Desmontando el mito: “La IA no tiene impacto ambiental” [Mitos de la Inteligencia Artificial 20]

En la población general existe la idea de que los servicios en internet, entre los que se incluyen los basados en inteligencia artificial (IA), no tienen un impacto ambiental. Una idea que surge de una concepción errónea sobre cómo funcionan los software y los servicios digitales en línea en general. Por eso es común encontrarse con el mito de que "la IA no tiene impacto ambiental". Algo que es falso. A diferencia de otras industrias como la manufacturera o la minería, el impacto ambiental de la IA, y el resto de la industria del software en general, no es tan visible o directo. Sin embargo, esta percepción es incorrecta. La realidad es que la IA tiene un impacto ambiental considerable, principalmente debido a su alto consumo de energía. En esta entrada, se verá cómo la IA afecta al medio ambiente y las medidas que se pueden tomar para mitigar su impacto. Consideraciones que se pueden extender a la industria informática en general.

La IA no tiene impacto ambiental, origen del mito.

Este es un mito que se debe a la invisibilidad del impacto ambiental de la industria del software y servicios digitales en general. Los clientes, sea un teléfono móvil, tableta u ordenador, no requieren de un gran consumo de energía. Pero si los centros de datos que no son tan visibles como la industria tradicional.

Invisibilidad del impacto digital en el medio ambiente

A diferencia de las industrias tradicionales, donde los procesos de producción y los desechos son visibles y tangibles, el impacto ambiental del software y los servicios en línea no es tan evidente. Los centros de datos requieren un gran consumo de electricidad, pero no son los que la producen. Por lo que, aunque esta electricidad no sea limpia, como la que se produce a partir de quemar carbón, la contaminación no se produce en el propio centro de datos. Esto permite realizar la suposición de que las aplicaciones digitales, incluida la IA, no tienen un impacto ambiental significativo.

Comparación con las contaminantes industrias tradicionales

Las industrias como la manufactura, la agricultura y la minería tienen impactos ambientales claros y visibles, como la emisión de gases de efecto invernadero, la deforestación y la contaminación del agua. Efectos que se pueden ver cerca de las propias industrias. Por contra, la IA y otros servicios digitales parecen tener un impacto mínimo o casi nulo, el usuario suele limitar el impacto a su dispositivo, lo que contribuye a la idea errónea de que son ambientalmente benignos. El impacto en el medio ambiente debe incluir no solo el propio dispositivo, sino que las comunicaciones y el consumo en los centros de datos.

Impacto ambiental de la IA

El impacto de la IA en el medio ambiente es debido a varios factores: el consumo de energía, los recursos necesarios para construir los dispositivos y las infraestructuras y los desechos electrónicos.

Consumo de energía

El principal motivo por el que la IA tiene un impacto ambiental es su consumo de energía. Tanto el entrenamiento como la realización de inferencias de los modelos de IA, especialmente los modelos más avanzados como GPT o DALL-E, necesitan cantidades considerables de energía. Tareas que se realizan en los grandes centros de datos. Es importante notar, que la electricidad es necesaria no solo para los servidores que ejecutan los modelos, sino que también para refrigerar estos.

Entrenamiento de modelos de IA

El entrenamiento de modelos de IA implica el procesamiento de grandes cantidades de datos a través de algoritmos complejos. Este proceso puede durar días, semanas o incluso meses, dependiendo del tamaño y la complejidad del modelo. Durante este tiempo, los servidores trabajan a máxima capacidad, consumiendo grandes cantidades de energía.

Nuevas inferencias en los modelos de IA

Una vez entrenados, los modelos de IA también consumen energía durante su operación al realizar inferencias. Cada vez que un modelo de IA procesa una solicitud, ya sea una consulta de búsqueda, una recomendación de producto o la traducción de texto, es necesario consumir energía para realizar la tarea. Además de para refrigerar los servidores. Con el aumento del uso de dispositivos conectados como asistentes virtuales y dispositivos IoT, el consumo de energía en los centros de datos continúa creciendo.

Centros de datos

Los centros de datos son instalaciones que albergan los servidores necesarios tanto para entrenar como para la operación de los modelos de IA. Edificios que deben ser construidos y mantenidos. Como se ha comentado anteriormente, el principal problema ambiental de los centros de datos es su consumo de energía, tanto para el funcionamiento como para refrigerarlos. La refrigeración es un requisito importante para el correcto funcionamiento de la infraestructura, ya que los servidores generan una gran cantidad de calor durante su operación y no pueden funcionar a temperaturas demasiado elevadas. Además de esto también se deben tener en cuenta el impacto de los equipos de comunicación.

