La cantidad de residuos electrónicos generados por programas de IA como ChatGPT podría multiplicarse por 1000 de aquí a 2030, pero esto puede evitarse.
La IA no sólo genera residuos de datos, sino también residuos electrónicos. Según un estudio, la inteligencia artificial (IA) podría generar hasta 1.000 veces más residuos electrónicos asociados en 2030 que los generados en 2023. Sin embargo, un equipo de investigación dirigido por Peng Wang, de la Academia China de Ciencias de Xiamen, escribe en la revista «Nature Computational Science» que la cantidad calculada de residuos puede reducirse significativamente si se toman las medidas adecuadas. En los cálculos de su modelo, los expertos partieron de la base de que los sistemas informáticos utilizados se renuevan cada tres años.
Las aplicaciones de IA como ChatGPT se basan en grandes modelos lingüísticos que requieren considerables recursos informáticos para su entrenamiento. Para ello, es esencial contar con una amplia infraestructura informática. Los estudios anteriores sobre la sostenibilidad de la IA se han centrado principalmente en el consumo de energía y las emisiones de dióxido de carbono asociados. Los investigadores de Wang, en cambio, querían averiguar cuántos residuos electrónicos se generan cuando se utilizan aplicaciones de IA cada vez más intensivas en cálculo.
Para ello, los expertos partieron de la base de que los usuarios utilizarían a diario grandes modelos lingüísticos, un escenario que no es del todo irreal, como demuestra el aumento de su uso en motores de búsqueda y plataformas sociales. Con una aplicación tan amplia de la IA, los centros de datos para entrenar y proporcionar los modelos de IA tendrían que crecer muy rápidamente. Como consecuencia, la cantidad de residuos electrónicos procedentes de servidores y otros dispositivos desechados podría pasar de unas 2.550 toneladas en 2023 a hasta 2,5 millones de toneladas en 2030. En cambio, en escenarios con menor uso de la IA, la cantidad de residuos podría limitarse a entre 400.000 y 1,5 millones de toneladas.
En su trabajo, el equipo de Wang también hace referencia al último Global E-Waste Monitor. Según éste, se espera que la cantidad de residuos generados por dispositivos electrónicos más pequeños, como smartphones y portátiles, ascienda a la friolera de 43 millones de toneladas en 2030. Los residuos generados a lo largo de los años por servidores y dispositivos de IA, que los autores del estudio han calculado, podrían ascender a algo menos del doce por ciento de este volumen en 2030 en la hipótesis de referencia.
Sin embargo, los expertos también han analizado cómo diversas medidas podrían reducir la cantidad de residuos electrónicos. La medida más eficaz sería no desechar los servidores y otros dispositivos al cabo de tres años, sino utilizarlos durante un año más para tareas de IA más sencillas u otros fines. Esto reduciría la cantidad de residuos en un 62% en comparación con el escenario inicial.
Si, por el contrario, se prepararan para su reutilización módulos individuales de los sistemas, como procesadores y memoria, se podría ahorrar un 42% de los residuos. Además, unos algoritmos mejorados ofrecen un potencial de ahorro del 50% y unos chips más eficientes del 16%.
Christiane Plociennik, del Centro Alemán de Investigación en Inteligencia Artificial (DFKI) de Kaiserlautern, señaló que sólo hay una pequeña base de datos para los supuestos del escenario inicial utilizado por los investigadores de Wang para sus cálculos. Sin embargo, incluso el escenario más conservador con cantidades significativamente menores de residuos y la previsión del Monitor Global de Residuos Electrónicos proporcionan razones importantes para establecer una economía circular en la tecnología de la información, explica. «Tenemos que concienciar a la sociedad de que detrás de una nube o una aplicación de IA hay centros de datos con un alto consumo de recursos».
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