La industria de la inteligencia artificial (IA) enfrenta un desafío crítico en relación con su consumo energético y el uso del agua, lo que conlleva impactos ambientales significativos y en gran medida subestimados. Durante la reunión anual del Foro Económico Mundial en Davos, Suiza, Sam Altman, CEO de OpenAI, advirtió que las futuras generaciones de sistemas de IA requerirán una cantidad considerablemente mayor de energía de la que se había anticipado, lo que podría superar la capacidad de los sistemas energéticos existentes.
Esta preocupación no es nueva; varios investigadores han señalado estos problemas ambientales desde al menos 2018. Altman sugiere la fusión nuclear como una posible solución, invirtiendo en Helion Energy, aunque muchos expertos dudan de que esta tecnología pueda contribuir significativamente a la meta de descarbonización necesaria para enfrentar la crisis climática. Se estima que ChatGPT puede consumir la energía equivalente a 33,000 hogares estadounidenses, y una búsqueda impulsada por IA generativa puede utilizar de cuatro a cinco veces más energía que una búsqueda web convencional.
El consumo de agua también es un tema crítico. Por ejemplo, los centros de datos que sirven al modelo más avanzado de OpenAI, GPT-4, utilizaron cerca del 6% del agua del distrito en un solo mes en West Des Moines, Iowa. Además, mientras Google y Microsoft desarrollaban sus modelos de lenguaje, el consumo de agua se incrementó significativamente.
A pesar de la gravedad del problema, las medidas actuales se centran principalmente en acciones voluntarias y promesas de las compañías, que rara vez resultan en un cambio significativo y sostenido. La introducción del Artificial Intelligence Environmental Impacts Act of 2024 por el senador Ed Markey en Estados Unidos representa un paso hacia la regulación, proponiendo estándares para evaluar el impacto ambiental de la IA y un marco de informes voluntarios para desarrolladores y operadores.
Sin embargo, la solución requiere un enfoque multifacético que incluya prácticas sostenibles en la industria, medición y reporte público del consumo de energía y agua, desarrollo de hardware y algoritmos energéticamente eficientes, y el uso exclusivo de energías renovables. Además, se sugiere que los investigadores optimicen las arquitecturas de redes neuronales para la sostenibilidad y colaboren con científicos sociales y ambientales, mientras que los legisladores deberían establecer incentivos y mandatos claros para promover prácticas más ecológicas.
A nivel global, el consumo eléctrico para los sistemas de IA podría necesitar añadir una generación de energía equivalente a la de un país pequeño, según expertos citados tanto por The Wall Street Journal como por Scientific American. Es fundamental un cambio en la manera en que se diseñan y utilizan los centros de datos, así como una mayor transparencia y responsabilidad por parte de las compañías respecto a sus impactos ambientales. Legislaciones como el Artificial Intelligence Environmental Impacts Act son solo el comienzo en un camino hacia prácticas más responsables y sostenibles en la industria de la tecnología.
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