Inteligencia Artificial ¿Aliada o enemiga frente a la crisis climática?
Hace mucho que la inteligencia artificial forma parte de nuestra vida cotidiana, pero en este 2023 parece haber tomado más popularidad que nunca. ¿Cuáles son las consecuencias ambientales de su entrenamiento y su uso? ¿Qué es la "IA verde"? ¿Puede ayudarnos a evitar la crisis climática?
"Me pasé toda la tarde hablando con el chat GPT" es una frase que escuché por primera vez hace un par de meses. En un abanico de posibilidades que va desde "no saber nada de tecnología" y "estar siempre al día con los nuevos avances", diría que me encuentro fácticamente en el centro e ideológicamente cerca del primero. Me adapto a los avances tecnológicos porque mi trabajo está 100% vinculado con todo lo que sucede en el mundo digital y también porque sé que tratar de luchar contra ello es una batalla perdida.
Por eso, cuando empecé a escuchar hablar sobre el chat GPT sentí primero miedo, después curiosidad, y después rechazo por entender que era un hito más que debía conquistar en la carrera por no quedarme afuera de lo importante ni desaprovechar herramientas valiosas.
Me siento a escribir y decido empezar por lo primero ¿Qué es la inteligencia artificial? Y si bien normalmente al escribir estos artículos recurro a leer varias fuentes, esta vez las preguntas que busco responder se las haré ni más ni menos que al mismo chat que intento conocer.
Bienvenidxs a mi primera conversación con la AI.
NM- ¿Qué es la inteligencia artificial?
IA - La inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas y sistemas informáticos para imitar y simular algunas características de la inteligencia humana. La IA busca desarrollar programas y algoritmos que puedan realizar tareas que normalmente requieren la intervención humana y que implican habilidades cognitivas como el razonamiento, el aprendizaje, la percepción, la comprensión del lenguaje natural y la toma de decisiones.
NM -¿Qué es el CHAT GPT?
IA -El Chat GPT (Generative Pre-trained Transformer) es una implementación específica de la inteligencia artificial basada en el modelo de lenguaje GPT desarrollado por OpenAI (...) es un modelo de lenguaje de última generación que utiliza técnicas de aprendizaje automático para generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes en conversaciones de texto.
NM -¿Cómo obtiene su conocimiento el CHAT GPT?
IA -El Chat GPT obtiene su conocimiento a través del proceso de entrenamiento con grandes cantidades de datos de texto (...) Durante el pre-entrenamiento, el modelo aprende a predecir las palabras o elementos de texto siguientes en una secuencia dada, utilizando el contexto anterior como guía.
NM -¿Cuál es el impacto ambiental de entrenar al CHAT GPT?
AI -Entrenar al modelo Chat GPT y otros modelos de inteligencia artificial de gran escala puede tener un impacto ambiental significativo:
Consumo de energía: requiere una enorme cantidad de recursos computacionales y, por lo tanto, de energía. Los modelos se entrenan en potentes infraestructuras de hardware que consumen grandes cantidades de electricidad.
Emisiones de carbono: El consumo de energía durante el entrenamiento del modelo conlleva emisiones de carbono asociadas, especialmente si la electricidad utilizada proviene de fuentes no renovables, como los combustibles fósiles.
Consumo de recursos: el entrenamiento de modelos de lenguaje también requiere grandes cantidades de datos de entrenamiento y almacenamiento de información. Esto implica el uso de servidores, almacenamiento en la nube y la necesidad de transferir y procesar grandes volúmenes de datos, lo que puede tener implicaciones en el uso de recursos naturales.
NM -¿Cuáles son las AI más usadas en la vida cotidiana?
IA -
Asistentes virtuales: Los asistentes virtuales, como Siri, Google Assistant y Amazon Alexa.
Motores de búsqueda en Internet.
Sistemas de recomendación: Muchas plataformas en línea, como Netflix, Amazon y Spotify, utilizan algoritmos de inteligencia artificial para analizar el comportamiento del usuario y recomendar contenido relevante.
Redes sociales: Plataformas como Facebook, Instagram y Twitter utilizan técnicas de inteligencia artificial para realizar tareas como reconocimiento facial en fotos, filtrado de contenido inapropiado, personalización de feeds de noticias y sugerencias de amigos o grupos.
Traducción automática.
Conducción autónoma: La industria automotriz está desarrollando vehículos autónomos que utilizan técnicas de inteligencia artificial, como visión por computadora y aprendizaje automático, para detectar objetos, reconocer señales de tránsito y tomar decisiones en tiempo real durante la conducción.
