Un nuevo estudio publicado este viernes mide por primera vez el impacto ambiental de los modelos de inteligencia artificial (IA) generativa, que pueden crear desde imágenes hasta textos y música. Los resultados muestran que la generación de imágenes, una de las tareas más populares y demandadas, podría usar tanta energía como cargar un teléfono inteligente, y que los modelos multipropósito, como el famoso ChatGPT, son los más ineficientes.
El estudio ha sido realizado por investigadores de Hugging Face y Carnegie Mellon, dos de las instituciones líderes en el campo de la IA. Los investigadores probaron 88 modelos en 30 conjuntos de datos diferentes, y calcularon el consumo de energía y la huella de carbono de cada uno. Es el primero de su tipo que se enfoca en los modelos de IA generativa, que son capaces de producir contenido nuevo y original a partir de datos existentes.
“La gente piensa que la IA no tiene ningún impacto ambiental, que es esta entidad tecnológica abstracta que vive en una ‘nube’”, dijo a Gizmodo la Dra. Sasha Luccioni, quien dirigió el estudio. “Pero cada vez que consultamos un modelo de IA, tiene un costo para el planeta, y es importante calcularlo”.
La IA generativa es buena pero…
Los modelos de IA generativa se han vuelto muy populares en los últimos meses, gracias a su capacidad de crear contenido sorprendente y divertido. Algunos ejemplos son Dall-E, que puede convertir cualquier texto en una imagen, o Midjourney. Sin embargo, estos modelos requieren una gran cantidad de datos y cálculos para funcionar, lo que implica un alto consumo de energía y una mayor emisión de gases de efecto invernadero.
Según el estudio, la generación de imágenes es la tarea que más energía consume, seguida de la generación de texto y la generación de música. Los investigadores encontraron que los modelos grandes y multipropósito, como ChatGPT, consumen más energía que los modelos específicos de tareas, que están diseñados para una sola función.
El estudio no incluyó a Dall-E o Midjourney, que son los modelos más populares del mercado, pero estos modelos son más grandes y más utilizados que los mencionados en el texto, como Character IA o Stable Diffusion, por lo que se espera que su impacto ambiental sea mayor.
ChatGPT-4 tiene 1,76 billones de parámetros, y eso es mucho cálculo cada vez que alguien hace una consulta. El Dr. Luccioni ve el beneficio de implementar modelos generativos multipropósito en ciertas áreas, pero “no ve evidencia convincente de la necesidad de su implementación en contextos donde las tareas están bien definidas”. Luccioni señala la búsqueda y la navegación web como áreas que podrían usar modelos más pequeños que ChatGPT, dados sus grandes requisitos de energía.
El estudio también sugiere algunas formas de reducir el impacto ambiental de la IA generativa, como usar fuentes de energía renovables, optimizar el código y el hardware, y seleccionar los modelos más adecuados para cada tarea.
El Dr. Luccioni espera que la investigación sirva para concienciar a los desarrolladores y usuarios de la IA sobre el costo ecológico de esta tecnología, y para fomentar la innovación en este campo.
“Creo que para la IA generativa en general, deberíamos ser conscientes de dónde y cómo la usamos, comparando su costo y sus beneficios”, dijo Luccioni.
