La inteligencia artificial no se limita a entretener a los chatbots: programas cada vez más eficaces entrenados con aprendizaje automático se han convertido en parte integral de usos que van desde los navegadores GPS de los teléfonos inteligentes hasta los algoritmos que gobiernan las redes sociales. Pero a medida que la popularidad de la IA sigue aumentando, más investigadores y expertos están notando el costo ambiental. Entrenar y ejecutar un sistema de IA Requiere una gran cantidad de potencia informática y electricidad.y el dióxido de carbono resultante Las emisiones son una de las formas en que la IA afecta el clima.. Pero su impacto ambiental va mucho más allá de su huella de carbono.
“Es importante para nosotros reconocer el CO2 Especialmente las emisiones de algunos de estos grandes sistemas de IA”, dice Jesse Dodge, científico investigador del Instituto Allen de IA en Seattle. Añade, sin embargo, que “el impacto de los sistemas de IA en general provendrá de las aplicaciones para las que están diseñados, no necesariamente del costo de la capacitación”.
Es difícil calcular el efecto exacto que tendrá la IA en la crisis climática, incluso si los expertos se centran sólo en la cantidad de gases de efecto invernadero que emite. Esto se debe a que los diferentes tipos de IA, como un modelo de aprendizaje automático que detecta tendencias en los datos de investigación, un programa de visión que ayuda a los vehículos autónomos a evitar obstáculos o un modelo de lenguaje grande (LLM) que permite a un chatbot conversar, requieren cantidades diferentes. de potencia informática para entrenar y correr. Por ejemplo, cuando OpenAI entrenó su LLM llamado GPT-3, ese trabajo produjo el equivalente a alrededor de 500 toneladas de dióxido de carbono. Sin embargo, los modelos más simples producen emisiones mínimas. Para complicar aún más el asunto, hay una falta de transparencia por parte de muchas empresas de inteligencia artificial, dice Dodge. Eso hace que sea aún más complicado comprender el impacto de sus modelos, cuando se examinan únicamente a través de una lente de emisiones.
Ésta es una de las razones por las que los expertos recomiendan cada vez más tratar las emisiones de la IA como sólo un aspecto de su huella climática. David Rolnick, científico informático de la Universidad McGill, compara la IA con un martillo: “El impacto principal de un martillo es lo que se golpea”, dice, “no lo que hay en el martillo”. Así como la herramienta puede destrozar cosas o clavar clavos para construir una casa, la inteligencia artificial puede dañar o ayudar al medio ambiente.
Tomemos como ejemplo la industria de los combustibles fósiles. En 2019, Microsoft anunció una nueva asociación con ExxonMobil y declaró que la empresa utilizaría la plataforma de computación en la nube de Microsoft, Azure. El gigante petrolero afirmó que al utilizar la tecnología, que se basa en la inteligencia artificial para ciertas tareas, como el análisis de rendimiento, podría optimizar las operaciones mineras y, para 2025, aumentar la producción en 50.000 barriles equivalentes de petróleo por día. (Un barril equivalente de petróleo es un término utilizado para comparar diferentes fuentes de combustible; es una unidad aproximadamente igual a la energía producida al quemar un barril de petróleo crudo). En este caso, la IA de Microsoft se utiliza directamente para agregar más combustibles fósiles, lo que liberará gases de efecto invernadero al quemarse al mercado.
En un comunicado enviado por correo electrónico a Científico americano, un portavoz de Microsoft dijo que la compañía cree que “la tecnología tiene un papel importante que desempeñar para ayudar a la industria a descarbonizarse, y este trabajo debe avanzar con principios, equilibrando las necesidades energéticas y las prácticas industriales de hoy mientras se inventan e implementan las del mañana”. .” El portavoz añadió que la empresa vende su tecnología y servicios en la nube a “todos los clientes, incluidos los clientes de energía”.
