Un reciente aumento en la adopción de la Inteligencia Artificial (IA) desencadenó una serie de debates apasionados en torno a los posibles inconvenientes de esta tecnología y su impacto en el futuro. A medida que la IA continúa transformando la manera en que se interactúa con la tecnología. A partir de ello, surgen cuestiones cruciales que abarcan desde la ética y la seguridad hasta las implicaciones socioeconómicas.
Los expertos advierten que la creciente demanda de potencia informática necesaria para ejecutar los algoritmos y procesos de aprendizaje automático podría contribuir significativamente al cambio climático por la cantidad masiva de energía que consume. Un académico destacado en este campo, Alex de Vries, candidato a doctorado en la Vrije Universiteit Amsterdam, lo está investigando.
En sus estudios planteó utilizar algoritmos de IA para cada búsqueda realizada en Google durante un año, el consumo eléctrico resultante sería equivalente al necesario para abastecer a un país pequeño como Irlanda. Por ello invita a reflexionar sobre las implicaciones medioambientales de la rápida expansión de la IA y la necesidad de desarrollar tecnologías más eficientes desde el punto de vista energético.
El año pasado fue el momento más alto en cuanto al avance en el campo de la Inteligencia Artificial generativa. Es decir, el aumento en la capacidad de generar texto, imágenes y otros tipos de datos. Lo cual conlleva a una cantidad sustancial de datos y un consumo significativo de energía.
Eficiencia de la IA
En la investigación de De Vrie profundiza como la IA se pone a generar datos basados en instrucciones, es importante señalar que cada vez que produce texto o imágenes, requiere una cantidad sustancial de capacidad de cálculo y, por consiguiente, un consumo significativo de energía.
De acuerdo con las estimaciones de De Vries, para el año 2027, el consumo de electricidad a nivel global relacionado con la Inteligencia Artificial podría experimentar un aumento considerable, oscilando entre 85 y 134 teravatios-hora (TWh) anuales. Esto se basa en las proyecciones de producción de servidores de IA. Esta cifra equivaldría aproximadamente al consumo anual de electricidad de naciones como los Países Bajos, Argentina y Suecia.
No obstante en sus estudios exploró otros tipos de costos energéticos en otro ámbito de gran importancia, dado que las transacciones de criptomonedas implican el uso de cantidades sustanciales de electricidad. A pesar de que empresas a nivel mundial están dedicadas a mejorar la eficiencia del hardware y el software relacionados con la IA con el fin de reducir su consumo de energía, De Vries sostiene que un aumento en la eficiencia de las máquinas suele traducirse en un incremento de la demanda total. Esto obedece a un fenómeno conocido como la paradoja de Jevons, donde los avances tecnológicos, en lugar de disminuir, aumentan en última instancia la utilización de recursos.
El resultado de hacer que estas herramientas sean más eficientes y accesibles puede llevar al escenario donde se habiliten aún más aplicaciones y una mayor adopción por parte de la población en general.
