La IA generativa tiene el poder de crear contenido original y a menudo se discute desde la perspectiva de los derechos de los artistas y titulares de derechos de autor, así como del trabajo humano. Sin embargo, no se presta mucha atención a su impacto ambiental.
Consideremos la IA, que se está convirtiendo en un apoyo poderoso para nuestras actividades creativas, desde la perspectiva del impacto en la energía y el medio ambiente, observando investigaciones que ofrecen ideas interesantes.
Consumo de energía según la tarea
En una investigación realizada por investigadores de la startup de IA en colaboración con científicos de la Universidad Carnegie Mellon, se midió con precisión el dióxido de carbono emitido según las tareas realizadas por la IA.
Se descubrió que en tareas simples como la clasificación de texto, se emiten entre 0.2 y 0.5g de dióxido de carbono por cada 1,000 consultas, mientras que en la generación de imágenes, que ha ganado atención recientemente, se pueden emitir hasta 1,000g de dióxido de carbono por generar 1,000 imágenes.
Esto significa que tareas simples como la clasificación de texto son más eficientes energéticamente y tienen emisiones relativamente bajas. Por otro lado, tareas complejas como la generación de imágenes aumentan significativamente el consumo de energía y las emisiones.
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Desde la perspectiva del consumo de energía, se necesitan 2.907 kWh para generar 1,000 imágenes. Aunque este número puede no parecer mucho, se necesita 50kWh para cargar completamente la batería de un Tesla Model 3, lo que equivale a solo 17,200 imágenes generadas.
Actualmente, plataformas como , , y generan una gran cantidad de imágenes, y si asumimos que requieren la misma energía que en este estudio, están consumiendo suficiente energía para cargar miles o incluso decenas de miles de vehículos eléctricos cada día.
No solo eso, el impacto ambiental menos visible
La IA consume energía al realizar tareas, pero en realidad se necesita mucha más energía para entrenar y desplegar modelos.
Se dice que calcular el costo del entrenamiento de modelos es difícil, pero se sabe que el consumo de energía es significativamente mayor que el de realizar tareas.
En cuanto a , que ha ganado popularidad recientemente, se ha demostrado que el entrenamiento del modelo con 175 mil millones de parámetros requiere 1,287 MWh.
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La creatividad generada por la IA y los humanos
Considerando la IA desde la perspectiva del impacto ambiental, ciertamente hay problemas a tener en cuenta, como el consumo de energía y las emisiones de dióxido de carbono.
Sin embargo, también hay muchos beneficios que la IA aporta, como la posibilidad de realizar ediciones y composiciones de imágenes con solo instrucciones de texto, sin necesidad de conocimientos especializados o habilidades avanzadas.
El desarrollo futuro de la IA podría depender de cómo nos relacionamos con ella.
