La era de las redes sociales ha facilitado más que nunca la difusión de conceptos erróneos y desinformación. Los argumentos erróneos parecen pasar de moda como la gripe. Una idea que está actualmente en boga es que la inteligencia artificial es especialmente perjudicial para el medio ambiente. Abundan las acusaciones contra el impacto de la IA en nuestro medio ambiente, tanto por parte de la conciencia popular como de las instituciones académicas.
Estas afirmaciones exageran enormemente los efectos negativos de la IA. A continuación se presentan tres argumentos populares y cómo malinterpretan la economía que subyace a nuestra relación con el medio ambiente.
Argumento 1: La IA utiliza recursos excesivos
La preocupación más común en torno a la IA es su uso de recursos, principalmente electricidad y agua. Los detractores afirman que el consumo energético de la IA es peligroso, excesivo e innecesario. La única forma de entrenar y operar modelos LLM como ChatGPT, Claude, Gemini, etc. a gran escala es a través de grandes centros de datos. Los dos recursos que estos centros de datos necesitan para funcionar son la electricidad y el agua. Debido al aumento constante del uso de la IA, es probable que su consumo de estos recursos solo aumente en los próximos años. Como mínimo, debería existir una seria preocupación por este despilfarro medioambiental.
¿Hay algo de verdad en estas afirmaciones? En primer lugar, es cierto que los modelos LLM consumen cantidades considerables de electricidad y agua, pero el consumo real es mucho menor de lo que se cree comúnmente. Muchas de las cifras populares sobre el consumo de electricidad y agua de la IA se basan en estimaciones antiguas que ahora están obsoletas. Tal y como han confirmado Sam Altman, de OpenAI, la investigación interna de Google y análisis independientes, una sola consulta LLM consume aproximadamente 0,3 vatios hora de electricidad. Esto es 10 veces menos que las estimaciones anteriores, que situaban el consumo de una sola consulta en 3 vatios hora. El consumo de agua también es significativamente menor, ya que Sam Altman lo sitúa en aproximadamente 0,26 ml de agua por consulta.
¿Cuánta electricidad y agua consumen estos programas en total? Lamentablemente, la mayoría de las empresas no han hecho públicos estos datos, pero podemos utilizar los datos de que disponemos para obtener estimaciones aproximadas. OpenAI informó a Axios que ChatGPT procesa 2500 millones de consultas al día. Utilizando nuestras estimaciones por consulta, obtenemos las siguientes cifras: 750 millones de vatios hora al día; 650 000 litros de agua al día.
Si se analizan de forma aislada, estas cifras parecen mucho más alarmantes de lo que realmente son. Comparemos el consumo eléctrico de los LLM con otras tareas cotidianas:
- Un día de funcionamiento de su frigorífico = 1600-3300 consultas de ChatGPT
- Dejar el horno encendido durante una hora = 7600 consultas de ChatGPT
- Secar una carga ligera de ropa = 8300 consultas de ChatGPT
La comparación en términos de agua es aún más contundente. El Servicio Geológico de los EEUU informa que este país consume más de 1,2 billones de litros de agua al día. Esto significa que ChatGPT representa aproximadamente el 0,00000043 % del consumo diario de agua de los EEUU.
Estas cifras agregadas solo representan a ChatGPT, pero es poco probable que ningún otro LLM de la competencia utilice una cantidad significativamente mayor de electricidad o agua —especialmente teniendo en cuenta la posición de ChatGPT como el programa de IA más importante.
Si el consumo de electricidad y agua por parte de la IA es motivo de preocupación, tenemos una larga lista de preocupaciones mucho más urgentes.
Argumento 2: La IA utiliza recursos escasos
Aunque el consumo de electricidad y agua de la IA no sea excesivo, sigue utilizando otros recursos que no pueden sustituirse. Los chips GPU que necesitan los LLM están fabricados con una variedad de materiales raros de los que no disponemos en cantidades infinitas. Entre ellos se encuentran el oro, el tungsteno, el cobre, el aluminio, etc. Dado el dudoso valor de la IA en su estado actual, ¿no deberíamos considerar la posibilidad de limitar su producción para conservar nuestros recursos naturales?
En primer lugar, no corremos el peligro de que la Tierra se «quede sin» metales preciosos o raros en un futuro próximo. Por ejemplo, el USGS estima que hay entre 54 000 y 64 000 toneladas métricas de oro en reservas subterráneas probadas, en comparación con las aproximadamente 210 000 toneladas de oro que se han extraído a lo largo de la historia. Del mismo modo, el USGS estima que quedan 6300 millones de toneladas de cobre, de las cuales solo se han extraído 700 millones hasta ahora.
