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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