La inteligencia artificial (IA) lleva poco tiempo entre nosotros, pero ya se considera revolucionaria gracias a su potencial transformador. Sin embargo, su desarrollo, mantenimiento y eliminación generan una gran huella de carbono. Esto preocupa a la gente por el impacto ambiental de la IA. En este blog, profundizaremos en este dilema oculto.
Impacto ambiental real de la inteligencia artificial: negativo vs. positivo
Detrás de cualquier IA, existe un proceso que consume mucha energía y genera una enorme huella de carbono. Actualmente, los centros de datos de IA funcionan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y utilizan energía derivada principalmente de combustibles fósiles . Representan entre el 2.5 % y el 3.7 % de las emisiones globales de gases de efecto invernadero.
Te sorprenderá saber que, según investigadores de OpenAI , la potencia de cálculo necesaria para entrenar los mejores modelos de IA se ha duplicado cada 3.4 meses desde 2012. Un estudio reciente realizado por expertos de la Universidad de Massachusetts, Amherst, también analizó el impacto ambiental del entrenamiento de diversos modelos de IA de gran tamaño. Descubrieron que este proceso podría generar más de 626,000 5 libras de dióxido de carbono . Esto equivale a casi cinco veces las emisiones de un coche estadounidense promedio a lo largo de su vida útil.
La siguiente tabla representa los principales impactos positivos y negativos de la IA:
| Impactos positivos | Impactos negativos |
| Ayuda a combatir la deforestación, los incendios forestales, las enfermedades de la vida silvestre y a monitorear la biodiversidad. | Alto consumo eléctrico durante el entrenamiento. |
| Fomenta iniciativas de Economía Circular. | Aumento potencial en el uso de recursos como agua y materias primas. |
| Optimiza los procesos agrícolas, de transporte y de gestión de residuos. | Contribuye a la generación de residuos electrónicos. |
| Predice patrones de uso de energía y aumenta la eficiencia energética. | Puede exacerbar los problemas ambientales existentes. |
| Mejora el rendimiento en fuentes de energía renovables. | El extenso tiempo de procesamiento para el entrenamiento incrementa las emisiones de la IA. |
| Gestiona el suministro de electricidad y mejora la confiabilidad. | Los sesgos en los datos de entrenamiento pueden llevar a que los algoritmos de IA tomen decisiones sesgadas. |
| Analiza el suelo, predice rendimientos e identifica plagas para una agricultura sustentable. | Mayor demanda de energía a medida que aumenta el uso de IA. |
| Ayuda a responder eficazmente ante desastres. | El entrenamiento intensivo en agua dulce contribuye a la escasez de agua. |
| Facilita la creación de nuevos materiales. | Genera emisiones de CO2 comparables a las de la aviación, afectando a comunidades marginadas. |
| Apoya los esfuerzos de conservación de la biodiversidad. | El consumo de energía provoca contaminación del aire. |
Impacto negativo de la inteligencia artificial en el medio ambiente
Su principal desventaja radica en los centros de datos, ya que consumen mucha energía para mantener los modelos de IA. En comparación con los edificios convencionales, utilizan entre 10 y 50 veces más energía por planta. A medida que los modelos de lenguaje a gran escala (LLM, por sus siglas en inglés), como GPT-4, se vuelven más grandes, el consumo energético de estos centros de datos sigue aumentando . Analicemos algunos de los desafíos ambientales asociados con la IA.
1. Aumento del consumo de energía
El entrenamiento de modelos de IA consume una cantidad enorme de electricidad, que se produce principalmente a partir de combustibles fósiles. Todo esto se traduce en un aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero.
Según la Oficina de Eficiencia Energética y Energías Renovables de EE. UU. , los centros de datos, incluidos los utilizados para IA, representan casi el 2 % del consumo total de electricidad en EE. UU.
2. Aumento del consumo de recursos
El uso de IA en industrias como la manufacturera puede incrementar el consumo de recursos, como el agua y las materias primas. Esto puede perjudicar el medio ambiente.
El entrenamiento de la IA también depende de las GPU (Unidades de Procesamiento Gráfico). Para su producción, se necesitan metales raros y un consumo significativo de agua.
