A pesar de las predicciones generadoras inteligencia artificial conducirá a un aumento masivo de la demanda de energía, las empresas de IA apenas están comenzando a considerar el impacto climático de sus productos.
Si bien algunas aplicaciones de la tecnología podría apoyar los objetivos de sostenibilidad de las agenciasDesarrollar y utilizar herramientas de IA generativa requiere cantidades masivas de energía que, a su vez, generan emisiones de gases de efecto invernadero responsables del calentamiento global.
«El lado positivo es que habrá menos viajes, habrá menos movimiento humano, porque la IA realizará más de estas tareas mundanas», dijo Larry Adams, director ejecutivo y fundador de plataforma de inteligencia artificial centrada en la inclusión X_Stereotype dicho. «La otra cara de la moneda es la enorme potencia informática necesaria para operar estos sistemas de IA».
La creación del GPT-3, del cual ChatGPT es una variante especializada, generó la misma cantidad de emisiones que conducir 123 automóviles durante un año. los investigadores encontraron. Hacerle una pregunta a un robot de IA podría requerir aproximadamente 10 veces el poder necesario para una consulta estándar en un motor de búsqueda.
A medida que las herramientas de inteligencia artificial se integran en los hábitos diarios de los trabajadores y usuarios de Internet en todo el mundo, la huella de carbono de Internet está preparada para aumentar mucho más allá de su estimación actual del 4% de las emisiones globales de carbono. Por una estimaciónSe espera que los centros de datos y las tecnologías de las comunicaciones representen el 14% de las emisiones globales para 2040.
Integrar la sostenibilidad en el proceso.
Debido a que la IA generativa es relativamente nueva, existen pocas mejores prácticas para el uso sostenible de la tecnología. Sin embargo, es importante que los profesionales del marketing que integren estas herramientas consideren las implicaciones climáticas de todo su trabajo, incluida la IA generativa.
«[We need to be] garantizar que trabajamos con socios que toman [the climate impact of AI] en consideración”, Elav Horwitz, vicepresidente y director global de innovación aplicada de McCann Worldgroup, dijo en NexTech de Adweek.
Elegir socios en función de sus compromisos climáticos es una forma de garantizar que la sostenibilidad sea parte de la conversación en cada paso del camino. Pero también existen formas prácticas de evitar emisiones excesivas.
«Cada mensaje que ponemos en ChatGPT genera emisiones de carbono», dijo Horwitz. “Incluso capacitar a las personas sobre cómo escribir el mensaje, […] Piense por un segundo en lo que quiere obtener de la generación de IA, luego hágalo y obtenga el resultado correcto.
Las implicaciones de la IA para la equidad
Aunque X_Stereotype actualmente no rastrea las emisiones de carbono de sus operaciones, esto está en proceso. Dado que el cambio climático afecta de manera desproporcionada a las comunidades de color, medir y reducir su impacto es una “cuestión prioritaria” para la plataforma, explicó Adams.
“Tan rápido como evolucione la IA, surgirá esta próxima ola de conversaciones”, dijo Adams. «¿Cómo se alimenta?» ¿Cómo se distribuye? ¿Es una IA distribuida éticamente?
Evitar la paradoja de Jevons
Cuando Karan Walia Después de comenzar a desarrollar la tecnología de inteligencia artificial que impulsa hoy su empresa Cluep, entrenó los modelos en computadoras que palidecen en comparación con la eficiencia disponible en los modelos actuales.
«Nos llevó dos años entrenar nuestro modelo inicial de IA para reconocer los sentimientos humanos en las conversaciones de texto de las redes sociales», dijo Walia. «[Now]puedes estar listo y funcionando con un modelo en dos días.
Estas eficiencias del hardware tienen importantes implicaciones para las demandas energéticas de las herramientas de IA. Pero, como suele suceder, las ganancias en eficiencia pueden verse contrarrestadas por una adopción más amplia, lo que lleva a un aumento general de la demanda de recursos. Este fenómeno, llamado en economía la paradoja de Jevons, a menudo se encuentra entre las posibles soluciones climáticas y las reducciones reales de emisiones.
«En última instancia, la energía misma debe producirse de forma sostenible y menos dañina», afirmó Walia.
Pero crear barreras para evitar usos ineficaces y dañinos de la IA también puede promover mejores prácticas en toda la industria. «Puede y debe haber una regulación sobre la cantidad de computación que utilizan sus modelos de IA en la producción», añadió.
