Cuánta agua consume la inteligencia artificial ChatGPT

Los modelos de inteligencia artificial, especialmente los utilizados en aprendizaje profundo (Deep learning), pueden requerir una gran cantidad de potencia de cómputo que solo se garantiza con la puesta en operación de enormes centros de datos con miles de servidores funcionando las 24 horas del día.

Mantener en funcionamiento este hardware no solo supone un enorme consumo de electricidad, además, también requiere cantidades de agua para su refrigeración.

Es por ello que así como la inteligencia artificial irrumpió masivamente en la vida de millones de personas, su impacto ambiental también se está comenzando a notar.

La Universidad de California realizó un estudio para determinar qué cantidad de agua consume el Centro de Datos de Microsoft en Iowa, Estados Unidos; que mayoritariamente se utiliza para hacer funcionar GPT-4 de OpenAI.

El consumo de agua de este centro aumentó un 37% desde 2021, una disparada que se le atribuye mayoritariamente a la IA. En total, estos servidores requieren la dramática cifra de 6.436 millones de litros de agua al año para poder operar. Incluso el estudio sostiene que entre 5 y 50 preguntas a ChatGPT, dependiendo de su complejidad, pueden consumir hasta medio litro de agua.

Este gasto tiene en cuenta el consumo de las plantas energéticas que alimentan al centro de datos, además de la propia refrigeración de los centros. Aunque es importante aclarar que en Iowa solo utilizarán agua para refrigerar los meses de verano, por lo que el consumo de agua es aún mayor en otros lugares dedicados a esta tarea.

De hecho, es la misma investigación la que señala que el consumo de agua en todos los centros de datos de Google ha aumentado un 30% desde 2021. Unas cifras que no son bien recibidas cuando, en muchos países del mundo, la sequía es un enorme problema.

Por lo que para mitigar el impacto ambiental de la IA, se insta a adoptar prácticas de desarrollo y uso responsable de esta tecnología, incluida la eficiencia energética en los algoritmos y la infraestructura física en la que opera. También es importante fomentar la investigación en IA verde y tecnologías más sostenibles.

La Universidad de Massachusetts publicó un artículo donde descubrieron que, para entrenar grandes modelos de inteligencia artificial, el proceso puede emitir más de 626 mil toneladas de dióxido de carbono, que equivale a casi cinco veces las emisiones de un automóvil de toda su vida útil, además de su manufactura.

La investigación se centra específicamente en el proceso de entrenamiento del modelo de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), que se utiliza para enseñar a máquinas a hablar con un lenguaje más “humano”, como es el caso de ChatGPT.

Por otro lado, un artículo publicado por el Instituto Alexander von Humboldt para Internet y Sociedad con sede en Berlín, concluyó que desafortunadamente no hay números confiables sobre el consumo de energía de proyectos de IA más pequeños.

El avance de la inteligencia artificial ha generado mucho interés a nivel mundial, incluso en los científicos que se preguntan cuáles pueden ser los alcances medioambientales de estas tecnologías, como ChatGPT de Open AI.

La respuesta directa que han dado los investigadores es que estos sistemas generan contaminación por un motivo específico: consumo de energía para mantener el funcionamiento de las bases de datos. Junto a esto hay un trabajo de entrenamiento para que la inteligencia artificial aprenda y de mejores respuestas.

Y “entrenar estos modelos requiere una cantidad inmensa de potencia computacional. Ahora mismo solo las grandes tecnológicas pueden entrenarlos”, aseguró Carlos Gómez-Rodríguez, informático en la Universidad de La Coruña, a Wired.

Según estudios de Google el entrenamiento de GPT-3, el sistema en el que está basado ChatGPT, consumió 1.287 MWh y generó emisiones de más de 550 toneladas de carbono.

La Agencia Internacional de Energía asegura que los centros de datos, donde se almacena la información para el funcionamiento de este tipo de tecnologías, son responsables en la actualidad del 1% de las emisiones de efecto invernadero; cifra que podría aumentar con el paso del tiempo ante un mayor uso por parte de millones de usuarios a nivel mundial.