3. Añadiendo residuos electrónicos
Estos residuos contienen sustancias químicas nocivas como plomo, mercurio y cadmio. Además de contaminar el agua y el suelo, pueden causar daños importantes tanto a los seres humanos como al medio ambiente.
Según las previsiones del Foro Económico Mundial , para 2050 produciremos más de 120 millones de toneladas métricas de residuos electrónicos al año. Para evitarlo, necesitamos una mejor gestión y reciclaje de estos residuos.
Referencia cruzada: Gestión actual de residuos electrónicos mediante técnicas de inteligencia artificial
4. Impacto en los ecosistemas naturales
Las IA, como los coches autónomos y los drones de reparto, pueden perjudicar a los animales y a la naturaleza. Esto puede provocar un aumento de los residuos y del consumo, sobre todo en el comercio electrónico, donde los productos se entregan con rapidez y frecuencia.
La IA en la agricultura también podría consumir demasiados fertilizantes y pesticidas, lo que perjudicaría el agua, el suelo y la biodiversidad. El uso de la IA en el ámbito medioambiental también plantea dilemas éticos. Debemos encontrar un equilibrio entre los beneficios de la IA y la protección de la naturaleza para que ambas coexistan.
5. Aumento de las emisiones de carbono
Dado que las operaciones de IA consumen mucha energía, son las principales responsables del aumento de las emisiones de carbono. Se dedican millones de horas de computación al entrenamiento de nuevas generaciones de modelos de IA. Esto incrementa aún más el consumo energético.
A menudo, la producción de esta energía también depende del gas natural, el petróleo, el carbón o la energía hidroeléctrica, que son todas fuentes importantes de emisiones de IA.
6. Promoción del sesgo en la toma de decisiones
El principal problema que tienen quienes se oponen a la IA está relacionado con la probabilidad de que esta tome decisiones sesgadas. Los algoritmos de IA dependen en gran medida de los datos con los que se entrenan. Las decisiones sesgadas pueden generar sesgos en estos datos.
El uso de la IA para controlar el medio ambiente plantea una serie de preocupaciones éticas. Si su algoritmo se entrena con datos que priorizan el crecimiento económico sobre el cuidado del medio ambiente, podría priorizar las ganancias económicas a corto plazo sobre la salud ambiental a largo plazo.
Referencia cruzada: ¿Qué hacemos con los sesgos en la IA?
7. Aumento de la demanda de energía
Las tendencias actuales muestran cómo la IA se ha consolidado gradualmente en nuestras vidas como una herramienta de ayuda. Con el tiempo, su uso aumentará, al igual que su demanda energética. Por lo tanto, esto contribuye significativamente a las emisiones de gases de efecto invernadero.
Por ejemplo, si las tendencias actuales en IA se mantienen, para 2027 NVIDIA podría entregar cerca de 1.5 millones de servidores de IA al año. Estos servidores podrían consumir aproximadamente 85.4 teravatios-hora de electricidad anualmente . Esto incluso superará el consumo energético de muchos países pequeños.
8. Contribución al desperdicio de agua y la contaminación del aire
Quizás desconozcas que el entrenamiento de modelos de IA requiere mucha agua potable. Esto también contribuye al desperdicio de agua. Un estudio reciente sugiere que ChatGPT necesita casi 500 ml de agua por cada 20-50 preguntas y respuestas para refrigerar sus centros de datos. Esta agua puede contaminarse con productos químicos y residuos, por lo que su reutilización podría requerir un tratamiento adicional.
El estudio también reveló que el entrenamiento de GPT-3 podría haber consumido más de 700 000 litros de agua potable . Lamentablemente, el agua se evapora durante su uso y no se puede reutilizar, lo que agrava el problema de la escasez hídrica. La energía que consume la IA también puede contribuir a la contaminación atmosférica, especialmente si utiliza fuentes de energía no renovables.
Además, consulta el artículo sobre cómo reducir la huella de carbono como estudiante de secundaria o universitario.
