ChatGPT, dime, ?cu¨¢nto contaminas?

Para entrenar un modelo de lenguaje como ChatGPT se requieren miles de GPU [unidades de procesamiento de gr¨¢ficos] y una gran cantidad de datos, lo que a su vez aumenta su impacto ambiental. Estas emisiones pueden tener consecuencias significativas para el cambio clim¨¢tico y la calidad del aire¡±. As¨ª de sincero se muestra el chatbot de inteligencia artificial cuando se le pregunta sobre su propia contaminaci¨®n.

Y es que no solo preocupa hasta d¨®nde puede llegar ChatGPT en su carrera fren¨¦tica por mejorar a los humanos y sus repercusiones ¨¦ticas, tambi¨¦n inquietan las emisiones que lleva aparejadas su desarrollo, y mucho.

Ya en 2017 Greenpeace calculaba el consumo de energ¨ªa de las tecnolog¨ªas de la informaci¨®n en el 7% de los recursos globales, un porcentaje que estimaban ir¨ªa a m¨¢s. Solo un a?o despu¨¦s, en 2018, un estudio de la propia OpenAI, madre de las diferentes versiones de ChatGPT, apuntaba que la cantidad de potencia inform¨¢tica necesaria para ejecutar grandes modelos de inteligencia artificial (IA) se duplicar¨ªa cada tres meses y medio.

De momento, OpenAI no ha indicado cu¨¢l es el coste computacional y energ¨¦tico de sus desarrollos, pero estudios recientes de investigadores de Google estiman que el entrenamiento de GPT-3, el anterior modelo del chatbot, consumi¨® 1.287 megavatios hora (MWh) y gener¨® un volumen de emisiones superior a 550 toneladas de carbono, a las que hay que sumar las correspondientes a cada conversaci¨®n, cifradas en millones.

Otros estudios, como el realizado por investigadores de las universidades estadounidenses de Riverside (California) y Arlington (Texas), concluyen que estos modelos conversacionales no solo necesitan una gran cantidad de electricidad, sino tambi¨¦n de agua para refrigerar los centros de datos. El desarrollo de GPT-3 consumi¨® alrededor de unos 700.000 litros, el equivalente, seg¨²n los autores, a la necesaria para producir 370 coches BMW o 320 veh¨ªculos el¨¦ctricos Tesla. Tambi¨¦n han estimado lo que se bebe una conversaci¨®n normal de entre 30 y 50 preguntas: una botella de medio litro.

¡°Tradicionalmente, los centros de datos se han fijado en tener la m¨¢xima eficiencia energ¨¦tica, pero ¨²ltimamente tambi¨¦n se est¨¢ introduciendo el concepto de eficacia del uso de la escasez de agua (WSUE, en sus siglas en ingl¨¦s)¡±, que considera esa carest¨ªa en la ubicaci¨®n del centro de datos y el origen local de la producci¨®n de energ¨ªa, detalla Jordi Rubi¨®, consultor t¨¦cnico en ciberseguridad en el departamento Fsafe de Fibratel, una compa?¨ªa especializada en transformaci¨®n digital.

Este experto a?ade, asimismo, la contaminaci¨®n derivada de la fabricaci¨®n de hardware especializado para inteligencia artificial, que ¡°puede generar tambi¨¦n una gran huella de carbono debido a la extracci¨®n de materiales, el consumo de energ¨ªa y la problem¨¢tica ambiental en el momento de la eliminaci¨®n de desechos electr¨®nicos¡±.

El consumo de la nube

Como se ve, una parte importante de este consumo proviene de los centros de datos encargados de guardar la informaci¨®n en la nube. Es uno de los sectores que m¨¢s gasta, responsable del 1% de las emisiones de gases de efecto invernadero, seg¨²n la Agencia Internacional de la Energ¨ªa. Y este uso masivo de recursos podr¨ªa aumentar dicha cuota.

Si hablamos de la tecnolog¨ªa, en general, entre el 2% y el 4% de las emisiones mundiales tiene su origen en ella. ¡°La industria es conocedora de estos retos, pero ignoran, en gran medida, el impacto medioambiental de las tecnolog¨ªas de la informaci¨®n. De hecho, solo el 43% de las empresas espa?olas muestra un nivel de concienciaci¨®n sobre el impacto de sostenibilidad de las TI, y el 57% de los encuestados en nuestro estudio afirma desconocer la huella de carbono de las TI de su propia organizaci¨®n¡±, apunta Ram¨®n P¨¦rez Blanco, vicepresidente de porfolio y ventas de Capgemini en Espa?a, tomando como referencia el informe TI sostenible: por qu¨¦ es hora de una revoluci¨®n verde para la TI de su organizaci¨®n.

Para P¨¦rez Blanco, en el caso de ChatGPT, ¡°la disyuntiva es similar a cualquier tecnolog¨ªa avanzada que requiera capacidad de computaci¨®n: las soluciones tecnol¨®gicas tienen un enorme potencial y pueden ayudar a resolver los problemas medioambientales, pero tambi¨¦n conllevan su propia huella de carbono¡±.

Fran Ruiz, responsable de innovaci¨®n en la consultora Stratesys, cree que existe concienciaci¨®n por parte de la mayor¨ªa de los implicados, ¡°pero la aceleraci¨®n que estamos viviendo nos posiciona ante una carrera sin precedentes por liderar la creaci¨®n de agentes aut¨®nomos y, eventualmente, la inteligencia artificial general (AGI). En ese proceso acelerado, el impacto medioambiental no est¨¢ siendo lo m¨¢s prioritario¡±, lamenta.

Tambi¨¦n Elena Jin, profesora del programa de blockchain e innovaci¨®n digital del IEB, considera que, en medio de toda la novedad con ChatGPT, ¡°quiz¨¢s estemos pasando por alto el coste energ¨¦tico detr¨¢s de estas tecnolog¨ªas, pero creo que seremos capaces de solucionarlo con el tiempo, y si hay inter¨¦s en ello¡±. No obstante, recalca que existen ¡°otras muchas actividades tecnol¨®gicas e industriales que consumen infinitamente m¨¢s¡±.