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

La inteligencia artificial (IA) se ha integrado rápidamente en diversas actividades cotidianas como redactar correos, resolver dudas, planificar viajes y automatizar procesos, apoyándose en modelos como ChatGPT o Gemini. Sin embargo, esta eficiencia aparente oculta una significativa huella ambiental que es poco considerada por los usuarios. Este informe analiza el impacto ambiental de la IA, haciendo énfasis en su relación con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), especialmente el ODS 7 (Energía asequible y no contaminante), ODS 9 (Industria, innovación e infraestructura), y ODS 13 (Acción por el clima).

Emisiones de CO₂ y Consumo Energético de la Inteligencia Artificial

Emisiones elevadas y su contexto

Un estudio reciente publicado en Frontiers revela que las emisiones de CO₂ generadas por la IA pueden ser hasta 50 veces mayores que las de tecnologías tradicionales. Este fenómeno está impulsado por el crecimiento exponencial de los centros de datos y la complejidad creciente de los modelos de lenguaje, lo que representa un desafío para los compromisos de sostenibilidad de empresas y gobiernos, en línea con el ODS 13.

Demanda energética creciente

Según la Agencia Internacional de la Energía, una sola consulta en ChatGPT puede consumir hasta 10 veces más electricidad que una búsqueda tradicional en Google. Considerando que millones de usuarios interactúan con IA diariamente, el impacto ambiental es considerable.

Los centros de datos, esenciales para el funcionamiento de la IA, representan un alto consumo eléctrico. En 2023, consumieron el 4,4 % de la electricidad total de EE. UU., con proyecciones de alcanzar hasta el 12 % en cinco años, lo que plantea retos para la sostenibilidad energética (ODS 7).

El número de centros de datos ha crecido de 500 mil en 2012 a más de 8 millones en 2024, reflejando la creciente demanda de procesamiento computacional y aumentando la presión sobre los recursos energéticos y las emisiones de CO₂.

Factores que Contribuyen a las Altas Emisiones de CO₂ en la IA

Complejidad de los modelos y consumo energético

Los modelos de lenguaje dependen de miles de millones de parámetros que requieren cálculos intensivos para generar respuestas. El consumo energético aumenta con la cantidad de parámetros y tokens procesados.

El estudio en Frontiers indica que preguntas complejas, como las de álgebra abstracta o filosofía, demandan procesos de razonamiento más extensos y generan más tokens, lo que incrementa las emisiones de CO₂. Este impacto ocurre independientemente de la precisión de la respuesta, evidenciando la necesidad de considerar los costos ambientales del uso de IA.

Relación entre precisión y sostenibilidad

Existe una tensión entre la precisión de los modelos y su sostenibilidad. Modelos más precisos requieren mayor capacidad de cómputo y, por ende, mayor consumo energético y emisiones. Por ejemplo, el modelo Cogito, el más preciso evaluado, emitió tres veces más CO₂ que otros modelos de tamaño similar con menor rendimiento.

La arquitectura del modelo también influye en la eficiencia energética. Modelos con parámetros similares pueden variar significativamente en emisiones, como se observa en la comparación entre DeepSeek R1 y Qwen 2.5, donde el diseño optimizado puede reducir la huella de carbono sin sacrificar la capacidad de respuesta.

Conciencia y Educación para un Uso Responsable de la IA

Falta de conciencia sobre la huella digital

El estudio destaca el bajo nivel de conciencia de los usuarios sobre el impacto ambiental de la IA. Maximilian Dauner, autor principal, señala que conocer las emisiones de CO₂ generadas por cada consulta podría fomentar un uso más moderado y responsable.

Actualmente, la democratización del acceso a la IA ha llevado a millones de usuarios a emplear estas tecnologías sin información sobre su huella ambiental, ya que no existen alertas ni etiquetas que indiquen el costo ecológico de cada interacción.

Propuestas para aumentar la transparencia

• Implementar etiquetas que informen sobre las emisiones de CO₂ asociadas al uso de IA, similar a las etiquetas de eficiencia energética en electrodomésticos.
• Promover campañas educativas para sensibilizar a los usuarios sobre el impacto ambiental de sus actividades digitales.
• Fomentar una cultura tecnológica consciente del cambio climático, alineada con el ODS 12 (Producción y consumo responsables) y el ODS 13.

