13 de noviembre de 2024
El impacto de la inteligencia artificial en el cambio climático
La IA promete revolucionar la sostenibilidad al mejorar la gestión de energías renovables y prácticas agrícolas. Sin embargo, sus grandes demandas energéticas presentan preocupaciones serias para el medio ambiente
>En un mundo en el que las temperaturas globales alcanzan cifras récord y los niveles del mar continúan aumentando, la lucha contra el La inteligencia artificial tiene un potencial considerable para ayudar a mitigar el cambio climático. Algunas de sus aplicaciones más prometedoras incluyen la optimización de fuentes de energía renovable, que permite una gestión más eficiente de recursos como la energía solar y eólica. Al prever mejor la demanda energética, la IA puede asegurar que las fuentes renovables sean aprovechadas al máximo, reduciendo la dependencia de los combustibles fósiles.Otro ejemplo es el sector agrícola, donde la IA permite una gestión más sostenible de los recursos. Mediante la recopilación y análisis de datos sobre el clima, el suelo y el estado de los cultivos, los agricultores pueden ajustar sus prácticas para utilizar menos agua y reducir el uso de pesticidas. Esto no solo mejora la eficiencia de los cultivos, sino que también disminuye el impacto ambiental de la agricultura.Además, en la industria manufacturera, la IA puede contribuir a reducir el desperdicio de materiales mediante procesos de producción más precisos y menos contaminantes. Estas capacidades posicionan a la inteligencia artificial como una herramienta valiosa en la lucha por un mundo más sostenible.A medida que se expande el uso de la IA, también lo hace la infraestructura necesaria para soportarla. Los centros de datos, que almacenan y procesan la enorme cantidad de información que la IA utiliza, La construcción de estos centros es fundamental para la expansión de la IA, pero sus necesidades de recursos plantean preocupaciones importantes. Según expertos, a medida que se incrementa la cantidad de modelos de lenguaje de gran escala, como ChatGPT, la demanda energética y el consumo de agua de los centros de datos también se dispararán, intensificando el impacto ambiental.Si bien las emisiones de carbono asociadas a la IA y, en particular, a los grandes modelos de lenguaje, son notables, en términos relativos, representan una pequeña fracción comparada con las emisiones de industrias altamente contaminantes. Por ejemplo, según Scientific American, el entrenamiento del modelo de lenguaje ChatGPT-3 produjo aproximadamente 500 toneladas de CO₂, mientras que la industria de combustibles fósiles generó Un ejemplo de esto es ExxonMobil, que utiliza tecnologías de IA en colaboración con Microsoft Azure para incrementar su producción de petróleo en 50.000 barriles diarios. Esta producción adicional genera miles de toneladas de CO₂, lo que anula cualquier posible contribución de la IA para la reducción de emisiones. Esta relación entre IA y sectores contaminantes plantea una preocupación: mientras la IA ayuda a ciertos sectores a ser más eficientes, también puede amplificar su capacidad de daño ambiental.La IA también tiene un impacto ambiental indirecto al optimizar la producción en industrias contaminantes, como la moda rápida. Este sector, conocido por la producción masiva de ropa a bajo costo, es uno de los principales contribuyentes al cambio climático, responsable del 10% de las emisiones globales de carbono, según Earth.org. También es el segundo mayor consumidor de agua a nivel mundial y genera cantidades significativas de residuos textiles.
Ante la creciente preocupación por el impacto ambiental de la IA, algunos gobiernos comenzaron a tomar medidas para regular su uso. En el estado de Rhode Island, por ejemplo, se estableció recientemente un grupo de trabajo sobre IA, y en su sesión legislativa de 2024, se propusieron diversas iniciativas para abordar sus posibles riesgos. Estas regulaciones emergentes reconocen la importancia de no solo limitar el impacto ambiental de los centros de datos, sino también controlar la forma en que la IA se utiliza en sectores como el de combustibles fósiles y moda rápida.
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