Informe sobre el Impacto Ambiental de la Inteligencia Artificial y su Relación con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

El creciente desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA) presenta desafíos significativos para la consecución de la Agenda 2030. Un informe emitido por la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (Unesco) el pasado 15 de julio alerta sobre el aumento exponencial en el consumo de recursos naturales, lo que contraviene directamente varios Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).

Consumo de Recursos Hídricos y Energéticos: Un Desafío para los ODS 6, 7 y 13

El funcionamiento de los modelos de IA y los centros de datos que los sustentan ejerce una presión considerable sobre recursos vitales, amenazando el progreso en los siguientes objetivos:

• ODS 6 (Agua Limpia y Saneamiento): Se ha evidenciado un consumo hídrico alarmante. La generación de una sola imagen con IA puede requerir hasta cinco litros de agua. A gran escala, la refrigeración de los centros de datos consume miles de millones de metros cúbicos de agua anualmente, un recurso ya escaso en muchas regiones. El entrenamiento de un modelo como ChatGPT implicó el uso de aproximadamente 700 mil litros de agua.
• ODS 7 (Energía Asequible y no Contaminante): Los centros de datos son grandes consumidores de energía eléctrica, que en su mayoría proviene de combustibles fósiles. Este modelo de consumo se opone a la meta de incrementar el uso de energías renovables.
• ODS 13 (Acción por el Clima): Como consecuencia directa del alto consumo energético, la IA genera una huella de carbono considerable. El entrenamiento de un modelo de IA puede emitir hasta 283 toneladas de dióxido de carbono, el equivalente a 300 vuelos transatlánticos, lo que acelera el calentamiento global.

Producción, Consumo e Infraestructura: Implicaciones para los ODS 9 y 12

El ciclo de vida completo de la tecnología IA, desde su fabricación hasta su desecho, impacta negativamente en los patrones de producción y consumo.

• ODS 9 (Industria, Innovación e Infraestructura): Si bien la IA es un pilar de la innovación, la infraestructura que la soporta debe ser sostenible. La construcción y operación de 455 centros de procesamiento de datos en Latinoamérica ya representan el 1,6% del consumo eléctrico regional, una cifra que se proyecta alcanzará el 5% para 2035 según la Organización Latinoamericana de Energía (Olade).
• ODS 12 (Producción y Consumo Responsables): La demanda de minerales críticos para la fabricación de hardware y la consecuente generación de residuos electrónicos agravan el agotamiento de recursos naturales y la contaminación, alejándose de un modelo de economía circular.

Estrategias de Mitigación y Cooperación Internacional (ODS 17)

Para alinear el desarrollo de la IA con la sostenibilidad, es imperativa la acción coordinada entre múltiples actores, en línea con el ODS 17 (Alianzas para lograr los Objetivos).

Propuestas de Organismos Internacionales y Expertos

La Unesco y especialistas en tecnología proponen un enfoque multifacético para reducir el impacto ambiental. Las medidas recomendadas incluyen:

1. Optimización de Algoritmos: Desarrollar modelos de IA más eficientes y con menor número de parámetros. Un ejemplo es la arquitectura Mixture of Experts (MOE), utilizada por la IA china Deep Seek, que limita las rutas de consulta para reducir el consumo de recursos.
2. Eficiencia en Hardware e Infraestructura: Mejorar los estándares de gestión y promover el uso de energías renovables en los centros de datos. Empresas como Google ya implementan centros en zonas frías para disminuir la necesidad de refrigeración artificial.
3. Políticas y Auditorías Estrictas: Fortalecer el rol de entidades como la Agencia Internacional de Energía (AIE) y la Olade para fiscalizar y regular el impacto ambiental de la industria.

Hacia un Uso Responsable de la Inteligencia Artificial

La mitigación de los efectos negativos de la IA es una responsabilidad compartida. Aunque gran parte recae en los proveedores, los usuarios finales también pueden contribuir a un ecosistema digital más sostenible.

Recomendaciones para un Consumo Responsable (ODS 12)

Para promover un uso consciente de la IA, se sugiere a los usuarios adoptar las siguientes prácticas:

• Recurrir a la IA solo cuando sea estrictamente necesario, priorizando buscadores tradicionales para consultas de información.
• Utilizar instrucciones (prompts) breves y directas para minimizar el procesamiento requerido.
• Evitar la generación de imágenes y videos mediante IA, dado su elevado consumo de recursos.
• Conservar los datos de consultas previas para no repetir procesos.
• Ser consciente de que el consumo global actual de la IA asciende a 350 teravatios hora anuales, lo que exige una reflexión sobre su uso diario.

Análisis de Objetivos de Desarrollo Sostenible en el Artículo

1. ¿Qué Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) se abordan o están conectados con los temas destacados en el artículo?

1. ODS 6: Agua Limpia y Saneamiento

   El artículo destaca repetidamente el alto consumo de agua de la tecnología de IA. Menciona que “para generar una de estas imágenes, se pueden requerir hasta cinco litros de agua” y que el enfriamiento de los centros de datos “representa miles de millones de metros cúbicos al año”. Esto conecta directamente con la necesidad de una gestión sostenible del agua.

