Antes de entrar en la relación que tiene la Inteligencia Artificial y el Clima precisemos que es el clima para que la discusión se entienda perfectamente.
El clima es un patrón meteorológico promedio de una zona, definido en un largo periodo (pongamos por caso 30 años) teniendo en cuenta factores como la temperatura, la precipitación, la humedad, la presión atmosférica o la velocidad del viento.
Dependiendo de su estabilidad se da un sistema seguro para la naturaleza, para los humanos, y en su relación con el entorno cercano e, incluso, global.
El cambio climático modifica la zona, creando otras condiciones que afectan a todo ese sistema para transformarlo en otro que puede dejar atrás la seguridad en la que antes se asentaba. Esto causa conflictos e inestabilidad tanto en los recursos permanentes, que se puedan alterar o desaparecer, o que se tendrán que distribuir de otra manera y, por lo tanto, crearán desconfianza y daño en el tejido social y económico, además de trazar líneas que permitan restaurar o reconstruir lo que se ha roto.
Durante años y años, se han celebrado CUMBRES, o conferencias para negociar y tomar decisiones sobre la lucha contra el cambio climático, con grandes esfuerzos diplomáticos que, año tras año, conducen a un gran fallo: su incapacidad para la implementación.
A pesar del consenso científico sobre el cambio climático, existen escépticos o negacionistas con, por ejemplo, políticos como DONALD TRUMP oponiéndose o definiéndolo como “la gran estafa de este siglo”.
Mientras tanto, GLOBAL CARBON BUDGET confirma que, en lugar de reducirse, las emisiones de gases de efecto invernadero, han aumentado en un 1,1%.
¿Y cómo es posible que ante la evidencia siga sin dársele importancia o atacando a políticas enfocadas a prevenirlo como es el caso de la AGENDA 2030 PARA EL DESARROLLO SOSTENIBLE 2030?
Si arañamos en las razones, por lo general obedecen a intereses industriales y económicos que, por ejemplo, SE OPONEN A LA REGULACIÓN de las emisiones de CO2 (algo que viene de muy lejos) o empresas, instituciones o países cuya VINCULACIÓN CON EL LOBBY de los combustibles fósiles es enorme.
Además, las campañas de desinformación, apoyadas incluso por activistas conocidos y periodistas, están a la orden del día… porque si contaminas, algo queda, especialmente de cara a la opinión pública.
AQUÍ se ofrece un documento sobre la prevención de la desinformación climática.
A todo esto, y curiosamente, según el GRUPO INTERGUBERNAMENTAL DE EXPERTOS SOBRE EL CAMBIO CLIMÁTICO (IPCC) el 70% de los países más vulnerables al cambio climático están entre los frágiles.
¿Tendrá algo que ver?
Lo cierto es que, por ejemplo, estamos recogiendo un aumento de las temperaturas, de las precipitaciones, de cambio en el proceso productivo de alimentos, en emigraciones (32 millones de desplazados por desastres de este tipo) … y suma y sigue.
¿Y la IA que tiene que ver en todo esto?
El público en general puede que no lo entienda porque no sabe que los recursos computacionales de los modelos de IA precisan una enorme cantidad de energía… y eso afecta enormemente a la crisis climática.
Según el informe GLOBAL ELECTRICY REVIEW 2022 de EMBER, entre 2018 y 2022 se multiplicaron esas necesidades y, puesto que los combustibles fósiles son más del 60% de la generación mundial de electricidad, evidentemente se aumentan la emisiones de gases de efecto invernadero.
La IA generativa aumenta de forma exponencial sus requerimientos porque precisa de mayor capacidad de procesamiento y memoria en sus operaciones matemáticas, o lo que es lo mismo, energía para trabajar.
