El quinto informe de la Real Academia de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales (RAC) sobre el estado de la ciencia en España volvió a insistir en lo mismo. Las previsiones sobre el consumo de energía eléctrica de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) son "alarmantes". Los motivos, según explicaron, son muchos: desde la continua mejora de las características técnicas de los móviles al rápido incremento en el despliegue de aplicaciones de inteligencia artificial. Y la conclusión es que la demanda energética no deja de aumentar.
Pero, "sin duda alguna", la academia apuntaba que lo que ha disparado el consumo es el crecimiento de los sistemas de procesamiento de lenguaje natural, tales como traductores de lenguaje hablado y escrito, los generadores de informes o los chats conversacionales. El mejor ejemplo es ChatGPT, la herramienta estrella de la IA generativa. Según el informe, se necesitó entre dos y doce millones de dólares para entrenarla una sola vez. Una cifra a la que hay que sumar el coste que supone atender las miles de peticiones diarias que le hacen sus usuarios.
Para reducir esto, la academia cree que debemos abordar diversas líneas de investigación. Y aseguran que algunas de ellas son especialmente relevantes porque pueden tener una "aplicación e impacto" muy notable en el consumo de energía eléctrica que se hace en España. "Ante esta situación, es imperioso fomentar tanto investigaciones como buenas prácticas de programación que conduzcan al desarrollo de algoritmos más eficientes, que recientemente han recibido el apelativo de algoritmos verdes", se recoge en el informe.
¿Pros de estos algoritmos? Muchos. Por un lado reducirán el tiempo de cálculo, el consumo de recursos del sistema (por ejemplo, memoria) y, sobre todo, el consumo de energía eléctrica requerida para su ejecución. Por otro, como explica Verónica Bolón, investigadora de la Universidade da Coruña podremos aplicarlos para resolver problemas derivados del cambio climático. Por ejemplo, implementándolos para la gestión, predicción y optimización del consumo energético de edificios o ciudades.
¿Contras? Que a día de hoy son algo más teórico que real. "Es una línea de investigación relativamente reciente, por lo que se necesita tiempo para implementar los avances en el mundo real. Pero ahora mismo estamos inmersos en una guerra tecnológica de grandes compañías, que luchan por sacar el mejor modelo de IA generativa y no están interesadas en reducir su consumo, sino en mejorar sus resultados. En mi opinión, necesitaríamos algún tipo de regulación, y que la sociedad fuese más consciente de lo que contaminan", sostiene Bolón.
En cualquier caso, la RAC considera que los algoritmos verdes "son una gran oportunidad para España", que "no sólo tiene buenos investigadores en los campos de las matemáticas y la informática, sino que además cuenta con numerosas empresas que incorporan el desarrollo de aplicaciones software o de aplicaciones de inteligencia artificial como parte de sus líneas de negocio".
La apuesta de España
No obstante, hay quien no es tan optimista. "En general no creo que los algoritmos verdes sean el futuro, aunque en algunos casos concretos sí pueden serlo. Por ejemplo, el paso de la prueba de trabajo a la prueba de participación en algunas tecnologías blockchain ha tenido un gran impacto positivo en el consumo de energía. Sin embargo, hasta que se llega a una escala enorme en la que las mejoras tienen un mayor impacto (por ejemplo, con Ethereum), la mayor parte del esfuerzo debe centrarse en la infraestructura en lugar de en el código y los algoritmos", resume David Mytton, investigador de informática sostenible en la Universidad de Oxford (Reino Unido).
Aún así nuestro país apostó fuerte por ellos en 2022, con la aprobación del Plan Nacional de Algoritmos Verdes. "El Gobierno y la Secretaría de Estado de Inteligencia Artificial están moviendo bastantes convocatorias. Con mejor o peor fortuna, porque las cosas van lentas, se tarda y es complicado. Pero creo que vamos un poquito por delante del resto. En general, a nivel mundial, casi toda la investigación de algoritmos verdes está en Europa, y en España estamos haciendo un buen trabajo", asegura Coral Calero, catedrática de lenguajes y sistemas informáticos en la Universidad de Castilla - La Mancha.
