Hoy en día cada kilovatio cuenta, el frigorífico es frecuentemente señalado como el mayor villano del consumo energético doméstico. Sin embargo, existe otra fuente silenciosa de gasto energético que no debemos ignorar: la inteligencia artificial. Aunque el monitor de consumo eléctrico en casa no lo indica, el uso de herramientas de IA también tiene una significativa factura energética y un impacto ambiental que rivaliza con la industria aeronáutica.
La IA ha evolucionado enormemente gracias a modelos complejos de aprendizaje profundo, que han elevado la precisión en áreas como la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural más allá del nivel humano. Pero esta precisión viene acompañada de un costo: modelos más grandes y potentes, con un alto consumo de recursos. Este aumento en la complejidad y el costo ha concentrado el desarrollo de la IA en unas pocas corporaciones poderosas, creando una dinámica de monopolio en el sector.
El entrenamiento de un modelo como ChatGPT-3 equivale a un gasto de 1.300 MWh de electricidad, un consumo desmesurado si lo comparamos con el promedio mensual de un hogar en A Coruña, de apenas 0,27 MWh. Además, la huella de carbono resultante es alarmante: unas 550 toneladas de CO2, similar a varios vuelos transatlánticos. Pero el entrenamiento es solo una parte del problema. Las aplicaciones de IA en tiempo real, como sistemas de recomendación y reconocimiento de voz, demandan aún más energía, con cifras que podrían abastecer a decenas de miles de hogares diarios.
El almacenamiento de datos masivos que requieren estos modelos también presenta retos. Los centros de datos, con su alta demanda de electricidad y agua para refrigeración, empujan a gigantes tecnológicos a explorar nuevas fuentes energéticas, incluidas opciones como pequeños reactores nucleares modulares para satisfacer sus necesidades.
Es cierto que muchos aspectos de nuestra vida diaria demandan recursos intensivos, y relativizar la huella de la IA frente a, por ejemplo, la producción de carne, podría ser tentador. Sin embargo, así como el conocimiento sobre el consumo de electrodomésticos ha cambiado nuestros hábitos, la comprensión del impacto ambiental de la IA debería incentivar un uso más racional de esta tecnología.
Propuestas como la IA frugal buscan mitigar este impacto, promoviendo modelos más pequeños y eficientes que mantengan la precisión sin incurrir en altos costos energéticos. La innovación en IA debe alinear sostenibilidad, inclusividad y responsabilidad, abriendo el acceso a más regiones del mundo y garantizando que la tecnología no solo sea verde, sino también justa.
Desde instituciones como la Universidade da Coruña, se aboga por una IA que piense en verde, involucrando a la ciudadanía en la demanda de tecnologías sostenibles. Porque como en la elección de un electrodoméstico eficiente, el progreso tecnológico también debe ser una elección consciente.
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