La inteligencia artificial está revolucionando diversas áreas de la industria, la economía, la educación y el espectáculo y, poco a poco, se está convirtiendo en elemento imprescindible de la sociedad. Sin embargo, muy pocas personas se preguntan sobre su impacto en el medio ambiente, lo cual está llevando al planteamiento de desafíos, en términos de consumo de energía, emisiones de carbono y uso de agua.
El artículo “Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP”, publicado en 2019 por la Universidad de Massachusetts advierte que en el entrenamiento de grandes modelos de inteligencia artificial (IA), durante el proceso se pueden emitir más de 626.000 libras de dióxido de carbono, que equivale a casi cinco veces las emisiones de un automóvil de por vida, además de su manufactura.
Alejandro Rodríguez, docente de la carrera de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Franz Tamayo, Unifranz, asegura que, evidentemente, la IA tiene innumerables efectos positivos y negativos no sólo en la cotidianeidad de las personas sino, principalmente, en el medio ambiente.
“Debemos entender la IA como una herramienta. Nosotros debemos ser los que evaluemos su impacto o resultados. No debemos tomarlos como verdades absolutas. Siempre habrá riesgos (…)”, sostiene el académico.
Efectos positivos
El experto señala que son innumerables los beneficios que la IA puede sumar en términos de protección del medio ambiente y la conservación de los recursos naturales y la biodiversidad.
Por ejemplo, el uso de machine learning puede ayudar a optimizar la generación y demanda de energía en tiempo real, a través de sensores y medidores inteligentes que pueden recopilar datos y monitorear, analizar y optimizar el uso eficiente en edificios, a fin de luchar contra el cambio climático.
También, detecta cambios en el uso de la tierra, la vegetación, la cobertura forestal o el uso del agua, como vital líquido elemento para la humanidad, así como las consecuencias de los desastres naturales, a fin de tomar decisiones políticas informadas, sobre todo ante posibles inundaciones o sequías.
Ayuda, también, a adaptar la eficiencia de los purificadores de aire que, gracias a la IA, pueden registrar la calidad del aire y datos ambientales en tiempo real. El pronóstico del tiempo y la resiliencia ante desastres a través de drones o sensores avanzados son monitoreados a fin de prevenir efectos adversos de los temblores, las inundaciones, las tormentas, los cambios en el nivel del mar y otros posibles desastres naturales.
Por último, la IA ayuda a las principales industrias a impulsar la creación de materiales bajos en carbono para sus productos.
Impacto negativo
En cuanto al impacto negativo, Rodríguez menciona tres como los más preocupantes: el consumo de energía, la producción de hardware y la eliminación de los residuos electrónicos:
Consumo de energía. El entrenamiento de modelos de IA, especialmente en el ámbito del aprendizaje profundo, puede ser intensivo en términos de energía debido a que “grandes centros de datos que albergan sistemas de IA a menudo consumen grandes cantidades de electricidad”, según Rodríguez.
Por ejemplo, los chips informáticos especializados aumentan el consumo de recursos, incluida la electricidad de fuentes no renovables. Sin ir muy lejos, el modelo GPT-3 de Microsoft emitió 502 toneladas de CO2 durante su entrenamiento, equivalente a las emisiones anuales de 304 hogares. También se producen emisiones de carbono durante el uso de la IA al responder consultas.
El uso de agua es otra preocupación, ya que los sistemas de IA generan calor y requieren mecanismos de enfriamiento que consumen grandes cantidades de agua dulce.
Producción de hardware. La fabricación de hardware especializado para tareas de IA, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y las unidades de procesamiento tensorial (TPU), puede requerir recursos significativos y contribuir a la generación de residuos electrónicos.
Eliminación de residuos electrónicos. Rodríguez señala que, a medida que la IA impulsa la obsolescencia de ciertos dispositivos y tecnologías, existe la preocupación sobre cómo gestionar adecuadamente los residuos electrónicos generados por la rápida evolución tecnológica.
Según el Programa para el Medio Ambiente de las Naciones Unidas, anualmente, se generan en todo el mundo cerca de 50 millones de toneladas de desechos electrónicos que en su interior albergan una serie de materiales altamente contaminantes y peligrosos, como metales pesados (mercurio, plomo, cadmio, plomo, cromo, arsénico o antimonio), que son susceptibles de causar daños a la salud y al medio ambiente.
Sólo como ejemplo, un tubo de luz fluorescente puede contaminar 16.000 litros de agua; una batería de níquel-cadmio de las empleadas en telefonía móvil, 50.000 litros de agua; mientras que un televisor puede contaminar hasta 80.000 litros de agua.
Para Rodríguez, sin embargo, la mejor manera de luchar contra el impacto ambiental de la IA es promoviendo la eficiencia energética.
“La IA puede contribuir a la eficiencia energética en diversos sectores. Por ejemplo, en la gestión de edificios inteligentes, la IA puede optimizar el uso de energía al ajustar la iluminación y la climatización según la ocupación y las condiciones climáticas”, puntualiza.
Inteligencia artificial
La IA se puede entender como la capacidad de las máquinas de realizar o procesar tareas que normalmente requieren de inteligencia humana. Funciona siguiendo los siguientes pasos: recopilación de datos, procesamiento de datos, algoritmos y modelos de aprendizaje automático, entrenamiento, inferencia y, finalmente, retroalimentación continua.
Según el académico, la revolución tecnológica ya es parte de nuestro presente y la IA está revolucionando el mundo. Por ejemplo, el Chat GPT ya es muy utilizado por docentes y alumnos en universidades, “debemos tener claro que la IA se equivoca y nosotros debemos evaluar con cuidado los resultados”.
Asimismo, la IA se está utilizando en la automatización de tareas en muchos sectores, industriales y de servicios, optimizando tiempos, aunque su impacto ético es ampliamente discutido.