- Se desconoce en gran medida el impacto ambiental de la IA, pero un nuevo artículo señala algo al respecto.
- El entrenamiento de GPT-3 requiere agua para evitar el calor producido durante el proceso computacional.
- Cada 20 a 50 preguntas, los servidores de ChatGPT deben "beber" el equivalente a una botella de agua de 500 ml.
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A medida que el público en general utiliza cada vez más herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT, el impacto ambiental de la nueva tecnología comienza a salir a la luz.
Si bien todavía hay muy pocos datos sobre IA y sustentabilidad, un estudio reciente de investigadores de la Universidad de California y la Universidad de Texas señala la huella hídrica de los modelos de IA como GPT-3 y GPT-4 de OpenAI.
Mientras entrenaba a GPT-3 en sus centros de datos, se estimó que Microsoft usó 700,000 litros de agua dulce. Esa es suficiente agua para llenar la torre de enfriamiento de un reactor nuclear, según Gizmodo. También es la misma cantidad que se usa para producir 370 autos BMW o 320 vehículos Tesla, según el estudio.
Usando estos números, se determinó que ChatGPT requeriría 500 ml de agua por cada 20 a 50 preguntas respondidas.
«Si bien una botella de agua de 500 ml puede no parecer demasiado, la huella hídrica combinada total para la inferencia sigue siendo extremadamente grande» debido a la gran base de usuarios de ChatGPT, escribieron los autores del estudio.
Microsoft está «invirtiendo en investigación para medir el uso de energía y el impacto de carbono de la IA mientras trabaja en formas de hacer que los grandes sistemas sean más eficientes, tanto en capacitación como en aplicación», dijo un portavoz de Microsoft a Insider en un comunicado.
«También continuamos invirtiendo en la compra de energía renovable y otros esfuerzos para cumplir con nuestros objetivos de sostenibilidad de ser carbono negativo, agua positiva y cero desperdicio para 2030», agregaron.
OpenAI no respondió a las solicitudes de comentarios de Insider.
La labor de procesamiento genera mucho calor en los centros de datos que albergan modelos de IA
Los modelos de IA como GPT-3 y GPT-4 están alojados en centros de datos que almacenan grandes cantidades de servidores informáticos. Estos servidores identifican patrones y vínculos entre conjuntos de datos masivos que, a su vez, utilizan energía; ya sea electricidad, carbón, energía nuclear o gas natural.
Se utilizan gastos significativos de energía en el proceso de entrenamiento, que luego se convierte en calor. Luego, el agua se usa en el sitio para mantener las temperaturas bajo control en toda la infraestructura. Se requiere agua dulce para un control adecuado de la humedad y porque el agua salada puede provocar «corrosión, obstrucciones en las tuberías de agua y crecimiento bacteriano», según el estudio.
En el futuro, estas cifras podrían «aumentar varias veces para el GPT-4 recién lanzado que tiene un tamaño de modelo significativamente mayor», dijeron los investigadores.
Además de ChatGPT, el equipo de investigadores también trató de ver cuánta agua utiliza el modelo de IA de Google
Usando su propia metodología que calcula la efectividad del uso del agua en el sitio y fuera del sitio, además del uso de energía, el equipo de investigadores también desarrolló estimaciones de la huella hídrica para el modelo de lenguaje grande de Google conocido como LaMDA.
Sin embargo, en última instancia, la falta de transparencia en torno a las cifras de consumo de agua relacionadas con el entrenamiento de IA hace que sea difícil identificar la huella real. Cuando se le preguntó sobre el uso de agua de LaMDA, Google señaló un informe de noviembre de 2022 que publicó datos de 2021 sobre el consumo general de agua en los centros de datos.
«Si bien es imposible conocer la huella hídrica real sin información detallada de Google, nuestra estimación muestra que la huella hídrica total del entrenamiento de LaMDA es del orden de millones de litros», escribieron los investigadores.
Si bien la huella de carbono relacionada con la IA generativa está comenzando a hacer sonar las alarmas, los investigadores dijeron que su artículo busca «resaltar la necesidad de abordar de manera integral la huella hídrica junto con la huella de carbono para permitir una IA verdaderamente sostenible».
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