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El avance de la inteligencia artificial (IA) ha transformado la creación de contenido digital, permitiendo generar imágenes con gran detalle y estilo, como las inspiradas en Studio Ghibli. Sin embargo, detrás de estas creaciones hay un alto costo ambiental que muchos desconocen. La generación de imágenes con IA requiere enormes cantidades de agua para enfriar los centros de datos que procesan estas solicitudes, lo que plantea interrogantes sobre la sostenibilidad de estas tecnologías.
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00:00Música
00:01Continuamos por nuestro orbitar por los escenarios tecnocientíficos
00:20propios de esta sociedad hiperconectada al servicio de la humanidad.
00:26Esto es Atomun, el avance de la inteligencia artificial ha transformado la creación de contenido digital
00:32permitiendo generar imágenes con gran detalle y estilo como las inspiradas en los diseños de los estudios Ghibli
00:40que en su momento se viralizaron y fueron tendencia, no solo abrieron el debate en relación a su implicación
00:48con el medio ambiente dado el alto costo que este pudiera representar para la Pachamama.
00:54De tal manera que el uso de la computación cognitiva plantea interrogantes sobre la sostenibilidad de estas tecnologías
01:02y los recursos del planeta Tierra.
01:05Pero es realmente responsable directa, sobre todo si tomamos en cuenta que existen otras industrias
01:13altamente perjudiciales para nuestra canica azul.
01:17A razón de ello, nuestra bitácora de Atomun analiza los distintos escenarios donde la IA pudiera resultar ser una amenaza ecológica.
01:28Los detalles de inmediato, viajeros y viajeras del saber.
01:32La vorágina tecnológica no solo redefine cómo vivimos y trabajamos,
01:43sino que también representa desafíos ineludibles para la salud de nuestro planeta.
01:48La creciente demanda de electrónicos consume vastos recursos naturales y energía,
01:53desde la extracción de minerales hasta la fabricación intensiva,
01:56generando una considerable huella ecológica.
01:59Esta situación se agrava por la corta vida útil y la obsolescencia programada de muchos productos,
02:05lo que lleva a una acumulación urgente de desechos electrónicos.
02:09A este panorama se suma un nuevo dilema, el impacto ambiental de la inteligencia artificial.
02:15La reciente tendencia viral de crear imágenes estilo Estudio Ghibli con inteligencia artificial,
02:20popularizada por usuarios de ChatGPT,
02:23desveló un costoso y oculto consumo de agua y energía.
02:26Expertos señalaron que, en solo cinco días de su auge,
02:31se consumieran aproximadamente 216 millones de litros de agua.
02:35Para ponerlo en perspectiva,
02:37generar una sola imagen estilo Estudio Ghibli con inteligencia artificial puede gastar 3,4 litros de agua,
02:45y cinco de estas imágenes podrían sumar hasta 17 litros.
02:48A medida que los modelos de inteligencia artificial se vuelven más complejos y demandantes,
02:54su huella hídrica se ha convertido en un tema de discusión entre expertos, empresas y gobiernos.
03:00El consumo de agua en la cadena de suministros de la inteligencia artificial está principalmente asociado a los centros de datos,
03:07que sirven para entrenar y operar modelos avanzados como ChatGPT,
03:11DeepSig y otros sistemas de aprendizaje automático.
03:14Estos centros de datos no solo requieren grandes cantidades de electricidad,
03:20sino que también dependen del agua para sistemas de refrigeración,
03:23que evitan el sobrecalentamiento de los servidores.
03:27Se proyecta que para 2027, la demanda global de agua de la computación cognitiva
03:31podría superar el consumo anual de países como Dinamarca,
03:35lo que plantea preocupaciones sobre la escasez de agua potable.
03:38El auge de la inteligencia artificial generativa presenta un escenario dual.
03:43Por un lado, el entusiasmo por sus beneficios, mejora de productividad, avance científico, es innegable.
03:50Por otro, las consecuencias ambientales de esta fiebre del oro son alarmantes y difíciles de mitigar.
03:56Entrenar modelos de inteligencia artificial generativa, como GPT-4,
04:01exige una asombrosa potencia computacional,
04:04lo que dispara el consumo de electricidad, aumenta las emisiones de CO2 y presiona las redes eléctricas.