NM -¿Cómo se podría reducir el impacto ambiental del uso de AI?
AI- Los usuarios de la IA pueden adoptar prácticas de uso responsables para minimizar su impacto ambiental. Esto incluye apagar o poner en modo de espera los dispositivos de IA cuando no se estén utilizando, evitar la ejecución innecesaria y prolongada de algoritmos y considerar alternativas más sostenibles cuando sea posible.
Mirá también: Contaminación digital: el gran impacto ambiental que todos pasamos por alto
NM -¿Qué son las IA "verdes"?
IA -El término "IA verde" se refiere a la aplicación de principios y prácticas sostenibles en el desarrollo y uso de la inteligencia artificial (IA) con el objetivo de reducir su impacto ambiental. La IA verde se centra en abordar los desafíos ambientales asociados con la IA, como el consumo de energía, las emisiones de gases de efecto invernadero y el uso de recursos.
Las IA verdes se basan en diferentes enfoques y estrategias para minimizar su huella ambiental.
Buscan optimizar el consumo de energía de los algoritmos y sistemas de IA. Esto implica desarrollar modelos de IA más eficientes en términos de consumo de energía durante el entrenamiento y la inferencia, así como el uso de infraestructuras de computación y nubes más eficientes energéticamente.
Una práctica importante en la IA verde es utilizar fuentes de energía renovable para alimentar la infraestructura necesaria para el funcionamiento de los sistemas de IA.
Para reducir la huella de carbono asociada con la producción de nuevos dispositivos, se promueve el reciclaje y la reutilización de hardware utilizado en sistemas de IA.
Evitar la duplicación innecesaria de datos, utilizar conjuntos de datos más pequeños y representativos y desarrollar algoritmos que requieran menos recursos computacionales y de almacenamiento.
Promover la sensibilización sobre los impactos ambientales de la IA y fomentar prácticas responsables en su desarrollo y uso.
NM -¿Cómo puede ayudar la IA a evitar la crisis climática?
IA -La inteligencia artificial (IA) puede desempeñar un papel importante en la lucha contra la crisis climática:
Los modelos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos climáticos históricos y en tiempo real para predecir patrones y cambios climáticos. Estos modelos pueden ayudar a los científicos y a los responsables de la toma de decisiones a comprender mejor los fenómenos climáticos, identificar tendencias y tomar medidas anticipadas para mitigar los impactos del cambio climático.
Puede optimizar la generación, distribución y consumo de energía renovable. Los algoritmos de IA pueden analizar datos energéticos y patrones de demanda para maximizar la eficiencia y minimizar las emisiones de gases de efecto invernadero. La IA también puede ayudar en la gestión de redes eléctricas inteligentes y en la optimización de la integración de fuentes de energía renovable intermitente, como la energía solar y eólica.
Pueden analizar imágenes de satélite, datos geoespaciales y otros datos para monitorear y evaluar la deforestación, la pérdida de biodiversidad, el uso del suelo y la calidad del agua. Esto permite una gestión más eficiente y sostenible de los recursos naturales, ayudando a proteger los ecosistemas y mitigar los impactos ambientales.
Puede ayudar en la agricultura al optimizar el uso de agua, fertilizantes y pesticidas, y al predecir y prevenir enfermedades de cultivos. Los sistemas de IA pueden analizar datos agrícolas y meteorológicos para proporcionar recomendaciones precisas y personalizadas a los agricultores, mejorando la productividad y reduciendo el impacto ambiental de la agricultura.
Puede contribuir a la movilidad sostenible y la reducción de emisiones en el transporte. Los algoritmos de IA pueden optimizar la gestión del tráfico, facilitar el transporte público eficiente, planificar rutas más cortas y reducir la congestión, lo que a su vez reduce las emisiones de gases de efecto invernadero.
Mirá también: Inteligencia Artificial y ambiente: cómo la tecnología está ayudando a combatir la crisis climática
Y para qué armar yo misma la conclusión, si el CHAT GPT lo explica perfectamente: Es importante destacar que la IA no es una solución única para abordar la crisis climática, sino una herramienta poderosa que puede complementar otros enfoques y acciones. Es fundamental utilizar la IA de manera ética, considerando los aspectos sociales y ambientales en su implementación, y asegurarse de que las decisiones y políticas basadas en la IA se tomen en un contexto más amplio de sostenibilidad y justicia climática.