La inteligencia artificial y su impacto ambiental
La inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta valiosa para enfrentar problemas globales, como el cambio climático y la pobreza. Sin embargo, este avance tecnológico acarrea un costo ambiental significativo que a menudo se ignora. A medida que crecen las infraestructuras necesarias para sostener la IA, también lo hacen el consumo de recursos naturales y la generación de emisiones.
El impacto energético de los centros de datos
Hoy en día, la tecnología de IA necesita enormes centros de datos distribuidos por todo el mundo, que consumen energía y recursos hídricos en cantidades masivas. Según la Agencia Internacional de Energía, se estima que para 2030, estos centros consumirán tanta electricidad como todo Japón. Además, un informe de consultoría indica que la IA podría ser responsable del 3.5% del uso global de electricidad.
Este crecimiento en el uso de la IA y su demanda energética plantea serios desafíos para reducir las emisiones de carbono. Nos enfrentamos a preguntas críticas: ¿podemos aprovechar los beneficios de la IA sin contribuir al colapso ambiental? ¿Es posible hacer que la IA sea verdaderamente sostenible y, de ser así, cómo?
La necesidad de una acción decisiva
Estamos en un momento crucial. Los costos ambientales de la IA están aumentando rápidamente y, en gran medida, no se informan adecuadamente. Lo que hagamos a continuación podría determinar si la innovación en IA se alinea con nuestras metas climáticas o las socava. En un extremo, existe el camino de la complacencia, donde las empresas tecnológicas continúan su expansión sin restricciones, utilizando fuentes de energía no renovables.
Aunque algunas de estas infraestructuras podrían operar con energías renovables, no hay una obligación vinculante que garantice que la IA evite el uso de combustibles fósiles. A pesar de que se instalen más energías renovables, estas podrían competir con otros esfuerzos para descarbonizar el uso de energía. Los desarrolladores pueden resaltar mejoras en la eficiencia, pero estas se ven rápidamente contrarrestadas por el efecto rebote: cuanto más eficiente se vuelve la IA, más se utiliza.
Por otro lado, se ha propuesto una moratoria global sobre las formas más perjudiciales de IA, similar a las prohibiciones internacionales sobre las minas terrestres. Sin embargo, esto se presenta como políticamente improbable en un momento en que las naciones compiten por dominar la carrera armamentista de la IA.
Transparencia y regulación como soluciones
Entre la complacencia y la prohibición, hay una ventana, que se cierra rápidamente, para una acción decisiva. Las empresas de IA deberían comenzar a informar sobre el consumo de energía, agua y emisiones asociadas con el entrenamiento y uso de sus modelos. Establecer un estándar ayudaría a medir el progreso y mejoraría la transparencia y la responsabilidad. Aunque algunos países han empezado a imponer requisitos más estrictos de sostenibilidad empresarial, existe una variabilidad significativa en su implementación.
Así como las etiquetas de emisiones de carbono en los menús de los restaurantes pueden guiar a los consumidores hacia opciones de menor impacto, los usuarios podrían tener la oportunidad de conocer la huella de sus elecciones digitales y de los proveedores de IA. En los Estados Unidos, la etiqueta azul de Energy Star ayuda a los clientes a elegir productos eficientes en energía.
Además, los proveedores de IA podrían reducir temporalmente su funcionalidad para ajustarse a los niveles variables de energía renovable disponibles. La fijación de precios del carbono existente busca garantizar que los usuarios intensivos paguen su parte ambiental. Sin embargo, esto solo funcionará si los proveedores de tecnología digital contabilizan completamente estas cargas ambientales desde el principio.
En este contexto, es crucial implementar normas claras para evitar que la infraestructura de IA agote los acuíferos locales. Las fuerzas del mercado por sí solas no resolverán este problema. La sostenibilidad no surgirá de la buena voluntad, sino de reglas aplicables que regulen el uso de la IA.
