¿Son los sistemas de IA más eficientes y sostenibles que los humanos?

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Resumen

El cerebro humano, una maravilla de la eficiencia energética, funciona con aproximadamente 12 vatios de potencia. Compárelo con una GPU de alto rendimiento como la NVidia 3090, que puede consumir unos 650 vatios cuando ejecuta tareas de cálculo intensivo. Y, sin embargo, ChatGPT es menos exigente con el medio ambiente que un ser humano realizando una tarea similar. ¿Podemos comparar directamente la eficiencia entre la IA y el cerebro humano? Y aunque pudiéramos, ¿deberíamos?

Imagina que eres un artista. Podrías pasarte días trabajando en una obra maestra, volcando tu energía y concentración en cada pincelada. ¿Y si un ordenador pudiera hacer algo igual de impresionante en menos de un minuto?

No es ciencia ficción; es el poder y la realidad de la inteligencia artificial (IA).

Pero, ¿qué consume más energía y afecta más a nuestro planeta, el pincel y el lienzo o el ordenador?

 

Huella de carbono: Los humanos frente a los modelos de IA

Cuando se analizan los costos reales del consumo de energía, las cifras cuentan una historia predecible.

Empecemos por el cerebro humano, una maravilla de la eficiencia energética, que funciona con unos 12 vatios de potencia.

Contrasta con los ordenadores de consumo con GPU de alto rendimiento como la NVidia 3090, que puede consumir unos 650 va tios cuando se ejecutan tareas de cálculo intensivo. Eso es más de 50 veces el consumo de energía del cerebro humano en un solo ordenador.

Pero la apuesta es aún mayor cuando nos centramos en el mundo empresarial.

Pensemos en un NVidia h100 en un centro de datos, que por sí solo consume unos 700 vatios. Un clúster de superordenadores, alimentado por la asombrosa cifra de 10.000 GPU h100, puede elevar esa demanda energética a cotas asombrosas, equivalentes a medio millón de veces la energía que consume tu cerebro.

Estas cifras no sólo apuntan a la creciente demanda energética de la informática avanzada, sino que ponen de manifiesto el problema de la sostenibilidad en el centro de la revolución de la IA.

Nos enfrentamos colectivamente a una cuestión crucial: ¿Cómo conciliamos el meteórico aumento de las capacidades de la IA con la acuciante necesidad de responsabilidad medioambiental?

En nuestra carrera hacia un futuro cada vez más digital, debemos afrontar los costos reales de nuestro apetito tecnológico por la energía.

El dilema de la eficiencia energética en la IA y la actividad humana

Como dice el refrán, no se puede mejorar lo que no se mide. Sin embargo, comparar la huella de carbono humana con los modelos de IA es intrínsecamente erróneo debido a la complejidad de definir los límites en un ámbito en rápida evolución que carece de transparencia y de datos accesibles.

Crear una estimación precisa de la huella de carbono de la IA sigue siendo difícil sin información detallada sobre el hardware, el consumo de energía y las fuentes de energía.

Investigadores de la Universidad de California-Irvine y del MIT han publicado un estudio que ha suscitado un animado debate entre los principales profesionales de la IA. La investigación cuestiona las ideas preconcebidas sobre el consumo energético de los modelos de IA generativa como ChatGPT.

Según los resultados, los equivalentes de dióxido de carbono (CO2e) emitidos por ChatGPT al generar una página de texto son entre 130 y 1.500 veces inferiores a los emitidos por un ser humano dedicado a la misma actividad.

Del mismo modo, en la creación de imágenes, modelos de IA como Midjourney o DALL-E 2 de OpenAI emiten entre 310 y 2900 veces menos CO2e que los humanos.

El estudio concluye que la tecnología de IA es prometedora para realizar diversas tareas generando emisiones de carbono sustancialmente menores que las actividades humanas.

¿Por qué la IA y las capacidades humanas no son fácilmente comparables?

El debate sobre los costos energéticos y de recursos de la IA frente a los humanos dista mucho de ser blanco o negro; se trata de un panorama lleno de matices con distintos puntos de referencia. Por ejemplo, los sistemas de IA llevan mucho tiempo superando a los humanos en rendimiento y eficiencia energética en algunos campos como el ajedrez.

Sin embargo, esto no proporciona una visión completa de las capacidades de la IA en todo el amplio espectro de actividades humanas.

Imaginemos una tarea en la que un modelo de IA se ha entrenado durante un año y la ha realizado miles de millones de veces para diferentes personas, mientras que un humano puede haber estado entrenándose para la misma tarea durante 30 años, pero sólo la ha realizado docenas de veces. La IA puede parecer más eficiente en este contexto específico, pero es crucial recordar que los humanos realizan una multitud de tareas que la IA no puede manejar… todavía.

Comparar el consumo de energía en estos casos resulta difícil no sólo por estas disparidades técnicas, sino también por consideraciones éticas. Los seres humanos tienen vidas más allá de sus “tareas”, y estas vidas consumen recursos que no suelen tenerse en cuenta en una comparación directa.

Sostenibilidad en la era de la IA: Más preguntas que respuestas

La comparación entre la IA y el consumo de recursos humanos está plagada de complejidades técnicas y éticas. Actualmente, la IA está optimizada para tareas especializadas y no para la amplia gama de actividades que constituyen la vida humana. Así que, aunque la IA pueda parecer más eficiente en determinados parámetros, no es necesariamente una comparación directa o justa.

Desde el punto de vista ético, los seres humanos tienen derecho a existir y a consumir recursos para su supervivencia y bienestar, algo que no se suele “apagar” como podríamos apagar una máquina. Sin adentrarnos en aguas éticamente turbias, no podemos medir adecuadamente el consumo de recursos durante la vida de un ser humano en comparación con un modelo de IA.

Lo esencial

Como señala Sasha Luccioni, investigador de IA y responsable de clima en HuggingFace:

“No se pueden comparar las emisiones de carbono de personas y objetos. Los humanos son algo más que el trabajo que hacen”.

Los eslabones que faltan en la disponibilidad de datos limitan gravemente nuestra capacidad para analizar exhaustivamente los efectos medioambientales. Se necesitará un enfoque transparente y basado en la ciencia para superar estas complejidades.

La cuestión que se nos plantea es mucho más amplia que la de quién o qué es más eficiente desde el punto de vista energético. Debemos evitar tomar partido y abordar las complejidades que subyacen a nuestras decisiones.

Si la IA va a ser nuestro futuro, que sea un futuro que elijamos conscientemente, sabiendo muy bien los costos, no sólo en vatios o emisiones de carbono, sino en la textura misma de nuestra experiencia humana y la responsabilidad compartida que tenemos sobre el planeta que llamamos hogar.

 

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Neil C. Hughes
Senior Technology Writer
Neil C. Hughes
Experto en Tecnología

Neil es un periodista tecnológico independiente con más de dos décadas de experiencia en tecnologías de la información. Reconocido como una de las Voces Principales en tecnología en LinkedIn y destacado por CIO Magazine y ZDNet por sus perspicaces aportes, Neil ha contribuido a publicaciones como INC, TNW, TechHQ y Cybernews, además de ser el anfitrión del popular podcast Tech Talks Daily.