ChatGPT con GPT-4 utiliza aproximadamente 519 mililitros de agua, un poco más que una botella de 16,9 onzas, para escribir un correo electrónico de 100 palabras, según una investigación original de The Washington Post y la Universidad de California, Riverside. Este uso extravagante de recursos puede empeorar las condiciones de sequía causadas por el hombre, particularmente en climas que ya son secos.
El informe del Washington Post se basa en el artículo de investigación “Making AI Less “Thirsty”: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models” de Mohammad A. Islam de UT Arlington, y Pengfei Li, Jianyi Yang y Shaolei Ren de la Universidad de California, Riverside. Los reporteros Pranshu Verma y Shelly Tan y su equipo de edición utilizaron información pública para sus cálculos de estimaciones de la huella hídrica y el uso de electricidad, como se detalla en su artículo.
¿Cuánta agua y electricidad se necesitan para ChatGPT?
El Washington Post y la Universidad de California en Riverside examinaron la electricidad necesaria para hacer funcionar los servidores de IA generativa y el agua para mantenerlos frescos. La cantidad de agua y electricidad que se utilizan en centros de datos específicos puede variar según el clima en el que se encuentran esos centros de datos. El estado de Washington y Arizona tienen extracciones de agua particularmente intensas.
En áreas donde la electricidad es más barata o más abundante que el agua, los centros de datos podrían enfriarse mediante un sistema eléctrico en lugar de torres de enfriamiento llenas de agua, por ejemplo.
Otros hallazgos incluyen:
- Si uno de cada 10 trabajadores estadounidenses (alrededor de 16 millones de personas) escribe un único correo electrónico de 100 palabras con ChatGPT semanalmente durante un año, la IA necesitará 435.235.476 litros de agua. Esa cifra equivale aproximadamente a toda el agua consumida en Rhode Island durante un día y medio.
- Enviar un correo electrónico de 100 palabras con GPT-4 requiere 0,14 kilovatios-hora (kWh) de electricidad, lo que según The Washington Post equivale a dejar 14 bombillas LED encendidas durante una hora.
- Si uno de cada 10 trabajadores estadounidenses escribe un único correo electrónico de 100 palabras con ChatGPT semanalmente durante un año, la IA consumirá 121.517 megavatios-hora (MWh) de electricidad. Esa es la misma cantidad de electricidad consumida por todos los hogares de Washington DC durante 20 días.
- Para entrenar el GPT-3 se necesitaron 700.000 litros de agua.
En una declaración al Washington Post, la representante de OpenAI, Kayla Wood, dijo que el creador de ChatGPT está “trabajando constantemente para mejorar la eficiencia”.
VER: Los gigantes tecnológicos pueden ocultar las emisiones de gases de efecto invernadero de los proyectos de IA al tener en cuenta las emisiones basadas en el mercado.
¿Cuánta electricidad se necesita para generar una imagen de IA?
En diciembre de 2023, investigadores de la Universidad Carnegie Mellon y Hugging Face descubrieron que se necesitan 2,907 kWh de electricidad por cada 1.000 inferencias para generar una imagen de IA; esta cantidad difiere según el tamaño del modelo de IA y la resolución de la imagen. Específicamente, los investigadores probaron el consumo de energía de la fase de inferencia, que ocurre cada vez que la IA responde a una indicación, ya que investigaciones anteriores se habían centrado en la fase de entrenamiento.
Si bien los informes del Washington Post se centraron en el alto costo de un mensaje de IA relativamente pequeño (un correo electrónico), el costo de usar la IA para tareas más rigurosas solo aumenta a partir de ahí. La generación de imágenes generó la mayor cantidad de emisiones de carbono de todas las tareas de IA que probaron los investigadores de la Universidad Carnegie Mellon y Hugging Face.
La dependencia excesiva de la IA puede tener impactos negativos tanto en la Tierra como en los resultados finales
La IA, ávida de recursos, cambia las ganancias actuales por un empeoramiento de la sequía y una mayor presión sobre la red eléctrica. La IA generativa también puede ahuyentar a los clientes: un anuncio de agosto de Google Gemini generó reacciones negativas por parte de los consumidores. Una encuesta de julio de Gartner encontró que el 64% de 5.728 clientes preferirían no encontrar IA en el servicio de atención al cliente.
Las organizaciones deberían encontrar formas de incentivar el pensamiento a largo plazo en lo que respecta a la tecnología que los empleados eligen utilizar en el día a día. Crear una política medioambiental (y apegarse a ella) puede aumentar la confianza de los clientes en una empresa y ayudar a distribuir las ganancias a largo plazo.
“Muchos de los beneficios de la IA generativa son especulativos y pueden aparecer en el futuro a medida que las empresas exploren rápidamente diversos casos de uso que podrían generar una adopción amplia”, dijo el profesor de ingeniería de Penn, Benjamin Lee, en un correo electrónico a TechRepublic. “Pero muchos de los costos de la IA generativa son reales y se generan inmediatamente a medida que se construyen los centros de datos, se alimentan las GPU y se implementan los modelos”.
“Las empresas deben tener confianza en que, históricamente, una tecnología ampliamente utilizada se vuelve cada vez más eficiente a medida que los científicos informáticos optimizan repetida e incrementalmente la eficiencia del software y el hardware a lo largo de años de investigación e ingeniería constantes”, afirmó Lee. “El problema de la IA generativa es que los casos de uso, las aplicaciones de software y los sistemas de hardware están evolucionando rápidamente. Los informáticos todavía están explorando la tecnología y no hay un objetivo claro para sus optimizaciones”.
Una forma de mitigar los impactos ambientales de la IA es operar centros de datos con energía renovable eólica, solar, hidroeléctrica o nuclear, dijo Akhilesh Agarwal, director de operaciones de la firma de gestión de proveedores apexanalytix, en un correo electrónico a TechRepublic.
“Es crucial que las empresas que implementan tecnologías de IA sean conscientes de los posibles costos ambientales si no invierten en prácticas sostenibles, ya que el crecimiento desenfrenado de la IA podría exacerbar los problemas globales de consumo de recursos”, dijo Agarwal.
Por otro lado, la IA puede “optimizar procesos, reducir ineficiencias e incluso contribuir a los esfuerzos de sostenibilidad”, dijo Agarwal, y su impacto debe medirse en comparación con la producción de carbono de una fuerza laboral humana que realiza las mismas tareas.
