{"id":113591,"date":"2025-06-22T16:57:10","date_gmt":"2025-06-22T20:57:10","guid":{"rendered":"https:\/\/infoelnuevonorte.com\/?p=113591"},"modified":"2025-06-22T16:57:10","modified_gmt":"2025-06-22T20:57:10","slug":"el-uso-de-la-inteligencia-artificial-podria-tener-un-costo-ambiental-oculto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/infoelnuevonorte.com\/?p=113591","title":{"rendered":"El uso de la inteligencia artificial podr\u00eda tener un costo ambiental oculto"},"content":{"rendered":"

Ya sea para responder correos del trabajo o redactar votos matrimoniales, las herramientas de inteligencia artificial generativa se han convertido en un asistente confiable en la vida de muchas personas. Pero un n\u00famero creciente de investigaciones muestra que, por cada problema que la IA resuelve, se acumulan costos ambientales ocultos.<\/p>\n

Cada palabra en una instrucci\u00f3n dirigida a la IA se descompone en grupos de n\u00fameros llamados \u201cID de tokens\u201d y se env\u00eda a enormes centros de datos \u2014algunos m\u00e1s grandes que campos de f\u00fatbol\u2014 alimentados por plantas de carb\u00f3n o de gas natural. All\u00ed, pilas de grandes computadoras generan respuestas mediante decenas de c\u00e1lculos r\u00e1pidos.<\/p>\n

Todo ese proceso puede consumir hasta 10 veces m\u00e1s energ\u00eda que una b\u00fasqueda habitual en Google, seg\u00fan una estimaci\u00f3n frecuentemente citada<\/a> por el Electric Power Research Institute.<\/p>\n

Entonces, por cada instrucci\u00f3n que le das a una IA, \u00bfcu\u00e1l es el impacto? Para averiguarlo, investigadores en Alemania evaluaron 14 sistemas de inteligencia artificial basados en modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s) haci\u00e9ndoles preguntas tanto de respuesta abierta como de opci\u00f3n m\u00faltiple. Las preguntas complejas generaron hasta seis veces m\u00e1s emisiones de di\u00f3xido de carbono que aquellas con respuestas concisas.<\/p>\n

Adem\u00e1s, los LLM \u201cm\u00e1s inteligentes\u201d, con mayores capacidades de razonamiento, produjeron hasta 50 veces m\u00e1s emisiones de carbono que los sistemas m\u00e1s simples para responder la misma pregunta, seg\u00fan report\u00f3 el estudio.<\/p>\n

\u201cEsto nos muestra el equilibrio entre el consumo de energ\u00eda y la precisi\u00f3n del rendimiento del modelo\u201d, dijo Maximilian Dauner, estudiante de doctorado en la Universidad de Ciencias Aplicadas Hochschule M\u00fcnchen y autor principal del estudio publicado el mi\u00e9rcoles en Frontiers in Communication<\/em>.<\/p>\n

Por lo general, estos LLM m\u00e1s inteligentes y que consumen m\u00e1s energ\u00eda tienen decenas de miles de millones m\u00e1s de par\u00e1metros \u2014los sesgos que se usan para procesar los ID de tokens\u2014 que los modelos m\u00e1s peque\u00f1os y concisos.<\/p>\n

\u201cSe puede pensar en ello como una red neuronal en el cerebro: cuantas m\u00e1s conexiones neuronales, m\u00e1s razonamiento puedes hacer para responder una pregunta\u201d, explic\u00f3 Dauner.<\/p>\n

Qu\u00e9 puedes hacer para reducir tu huella de carbono<\/h2>\n

Las preguntas complejas requieren m\u00e1s energ\u00eda, en parte, debido a las largas explicaciones que muchos modelos de IA han sido entrenados para ofrecer, explic\u00f3 Dauner. Por ejemplo, si le pides a un chatbot de IA que resuelva un problema de \u00e1lgebra, es probable que te lleve paso a paso por el procedimiento que sigui\u00f3 para llegar a la respuesta.<\/p>\n

\u201cLa IA gasta mucha energ\u00eda siendo cort\u00e9s, especialmente si el usuario tambi\u00e9n lo es, diciendo \u2018por favor\u2019 y \u2018gracias\u2019\u201d, se\u00f1al\u00f3 Dauner. \u201cPero eso solo alarga las respuestas y hace que se consuma m\u00e1s energ\u00eda para generar cada palabra\u201d.<\/p>\n

Por eso, Dauner sugiere que los usuarios sean m\u00e1s directos al comunicarse con los modelos de IA: especificar la longitud de la respuesta que se desea y limitarla a una o dos oraciones, o indicar directamente que no se necesita una explicaci\u00f3n.<\/p>\n

Lo m\u00e1s importante, seg\u00fan el estudio de Dauner, es que no todos los modelos de IA son iguales, dijo por correo electr\u00f3nico Sasha Luccioni, l\u00edder en temas clim\u00e1ticos de la empresa de IA Hugging Face. Los usuarios que buscan reducir su huella de carbono pueden tomar decisiones m\u00e1s conscientes sobre qu\u00e9 modelo utilizar para cada tarea.<\/p>\n