9. Tiene falta de rendición de cuentas y transparencia
Con frecuencia, el desarrollo y el uso de la IA carecen de transparencia y rendición de cuentas. Muchas empresas priorizan sus ganancias financieras y su competitividad por encima del posible daño ambiental causado por las tecnologías de IA.
Las IA son complejas, y debido a esta complejidad, a los usuarios les resulta difícil determinar su impacto ambiental real. Además, los datos ocultos y los métodos de entrenamiento secretos utilizados en el desarrollo de la IA dificultan la evaluación precisa de su huella de carbono o impacto ambiental. Para garantizar que la IA se alinee con las preocupaciones ambientales, necesitamos desarrollar e implementar procedimientos y leyes transparentes.
10. Puede dañar a las comunidades históricamente marginadas
Esta tecnología se utiliza en diversos sectores y genera emisiones de dióxido de carbono similares a las de la industria aeronáutica. Estas mayores emisiones son particularmente perjudiciales para las comunidades históricamente marginadas que viven en zonas muy contaminadas, ya que son más vulnerables a los riesgos para la salud asociados a la contaminación.
Lea también: Los centros de datos de ChatGPT, que consumen grandes cantidades de agua, están agotando los recursos hídricos.
Impacto positivo de la inteligencia artificial en el medio ambiente
No se limite a exagerar con sus aspectos negativos, ya que también tiene muchos positivos. Tiene la capacidad de analizar grandes cantidades de datos, como los de los satélites meteorológicos. Otros impactos positivos asociados se describen a continuación:
1. Mitigación del cambio climático
La IA tiene un enorme potencial para ayudarnos a preservar la naturaleza y combatirla. Facilita un monitoreo más rápido y exhaustivo del cambio climático. Sus datos pueden ayudarnos a predecir desastres naturales con precisión . Esto no solo facilita una evacuación eficiente, sino que también minimiza los daños. A continuación, se presentan algunas maneras en que ayuda a mitigar el cambio climático:
- Lucha contra la deforestación: Al analizar imágenes satelitales, ayuda a organizaciones como WWF utilizar IA, como Previsión forestal Detectar y prevenir la deforestación ilegal.
- Lucha contra los incendios forestales: El análisis de datos como las grabaciones de cámaras puede ayudar a localizar y predecir la propagación de incendios forestales. Esto permite a los bomberos responder con mayor eficacia.
- Detección de enfermedades en la vida silvestre: Identifica rápidamente signos de enfermedades en la fauna silvestre, lo que resulta muy útil para la detección temprana y la prevención.
- Seguimiento de la biodiversidad: Al combinar la IA con drones e imágenes satelitales, se pueden monitorear eficazmente los cambios en el comportamiento animal. No solo se puede rastrear diferentes poblaciones animales, sino también identificar amenazas a la biodiversidad.
- Prevención de la sobrepesca: Herramientas de IA como el Iniciativa de embarcaciones inteligentes Puede ayudarnos a monitorear las prácticas pesqueras y prevenir actividades pesqueras ilegales.
Referencia cruzada: El monitoreo basado en IA ayuda a detectar enfermedades en las explotaciones agrícolas.
2. Contribuir a la economía circular
Pueden ayudar a contribuir a una economía circular mediante:
- Identificación y recuperación de materiales reciclables: Los robots guiados por IA son más rápidos y eficientes en la clasificación de materiales reciclables. Contribuyen a promover el reciclaje y a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero.
- Reciclaje y reutilización del agua: Puedes usar herramientas de IA para monitorear la calidad del agua. Estas herramientas ayudan a detectar la contaminación de forma temprana y también facilitan los procesos de tratamiento del agua.
3. Optimización de las operaciones
Optimizan las operaciones en una amplia variedad de sectores:
- Agricultura: En este sector, se utilizan herramientas de IA para obtener datos sobre el suelo y el clima. Esto no solo contribuye a mejorar la agricultura de precisión, sino que también aumenta la productividad.
- Transporte: Sus herramientas permiten optimizar rutas y reducir la congestión vehicular. En general, minimizan las emisiones generadas por el transporte.
- Gestión de residuos: La IA puede utilizarse para predecir la demanda y optimizar el inventario. Esto puede optimizar los procesos de gestión de residuos para reducirlos y mejorar la eficiencia.
