El impacto de la inteligencia artificial en el medio ambiente: Innovación más cuestionable que sostenible

Cualquier desarrollo tecnológico tiene un impacto material sobre el entorno social y medioambiental. Esto ocurría ya con el desarrollo de los primeros medios de masas y sigue ocurriendo con la implementación de las últimas innovaciones tecnológicas del mundo digital. Está sólidamente acreditado cómo este impacto se genera a través de todo el ciclo de vida de cualquier dispositivo tecnológico, que podemos subdividir en 5 grandes fases: diseño, obtención de materias primas, manufactura, consumo y fin de vida. En esta comunicación presentamos un estudio focalizado en el impacto de la Inteligencia Artificial (IA), especialmente en su vertiente generativa, quizá la innovación tecnológica sobre la que se han puesto en los últimos tiempos más expectativas de transformación de nuestro ecosistema social, económico y mediático. Con el auge de la IA generativa, también son diversos los estudios que se están realizando sobre el impacto medioambiental de estos desarrollos, especialmente en cuanto a consumo de energía y emisiones de gases de efecto invernadero y su impacto sobre el cambio climático. Esta investigación se basa en una revisión bibliográfica y documental de dichas investigaciones con el fin de dibujar el estado de la cuestión actual del impacto medioambiental de la inteligencia artificial generativa, base para futuras investigaciones. Las hipótesis de esta investigación apuntan a que el ahorro de energía que la digitalización favorece para multitud de actividades y procesos productivos también oculta un crecimiento exponencial de los recursos energéticos que requieren las cada vez más sofisticadas tecnologías digitales.. La invisibilización de este crecimiento exponencial indica que la extensión de estas tecnologías no supone una solución real ante los problemas del cambio climático. Por ejemplo, el entrenamiento de ChatGPT-3 consumió, según investigaciones de Google, 1.287 megavatios hora (MWh) y generó un volumen de emisiones superior a 550 toneladas de carbono, a las que habría que sumar las emisiones correspondientes a cada conversación, cifradas en millones. Además, el desarrollo habría requerido del consumo de 700.000 litros de agua, a sumar al medio litro de agua que consume cada conversación media de unas 30-50 preguntas. Si el desarrollo de un modelo de Machine Learning en 2015-16 suponía de media la emisión de 487 toneladas de CO2e, en 2020-22 ascendió a 2020 toneladas. Pero no solo se genera un incremento de emisiones en el desarrollo, sino también en el consumo: las estimaciones apuntan a que la popularización de los chatbots que se prevé con la expansión de ChatGPT-4 podría necesitar quintuplicar la potencia computacional, con el correspondiente incremento de consumo energético (sin este incremento, actualmente los centros de datos que sostienen la nube serían responsables ya del consumo de entre el 1 y 2 % de la energía mundial). Tanto las investigaciones previas sobre el impacto medioambiental de la digitalización en general, como los resultados preliminares de la exploración sobre el que puede producir la IA en particular, nos llevan a cuestionar cualquier iniciativa que se base únicamente en la dimensión tecnológica como verdadera solución frente al calentamiento global y el agotamiento de los recursos naturales del planeta.