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\u201cLos modelos dise\u00f1ados para tareas espec\u00edficas suelen ser mucho m\u00e1s peque\u00f1os, eficientes y igual de buenos en su contexto\u201d, explic\u00f3 Luccioni.<\/p>\n

Si eres ingeniero de software y resuelves problemas complejos de codificaci\u00f3n a diario, puede ser necesario un modelo de IA especializado en programaci\u00f3n. Pero para un estudiante de secundaria que solo busca ayuda con las tareas, depender de herramientas de IA potentes es como usar una calculadora digital impulsada por energ\u00eda nuclear.<\/p>\n

Incluso dentro de una misma empresa de IA, los distintos modelos pueden variar en su capacidad de razonamiento, por lo que conviene investigar qu\u00e9 modelo se adapta mejor a tus necesidades, se\u00f1al\u00f3 Dauner.<\/p>\n

Siempre que sea posible, Luccioni recomienda volver a las fuentes b\u00e1sicas \u2014como enciclopedias en l\u00ednea o calculadoras de bolsillo\u2014 para resolver tareas simples.<\/p>\n

Por qu\u00e9 es dif\u00edcil medir el impacto ambiental de la IA<\/h2>\n

Ponerle un n\u00famero al impacto ambiental de la IA ha resultado un desaf\u00edo.<\/p>\n

El estudio se\u00f1al\u00f3 que el consumo de energ\u00eda puede variar seg\u00fan la proximidad del usuario a las redes el\u00e9ctricas locales y el hardware utilizado para ejecutar los modelos de IA. Por eso, los investigadores optaron por representar las emisiones de carbono dentro de un rango, explic\u00f3 Dauner.<\/p>\n

Adem\u00e1s, muchas empresas de inteligencia artificial no comparten informaci\u00f3n sobre su consumo energ\u00e9tico \u2014ni detalles como el tama\u00f1o de sus servidores o las t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n utilizadas\u2014, lo que dificulta que los investigadores puedan estimar con precisi\u00f3n ese consumo, afirm\u00f3 Shaolei Ren, profesor asociado de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica e inform\u00e1tica en la Universidad de California en Riverside, quien estudia el consumo de agua de la IA.<\/p>\n

\u201cNo se puede decir realmente que la IA consume cierta cantidad de energ\u00eda o agua en promedio; eso no tiene sentido. Necesitamos analizar cada modelo individual y luego examinar qu\u00e9 consume para cada tarea\u201d, se\u00f1al\u00f3 Ren.<\/p>\n

Una forma en que las empresas de IA podr\u00edan ser m\u00e1s transparentes, sugiri\u00f3 Dauner, es revelando la cantidad de emisiones de carbono asociadas a cada instrucci\u00f3n.<\/p>\n

\u201cEn general, si la gente estuviera m\u00e1s informada sobre el costo (ambiental) promedio de generar una respuesta, tal vez empezar\u00eda a preguntarse: \u2018\u00bfEs realmente necesario convertirme en figura de acci\u00f3n solo porque estoy aburrido?\u2019 o \u2018\u00bfde verdad necesito contarle chistes a ChatGPT porque no tengo nada que hacer?\u2019\u201d, dijo Dauner.<\/p>\n

Adem\u00e1s, a medida que m\u00e1s empresas se apresuran a incorporar herramientas de IA generativa en sus sistemas, es posible que las personas no tengan mucho control sobre c\u00f3mo o cu\u00e1ndo usan esta tecnolog\u00eda, advirti\u00f3 Luccioni.<\/p>\n

\u201cNo necesitamos IA generativa en los buscadores web. Nadie pidi\u00f3 chatbots de IA en las apps de mensajer\u00eda ni en las redes sociales\u201d, se\u00f1al\u00f3 Luccioni. \u201cEsta carrera por meterla en toda tecnolog\u00eda existente es verdaderamente exasperante, porque trae consecuencias reales para el planeta\u201d.<\/p>\n

Con tan poca informaci\u00f3n disponible sobre el uso de recursos por parte de la IA, los consumidores tienen menos capacidad de elegir, dijo Ren, quien a\u00f1adi\u00f3 que no es probable que en Estados Unidos se impongan pronto regulaciones que obliguen a mayor transparencia. En cambio, la mejor esperanza para lograr una IA m\u00e1s eficiente en consumo energ\u00e9tico podr\u00eda estar en los beneficios econ\u00f3micos de usar menos energ\u00eda.<\/p>\n

\u201cEn general, sigo siendo optimista sobre el futuro. Hay muchos ingenieros trabajando arduamente para mejorar la eficiencia de los recursos\u201d, afirm\u00f3 Ren. \u201cOtras industrias tambi\u00e9n consumen mucha energ\u00eda, pero eso no es motivo para decir que el impacto ambiental de la IA no es un problema. Definitivamente debemos prestarle atenci\u00f3n\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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