Equilibrio entre Innovación y Sostenibilidad

La inteligencia artificial está transformando múltiples sectores y mejorando la calidad de vida, pero su impacto ambiental exige una reflexión profunda y acciones concretas. Las emisiones de CO₂ derivadas de la IA representan un nuevo desafío en la lucha contra el cambio climático, que debe abordarse desde el diseño, uso y regulación tecnológica.

1. Incorporar criterios de sostenibilidad en el desarrollo de modelos de IA para optimizar su eficiencia energética.
2. Equilibrar la precisión y utilidad de los modelos con su impacto ambiental, promoviendo tecnologías más limpias.
3. Fomentar la responsabilidad individual y colectiva en el uso de la IA, considerando el impacto ambiental de cada interacción.

En conclusión, ser conscientes del impacto ambiental de la inteligencia artificial y actuar en consecuencia es fundamental para avanzar hacia una tecnología responsable y sostenible, contribuyendo directamente a los Objetivos de Desarrollo Sostenible, especialmente el ODS 7, ODS 9 y ODS 13.

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

1. ODS 7: Energía asequible y no contaminante
   • El artículo destaca el alto consumo energético de la inteligencia artificial (IA) y los centros de datos, lo que afecta la demanda energética global.
2. ODS 9: Industria, innovación e infraestructura
   • Se discute el desarrollo y uso de modelos de IA avanzados y la expansión de centros de datos, lo que implica innovación tecnológica e infraestructura digital.
3. ODS 12: Producción y consumo responsables
   • Se enfatiza la necesidad de sensibilizar a los usuarios sobre la huella ambiental de la IA y promover un consumo digital responsable.
4. ODS 13: Acción por el clima
   • El artículo aborda las emisiones de CO₂ generadas por la IA y la importancia de mitigar su impacto ambiental para combatir el cambio climático.

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

1. Meta 7.2: Aumentar considerablemente la proporción de energía renovable en el conjunto de fuentes energéticas.
   • Implícito en la necesidad de reducir el impacto energético de los centros de datos y la IA mediante fuentes más limpias.
2. Meta 9.4: Modernizar la infraestructura y reconvertir las industrias para que sean sostenibles, con mayor eficiencia en el uso de los recursos y mayor adopción de tecnologías limpias y ambientalmente racionales.
   • Relacionado con el diseño de modelos de IA más eficientes y sostenibles, como Qwen 2.5, para reducir emisiones.
3. Meta 12.8: Garantizar que las personas tengan la información y conciencia pertinentes para el desarrollo sostenible y estilos de vida en armonía con la naturaleza.
   • Directamente vinculado con la necesidad de sensibilizar a los usuarios sobre la huella digital y ambiental de la IA.
4. Meta 13.3: Mejorar la educación, la sensibilización y la capacidad humana e institucional respecto de la mitigación del cambio climático.
   • Reflejado en la propuesta de etiquetar las emisiones de CO₂ y promover educación para un consumo digital responsable.

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

1. Indicador 7.2.1: Proporción de energía renovable en el consumo total de energía.
   • Implícito en la discusión sobre el consumo energético de los centros de datos y la necesidad de fuentes limpias.
2. Indicador 9.4.1: Emisiones de CO₂ por unidad de valor añadido industrial.
   • Relacionado con las emisiones de CO₂ generadas por modelos de IA y centros de datos, y la eficiencia de los modelos.
3. Indicador 12.8.1: Proporción de personas que tienen conciencia sobre el desarrollo sostenible.
   • Directamente vinculado con el bajo nivel de conciencia de los usuarios sobre la huella ambiental de la IA mencionado en el artículo.
4. Indicador 13.3.1: Número de países que adoptan y aplican estrategias de educación y sensibilización sobre cambio climático.
   • Relacionado con la propuesta de educación y etiquetado para informar sobre el impacto ambiental de la IA.

4. Tabla: ODS, metas e indicadores

Fuente: expoknews.com