El impacto de la inteligencia artificial en el cambio climático

En un mundo en el que las temperaturas globales alcanzan cifras récord y los niveles del mar continúan aumentando, la lucha contra el cambio climático se vuelve cada vez más urgente. La inteligencia artificial se propuso como una herramienta revolucionaria que podría ayudar a combatir esta crisis global. Sin embargo, su aplicación también plantea desafíos ambientales significativos. Mientras que algunos expertos consideran que la IA puede ser clave para optimizar prácticas sostenibles, otros señalan que su uso excesivo de recursos podría intensificar los problemas ambientales.

La inteligencia artificial tiene un potencial considerable para ayudar a mitigar el cambio climático. Algunas de sus aplicaciones más prometedoras incluyen la optimización de fuentes de energía renovable, que permite una gestión más eficiente de recursos como la energía solar y eólica. Al prever mejor la demanda energética, la IA puede asegurar que las fuentes renovables sean aprovechadas al máximo, reduciendo la dependencia de los combustibles fósiles.

Otro ejemplo es el sector agrícola, donde la IA permite una gestión más sostenible de los recursos. Mediante la recopilación y análisis de datos sobre el clima, el suelo y el estado de los cultivos, los agricultores pueden ajustar sus prácticas para utilizar menos agua y reducir el uso de pesticidas. Esto no solo mejora la eficiencia de los cultivos, sino que también disminuye el impacto ambiental de la agricultura.

Además, en la industria manufacturera, la IA puede contribuir a reducir el desperdicio de materiales mediante procesos de producción más precisos y menos contaminantes. Estas capacidades posicionan a la inteligencia artificial como una herramienta valiosa en la lucha por un mundo más sostenible.

A medida que se expande el uso de la IA, también lo hace la infraestructura necesaria para soportarla. Los centros de datos, que almacenan y procesan la enorme cantidad de información que la IA utiliza, requieren inmensas cantidades de energía y agua. De hecho, un centro de datos promedio consume suficiente energía para abastecer aproximadamente a 50.000 hogares en un año. Este tipo de instalaciones también dependen del agua para enfriar sus servidores, y se estima que el consumo de agua de los centros de datos aumenta en más de mil millones de galones al año, afectando el abastecimiento en regiones ya afectadas por sequías.

La construcción de estos centros es fundamental para la expansión de la IA, pero sus necesidades de recursos plantean preocupaciones importantes. Según expertos, a medida que se incrementa la cantidad de modelos de lenguaje de gran escala, como ChatGPT, la demanda energética y el consumo de agua de los centros de datos también se dispararán, intensificando el impacto ambiental.

Si bien las emisiones de carbono asociadas a la IA y, en particular, a los grandes modelos de lenguaje, son notables, en términos relativos, representan una pequeña fracción comparada con las emisiones de industrias altamente contaminantes. Por ejemplo, según Scientific American, el entrenamiento del modelo de lenguaje ChatGPT-3 produjo aproximadamente 500 toneladas de CO₂, mientras que la industria de combustibles fósiles generó 31,75 mil millones de toneladas de CO₂ solo en 2022. No obstante, la IA puede actuar como un facilitador de actividades dañinas para el medio ambiente cuando es utilizada por empresas de sectores contaminantes para maximizar sus beneficios.

Un ejemplo de esto es ExxonMobil, que utiliza tecnologías de IA en colaboración con Microsoft Azure para incrementar su producción de petróleo en 50.000 barriles diarios. Esta producción adicional genera miles de toneladas de CO₂, lo que anula cualquier posible contribución de la IA para la reducción de emisiones. Esta relación entre IA y sectores contaminantes plantea una preocupación: mientras la IA ayuda a ciertos sectores a ser más eficientes, también puede amplificar su capacidad de daño ambiental.

La IA también tiene un impacto ambiental indirecto al optimizar la producción en industrias contaminantes, como la moda rápida. Este sector, conocido por la producción masiva de ropa a bajo costo, es uno de los principales contribuyentes al cambio climático, responsable del 10% de las emisiones globales de carbono, según Earth.org. También es el segundo mayor consumidor de agua a nivel mundial y genera cantidades significativas de residuos textiles.

Las herramientas de IA permiten a las empresas de moda rápida prever tendencias con mayor precisión, reduciendo los tiempos de producción y aumentando la cantidad de productos en el mercado. Además, la IA permite realizar campañas de publicidad personalizada, que incentivan el consumo al dirigir los anuncios directamente a los consumidores más propensos a comprar. Como resultado, aumenta la demanda de productos, lo cual impulsa aún más la producción y agrava el impacto ambiental de este sector. La capacidad de la IA para acelerar los ciclos de consumo y desecho destaca cómo el uso de esta tecnología, aunque eficiente, puede tener consecuencias significativas para el medio ambiente.

Ante la creciente preocupación por el impacto ambiental de la IA, algunos gobiernos comenzaron a tomar medidas para regular su uso. En el estado de Rhode Island, por ejemplo, se estableció recientemente un grupo de trabajo sobre IA, y en su sesión legislativa de 2024, se propusieron diversas iniciativas para abordar sus posibles riesgos. Estas regulaciones emergentes reconocen la importancia de no solo limitar el impacto ambiental de los centros de datos, sino también controlar la forma en que la IA se utiliza en sectores como el de combustibles fósiles y moda rápida.

Regular el uso de la IA presenta desafíos importantes, ya que se sabe poco sobre el alcance total de sus efectos. Las preguntas sobre los límites éticos y la capacidad de la IA para tomar decisiones responsables son parte del debate. Además, la falta de conocimiento profundo sobre cómo podría evolucionar la tecnología dificulta la implementación de regulaciones efectivas. Según expertos, la investigación debe avanzar de manera urgente para comprender mejor la magnitud de los impactos de la IA y establecer directrices que aseguren que esta tecnología se use de forma responsable.