4. Mejorar la eficiencia energética
Los puntos siguientes muestran cómo la IA puede mejorar esta eficiencia:
- Predicción del consumo de energía: Es capaz de predecir patrones de consumo de energía y puede identificar áreas para la conservación de energía.
- Optimización de los sistemas de refrigeración: Empresas como Google utilizan IA para optimizar los sistemas de refrigeración. Esto no solo reduce el consumo de energía, sino también las emisiones de carbono.
5. Apoyo a las energías renovables
También apoya el auge de las energías renovables, como la solar y la eólica. Lo hace pronosticando su producción energética, mejorando su rendimiento y optimizando su mantenimiento.
Por ejemplo, GE Renewable Energy utiliza inteligencia artificial en sus turbinas eólicas. Estas turbinas cuentan con sensores y algoritmos de IA que pueden predecir cambios en las condiciones del viento y, en consecuencia, ajustar su funcionamiento. Esta capacidad predictiva no solo aumenta la producción de energía, sino que también garantiza la eficiencia de las turbinas.
6. Asistencia a las redes inteligentes
La IA contribuye a que las redes eléctricas sean más inteligentes. Analiza la información de sensores y contadores, lo que permite a las compañías eléctricas gestionar la oferta y la demanda de electricidad. Esto reduce el desperdicio de energía y mejora la fiabilidad del suministro.
Microsoft también está utilizando la IA para mejorar la eficiencia energética en sus centros de datos. Como parte de sus objetivos de sostenibilidad, aspira a lograr una huella de carbono negativa para 2030.
7. Ayudando a la agricultura sostenible
La IA puede ser de gran ayuda en la agricultura sostenible. ¿Cómo? Seguramente te preguntarás. Pues bien, puede analizar datos del suelo y predecir el rendimiento de los cultivos. También puede detectar plagas y enfermedades. Ayuda a los agricultores a maximizar su producción y promueve el uso mínimo de fertilizantes y pesticidas.
FarmWise es un ejemplo del uso de la IA en la agricultura sostenible. Utiliza robots con inteligencia artificial para identificar y eliminar con precisión las malas hierbas de los campos. Esto reduce la necesidad de herbicidas químicos y contribuye a sus métodos de cultivo sostenibles.
8. Asistencia en la respuesta ante desastres
La IA puede acelerar el progreso tecnológico. Esto puede ser un factor decisivo en la respuesta ante desastres. Las herramientas de IA pueden ofrecer predicciones precisas sobre eventos ambientales importantes, como cambios climáticos, erosión y deslizamientos de tierra. Si contamos con información más precisa sobre la ocurrencia de un desastre, estaremos mejor preparados para combatirlo.
9. Creación de nuevos materiales
Esta tecnología también puede ser útil para la creación de materiales ecológicos. Se pueden diseñar para que posean ciertas cualidades, como ligereza o resistencia. Podemos utilizar estos materiales en la construcción o en la industria aeroespacial.
Si podemos fabricar los materiales a partir de fuentes renovables, también reduciremos nuestra dependencia de los combustibles fósiles. Esto también minimizará el daño ambiental asociado a la producción de materiales.
10. Promoción de la biodiversidad
Este es uno de los principales impactos ambientales positivos de la IA. Contribuye a la protección de diversos ecosistemas y especies. Puede analizar grandes cantidades de datos. Utiliza esta capacidad para analizar información sobre la población, el hábitat y las amenazas relacionadas con diferentes ecosistemas y especies.
Ahora, analicemos la relación entre la IA y la sostenibilidad ambiental. Esto nos ayudará a determinar si pueden coexistir.
Ver también: Urtopia presenta la primera bicicleta eléctrica del mundo integrada con ChatGPT.
¿Es posible la sostenibilidad ambiental a través de la IA?
Sí, la IA puede ser muy útil para mejorar la sostenibilidad ambiental. A continuación, se analizan algunas de las formas en que puede hacer posible la sostenibilidad ambiental.
- En la agricultura, se puede utilizar para monitorear las condiciones ambientales y el rendimiento de los cultivos. Incluso puede ayudar a reducir el uso de agua y fertilizantes.