04:11Además, se requiere una gran cantidad de agua para refrigerar el hardware,
04:15lo que puede sobrecargar el suministro municipal y dañar ecosistemas locales.
04:20El incremento de aplicaciones de inteligencia artificial generativa
04:23también dispara la demanda de hardware de alto rendimiento,
04:27generando impactos ambientales indirectos por su fabricación y transporte,
04:30de tal modo que la rápida expansión de la digitalización y los nuevos nichos del mercado que éstas promueven
04:36solo acrecientan las demandas de electricidad de los centros de datos,
04:41que son un factor importante y a tomar en cuenta,
04:44ya que contribuye a los impactos ambientales de la IA generativa.
04:48Por ejemplo, Amazon cuenta con más de 100 centros de datos en todo el mundo,
04:53cada uno con unos 50.000 servidores que la empresa utiliza para respaldar sus servicios de computación en la nube.
04:59Al respecto, los científicos han estimado que las necesidades energéticas de los centros de datos
05:04solo en Norteamérica aumentaron de 2.688 megavatios a finales de 2022
05:11a 5.341 megavatios a finales de 2023,
05:16en parte debido a las demandas de la inteligencia artificial generativa.
05:20Mientras que a nivel mundial, el consumo eléctrico de los centros de datos
05:24ascendió a 460 teravatios en 2022.
05:29Esto los habría convertido en el undécimo mayor consumidor de electricidad del Orbe,
05:33entre Arabia Saudita, con 371 teravatios,
05:37y Francia, 463 teravatios,
05:40según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico, OCDE.
05:44Aunque este proceso llamativo de generar imágenes
05:47no es la única fase intensiva en consumo por parte de la inteligencia artificial.
05:52La etapa de entrenamiento de los modelos en la que se procesan enormes volúmenes de datos
05:57para enseñar a la computación cognitiva a producir resultados requiere recursos aún mayores,
06:03pero es realmente la causa directa de las preocupaciones hídricas y de recursos naturales en nuestro planeta.
06:09Esto si nos retotraemos a que en cada fase de la revolución industrial
06:13han sido enormes las amenazas,
06:16comenzando por la deforestación, minería, agricultura
06:19y las amenazas a la sostenibilidad ambiental,
06:22que han propiciado la crisis climática debido a su expansiva intervención y extractivismo,
06:28sin hacer a un lado las enormes huellas de carbono.
06:31Una funcionalidad básica de muchas aplicaciones de IA
06:34mantienen un patrón de consumo de energía extremadamente alto y continuo.
06:39El alcance de las emisiones varía en función de la fuente de energía
06:43y la energía recae en los servidores subyacentes.
06:47Tareas como el PNL y la visión artificial presentan altas exigencias computacionales
06:52cuando dependen de las emisiones de carbono para entrenar a los modelos.
06:56Esto ocurre tanto durante el entrenamiento como la inferencia.
07:00Además, las complejidades de los modelos generativos,
07:03como las redes generativas antagónicas o las GAM, para abreviar,
07:07aumentan las emisiones debido al gran consumo de energía en el tratamiento antagónico.
07:14Actividades como hacer llamadas, enviar correos electrónicos o llevar a cabo videoconferencias
07:20involucran una huella de carbono digital,
07:23es decir, generan emisiones de dióxido de carbono y gases de efecto invernadero,
07:28al tiempo que la fabricación de dispositivos tecnológicos también representa un impacto enorme en la naturaleza.
07:35De acuerdo con expertos, un smartphone requiere de 12 litros de agua limpia
07:39y 44,4 kilogramos de recursos naturales para su elaboración,
07:44eso sin contar la extracción de metales para las piezas.
07:48Y por si esto no fuera llamativo,
07:51se requieren de 800 kilos de materias primas para fabricar un ordenador de 2 kilos,
07:56e incluso una enorme cantidad de teravatios para extraer criptomonedas como bitcoins.
08:02La obsolescencia programada y el reciclaje deficiente llevan a una acumulación de residuos electrónicos,
08:08liberando tóxicos que dañan el suelo, el agua, la salud humana y los ecosistemas.
