La inteligencia artificial (IA) generativa consume 30 veces más energía que un motor de búsqueda convencional, así lo advirtió la investigadora Sasha Luccioni, quien aspira a crear conciencia sobre el impacto medioambiental de esta nueva tecnología.
Reconocida como una de las 100 personas más influyentes en el mundo de la IA por la revista estadounidense Time en 2024, la canadiense de origen ruso, lleva varios años intentando cuantificar las emisiones generadas por programas como ChatGPT o Midjourney.
“Me parece especialmente decepcionante que se utilice la IA generativa para buscar en Internet”, lamentó la investigadora, con quien la AFP se reunió en Montreal en el marco de la conferencia ALL IN dedicada a la inteligencia artificial.
Los modelos lingüísticos en los que se basan estas IA requieren una enorme potencia de cálculo para entrenarse en miles de millones de conjuntos de datos, lo que a su vez necesita de potentes servidores.
A ello hay que añadir la energía creada para responder a las peticiones de los usuarios.
En lugar de extraer información, “como haría un motor de búsqueda para encontrar la capital de un país, por ejemplo”, estas IA generan nuevos datos, lo que hace que todo el proceso consuma mucha más energía, señaló.
We get a lot of questions about the nature of AI’s environmental impacts… So my amazing colleagues @mmitchell_ai and @TrevelinBruna wrote a handy primer to explain them! https://t.co/am7ERneFsR
— Sasha Luccioni, PhD 🦋🌎✨🤗 (@SashaMTL) September 4, 2024
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“Eficacia energética”
Pionera en la investigación sobre el impacto de la IA en el clima, Sasha Luccioni participó en 2020 en la creación de una herramienta destinada a los desarrolladores para cuantificar la huella de carbono de la ejecución de un código.
Desde entonces, “CodeCarbon” se ha descargado más de un millón de veces.
Al frente de la estrategia climática de la startup Hugging Face, una plataforma para compartir modelos de IA de acceso abierto, Luccioni trabaja ahora en la creación de un sistema de certificación de algoritmos.
Similar al “Energy Star”, que asigna puntuaciones en función del consumo de energía de un dispositivo en Estados Unidos, este programa permitiría conocer el consumo de energía de un modelo para animar a usuarios y desarrolladores a “tomar mejores decisiones”.
“No tenemos en cuenta el agua ni los materiales raros, pero al menos sabemos que para una tarea específica podemos medir la eficiencia energética y decir que este modelo tiene una A+, luego este modelo tiene una D”, admitió.