Aunque –por ahora- las mayores preocupaciones sobre la Inteligencia Artificial (IA) son de qué forma competirán con el conocimiento humano o, un poco más allá, si esto es el inicio de la “rebelión de las máquinas”, la verdad es que hay una arista hiper contaminante que se pretende dejar de lado: el “entrenamiento” de un solo programas de IA genera 550 toneladas de carbono.
Aunque OpenAI –o el resto de programas de IA– no ha indicado cuál es el costo computacional o energético de estos productos, hay estudios publicados por investigadores de Google que estiman que el entrenamiento de GPT-3 —en el que ChatGPT está parcialmente basado— consumió 1.287 MWh y generó emisiones de más de 550 toneladas de carbono.
Otros estudios independientes, como el de la Universidad de Massachusetts Amherst, en EEUU; revelan que un solo entrenamiento genera tantas emisiones como cinco coches durante todo su ciclo de vida.
El reconocido medio The Economist ya lo avisaba hace un par de años: “el costo de entrenar a las máquinas se está convirtiendo en un problema».
Hoy día, los analistas explican que en un motor como el que integra Bing y que está actualizado prácticamente al día, ese entrenamiento es teóricamente constante, y eso implica un uso energético elevado y, sobre todo, constante.
Según la International Energy Agency, los centros de datos son actualmente responsables del 1% de las emisiones de efecto invernadero, y este uso masivo de recursos, obviamente, podría aumentar esa cuota.
Hay que recordar que, en contrapartida, Microsoft y Google tienen como objetivo tener un balance negativo de emisiones en 2050.
¿Será cuestión de preguntarle a los propios programas de IA cómo aminorar el impacto ambiental?
