEUU) estimó en 2021 que el entrenamiento de Chat GPT-3, desarrollado por OpenAi, consumió 1,287 megavatios por hora, y generó emisiones de más de 550 toneladas de dióxido de carbono, una cifra equivalente, según la revista estadounidense Wired, a la que emitiría una sola persona que viajara 550 veces ida y vuelta en avión entre Nueva York y San Francisco.

Desde el Parlamento Británico explicaron en otro informe que los centros de datos utilizan una "proporción significativa" de energía para enfriar los equipos. Pero los costes de ese enfriamiento, según explican, se pueden reducir mediante la consolidación de centros de datos más pequeños en centros más grandes y mediante la construcción de centros de datos en climas más fríos.

Consumo de agua

"El entrenamiento de GPT-3 en los centros de datos de Microsoft de vanguardia de EE.UU puede consumir directamente 700.000 litros de agua dulce limpia (suficiente para producir 370 coches BMW o 320 vehículos eléctricos Tesla. Y ese consumo de agua se habría triplicado si la capacitación se hubiera hecho en los centros de datos asiáticos de Microsoft. Pero esa información se ha mantenido en secreto", se aseguraba en un estudio publicado este año por investigadores de la Universidad Riverdale de California y de la Universidad Arlington de Texas (ambas de EEUU).

Todo ello, no olvidemos, en un contexto de cambio climático que ha elevado las temperaturas del planeta y ha provocado graves sequías (por ejemplo, en España). "Generar un solo kilovatio de electricidad con carbón o combustible nuclear requiere alrededor de 56 litros de agua. Eso significa que la forma más efectiva de que algunos centros de datos reduzcan el uso de agua es reducir el consumo de energía", aseguraban un estudio de Data Center Frontier, que estimaba que sólo en EEUU los centros de datos consumen al año casi 700.000.000.000 de litros de agua, principalmente para refrigerar los equipos.

Otra investigación de Nature de 2021 explica que un centro de datos de tamaño medio consume tanta agua como tres hospitales de tamaño medio, o más que dos campos de golf de 18 hoyos. Y en algunos casos, el 57% proviene de agua potable. Y las IAs, como recuerdan desde Data Center Frontier, precisan de enormes centros de datos, porque "hacen un enorme uso de unidades de procesamiento de gráficos, que consumen mucha energía, y los algoritmos de entrenamiento de IA pueden requerir días de procesamiento pesado".

El 87 % de los directivos con responsabilidad en sostenibilidad o roles relacionados con inteligencia artificial cree que la IA es un activo valioso en la lucha contra el cambio climático. Pero muchos expertos coinciden en que el hermetismo de las empresas desarrolladoras hace necesario desarrollar normativas que nos ayuden a conocer realmente el potencial de estas tecnologías y su funcionamiento. Y cabe recordar que Pedro Sánchez aseguró el pasado abril en el Congreso que España sería el primer país en liderar un proyecto europeo sobre IA, en un momento en el que nuestro país está a las puertas de presidir el Consejo de la Unión Europea.