Entrenar un chatbot de inteligencia artificial contamina tanto como ir y volver en coche a la Luna

La idea suena a novela de Julio Verne: conducir ida y vuelta por una autopista directa a la Luna. El romanticismo de la literatura, sin embargo, en ocasiones choca con la ciencia, que utiliza este tipo de ejemplos para ilustrar la contaminación que está devorando el planeta Tierra. Recorrer en coche los más de 380.000 kilómetros que nos separan del satélite y volver generaría alrededor de 85.000 kilos de CO2 según los cálculos de un grupo de científicos de la Universidad de Copenhague, más o menos el mismo volumen de contaminación que se necesitó para entrenar GPT-3, un modelo de lenguaje artificial de OpenAI similar al de la popular inteligencia artificial ChatGPT-3.

A esa contaminación generada por el uso de la tecnología se la conoce como huella de carbono digital, que no es más que la cuantificación de las emisiones necesarias para sostener el uso de los distintos aparatos electrónicos. A nivel de usuario, por ejemplo, una búsqueda en Google libera alrededor de 0,2 gramos de CO2, una cantidad que puede parecer mínima pero que, multiplicada por el resto de usuarios y la frecuencia de uso, acaba suponiendo una cantidad que a finales de año solo podría ser compensada plantando "40 millones de árboles más".

"Google tiene muy bien optimizados sus servicios para reducir el volumen de contaminación de sus procesos, pero tenemos que tener en cuenta que es un servicio que utilizan miles de millones de personas varias veces al día. Cualquier cifra multiplicada por esa cantidad va a ser enorme", explica a El Periódico de España, del grupo Prensa Ibérica, Gonzalo Ruiz de Villa, director global de Tecnología del Grupo GFT, una empresa de transformación digital que opera con grandes compañías del Ibex 35.

Sin embargo, igual que contamina desarrollar modelos de inteligencia artificial, también se pueden crear patrones de sostenibilidad a partir de ella. Google, por seguir con el ejemplo, tiene una división dentro de la empresa llamada DeepMind que ha creado una IA que ya ha sido capaz de reducir el consumo energético de la compañía en un 35%. Lo ha hecho mejorando sus procesos, pero también haciendo más eficiente el enfriamiento de los servidores por los que pasa la ingente cantidad de datos que genera.

Los expertos calculan que, a día de hoy, el almacenamiento de datos ya es responsable de entre el 5 y el 9% del consumo mundial de electricidad, pero, según Enerdata, esa cifra podría alcanzar el 21% en 2030 si se sigue el ritmo actual. El objetivo de grandes empresas como Google, Amazon o Microsoft es intentar reducir al 0% las emisiones derivadas de su actividad antes de 2050, pero los usuarios y el resto de la industria también generan su propia huella de carbono digital. Por ejemplo, si 1.000 millones de smartphones con pantallas OLED o MicroLED empezasen a utilizar el "modo oscuro" se podrían ahorrar 550.000 toneladas de CO2 al año, explican desde GFT.

"No se trata de que dejemos de utilizar las redes sociales, de que dejemos de jugar a videojuegos o de que las empresas entreguen más tarde sus proyectos por intentar optimizar los recursos energéticos que consumen, sino de ser más sostenibles y ser más conscientes del impacto que tiene todo lo que hacemos", apunta Ruiz de Villa.

El Grupo GFT ha desarrollado una iniciativa llamada GreenCoding que lo que pretende es, precisamente, concienciar a las empresas, evaluar sus procesos y proponerles nuevas prácticas que hagan más sostenible su actividad. Esto se puede hacer, por ejemplo, reescribiendo ciertos códigos de su programación para que se reduzcan los tiempos de carga: simplemente consiguiendo que una app que se visita un millón de veces al día tarde un segundo menos en abrirse, defienden, se podrían ahorrar alrededor de 130 kilos de CO2 al año.

"Por sí mismas son pocas las empresas que se animan a hacer este tipo de cosas, pero a la hora de la verdad, por ejemplo, es más fácil conseguir un préstamo de un banco o que un gran fondo de inversión se involucre en tu proyecto si tiene detrás un sello de sostenibilidad", explica.

Buscar en la IA contamina diez veces más

Los mismos científicos que calcularon que el viaje de ida y vuelta a la Luna equivalía a las emisiones de entrenar el modelo GPT-3 tienen una herramienta de código abierto llamada Carbontracker. Con ella intentan predecir la huella de carbono digital de las nuevas inteligencias artificiales para concienciar acerca de la necesidad de hacerlas más sostenibles y eficientes.

Destacan, por ejemplo, que la misma búsqueda efectuada en Google y en un chatbot como ChatGPT-3 acaba contaminando diez veces más en este último. Entre 2012 y 2018, dicen, el gasto de energía vinculado a la IA se multiplicó por 300.000, una cifra que será aún mayor ahora que están apareciendo cada vez más aplicaciones vinculadas al sector.

Es por eso que uno de los retos a los que se enfrentan quienes desarrollan inteligencia artificial es saber cómo hacerla más sostenible con la tecnología disponible actualmente. Miguel Sánchez-Valpuesta, investigador español en el Instituto Coreano de Investigación del Cerebro (KBRI), explicaba recientemente a El Periódico de España que una de las vías para ello podría ser la computación cuántica para intentar copiar la forma en que procesa datos el cerebro humano.

"Incluso los superordenadores actuales hacen operaciones algorítmicas paso a paso, lo que retrasa los procesos y derrocha una enorme cantidad de energía. Los ordenadores cuánticos, en cambio, no hacen operaciones algorítmicas, y nuestro cerebro tampoco, aunque tienen otras limitaciones a día de hoy", aseguraba el joven español.