La extracción de combustibles fósiles no es la única aplicación de la IA que podría ser perjudicial para el medio ambiente. “Hay ejemplos como este en todos los sectores, como la silvicultura, la gestión de la tierra y la agricultura”, afirma Emma Strubell, científica informática de la Universidad Carnegie Mellon.
Esto también se puede ver en la forma en que se utiliza la IA en la publicidad automatizada. Cuando aparece un anuncio inquietantemente específico en su cuenta de noticias de Instagram o Facebook, los algoritmos publicitarios son el asistente detrás de la cortina. Esta práctica impulsa el comportamiento consumista general en la sociedad, dice Rolnick. Por ejemplo, con la publicidad de moda rápida, los anuncios dirigidos impulsan una rotación constante de ropa barata producida en masa hacia los consumidores, quienes compran las prendas sólo para reemplazarlas tan pronto como llega una nueva tendencia. Esto crea una mayor demanda de empresas de moda rápida, y ya se estima que la industria de la moda en conjunto producir hasta el ocho por ciento de las emisiones globales. La moda rápida produce aún más emisiones en el transporte marítimo y hace que más ropa desechada se acumule en los vertederos. Meta, la empresa matriz de Instagram y Facebook, no respondió a Científico americanoSolicitud de comentarios.
Pero en la otra cara de la moneda hay aplicaciones de IA que pueden ayudar a afrontar el cambio climático y otros problemas medioambientales, como la destrucción provocada por huracanes severos alimentados por calor. Una de esas aplicaciones es xView2, un programa que combina modelos de aprendizaje automático y visión por computadora con imágenes satelitales para identificar edificios dañados en desastres naturales. El programa fue lanzado por la Unidad de Innovación de Defensa, una organización del Departamento de Defensa de Estados Unidos. Sus modelos pueden evaluar la infraestructura dañada, reduciendo así el peligro y ahorrando tiempo a los socorristas que, de otro modo, tendrían que realizar esas evaluaciones ellos mismos. También puede ayudar a los equipos de búsqueda y rescate a identificar más rápidamente hacia dónde dirigir sus esfuerzos.
Otras tecnologías de IA se pueden aplicar directamente a la mitigación del cambio climático usándolas para monitorear las emisiones. “En la mayor parte del mundo, la mayoría de las emisiones del cambio climático son muy opacas”, dice Gavin McCormick, director ejecutivo de WattTime, una empresa que monitorea las emisiones relacionadas con la electricidad. WattTime es socio fundador de la organización sin fines de lucro Climate TRACE, cuya plataforma combina visión por computadora y aprendizaje automático para detectar emisiones de fuentes de contaminación global. Primero, los científicos identifican las emisiones provenientes de las instalaciones monitoreadas. Luego utilizan imágenes satelitales para identificar señales visuales de las actividades que causan emisiones: columnas de vapor de una fábrica, por ejemplo. A continuación, los ingenieros entrenan algoritmos con esos datos para enseñar a los programas a estimar las emisiones basándose únicamente en información visual. Las cifras resultantes pueden ayudar a las corporaciones a decidir cómo reducir su huella de emisiones, pueden informar a los formuladores de políticas y pueden responsabilizar a los contaminadores.
A medida que la IA se vuelve más eficiente para resolver problemas ambientales, por ejemplo ayudando a reducir las emisiones, podría resultar una herramienta valiosa en la lucha contra el cambio climático, si la industria de la IA puede reducir sus impactos climáticos negativos. “Desde el punto de vista político, tanto la política de IA como la política climática tienen papeles que desempeñar”, dice Rolnick. En particular, recomienda dar forma a la política de IA de manera que se consideren todos los ángulos de su impacto en el clima. Eso significa examinar sus aplicaciones, así como sus emisiones y otros costos de producción, como los derivados del uso del agua.
Además, Dodge añade que aquellos con experiencia en IA, en particular las personas con poder en las empresas de tecnología, deberían establecer principios éticos para limitar el uso de la tecnología. El objetivo debería ser evitar el daño climático y, en cambio, ayudar a reducirlo. “Tiene que ser parte del sistema de valores”, dice.