MIT News. «Explained: Generative AI’s Environmental Impact.» MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL). Última modificación en 2024. https://www.csail.mit.edu/news/explained-generative-ais-environmental-impact.
MIT News examina las implicaciones ambientales y de sostenibilidad de las tecnologías de IA generativa en una serie de dos partes. En este artículo, se analiza por qué esta tecnología consume tantos recursos. La segunda parte abordará las estrategias para reducir la huella de carbono de la IA generativa.
MIT News ha investigado el impacto ambiental de las tecnologías de inteligencia artificial generativa, que incluyen modelos como GPT-4 de OpenAI, destacando que estas tecnologías, a pesar de sus numerosos beneficios, son intensivas en recursos y tienen consecuencias ambientales significativas.
La IA generativa, como GPT-4 de OpenAI, requiere una enorme potencia computacional, demandando grandes cantidades de electricidad y aumentando las emisiones de CO₂. Además, el enfriamiento del hardware consume grandes volúmenes de agua, afectando los ecosistemas locales. La fabricación y transporte del hardware también generan impactos ambientales indirectos.
El entrenamiento de modelos de IA generativa, que a menudo tienen miles de millones de parámetros, requiere una enorme potencia computacional. Esto lleva a un consumo masivo de electricidad, aumentando las emisiones de dióxido de carbono y ejerciendo presión sobre las redes eléctricas.
Los centros de datos, esenciales para entrenar y ejecutar modelos de IA, son grandes consumidores de electricidad. El uso de modelos de IA generativa, como ChatGPT, consume más energía que búsquedas web simples, lo que incrementa aún más la demanda de electricidad y agua para enfriamiento.
El enfriamiento del hardware en los centros de datos, esenciales para la IA generativa, utiliza grandes cantidades de agua, lo que puede tensar los suministros municipales y afectar los ecosistemas locales. Se estima que por cada kilovatio-hora de energía consumida por un centro de datos, se necesitan dos litros de agua para el enfriamiento.
El impacto ambiental no se detiene después del entrenamiento de los modelos. Cada vez que se utiliza un modelo de IA generativa, como al hacer una consulta en ChatGPT, se consume energía. Las consultas a ChatGPT requieren aproximadamente cinco veces más electricidad que una búsqueda web estándar.
La fabricación de hardware especializado, como las GPUs, implica procesos complejos y una considerable huella de carbono. El mercado de GPUs para centros de datos ha crecido rápidamente, lo que apunta a un camino insostenible.
Elsa A. Olivetti, profesora en el Departamento de Ciencia de Materiales e Ingeniería del MIT, y Noman Bashir, investigador postdoctoral, subrayan la necesidad de un enfoque integral para entender y mitigar el impacto ambiental de la IA generativa, promoviendo un desarrollo responsable que considere tanto los costos como los beneficios.
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