Creado por OpenAI, una empresa de investigación e inteligencia artificial, ChatGPT ha causado revuelo desde sus primeros meses, con más de un millón de usuarios en los primeros cinco días después de su lanzamiento. Esta herramienta de inteligencia artificial permite tener conversaciones similares a las de los humanos con un chatbot, ofreciendo beneficios potenciales para la humanidad, pero también ha despertado algunas preocupaciones.
Entre las controversias que rodean su uso, se encuentran problemas legales y de responsabilidad social. Sin embargo, en un momento en que la colaboración global se centra en limitar la temperatura del planeta, es relevante conocer la huella ambiental de ChatGPT y otros modelos similares, según informa The Conversation.
Crecimiento de IA cuesta al planeta
Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) es una herramienta de procesamiento de lenguaje natural impulsada por tecnología de inteligencia artificial. Este modelo de lenguaje, que aún se encuentra en fase de investigación y recopilación de comentarios, puede ayudar a responder preguntas y apoyar en tareas como redactar ensayos, correos e incluso código.
Sin embargo, Kate Saenko, profesora asociada de Ciencias de la Computación de la Universidad de Boston, menciona que cuanto más poderosa es la Inteligencia Artificial (IA), más energía consume. Esto implica que a medida que los modelos de IA generativa se vuelven más potentes, su demanda de energía también aumenta. Esto plantea inquietudes sobre la huella de carbono futura de la sociedad.
La aparición de modelos de IA generativa más avanzados significa que se pueden crear resultados mucho más complejos, como oraciones, párrafos, imágenes e incluso videos. Anteriormente, la IA generativa se utilizaba en aplicaciones más simples, como altavoces inteligentes o autocompletado de texto. Sin embargo, en la actualidad, estos modelos tienen la capacidad de generar lenguaje humano y crear imágenes realistas.
Estos estudios son importantes para que investigadores, empresas y responsables de la toma de decisiones aborden estos desafíos y busquen soluciones sostenibles que impliquen estrategias para reducir la huella ambiental de ChatGPT y otros modelos similares.
Impacto de la huella ambiental de ChatGPT
Sin embargo, hasta el momento resulta complicado estimar con exactitud la huella ambiental de ChatGPT, la cual incluye la energía utilizada para fabricar el equipo informático, crear el modelo y utilizarlo en producción.
En 2019, se descubrió que la creación de un modelo de IA generativa llamado BERT con 110 millones de parámetros consumía la energía equivalente a un vuelo transcontinental de ida y vuelta para una persona. El número de parámetros se refiere al tamaño del modelo, siendo generalmente los modelos más grandes los que consumen más energía.
Basándose en estos parámetros, los investigadores han estimado que la creación del GPT-3, un modelo de inteligencia artificial mucho más grande utilizado como base tecnológica para desarrollar ChatGPT, con 175 mil millones de parámetros, consumió 1287 megavatios hora de electricidad y generó 552 toneladas de dióxido de carbono equivalente. Esto es aproximadamente equivalente a 123 vehículos de pasajeros a gasolina conducidos durante un año.
Sin embargo, el tamaño del modelo no es el único factor determinante de las emisiones de carbono. Por ejemplo, el modelo BLOOM desarrollado por el proyecto BigScience en Francia tiene un tamaño similar al GPT-3, pero su huella de carbono es mucho menor. Esto se debe a la utilización de arquitecturas y procesadores más eficientes, así como a centros de datos más ecológicos.
Uso responsable de la IA
Además del tamaño del modelo, también se estima que una sola consulta de IA generativa tiene una huella de carbono de cuatro a cinco veces mayor que una consulta de motor de búsqueda.
A medida que los chatbots y los generadores de imágenes se vuelven más populares y las grandes empresas como Google y Microsoft incorporan modelos de lenguaje de IA en sus motores de búsqueda, es probable que la cantidad de consultas generadas diariamente aumente exponencialmente y con ello el impacto ambiental.
Otro problema referente a la huella ambiental de ChatGPT y modelos similares es que deben actualizarse continuamente. Por ejemplo, ChatGPT solo se entrenó con datos de hasta 2021, por lo que no sabe nada de lo que sucedió desde entonces. La huella de carbono de crear ChatGPT no es información pública, pero es probable que sea mucho más alta que la de GPT-3. Si tuviera que ser recreado regularmente para actualizar su conocimiento, los costos de energía aumentarían aún más.
«Los modelos de IA generativos a gran escala, como el GPT-3, consumen una cantidad significativa de energía durante su entrenamiento y funcionamiento. Cuanto más grande y potente es el modelo, mayor es el consumo de energía asociado».
ChatGPT.
Sin embargo, una ventaja de consultar a estos modelos de aprendizaje automático es que proporcionan respuestas más directas en comparación con un motor de búsqueda regular. Esto permite acceder a la información de manera más rápida y potencialmente compensar el mayor uso de energía, reduciendo así su impacto ambiental.
Desafíos y oportunidades de los modelos generativos de IA
Los modelos generativos de IA presentan tanto desafíos como oportunidades para el futuro. Estos modelos tienen un potencial significativo para proporcionar información y conocimientos a las personas. Por ejemplo, en lugar de recurrir a un tutor o un libro de texto, es probable que en el futuro las personas consulten chatbots basados en IA para obtener ayuda en diversas áreas, como matemáticas, asesoramiento legal o información médica.
Sin embargo, a medida que estos modelos generativos de IA se desarrollen y utilicen cada vez más, es importante considerar el impacto ambiental y energético asociado con su funcionamiento. Si miles de empresas desarrollan diferentes bots de IA, cada uno utilizado por millones de clientes, el consumo energético podría convertirse en un problema.
Por lo tanto, se necesita más investigación para hacer que la huella ambiental de ChatGPT y otros modelos similares de IA generativa sea más eficiente en términos energéticos. Una posible solución es utilizar energía renovable para alimentar estos modelos, lo que podría reducir significativamente las emisiones de carbono en comparación con el uso de combustibles fósiles.
Es esencial continuar investigando y promover la transparencia en cuanto a la huella de carbono de ChatGPT y modelos similares basados en IA, para que podamos comprender mejor su impacto y tomar medidas adecuadas para mitigar cualquier efecto negativo en el medio ambiente.
