Hay grandes esperanzas de que la inteligencia artificial (IA) ayude a abordar algunas de las mayores emergencias con relación al medio ambiente. Entre otras cosas, la tecnología ya se utiliza para cartografiar el destructivo dragado de arena y trazar gráficos de las emisiones de metano, un potente gas de efecto invernadero.
Sin embargo, la explosión de la IA y su infraestructura asociada tiene un lado negativo a nivel ambiental, según un creciente número de investigaciones.
En septiembre, el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (Pnuma, por sus siglas en inglés) publicó una nota informativa que explora la huella ambiental de la IA y considera cómo se puede implementar la tecnología de manera sostenible, la cual se publicó después de un informe dado a conocer por dicho organismo, llamado Navigating New Horizons (Navegando nuevos horizontes), que también examina las promesas y los peligros de la IA.
A continuación, se presentan los hallazgos de ambas publicaciones:
La contaminación de los centros de datos, IA y su relación medio ambiente
La mayoría de las implementaciones de IA a gran escala se encuentran en centros de datos, incluidos los operados por proveedores de servicios en la nube. Estos data centers pueden tener un alto costo para el planeta.
Los componentes electrónicos que albergan dependen de una cantidad asombrosa de materia prima: para fabricar una computadora de 2 kg se necesitan 800 kg de materias primas. Además, los microchips que alimentan la IA necesitan tierras raras, que a menudo se extraen de formas que destruyen el medio ambiente, señaló Navigating New Horizons.
El segundo problema es que los centros de datos producen residuos electrónicos, que a menudo contienen sustancias peligrosas, como mercurio y plomo.
En tercer lugar, los centros de datos utilizan agua durante su construcción y, una vez en funcionamiento, para enfriar los componentes eléctricos. Según una estimación, dentro de poco tiempo, la infraestructura relacionada con la IA podría consumir seis veces más agua que Dinamarca, un país de seis millones de habitantes.
Esto supone un problema cuando una cuarta parte de la humanidad ya carece de acceso a agua potable y saneamiento.
Por último, para alimentar sus complejos sistemas electrónicos, los centros de datos que albergan tecnología de IA necesitan mucha energía. La mayoría de los lugares todavía procede de la quema de combustibles fósiles, que producen gases de efecto invernadero que calientan el planeta.
Eso no es todo. Una solicitud realizada a través de ChatGPT, un asistente virtual basado en IA, consume diez veces más electricidad que una búsqueda de Google, según la Agencia Internacional de la Energía. Si bien los datos globales son escasos, la instancia estima que, en el centro tecnológico de Irlanda. El auge de la IA podría hacer que los centros de datos representan casi el 35 % del uso de energía del país en 2026.
El número de data centers ha aumentado de 500 mil en 2012 a 8 millones, impulsado en parte por la explosión de la IA. Los expertos esperan que las demandas de esta tecnología en el planeta sigan creciendo.
¿Cómo puede el mundo controlar las consecuencias ambientales de la IA?
El Pnuma da cinco recomendaciones, que pueden ser impulsadas desde diferentes instancias:
- Los países pueden establecer procedimientos estandarizados para medir el impacto ambiental de la IA. En este momento, hay una escasez de información confiable sobre el tema
- Los gobiernos pueden desarrollar regulaciones que obliguen a las empresas a revelar las consecuencias ambientales directas de los productos y servicios basados en IA
- Las empresas tecnológicas pueden hacer que los algoritmos de IA sean más eficientes, reduciendo su demanda de energía, al tiempo que reciclan el agua y reutilizan los componentes cuando sea posible
- Los países pueden alentar a las empresas a ecologizar sus centros de datos, incluso mediante el uso de energía renovable y la compensación de sus emisiones de carbono
- Los países pueden incorporar sus políticas relacionadas con la IA en sus regulaciones ambientales más amplias
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