Cuando examinamos los avances en inteligencia artificial (IA) pensamos en los beneficios que ofrecen, y en los desafíos éticos relacionados al uso y evolución de esas tecnologías. Pero jamás en que provocan un daño considerable al medio ambiente.

Investigadores de la Universidad de Massachusetts, de Estados Unidos, alertan que los procesos involucrados en esas investigaciones contaminan hasta cinco veces más que un automóvil en toda su vida útil.

En vista de ello, comparan la industria de la IA con la del petróleo. En ambos casos, los resultados (los datos y el hidrocarburo, respectivamente) son muy lucrativos. Pero la relación va un tanto más allá: igual que los combustibles, el aprendizaje profundo tiene un gran impacto medioambiental.

Este tipo de análisis debe hacerse para aumentar la conciencia sobre los recursos que se están gastando", dice un informático dedicado a la inteligencia artificial.

En concreto, dicen que la capacitación de un modelo de IA puede emitir más de 620.000 libras de dióxido de carbono. Esa cifra multiplica por cinco las emisiones que un produce un automóvil desde que es fabricado hasta que es convertido en chatarra.

Para la investigación estudiaron el proceso de capacitación de un modelo para el procesamiento del lenguaje natural, un campo de la IA centrado en enseñar a las máquinas el lenguaje humano. En ese terreno, vimos sistemas que son capaces de escribir textos por su cuenta, desde noticias hasta piezas literarias.

Basado en un desarrollo de OpenAI, el sistema disponible online crea textos elaborados apoyándose en una primera frase. Interacción creativa entre máquinas y humanos.

En concreto, examinaron el consumo de energía requerido en cuatro modelos reconocidos en este ámbito. Carlos Gómez-Rodríguez, un experto en inteligencia artificial que no participó de la investigación reseñada, dijo en diálogo con Technology Review: “Aunque probablemente muchos de nosotros pensamos en este en un nivel abstracto y vago, las cifras muestras realmente la magnitud del problema”.

El informático español agregó: “Ni yo ni otros investigadores con los que trabajamos, pensamos que el impacto ambientes (de la IA) era tan importante”.

Gómez-Rodríguez señala que gran parte de las investigaciones recientes en IA descuidan la eficiencia, porque se encontró que las redes neuronales muy grandes son útiles para una variedad de tareas, y las empresas e instituciones que tienen acceso a esos recursos obteniene una ventaja competitiva. “Este tipo de análisis debe hacerse para aumentar la conciencia sobre los recursos que se están gastando”, concluye.

Siva Reddy, de la Universidad de Stanford, dijo que “probablemente no se comprendía la magnitud (de la contaminación) hasta que aparecieron estas comparaciones”. También en declaraciones a Technology Review, la especialista concluyó que “el cerebro humano puede hacer cosas increíbles con poco consumo de energía” y que, en tanto, el desafío también es imitar esa capacidad.