El impacto ambiental de la inteligencia artificial

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha permeado en múltiples esferas de la vida, desde la escritura automática de un correo electrónico hasta la aceleración de investigaciones médicas de relevancia mundial. Pasaron de ser un sueño lejano a un instrumento al alcance de cualquier persona que posea una conexión a Internet. 

Grandes compañías como Google, OpenAI, Meta o Microsoft luchan por ir al frente de la carrera de IA, buscando ampliar a cada paso sus posibilidades. La velocidad desenfrenada con la que han surgido esos avances tecnológicos no está exenta de preocupaciones. En el imaginario colectivo habitan amenazas como la revolución de las máquinas, en que supuestamente las nuevas tecnologías adquirirán consciencia y superarán las capacidades de nuestra especie, sometiéndonos entonces a sus designios. Sin embargo, hay un riesgo que está mucho más cercano: el impacto ambiental.

RESIDUOS ELECTRÓNICOS

Un estudio publicado en la revista académica Nature Computational Science en octubre de este año concluyó que, al paso que va, la inteligencia artificial podría incrementar sus desechos electrónicos hasta mil veces más en el año 2030. Esto se debe a la gran cantidad de recursos computacionales que requieren los centros de datos donde las IA obtienen y procesan toda la información necesaria para funcionar. La demanda de estos componentes físicos es mucho mayor para las IA que para cualquier otro tipo de tecnología en línea.

Al final del 2023 había alrededor de ocho mil centros de datos en el mundo, la tercera parte de ellos ubicada en Estados Unidos. La extensión promedio de cada una de estas instalaciones es de 9 mil 290 metros cuadrados, aunque los más grandes, como el de Telecom China o China Móvil, rebasan los 650 mil. En esas áreas se apilan cientos de miles de servidores cuya vida útil suele ser de solamente tres años, sin mencionar el resto del equipo electrónico que se encuentra en esos lugares, como las unidades de almacenamiento de datos, routers, redes, etcétera.

El escenario más conservador de la investigación estima un crecimiento del 41 por ciento anual en la fabricación de chips y demás componentes asociados a la IA, el mismo porcentaje que se registró entre 2022 y 2023. Al menos hasta 2030 es prácticamente imposible que esa cifra disminuya, tomando en cuenta el ritmo al que se están anunciando o presentando nuevos modelos de IA o mejores versiones de los ya existentes. En septiembre de este año, por ejemplo, OpenAI (empresa creadora de ChatGPT) anunció sus planes de establecer un nuevo centro de datos con una extensión de dos millones 787 mil metros cuadrados. Según cálculos de Synergy Research Group, las inversiones para construir estos centros crecerán al menos en un cuatro por ciento anual durante lo que queda de esta década, lo que significa mayores emisiones de carbono en su manufactura y más basura electrónica cada vez que el equipo informático alcance el fin de su vida útil.

MEDIDAS DE REDUCCIÓN

La investigación publicada en Nature Computational Science propone tres líneas de acción para atacar este problema. La primera es incrementar, al menos en un año, la vida útil del hardware en los centros de datos. La segunda es la reutilización de componentes. Según las estimaciones del grupo de científicos, esta medida por sí sola reduciría en un 42 por ciento los desechos electrónicos. Sin embargo, existen dudas sobre su viabilidad. En una entrevista para El País, Ana Valdivia, profesora de Inteligencia Artificial, Gobierno y Políticas del Instituto de Internet de la Universidad de Oxford, mencionó que “las GPU no se pueden insertar en una economía circular porque es muy caro reciclar sus componentes”. Las GPU son las unidades de procesamiento de datos utilizadas para el entrenamiento y funcionamiento de las IA. Actualmente todas las que alcanzan la obsolescencia terminan en vertederos o incineradas.

La última acción planteada por los autores es la recuperación de metales valiosos para su reciclaje, como oro, plata, platino, níquel o paladio. El análisis indica que el valor de estos materiales extraídos de los residuos electrónicos alcanzaría entre 14 mil y 28 mil millones de dólares.

Se estima que con esas tres medidas se podría aminorar la generación de residuos electrónicos entre un 16 y un 86 por ciento, dependiendo de la rigurosidad con que se apliquen. Esto, por supuesto, requiere del desarrollo de políticas sólidas por parte de las empresas y del sector público.

CONSUMO ENERGÉTICO

Otro de los impactos medioambientales apremiantes de la inteligencia artificial es la enorme cantidad de electricidad que exige. Los centros de datos no descansan y, de acuerdo a la Agencia Internacional de Energía (AIE), actualmente representan entre el uno y el tres por ciento del consumo eléctrico mundial. A medida que la industria de IA se expande, la cifra podría duplicarse para 2026.

Los centros de datos requieren la energía equivalente a la de una pequeña ciudad. Las redes eléctricas que hoy los alimentan ya resienten esa saturación. De hecho, se ha retrasado la transición global hacia las energías limpias porque no hay suficientes sistemas “verdes” para cubrir las demandas de estas instalaciones. Por ejemplo, en Virginia Occidental, Estados Unidos, siguen operando algunas centrales eléctricas de carbón cuyo cierre ya se tenía previsto para reducir la emisión de gases de efecto invernadero. Su permanencia se debe principalmente a que deben alimentar a los centros de datos de la región.

Sin embargo, no todo son noticias negativas en este aspecto. Los gigantes tecnológicos ya están invirtiendo tanto en disminuir el consumo energético del hardware usado por las IA como en establecer generadores eléctricos limpios. Microsoft, por ejemplo, planea poner en marcha proyectos de fusión nuclear en 2028. En cuanto al ahorro de energía, existen esfuerzos para desarrollar chips más resistentes al calor y métodos de refrigeración más eficientes, pues hasta el 40 por ciento del gasto eléctrico de los centros de datos recae en los sistemas de enfriamiento que mantienen al equipo a temperaturas adecuadas.

Por otra parte, el Foro Económico Mundial destaca que, además de estas medidas, la IA podría eficientar la producción eléctrica al calcular con precisión las necesidades energéticas de una región en distintos momentos del día, impidiendo así cualquier desperdicio. También sería capaz de gestionar los recursos en diversas industrias, desde los campos hasta las zonas urbanas más concurridas. Ya hay modelos de IA que, por ejemplo, miden los rendimientos de los cultivos o participan en el diseño de edificios para optimizar al máximo sus sistemas de calefacción y aire acondicionado.

A medida que el poder de la IA se aprovecha para innovar y optimizar diversos sectores, también debemos permanecer atentos a su impacto ambiental. El consumo de energía asociado con el entrenamiento y la implementación de modelos de IA puede contribuir significativamente a las huellas de carbono, por lo que es esencial que los desarrolladores y los responsables de las políticas prioricen las prácticas sostenibles.

Al promover un enfoque colaborativo que integre consideraciones ecológicas en la investigación y el desarrollo de la IA, se puede garantizar que esta poderosa tecnología sirva no sólo para mejorar la vida humana, sino también para proteger el planeta. Su futuro debe armonizar el progreso con la preservación, reflejando un compromiso tanto con la innovación como con la gestión ambiental para las generaciones venideras.