Comprar dos camisetas cuesta el doble que comprar solo una. Esto nos resulta obvio cuando vemos el dinero salir de nuestra billetera. Conducir el doble de distancia te costará el doble de combustible. También es obvio cuando miramos el indicador de la gasolina.

Si todo lo que hacemos en línea tiene algún costo para el medioambiente, ¿cuánto cuesta una búsqueda en Google? ¿Cómo se compara con el coste de esa misma búsqueda en ChatGPT?

A medida que nos movemos por la web –haciendo streaming, búsquedas, descargas y más–, dejamos una huella. Sin embargo, el tamaño de esa huella, o incluso el hecho de que exista, parece algo abstracto y oculto. Nuestra huella de carbono en Internet está determinada, en gran parte, por las decisiones que toman las empresas cuando crean sus herramientas; herramientas que requieren grandes cantidades de tierra, agua y energía en algún lugar lejano. Esa huella también está determinada por las decisiones que tomamos los consumidores, cuando elegimos cuál de esas herramientas usamos y con qué frecuencia.

En un mundo ideal, todos nuestros sitios y aplicaciones favoritos deberían estar libres de emisiones: cada descarga de una aplicación daría como resultado un arco iris sobre nuestros teléfonos y un pulgar hacia arriba de los osos polares allá a lo lejos, en la distancia. En el mundo real, es todo lo contrario. Estas comodidades modernas no solo son costosas para el medioambiente, sino que también suele ser difícil saber qué tan costosas son. No disponemos de un monedero (o una cuenta corriente, para aquellos que pagan digitalmente) que podamos ver para darnos cuenta de que estamos gastando el doble. Tampoco hay un indicador de combustible que indique que has usado el doble de combustible (o 1,5 veces el combustible, para aquellos que conducen automóviles eléctricos). No está claro cuál es el costo del uso diario de Internet en recursos, y las cosas se están volviendo aún menos claras con la IA.

Code Carbon es uno de los galardonados del Fondo Tecnológico de Mozilla, que nos da la esperanza de poder llevarnos a ese mundo ideal. (Nos referimos a la parte de cero emisiones, no a la del oso polar). Code Carbon es un paquete de código que ayuda a los desarrolladores a estimar las emisiones de carbono de sus herramientas y luego ofrece formas de reducirlas. Cuando se trata de IA, están surgiendo algunas normas nuevas que no le parecen demasiado buenas a la fundadora de Code Carbon, Sasha Luccioni. «Las empresas de IA no divulgan la cantidad de energía que cuesta una consulta», dice Sasha. Empresas como OpenAI mantienen oculta la información sobre su consumo de energía y, según Sasha, reciben incentivos para no decirlo. Afortunadamente, los modelos de código abierto como Hugging Face nos ayudan a estimar y adivinar. «Cuando observamos los modelos de IA de código abierto, vemos que los modelos más pequeños entrenados para una tarea específica usan menos energía que muchos de estos enormes modelos de lenguaje de gran tamaño que técnicamente pueden hacer muchas tareas, pero que usan muchos más recursos para cada consulta». Sasha señala que hacer una pregunta simple a un modelo de IA importante puede resultar en 30 a 40 veces el uso de energía, en comparación con otros modelos más eficientes.

Pero usar una herramienta de IA es solo la mitad del tema. La otra mitad es la profunda cantidad de energía que requieren los modelos de IA como parte de su entrenamiento. «Facebook comprará más de 300.000 GPU este año, lo que requerirá la misma cantidad de energía utilizada por miles de hogares en Francia», comenta Benoît Courty, presidente de Code Carbon. «Solo entrenar a una IA requiere la misma cantidad de energía que alimentar una ciudad». La tarjeta gráfica H100 de Nvidia consume 700 W durante su uso máximo, lo mismo que un hogar estadounidense promedio de dos personas. Facebook (ahora conocido como Meta) utilizará 350.000 de estas tarjetas gráficas y la energía de una ciudad para desarrollar inteligencia artificial. Y todo esto no incluye los recursos que costará usar sus herramientas de IA.

¿Cómo podemos abordar el problema de la huella de carbono de la IA?

Los cambios en este asunto pueden producirse en tres niveles. El nivel de la empresa, el nivel de las políticas y el nivel individual. Está claro que las empresas deben, en primer lugar, ser transparentes sobre la huella de carbono de sus productos y, en segundo lugar, trabajar activamente para reducirla. Por ejemplo, mostrando a los usuarios modelos de IA más pequeños cuando desean realizar una consulta básica.

Desafortunadamente, es poco probable que se produzca un cambio significativo a nivel de la empresa sin la intervención del gobierno. Entonces, ¿qué está pasando a nivel de las políticas? Si bien no hay muchas leyes con respecto a la IA y el uso de energía, al menos estamos comenzando a ver un poco de movimiento. Un proyecto de ley presentado en el Congreso propone que la Agencia de Protección Ambiental (EPA) y el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) presionen a las empresas de IA para que informem sobre el uso de energía de sus herramientas. Este sería un buen primer paso si se aprueba la ley, pero aún hay mucho para mejorar. «El siguiente paso debería ser la divulgación obligatoria», dice Sasha sobre el proyecto de ley EPA/NIST. «E incluso si no fuera posible que informen un número exacto, podrían ofrecer un promedio. Una vez que las empresas deban informar estos números, se podrá comenzar a agregar reglas sobre el máximo de energía que pueden usar los modelos de IA de las empresas».

¿Te encantan los gatos generados por IA? Mejor búscalos en Internet

Por último, está el nivel individual. A pesar de que los consumidores no tienen demasiado control sobre la huella de carbono de las herramientas que utilizan, existe cierta capacidad para elegir la herramienta adecuada para el trabajo y el planeta.

Una aplicación como ChatGPT es un modelo enorme y (probablemente) requiere mucha energía cada vez que la usas. Cada problema puede parecer un clavo cuando sostienes un martillo, pero ten en cuenta que hay muchas herramientas de diferentes tamaños en el kit de herramientas de Internet y algunas son mejores para el planeta que otras. «Más grande no siempre es mejor», explica Sasha. «A veces, algunas buenas herramientas anticuadas pueden hacer el mismo trabajo. Si quieres hacer matemáticas, hay calculadoras. Si deseas información, puedes hacer una simple búsqueda en la web o revisar enciclopedias». El uso de herramientas digitales sin IA puede ser igual de efectivo y con una huella más pequeña.

Esto no quiere decir que nunca debamos usar la IA para generar nada. Benoît, por ejemplo, recomienda usar ChatGPT 3.5 de solo texto en lugar de ChatGPT 4 si sabes que no vas a realizar ningún procesamiento de imágenes. Sin embargo, si utilizas la potencia de procesamiento adicional, dice Benoît, aprovéchala al máximo. «Si utilizas la IA para generar soluciones para el calentamiento global, podría ser algo positivo», agrega Benoît. «Pero si estás queriendo generar fotos de gatos, ya tienes suficientes en Internet».

La IA está creciendo. ¿Su impacto climático está empeorando?

Redactado por: Xavier Harding

Editado por: Audrey Hingle, Kevin Zawacki, Tracy Kariuki, Xavier Harding

Arte: Shannon Zepeda