En un brillante artículo de VICTOR GASPAR en OBSERVATORIO IA sobre el consumo energético de la IA Generativa relaciona todo los elementos que intervienen en el proceso, desglosándolos uno a uno, y así por ejemplo, explica como el número de los parámetros (los pesos y sesgos que se ajustan durante su entrenamiento para aprender a generar contenido útil) ha pasado de 1.5 mil millones en el GPT-2 (2019), a 175 mil millones en GPT-3 (2020) o 1.76 billones en el GPT-4.
Sigue con los datos de entrenamiento (texto, imágenes o vídeo), la complejidad de la arquitectura hardware y software, el impacto energético y medioambiental, las soluciones para mejorar la eficiencia en los procesos algorítmicos, la optimización de modelos, nuevas arquitecturas, fuentes de energía, y como es imprescindible transparencia y sostenibilidad para abordar todo el asunto.
Absolutamente necesario de leer si quieres entrar en el quiz de la cuestión.
Si, por ejemplo, utilizamos un símil fácil y seguimos con CHATGPT: Generar un texto de 100 palabras consume, en promedio, 519 mililitros de agua, el equivalente a una botella. Este consumo, que puede parecer mínimo en la escala de una sola consulta, se magnifica cuando se analiza el impacto a gran escala.
Y además del uso profesional también hemos de tener en cuenta que, para una parte importante de la población, las IAs son un juego.
REVO_LUIS, creador de contenido en Instagram, explica de forma muy divertida las cantidades inmensas de electricidad que se gastan para ver vídeos de gatitos. Pero no se queda en la anécdota frívola, sino que hace una presentación, muy sería, sobre la industria y la forma en que es inviable mientras no haya una fuente de energía barata, al tiempo que habla de los servidores que procesan datos, porque se instalan en países donde el impacto se invisibiliza, y las razones para sus gobiernos.
En la balanza de lo malo pesa el que detrás de cada modelo de IA se esconde una huella ambiental: un consumo masivo de energía, agua y residuos electrónicos.
La energía necesaria para alimentar la infraestructura digital, como centros de datos y servidores, genera emisiones de gases de efecto invernadero.
El tráfico de internet en sí mismo es responsable de una parte significativa de las emisiones globales.
La fabricación de dispositivos electrónicos consume recursos naturales y produce residuos que contienen sustancias tóxicas como plomo y mercurio.
Una gestión inadecuada de estos residuos contamina el suelo y el agua, y su dificultad de reciclaje agrava el problema.
Da igual cuántas IAs generativas contrates si la mitad del planeta se vuelve inhabitable, si el agua potable escasea, si las migraciones climáticas rompen fronteras o si los cultivos colapsan.
También podemos considerar la balanza de lo bueno:
La inteligencia artificial es una herramienta que está transformando la tecnología de predicción y armando a los científicos en la lucha contra el cambio climático, analizando patrones climáticos y de consumo, anticipando picos de demanda o ayudando a abordar algunas de las mayores emergencias ambientales del mundo con monitorización, la optimización de las cadenas de servicio, la gestión de datos (Big data) en modelos de sostenibilidad o en alertas.
Si volvemos al principio:
Lo sencillo es negar la crisis climática y todo aquello que es complejo, negativo y multi-variable.
Es sencillo y puede dar votos. Pero no soluciona nada a la sociedad (solo a los bolsillos de quienes se aprovechan de ello, y en el corto plazo).
La historia nunca la han escrito ni los algoritmos ni los millonarios de bunker. La han escrito generaciones que decidieron no aceptar lo inevitable, y por lo tanto hay que buscar ideas que resuelvan y coloquen todo en mejor posición.
Además del futuro distópico que la IA está generando, o no (según donde quieras verlo), o la influencia de la IA en la geopolítica, o de la geopolítica en la IA, hay este otro elemento sensible que lo invade todo y donde la IA también tiene mucho que decir y/o hacer: la crisis climática.
El cuadro al completo es feo, sí. Feo y realista.
No es pesimismo: es diagnóstico. Pero un diagnóstico no es una sentencia final.
Hay un punto clave que separa distopía de futuro habitable: la voluntad colectiva.
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