Debido a esto, la infraestructura de los centros de datos incluye no solo los servidores, sino también los sistemas de enfriamiento, las redes de comunicación y otros equipos necesarios para garantizar un funcionamiento continuo y eficiente. Todos estos componentes contribuyen al consumo total de energía de los centros de datos.

Aumento del uso de dispositivos conectados

En los últimos años se ha producido una proliferación de los dispositivos conectados que usan IA como los asistentes virtuales y los dispositivos IoT. No solo los dispositivos necesitan electricidad para funcionar, sino que aumenta el número de peticiones a los centros de datos.

Asistentes virtuales

Los asistentes virtuales, como Amazon Alexa, Google Assistant y Apple Siri, utilizan modelos de IA para procesar los comandos de voz y proporcionar respuestas. Los cuales están casi siempre encendidos consumiendo electricidad. Además, en general, los modelos de IA no se ejecutan en local en el propio dispositivo, sino que, en una nube, por lo que cada petición tiene que enviarse a los servidores para ser procesada y devuelta al usuario.

Dispositivos IoT

Los dispositivos IoT, como termostatos inteligentes, cámaras de seguridad y electrodomésticos conectados, también suelen contar con modelos de IA en la nube. Al igual que los asistentes virtuales, estos dispositivos están siempre conectados y consumen energía de manera constante.

Basura electrónica

Otro aspecto que se debe tener en cuenta a la hora de evaluar el impacto de la IA en el medio ambiente es la basura electrónica. Aunque es algo genérico de la industria electrónica. A medida que los equipos informáticos se vuelven obsoletos, son reemplazados por otros más modernos, rápidos y eficientes. Generando en el proceso grandes cantidades de basura electrónica.

Impacto Tóxico

La basura electrónica a menudo contiene materiales tóxicos y no biodegradables. Materiales entre los que se encuentran metales como el plomo, mercurio y cadmio, que pueden contaminar el suelo y el agua si no se procesan de forma adecuada. Además, muchos componentes electrónicos no son biodegradables, lo que significa que pueden permanecer en el medio ambiente durante cientos de años.

Medidas para mitigar el impacto ambiental de la IA

Al igual que el resto de las industrias, existe un interés en reducir el impacto ambiental de la IA que se puede resumir en los siguientes aspectos.

Optimización de los algoritmos

Una forma de reducir el impacto ambiental de la IA es optimizar los algoritmos para que sean más eficientes en términos de consumo de energía. Reduciendo de este modo la energía necesaria. Esto implica mejorar los algoritmos para que realicen las mismas tareas con menos recursos computacionales.

Mejora de la eficiencia de los equipos

No solo la optimización de los algoritmos permite reducir el impacto, también el desarrollo en procesadores puede hacer que con la misma energía se puedan operar más instrucciones. Además, esta reducción de energía también reduce el calentamiento y, por lo tanto, la necesidad de refrigeración de los equipos. Lo que supone una reducción del consumo de electricidad tanto en los servidores como en los sistemas de refrigeración.

Uso de energía renovable

El uso de energía renovable en los centros de datos es una medida efectiva para reducir el impacto ambiental de la IA. Aunque el consumo se mantenga, esto reduce la huella de carbono. Muchas empresas están invirtiendo en fuentes de energía renovable, como la solar y la eólica, para alimentar sus centros de datos.

Reciclaje de equipos electrónicos

El reciclaje de los equipos electrónicos es una forma de mitigar el impacto ambiental de la basura electrónica. Al procesar los desechos, estos se pueden descomponer en sus componentes y reutilizarse para fabricar nuevos dispositivos, reduciendo así la necesidad de extraer nuevos materiales. Además de evitar que estos materiales contaminen.

Conclusiones

El mito de que "la IA no tiene impacto ambiental" es claramente falso. La IA tiene un impacto ambiental significativo, principalmente debido a su alto consumo de energía y la producción de basura electrónica. Sin embargo, los actores están implementado diferentes medidas para reducir su impacto. Por ejemplo, la optimización de algoritmos, el uso de energía renovable y el reciclaje de equipos electrónicos.

En última instancia, la clave para desmitificar la idea de que la IA no tiene impacto ambiental radica en la concienciación. Si se comprende cómo funciona la IA, se puede comprender su impacto real en el medio ambiente.

Imagen de Alexandra_Koch en Pixabay