La IA generativa utilizada por OpenAI, Microsoft y Google utiliza el programa Large Language Models (LLMs), un modelo de lenguaje que emplea un método de aprendizaje auto-supervisado cuyo entrenamiento “requiere de una gran cantidad de poder computacional”.
La inteligencia artificial generativa, definida por el profesor Marcelo Granieri como una rama de la IA enfocada en la generación de contenido original a partir de datos existentes, ha tenido un gran éxito con el chatbot ChatGPT de OpenAI.
Incluso Bill Gates lo considera la segunda "demostración revolucionaria" en términos tecnológicos desde la creación de Windows.
El uso de la IA generativa ha llevado a la creación de otros chatbots conversacionales, como el de Microsoft en su buscador Bing y el de Google llamado Bard, lo que indica que esta tecnología está creciendo a un ritmo muy rápido. Sin embargo, esto podría tener graves consecuencias para el medio ambiente.
Las repercusiones
Los bots conversacionales creados a partir de la IA generativa funcionan con centros de datos, que según Stackscale, son la ubicación física donde se concentran los recursos necesarios de computación de una organización.
Los centros de datos albergan largas filas de avanzados ordenadores, complejos sistemas de cableado y refrigeración, que conforman la expresión física de lo que se conoce como "la nube". Todos los datos necesarios para el funcionamiento de aplicaciones como Google Maps pasan por estos centros. Pero la IA generativa requiere de un esfuerzo computacional superior, es decir, más recursos y gasto energético.
El uso de internet se ha multiplicado por veinte desde 2010 a nivel mundial, lo que ha provocado que actualmente entre un 1% y un 1,5% del consumo global de energía provenga de los centros de datos, según la Agencia Internacional de la Energía.
Además, los centros de datos producen casi un 1% de las emisiones de gases de efecto invernadero a nivel mundial. La IA generativa podría aumentar aún más estas cifras en el futuro, ya que su desarrollo requiere un esfuerzo computacional "por lo menos cuatro o cinco veces" superior por cada búsqueda realizada, según el cofundador del centro de datos de Qscale.
La IA generativa utilizada por OpenAI, Microsoft y Google utiliza el programa Large Language Models (LLMs), un modelo de lenguaje que emplea un método de aprendizaje auto-supervisado cuyo entrenamiento "requiere de una gran cantidad de poder computacional", según Carlos Gómez Rodríguez, profesor de Ciencias de la Computación en la Universidade da Coruña.
Esto se traduce en un mayor gasto energético y en un incremento de la huella de carbono. Según estimaciones científicas, el entrenamiento de Chat GPT-3 con procesadores gráficos NVIDIA usados en un centro de datos cualquiera de Microsoft produciría 85.000 kilos de CO2, equivalente a la cantidad producida por un vehículo que hiciera un viaje de 700.000 km, similar a la distancia de un viaje de ida y vuelta a la luna en coche.
En conclusión, aunque la IA generativa ha demostrado ser una herramienta útil en la generación de contenido original, su uso ha llevado a un aumento del gasto energético y a una mayor huella de carbono, lo que puede tener graves consecuencias para el medio ambiente.
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