2. ODS 7: Energía Asequible y no Contaminante

   Se aborda el “alto consumo de energía eléctrica” de los centros de datos que desarrollan la IA. El artículo especifica que esta energía proviene en gran parte de “combustibles fósiles”, pero también menciona soluciones como los centros de datos de Google que “promueven el uso de energías renovables”, vinculando el problema con la transición hacia energías limpias.

3. ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura

   El tema central es una tecnología innovadora (IA) y su infraestructura (centros de datos). El artículo discute la necesidad de hacer esta infraestructura más sostenible, mencionando la “optimización tanto el software como el hardware” y el desarrollo de “modelos más eficientes” para reducir el impacto ambiental, lo que se alinea con la modernización sostenible de la infraestructura.

4. ODS 12: Producción y Consumo Responsables

   El artículo se enfoca en el uso insostenible de recursos como el agua, la energía y los “minerales críticos”. También señala la “generación de residuos electrónicos” y la necesidad de que los proveedores consideren “el impacto ambiental en cada etapa del ciclo de vida de la inteligencia artificial”, promoviendo un modelo de consumo y producción más responsable.

5. ODS 13: Acción por el Clima

   Se establece una conexión directa entre el consumo de energía de la IA y el cambio climático. El artículo afirma que el uso de combustibles fósiles “genera emisiones de gases de efecto invernadero” y proporciona un ejemplo concreto: el entrenamiento de un modelo de ChatGPT “generó 283 toneladas de dióxido de carbono”.

2. ¿Qué metas específicas de los ODS se pueden identificar en función del contenido del artículo?

• ODS 6: Agua Limpia y Saneamiento

  • Meta 6.4: Aumentar considerablemente el uso eficiente de los recursos hídricos en todos los sectores. El artículo aborda esta meta al señalar el “crecimiento significativo en el uso de recursos hídricos” por la IA y la necesidad de reducirlo.

• ODS 7: Energía Asequible y no Contaminante

  • Meta 7.2: Aumentar considerablemente la proporción de energía renovable. Se menciona explícitamente cuando se citan los esfuerzos de Google por usar “energías renovables” en sus centros de datos.
  • Meta 7.3: Duplicar la tasa mundial de mejora de la eficiencia energética. La discusión sobre la “optimización de algoritmos” y el desarrollo de “modelos más eficientes o con menor número de parámetros” para consumir menos recursos se alinea directamente con esta meta.

• ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura

  • Meta 9.4: Modernizar la infraestructura y reconvertir las industrias para que sean sostenibles, utilizando los recursos con mayor eficacia. El llamado a “optimizar tanto el software como el hardware” y a “mejorar los estándares de gestión de la infraestructura” para reducir el impacto ambiental es un claro reflejo de esta meta.

• ODS 12: Producción y Consumo Responsables

  • Meta 12.2: Lograr la gestión sostenible y el uso eficiente de los recursos naturales. Esta meta se refleja en la preocupación por el “agotamiento de recursos naturales y minerales” y el alto consumo de agua y energía.
  • Meta 12.5: Reducir considerablemente la generación de desechos. La mención de la “generación de residuos electrónicos” como una consecuencia negativa del ciclo de vida de la IA se conecta con esta meta.

• ODS 13: Acción por el Clima

  • Meta 13.2: Incorporar medidas relativas al cambio climático en las políticas, estrategias y planes. La sugerencia de desarrollar “políticas más estrictas por parte de entidades auditoras como la Organización Latinoamericana de Energía (Olade)” es un ejemplo de la integración de estas medidas.

3. ¿Hay algún indicador de los ODS mencionado o implícito en el artículo que pueda usarse para medir el progreso hacia los objetivos identificados?

Sí, el artículo menciona o implica varios datos cuantitativos que pueden servir como indicadores:

• Para el ODS 6 (Agua Limpia y Saneamiento)

  • Indicador 6.4.1 (Cambio en la eficiencia del uso del agua): El artículo proporciona datos específicos que miden el consumo de agua, como “hasta cinco litros de agua” para crear una imagen y “cerca de 700 mil litros de agua” para entrenar un modelo de ChatGPT. Estos datos permiten evaluar la eficiencia hídrica de la tecnología.

• Para el ODS 7 (Energía Asequible y no Contaminante)

  • Indicador 7.3.1 (Intensidad energética): Se mencionan cifras de consumo energético total, como “350 teravatios hora anuales en inteligencia artificial” y proyecciones de que la IA “alcance el cinco por ciento del consumo eléctrico total de Latinoamérica y el Caribe en el 2035”. Estos datos son fundamentales para medir la intensidad energética.

• Para el ODS 9 (Industria, Innovación e Infraestructura) y ODS 13 (Acción por el Clima)

  • Indicador 9.4.1 (Emisiones de CO2 por unidad de valor añadido): El artículo proporciona una medida directa de las emisiones de gases de efecto invernadero al afirmar que el entrenamiento de un modelo de IA “generó 283 toneladas de dióxido de carbono”. Este es un indicador clave para medir el impacto climático de la industria tecnológica.

• Para el ODS 12 (Producción y Consumo Responsables)

  • Indicador 12.2.2 (Consumo material interno): La preocupación por el uso de “minerales críticos” y el “agotamiento de recursos naturales” implica la necesidad de medir el consumo de estos materiales, lo que se alinea con este indicador.

4. ODS, metas e indicadores

Fuente: prensalibre.com