Dentro de ese plan se contempla la creación de un 'Sello de Calidad Green Tech' que sirva para reconocer aquellos modelos de IA que cumplan con criterios de sostenibilidad. Algo que Calero aplaude: "A las empresas les están empezando a dar toques sobre lo que pueden consumir. Es un esfuerzo a nivel nacional y europeo, y tiene que dar frutos a medio plazo, porque a día de hoy no es algo regulado. Pero se ha demostrado que a nivel político se han puesto las pilas, y eso es un gran paso. Sobre todo porque este sello es un objetivo muy ambicioso, porque intentar analizar el software es casi imposible. Por eso creo que es algo muy valiente".
El papel de la IA en el gasto energético
Todavía está por ver si la tecnología a nivel mundial nos ayuda a reducir el impacto del cambio climático y a crear un mundo más sostenible. Pero por el momento está contribuyendo a todo lo contrario. La propia Calero relata que la previsión para el año 2030 es que las TIC requieran el 20% del consumo global de energía.
Y en esas llega la IA. "El consumo de energía nunca ha sido una prioridad para los desarrolladores y no creo que lo sea nunca. Tampoco creo que deba serlo: cambiar el comportamiento humano es demasiado difícil. Hay que centrarse en los sistemas en los que se ejecuta el código para que las mejoras puedan conseguirse a través del cambio del sistema. Por ejemplo, cambiar la generación de energía a partir de combustibles fósiles por energía limpia significa que todos los consumidores de esa energía se benefician de las ventajas de la energía limpia sin ningún esfuerzo", sostiene Mytton.
Pero lo cierto es que la demanda se ha disparado con esta tecnología porque es muy particular. "Con la IA se intenta siempre que el porcentaje de acierto en sus respuestas sea muy alto, del 98%, 99% o 99,5%. Pero aquí cada décima que ganas hace que el consumo energético sea muy diferente. Nosotros tenemos estudios que demuestran que un aumento del 0,02% de precisión requiere el doble de consumo. ¿Tiene sentido buscar siempre la máxima precisión? Yo creo que en algunos casos no es tan importante. Por eso cuando no sea necesario deberíamos ahorrárnoslo, porque a la larga se notará mucho", afirma Calero.
Aún así, hoy en día existe mucha opacidad sobre la huella medioambiental de las IA. Mytton explica que toda la atención se centra en la energía y las emisiones de carbono, pero se presta muy poco tiempo y atención a otros impactos como los materiales y la fabricación. Para el investigador la explicación es que "el objetivo del carbono es fácil de entender -neto cero-, mientras que en el caso del agua hay que tener más en cuenta el contexto local, por ejemplo, ¿hay estrés hídrico en la zona?".
Aún así, el experto considera que, en muchos casos, este problema se sobredimensiona: "No cabe duda de que deberíamos centrarnos en conocer el consumo de energía y el impacto medioambiental en general de nuestros sistemas informáticos: es una preocupación real y existen medidas reales para mejorarla. Sin embargo, la cobertura general es simplista, a menudo extrapolando cifras del pasado sin tener en cuenta cómo cambia y mejora la tecnología con el tiempo. Esto da lugar a predicciones exageradas que nunca han sido exactas y sólo sirven para desviar la atención de cuestiones legítimas".
En cualquier caso, y más allá de los múltiples puntos de vista, son muchos los expertos que señalan la necesidad de concienciar a la gente en el ahorro de energía, sobre todo a la hora de almacenar datos inservibles. "Las empresas son responsables de ser respetuosos con el medio ambiente. Pero los usuarios también deben contribuir. La gente tiene que ser consciente de su basura digital y ser responsable de borrarla. Es algo costoso, pero siempre hay ratos muertos para borrar fotos o vaciar la bandeja del correo. Es cuestión de cultura", zanja Calero.
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