Pero resulta que muchas de estas afirmaciones tienen muy pocas pruebas reales, si es que hay alguna, que las respalden.
Joshi es el autor de un nuevo informe, publicado el lunes con el apoyo de varias organizaciones medioambientales, que intenta cuantificar algunas de las afirmaciones más destacadas sobre cómo la IA salvará el planeta. El informe analiza más de 150 afirmaciones hechas por empresas de tecnología, asociaciones energéticas y otros sobre cómo “la IA servirá como un beneficio climático neto”. El análisis de Joshi encuentra que sólo una cuarta parte de esas afirmaciones estaban respaldadas por investigaciones académicas, mientras que más de un tercio no citó públicamente ninguna evidencia.
“La gente hace afirmaciones sobre el tipo de impactos sociales de la IA y los efectos en el sistema energético; esas afirmaciones a menudo carecen de rigor”, dice Jon Koomey, un investigador de energía y tecnología que no participó en el informe de Joshi. “Es importante no tomar al pie de la letra las afirmaciones egoístas. Algunas de esas afirmaciones pueden ser ciertas, pero hay que tener mucho cuidado. Creo que hay mucha gente que hace estas declaraciones sin mucho apoyo”.
Otro tema importante que explora el informe es de qué tipo de IA, exactamente, hablan las empresas de tecnología cuando hablan de que la IA salvará el planeta. Muchos tipos de IA consumen menos energía que los modelos generativos centrados en el consumidor que han dominado los titulares en los últimos años, y que requieren enormes cantidades de computación (y potencia) para entrenarse y operar. El aprendizaje automático ha sido un elemento básico de muchas disciplinas científicas durante décadas. Pero es la IA generativa a gran escala (especialmente herramientas como ChatGPT, Claude y Google Gemini) la que constituye el foco público de gran parte del desarrollo de infraestructura de las empresas tecnológicas. El análisis de Joshi encontró que casi todas las afirmaciones que examinó combinaban formas de IA más tradicionales y que consumen menos energía con la IA generativa centrada en el consumidor que está impulsando gran parte de la construcción de centros de datos.
David Rolnick es profesor asistente de informática en la Universidad McGill y presidente de Climate Change AI, una organización sin fines de lucro que aboga por el aprendizaje automático para abordar los problemas climáticos. Está menos preocupado que Joshi por la procedencia de dónde obtienen las grandes empresas tecnológicas sus cifras sobre el impacto de la IA en el clima, dado lo difícil, dice, que es demostrar cuantitativamente el impacto en este campo. Pero para Rolnick, la distinción entre los tipos de empresas de tecnología de inteligencia artificial que las empresas de tecnología de inteligencia artificial consideran esenciales es una parte clave de esta conversación.
“Mi problema con las afirmaciones que hacen las grandes empresas tecnológicas sobre la IA y el cambio climático no es que no estén totalmente cuantificadas, sino que, en algunos casos, se basan en una IA hipotética que no existe ahora”, afirma. “Creo que la cantidad de especulaciones sobre lo que podría suceder en el futuro con la IA generativa es grotesca”.
Rolnick señala que, desde técnicas para aumentar la eficiencia en la red hasta modelos que pueden ayudar a descubrir nuevas especies, el aprendizaje profundo ya se utiliza en innumerables sectores en todo el mundo, lo que ayuda a reducir las emisiones y luchar contra el cambio climático en este momento. “Sin embargo, eso es diferente a ‘En algún momento en el futuro, esto podría ser útil'”, afirma. Es más, “existe un desajuste entre la tecnología en la que están trabajando las grandes empresas tecnológicas y las tecnologías que en realidad están impulsando los beneficios que dicen promover”. Algunas empresas pueden promocionar ejemplos de algoritmos que, por ejemplo, ayudan a detectar mejor inundaciones, usándolos como ejemplos de IA para siempre para publicitar sus grandes modelos de lenguaje, a pesar de que los algoritmos que ayudan con la predicción de inundaciones no son el mismo tipo de IA que un chatbot orientado al consumidor.