Según una investigación original de The Washington Post y la Universidad de California, Riverside, ChatGPT con GPT-4 utiliza aproximadamente 519 mililitros de agua, un poco más que una botella de 16,9 onzas, para escribir un correo electrónico de 100 palabras. Este uso extravagante de recursos puede empeorar las condiciones de sequía causadas por los humanos, en particular en climas ya secos. El informe de The Washington Post se basa en el artículo de investigación «Making AI Less «Thirsty»: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models» de Mohammad A. Islam de UT Arlington y Pengfei Li, Jianyi Yang y Shaolei Ren de la Universidad de California, Riverside. Los periodistas Pranshu Verma y Shelly Tan y su equipo de edición utilizaron información pública para sus cálculos de estimaciones de la huella hídrica y el uso de electricidad, como se detalla en su artículo. ¿Cuánta agua y electricidad se necesitan para ChatGPT? The Washington Post y la Universidad de California, Riverside examinaron la electricidad necesaria para hacer funcionar los servidores de IA generativa y el agua para mantenerlos fríos. La cantidad de agua y electricidad que se utilizan en centros de datos específicos puede variar según el clima en el que se encuentran esos centros de datos. El estado de Washington y Arizona tienen un consumo de agua particularmente alto. En áreas donde la electricidad es más barata o más abundante que el agua, los centros de datos podrían enfriarse a través de un sistema eléctrico en lugar de con torres de enfriamiento llenas de agua, por ejemplo. Otros hallazgos incluyen: si uno de cada 10 estadounidenses que trabajan (alrededor de 16 millones de personas) escribe un solo correo electrónico de 100 palabras con ChatGPT semanalmente durante un año, la IA requerirá 435.235.476 litros de agua. Esa cifra es aproximadamente equivalente a toda el agua consumida en Rhode Island durante un día y medio. Enviar un correo electrónico de 100 palabras con GPT-4 requiere 0,14 kilovatios-hora (kWh) de electricidad, lo que, según señala The Washington Post, es equivalente a dejar 14 bombillas LED encendidas durante una hora. Si uno de cada 10 estadounidenses que trabajan escribe un solo correo electrónico de 100 palabras con ChatGPT semanalmente durante un año, la IA consumirá 121.517 megavatios-hora (MWh) de electricidad. Esa es la misma cantidad de electricidad consumida por todos los hogares de Washington DC durante 20 días. El entrenamiento de GPT-3 requirió 700.000 litros de agua. En una declaración a The Washington Post, la representante de OpenAI, Kayla Wood, dijo que el fabricante de ChatGPT está «trabajando constantemente para mejorar la eficiencia». VER: Los gigantes tecnológicos pueden ocultar las emisiones de gases de efecto invernadero de los proyectos de IA al tener en cuenta las emisiones basadas en el mercado. Más cobertura de IA de lectura obligada ¿Cuánta electricidad se necesita para generar una imagen de IA? En diciembre de 2023, investigadores de la Universidad Carnegie Mellon y Hugging Face descubrieron que se necesitan 2,907 kWh de electricidad por cada 1.000 inferencias para generar una imagen de IA; esta cantidad difiere según el tamaño del modelo de IA y la resolución de la imagen. En concreto, los investigadores probaron el consumo de energía de la fase de inferencia, que se produce cada vez que la IA responde a un mensaje, ya que las investigaciones anteriores se habían centrado en la fase de entrenamiento. Si bien el informe de The Washington Post se centró en el alto coste de un mensaje de IA relativamente pequeño (un correo electrónico), el coste de utilizar la IA para tareas más rigurosas solo aumenta a partir de ahí. La generación de imágenes creó la mayor cantidad de emisiones de carbono de todas las tareas de IA que probaron los investigadores de la Universidad Carnegie Mellon y Hugging Face. La dependencia excesiva de la IA puede tener impactos negativos tanto en la Tierra como en el resultado final La IA, ávida de recursos, intercambia los beneficios actuales por el empeoramiento de la sequía y el aumento de la presión sobre la red eléctrica. La IA generativa también puede alejar a los clientes: un anuncio de agosto de Google Gemini generó una reacción negativa de los consumidores. Una encuesta de julio de Gartner descubrió que el 64% de 5.728 clientes preferirían no encontrarse con la IA en el servicio de atención al cliente. Las organizaciones deben encontrar formas de incentivar el pensamiento a largo plazo cuando se trata de qué tecnología eligen los empleados para usar día a día. La creación de una política medioambiental (y su cumplimiento) puede aumentar la confianza de los clientes en una empresa y ayudar a distribuir las ganancias a largo plazo. “Muchos de los beneficios de la IA generativa son especulativos y pueden aparecer en el futuro a medida que las empresas exploren rápidamente diversos casos de uso que podrían generar una adopción amplia”, dijo Benjamin Lee, profesor de ingeniería de Penn, en un correo electrónico a TechRepublic. “Pero muchos de los costos de la IA generativa son reales y se incurren inmediatamente a medida que se construyen los centros de datos, se alimentan las GPU y se implementan los modelos”. “Las empresas deben confiar en que, históricamente, una tecnología ampliamente utilizada se vuelve cada vez más eficiente a medida que los científicos informáticos optimizan repetida e incrementalmente la eficiencia del software y el hardware a lo largo de años de investigación e ingeniería constantes”, dijo Lee. “El problema con la IA generativa es que los casos de uso, las aplicaciones de software y los sistemas de hardware están evolucionando rápidamente. Los científicos informáticos todavía están explorando la tecnología y no hay un objetivo claro para sus optimizaciones”. Una forma de mitigar los impactos ambientales de la IA es hacer funcionar los centros de datos con energía renovable (eólica, solar, hidroeléctrica o nuclear), dijo Akhilesh Agarwal, director de operaciones de la empresa de gestión de proveedores apexanalytix, en un correo electrónico a TechRepublic. “Es fundamental que las empresas que implementan tecnologías de IA sean conscientes de los posibles costos ambientales si no invierten en prácticas sostenibles, ya que el crecimiento descontrolado de la IA podría exacerbar los problemas de consumo de recursos globales”, dijo Agarwal. Por otro lado, la IA puede “optimizar procesos, reducir ineficiencias e incluso contribuir a los esfuerzos de sostenibilidad”, dijo Agarwal, y su impacto debería medirse en relación con la emisión de carbono de una fuerza laboral humana que realiza las mismas tareas.