¿El planeta paga el precio de nuestras preguntas a «chat GBT»? | Medio ambiente y clima

Las herramientas se han convertido inteligencia artificial Parte de nuestra vida diaria, ya sea en nuestra ayuda en la escritura de artículos y mensajes electrónicos o explicando teorías científicas complejas. Pero lo que a menudo está ausente de nosotros es el precio invisible de estos «milagros técnicos», un precio que la tierra paga de su energía, clima y recursos.

Cada vez que hacemos una pregunta a un robot de inteligencia artificial como «Chat GBT», un proceso complejo comienza detrás de escena dentro de los grandes centros de datos, a veces el tamaño de un campo de fútbol, ​​que depende de su funcionamiento de las estaciones de carbón o de gas, transforma nuestras palabras en «definiciones simbólicas», que son números que se usan a la demanda, luego pasan a miles de computadoras súper con rendimiento de las computadoras, según un informe de los «cn the» cn the «cn the the» cn the «cn the the the» cn the the «cn the the the» the the the «the the the the» the the the the the «cn the» cn the «.

Usando estas súper computadoras, la respuesta nace a través de procesos matemáticos densos que consume una energía equivalente a 10 veces lo que requiere una investigación simple sobre Google, según una estimación del American Electricity Electricity Research Institute.

¿Cómo se ve afectado el entorno?

Para descubrir el impacto de esto en el medio ambiente, los investigadores en Alemania realizaron una prueba que incluyó 14 sistemas de inteligencia artificial que funcionan con enormes modelos lingüísticos «LLM», y les hicieron varias preguntas.

El resultado es claro: cuanto más complicado sea la respuesta, más emisiones Dióxido de carbono. Las respuestas detalladas o analíticas fueron responsables de las emisiones de hasta 6 veces lo que fue generado por respuestas cortas.

En cuanto a los modelos «más inteligentes» que tienen una capacidad de conclusión más alta, como los diseñados para responder preguntas legales complejas, han generado emisiones más de 50 veces más que sus contrapartes más simples.

Maximilian Doner, estudiante de doctorado en la Universidad de Ciencias Aplicadas de Munich y el principal autor del estudio, publicado en la revista «Las perspectivas de comunicaciones», explica esta disparidad, diciendo: «Cuanto más precisa sea el modelo y su capacidad para pensar, mayor es su consumo de energía».

Agrega que estos modelos avanzados contienen decenas de miles de millones de «maestros», que son los prejuicios que ayudan al sistema a interpretar y tratar símbolos, lo que los hace más capaces de analizar, pero también más de energía.

La apreciación es difícil

Pero lo que hace que la estimación del impacto ambiental real de la inteligencia artificial es difícil es la diferencia en los diferentes factores, como el tipo de dispositivo utilizado, la ubicación geográfica y la fuente de energía en la región. Por lo tanto, los investigadores prefirieron usar emisiones de carbono en lugar de números precisos, según CNN.

La red estadounidense agrega que la ausencia de transparencia aumenta la dificultad de estimar el impacto ambiental real, explicando que la mayoría de las principales compañías de inteligencia artificial no comparten datos precisos sobre el consumo de energía, el tamaño de sus servidores o las técnicas de mejora que usan, lo que dificulta que los investigadores y los consumidores comprendan el verdadero costo ambiental.

Choli Rin, profesor de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de California, confirma que cada modelo de inteligencia artificial consume recursos de una manera diferente, y debe evaluarse de acuerdo con el tipo de tarea en la que se utiliza.

Pero en un momento en que las empresas se apresuran a ingresar herramientas de inteligencia artificial en cada aplicación, ubicación y plataforma, los usuarios pueden no tener la última palabra para el alcance o el momento del uso de estas tecnologías, según CNN.

https://www.youtube.com/watch?

¿Cómo aliviamos el efecto?

Aunque las opciones de usuario pueden limitarse a medida que las empresas buscan vincular la inteligencia artificial con todas las aplicaciones, los investigadores sugieren opciones para reducir el impacto ambiental del uso de modelos de inteligencia artificial.

Rin dice que los usuarios deben «elegir sabiamente», y Doner está de acuerdo con él, quien dice que el usuario debe buscar el modelo que se ajuste a sus necesidades con precisión sin consumir grandes recursos sin ninguna razón.

«Suponga que es un ingeniero de software que se ocupa de problemas complejos diariamente, entonces el uso de un modelo de inteligencia artificial avanzado puede ser una opción lógica. Si usted es un estudiante de secundaria que busca ayuda para resolver un servicio doméstico simple, recurrir a estos modelos fuertes es similar a usar una calculadora nuclear para realizar un proceso de colección simple».

En su entrevista con CNN, agrega: si las personas eran más conscientes del costo ambiental promedio de generar en respuesta, pueden haber comenzado a pensar: ¿es necesario convertirme en una muñeca conmovedora solo porque estoy aburrido?