- Puede optimizar el uso del agua y proporcionar gestión eficiente de los recursos hídricos. Intenta reducir los costes de gestión y el impacto ambiental.
- En la fabricación, puede ayudar realizar diseños de sistemas precisosEsto puede ayudar a reducir el desperdicio y el uso de energía en la producción.
- Al reciclar el calor y controlar la ocupación, se puede optimizar el uso de energía en los edificios. Por lo tanto, puede ser... Ideal para la gestión de instalaciones.
- La IA con imágenes satelitales ayuda Detectar cambios en el uso de la tierra y enfermedades de los cultivos desde el principio. Esto contribuye al uso sostenible de la tierra.
- Puede monitorear la contaminación del aire niveles y advertir a los residentes urbanos sobre las fuentes de contaminación.
- Es capaz de gestionar eficientemente el suministro de energía y ha mejorado las previsiones de producción de energía renovable.
- Detecta la contaminación de forma temprana y por lo tanto reduce las emisiones de gases de efecto invernadero de vehículos.
- Eso puede ayudar conservar los recursos naturalesEsto se logra racionalizando los insumos agrícolas, reduciendo el desperdicio en la fabricación y optimizando el uso de energía en los edificios.
Ver también: Las 15+ startups más destacadas que desarrollan IA para la eficiencia energética
Reflexiones sobre la sostenibilidad de la IA generativa por parte de directores ejecutivos de empresas tecnológicas y escuelas de negocios
Este es otro tipo de inteligencia artificial capaz de crear diferentes tipos de contenido, incluyendo imágenes, sonido, texto y datos sintéticos. El reciente entusiasmo que la rodea se debe a sus interfaces fáciles de usar, que permiten a los usuarios crear textos, gráficos y vídeos de alta calidad rápidamente.
Esto es lo que los directores ejecutivos, empresas y escuelas de negocios de tecnología de renombre tienen que decir sobre la IA generativa:
1. Según Paul Daugherty , director de tecnología e innovación de Accenture, su empresa promueve la participación activa en la IA generativa. Afirma que las empresas deberían sumergirse en ella, usarla, experimentar y adquirir experiencia de primera mano . Este enfoque también se aplica internamente en Accenture.
2. Según IBM , la IA generativa puede mejorar la eficiencia de los recursos empresariales. Lo logra analizando datos para la distribución de energía en tiempo real, reduciendo costos y emisiones. Ayuda a los directores ejecutivos a diseñar empresas sostenibles, lo que garantiza que los ideales se traduzcan en estrategias viables y resultados medibles. Esto permitirá a la gerencia satisfacer eficazmente las expectativas de las partes interesadas.
3. Harvard Business Review afirma que la IA generativa puede potenciar la creatividad tanto de empleados como de clientes. Puede ayudar a generar e identificar nuevas ideas y mejorar su calidad. También puede promover el pensamiento divergente, contrarrestar los sesgos de conocimiento, evaluar ideas, refinarlas y fomentar la colaboración.
4. EY señala otro dato interesante. Descubrió que casi el 70 % de los directores ejecutivos reconocen la urgencia de adoptar la IA generativa (GenAI) para mantenerse competitivos. Sin embargo, el 68 % también muestra bastante incertidumbre respecto a esta tecnología. Esta falta de certeza está obstaculizando su capacidad para actuar con rapidez.
5. Según el análisis de Deloitte , una transformación digital efectiva puede aumentar el valor de mercado hasta en 1.25 billones de dólares . La IA de última generación actuará como un importante catalizador para este cambio. Dado que el mercado de la IA de última generación se duplica cada dos años, se prevé que las mejoras de productividad impulsadas por la IA podrían añadir 7 billones de dólares al PIB mundial en la próxima década.
La IA generativa es aún nueva, pero sin duda es elogiada por sus capacidades. Puede potenciar la creatividad, optimizar el uso de recursos e incluso impulsar la transformación digital. Si bien se reconoce el verdadero impacto ambiental de la IA, los directores ejecutivos aún tienen cierta incertidumbre sobre su adopción. Para más contenido informativo, visite nuestro sitio web.
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