08:14Además, la extracción de recursos y la producción tecnológica liberan partículas y químicos nocivos,
08:21afectando la calidad del aire y la salud respiratoria local.
08:23Un informe sobre la economía digital elaborado por la Conferencia de la ONU sobre Comercio y Desarrollo de 2024,
08:31atribuye que el comercio electrónico se ha disparado y que los compradores en línea
08:35han pasado de menos de 100 millones a principio del siglo a 2.300 millones en 2021.
08:42Este aumento ha provocado un incremento del 30% de los residuos digitales entre 2010 y 2022,
08:48hasta alcanzar los 10,5 millones de toneladas en todo el mundo.
08:52Los países desarrollados generan 3,25 kilogramos de residuos digitales por persona,
08:58frente a menos de un kilo en los países de desarrollo y apenas 0,21 kilogramos en los países considerados menos adelantados,
09:07lo que constituye un indicador más de la desigual distribución de los beneficios que conlleva la digitalización.
09:12Es innegable que la tecnología, al fomentar patrones de consumo insostenibles y un estilo de vida de conveniencia instantánea,
09:21impacta negativamente nuestra salud y el medio ambiente.
09:24El consumo de agua por parte de la inteligencia artificial exige atención inmediata.
09:28Si bien la tecnología tiene el potencial de transformar positivamente nuestras sociedades,
09:34no podemos ignorar su efecto en la Pachamama.
09:36Las cifras de consumo de la inteligencia artificial global son un llamado urgente a la acción colectiva para gobiernos y movimientos sociales.
09:45Sin embargo, la innovación tecnológica no es el único ni el mayor problema.
09:48La huella hídrica de la computación cognitiva es menor comparada con sectores como la agricultura,
09:54que consume el 70% del agua dulce mundial o la industria textil,
09:59responsable de 93 mil millones de metros cúbicos de agua al año,
10:044% de la extracción global y del 20% de la contaminación de agua potable del planeta.
10:10Esto nos lleva a concluir que la actividad humana y los niveles de consumo desmedidos
10:15son las verdaderas variables a considerar en esta ecuación.
10:19Debemos reflexionar hasta qué punto seguiremos sacrificando el planeta en nombre del progreso,
10:24mientras persista nuestra desconexión con nuestra madre tierra.
10:29La huella ecológica de la IA abarca diversos aspectos,
10:33desde la energía requerida para alimentar los centros de datos,
10:36donde se ejecutan los algoritmos,
10:39hasta la extracción de materiales para la fabricación de dispositivos,
10:44hardware especializados.
10:46Estos recursos incluyen electricidad, agua, metales y otros materiales,
10:52entrenamiento de modelos de deep learning y machine learning,
10:56que implica procesar enormes conjuntos de datos a través de algoritmos complejos,
11:03lo que se traduce en emisiones de carbono significativas,
11:06especialmente cuando se utilizan servidores y sistemas de refrigeración intensivos.
11:13Tiempo de un nuevo corte, pero antes les invito a viajar en la data.
11:19Contaminación digital
11:26Se refiere al impacto ambiental generado por la fabricación,
11:30uso y desecho de dispositivos y servicios digitales,
11:34así como por las infraestructuras necesarias para su funcionamiento.
11:39Esto incluye el consumo de energía de centros de datos y redes,
11:42la producción de residuos electrónicos
11:44y las emisiones de gases de efecto invernadero asociadas a estas actividades.
11:50Debido a su apariencia inmaterial,
11:52la tecnología digital suele percibirse como una herramienta sin impacto directo en el medio ambiente.
11:58Sin embargo, la tecnología digital depende de infraestructuras físicas,
12:02como centros de datos y kilómetros de cables utilizados como antenas de retransmisión.
12:07Este sector es actualmente responsable del 4% de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero.
12:14Cada una de las acciones que realizamos diariamente en Internet
12:17tiene una huella de carbono específica.
12:20Por ejemplo, visualizar 30 minutos de video en YouTube
12:23emitiría aproximadamente 3 gramos de dióxido de carbono
12:27y la transmisión de un programa de una hora en Netflix
12:30liberaría de 56 a 114 gramos de CO2.
12:37¡Gracias!
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