Pero, ¿no se agotarán estos recursos con el tiempo? Por muy bien que los racionemos, su suministro sigue siendo finito. ¿No debería preocuparnos eso?
Los recursos finitos siempre son motivo de preocupación, pero la historia nos muestra que los mercados son expertos en hacer frente a las limitaciones y la escasez de recursos mediante dos métodos: el racionamiento relacionado con los precios y el incentivo de los sustitutos.
A medida que disminuye el suministro de un recurso, su precio se encarece con el tiempo. Como ocurre con cualquier aumento de precio, esto da lugar a un menor uso de ese recurso. Además, los recursos que se utilizan se destinan a los productos de mayor valor. Al mismo tiempo, este precio más alto crea una oportunidad de lucro para cualquiera que pueda introducir un sustituto en el mercado. Si se descubre un sustituto, este puede rebajar el precio más alto del recurso escaso, creando un mercado instantáneo para su producto.
Un ejemplo histórico muestra cómo funciona este mecanismo de mercado: en los siglos XVI y XVII, la madera era, con diferencia, la principal fuente de combustible para la calefacción y la cocina. Su uso era tan grande que cada vez era más difícil encontrar y obtener árboles. El precio de la madera era diez veces más caro en 1620 que en 1540. A medida que los árboles se volvían más escasos, los ingleses buscaban desesperadamente una alternativa más barata. En aquella época, el carbón ya se conocía como una posible fuente de combustible, pero no se utilizaba de forma generalizada. Sin embargo, cuando el precio de la madera se disparó, se convirtió en una alternativa cada vez más tentadora. Con inversiones e innovaciones adicionales, el carbón se abarató, se hizo más accesible y, finalmente, sustituyó a la madera como combustible preferido. Hoy en día, Inglaterra vuelve a estar cubierta de árboles y bosques.
Es cierto que los metales preciosos de la Tierra son escasos, pero también lo son todos los demás recursos. Los mercados y la innovación impulsada por el mercado ya han hecho frente a la escasez de recursos en el pasado, y no hay razón para pensar que no puedan volver a estar a la altura del desafío.
Argumento 3: La IA tiene un impacto medioambiental devastador
Incluso si el impacto de la IA es mínimo y hay poco peligro de que se agoten los recursos naturales, su funcionamiento sigue causando daños medioambientales. Debido a los recursos de los que depende, es cómplice de actos como la minería, la deforestación, la contaminación, etc., que están asfixiando nuestro planeta. Estos daños ecológicos solo aumentarán a medida que crezca el uso de la IA. Independientemente del uso de los recursos, el impacto perjudicial de la IA sobre el medio ambiente es, por sí solo, motivo de grave preocupación pública.
Esta perspectiva es un ejemplo perfecto de lo que Alex Epstein denomina el «marco antiimpacto», una visión del mundo que eleva la preservación del medio ambiente por encima de todo lo demás. Minimizar nuestro impacto en el medio ambiente se eleva al máximo nivel. La conclusión de esta elevación es que debemos abstenernos de cualquier cosa que cambie o altere el medio ambiente natural.
A pesar de su inmensa popularidad actual, este marco es profundamente antihumano. Solo gracias a que hemos cambiado y manipulado nuestro entorno han sido posibles nuestros logros modernos, como el aumento de las calorías consumidas, el PIB per cápita mundial y la esperanza de vida. Aunque no tengo nada en contra del medio ambiente, sugiero un punto de vista alternativo: debemos elevar el florecimiento humano como nuestro bien supremo.
Con este principio operativo, el medio ambiente no es algo que debamos venerar y dejar intacto, sino moldear según las necesidades humanas. Si eso requiere talar árboles, excavar en busca de minerales o modificar genéticamente los cultivos, debemos hacerlo. El medio ambiente no es un proveedor amoroso que nos da todo lo que necesitamos, y nosotros no somos parásitos que se aprovechan de su generosidad. El medio ambiente es simplemente el lugar donde vivimos, y debemos cambiarlo según nuestros propios fines.
Por supuesto, esto no significa que nunca preservemos nuestro medio ambiente. Los parques, las reservas naturales, los monumentos naturales, etc., son cosas buenas, pero lo son porque sirven a los intereses y deseos humanos, no porque sean santuarios de la «Madre Naturaleza».
Conclusión
Como todas las modas pasajeras, los argumentos erróneos contra el impacto medioambiental de la IA acabarán cayendo en desuso. Aun así, cumplen una valiosa función: poner de manifiesto la ignorancia económica en torno a la energía. Aunque aún está por ver el impacto definitivo de la IA en nuestro mundo, hay una cosa que podemos saber con certeza: su impacto medioambiental no será la razón por la que fracase.
