Si bien la información errónea y la amenaza de que la IA se haga cargo de los trabajos humanos continúan dominando la conversación sobre los peligros de la inteligencia artificial, un profesor de la Universidad de Boston está haciendo sonar la alarma sobre otro posible inconveniente: el impacto ambiental potencialmente considerable de las herramientas de IA generativa». Como IA investigador, a menudo me preocupo por los costos de energía de construir modelos de inteligencia artificial», escribió Kate Saenko, profesora asociada de ciencias de la computación en la Universidad de Boston, en un artículo en The Conversation. «Cuanto más poderosa es la IA, más energía consume». Si bien el consumo de energía de cadenas de bloques como Bitcoin y Ethereum ha sido estudiado y debatido desde Twitter hasta los pasillos del Congreso, el efecto del rápido desarrollo de la IA en el planeta no ha sido sin embargo, recibió la misma atención. El profesor Saenko pretende cambiar eso, pero reconoció en el artículo que hay datos limitados sobre la huella de carbono de una sola consulta generativa de IA. Sin embargo, dijo que la investigación pone el número cuatro o cinco veces más alto que una simple consulta de motor de búsqueda. Según un informe de 2019, Saenko dijo que un modelo generativo de IA llamado Representaciones de codificador bidireccional de transformadores (o BERT), con 110 millones de parámetros, consumió la energía de un vuelo transcontinental de ida y vuelta para una persona utilizando unidades de procesamiento de gráficos (o GPU) para entrenar el modelo. En los modelos de IA, los parámetros son variables aprendidas de los datos que guían las predicciones del modelo. Más parámetros en la combinación a menudo significan una mayor complejidad del modelo, lo que requiere más datos y potencia informática como resultado. Los parámetros se ajustan durante el entrenamiento para minimizar los errores. Saenko señaló en comparación que el modelo GPT-3 de OpenAI, con 175 mil millones de parámetros, consumió una cantidad de energía equivalente a la de 123 vehículos de pasajeros a gasolina conducidos durante un año, o alrededor de 1287 megavatios hora de electricidad. También generó 552 toneladas de dióxido de carbono. Agregó que el número proviene simplemente de preparar el modelo para su lanzamiento antes de que los consumidores comenzaran a usarlo. «Si los chatbots se vuelven tan populares como los motores de búsqueda, los costos de energía para implementar las IA realmente podrían aumentar», dijo Saenko, citando la adición de Microsoft. de ChatGPT a su navegador web Bing a principios de este mes. Lo que no ayuda es el hecho de que cada vez más chatbots de IA, como Perplexity AI y el muy popular ChatGPT de OpenAI, están lanzando aplicaciones móviles. Eso los hace aún más fáciles de usar y los expone a una audiencia mucho más amplia. Saenko destacó un estudio de Google que descubrió que el uso de una arquitectura y un procesador modelo más eficientes y un centro de datos más ecológico puede reducir considerablemente la huella de carbono. El modelo de IA no va a arruinar el medio ambiente», escribió Saenko, «si mil empresas desarrollan bots de IA ligeramente diferentes para diferentes propósitos, cada uno utilizado por millones de clientes, entonces el uso de energía podría convertirse en un problema». En última instancia, Saenko concluyó que se necesita más investigación para hacer que la IA generativa sea más eficiente, pero ella es optimista. «La buena noticia es que la IA puede funcionar con energía renovable», escribió. del día en que la energía renovable está más disponible, las emisiones se pueden reducir en un factor de 30 a 40 en comparación con el uso de una red dominada por combustibles fósiles».
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