A Joshi, investigador del sector energético, le sorprendieron las enormes cifras que ofrecía Google, sobre todo la supuesta capacidad de la IA para reducir el equivalente a las emisiones anuales de la Unión Europea. "Me pareció [la afirmación sobre las emisiones] muy convincente porque hay muy pocas cosas que puedan hacer eso", recuerda.
Decidió buscar su origen. Joshi descubrió que esa cifra del 5% al 10% procedía de un documento publicado por Google y el grupo de consultoría BCG, que a su vez se basaba en un análisis de BCG de 2021, que simplemente citaba la "experiencia con clientes" de la empresa como base para estimar una reducción masiva de emisiones gracias a la IA, una fuente que Joshi calificó de "endeble". El análisis se publicó un año antes de que la introducción de ChatGPT diera el pistoletazo de salida a una carrera por construir la infraestructura de alto consumo energético que, según las empresas tecnológicas, se necesita para impulsar la revolución de la IA.
Unos meses después de respaldar por primera vez la estimación del 5-10%, en su informe de sostenibilidad de 2023, Google admitió discretamente que el desarrollo de la IA estaba aumentando significativamente sus emisiones corporativas. Sin embargo, ha seguido pregonando las cifras que le proporcionó BCG, la última vez el año pasado en un memorando dirigido a los responsables políticos europeos.
Que una de las empresas tecnológicas más poderosas del mundo utilizara esta métrica para hacer "recomendaciones políticas a una de las regiones más grandes del mundo me pareció extraordinario", señala Joshi. "Ese caso fue lo que hizo que me interesara inmediatamente por la estructura de esta afirmación y las pruebas que la respaldan".
"Mara Harris, portavoz de Google, respondió a WIRED por correo electrónico a varias preguntas sobre la estadística del 5-10%. "Y somos transparentes a la hora de compartir los principios y la metodología que la guían". Harris incluyó un enlace a la metodología de la empresa sobre el cálculo de la reducción de emisiones de los productos y asociaciones de Google, pero no dio más detalles sobre cómo, exactamente, la empresa aplicó estas normas a las cifras de BCG. (BCG no respondió a las preguntas de WIRED).
¿Una carrera que va en contra del planeta?
Las empresas tecnológicas están inmersas en una batalla por desarrollar la IA lo más rápido posible, una batalla que puede tener enormes consecuencias para el cambio climático. En Estados Unidos, el mayor mercado de centros de datos del mundo, la presión energética derivada de esta expansión ha provocado que se mantengan abiertas las centrales de carbón y que se añadan a la red cientos de gigavatios de nueva energía de gas, de los cuales casi 100 gigavatios se destinarán exclusivamente a alimentar los centros de datos.
Los directivos de las empresas tecnológicas han repetido una y otra vez que este aumento de la energía y de los centros de datos valdrá la pena, dadas las posibilidades que la IA ofrece al planeta. En el evento anual de la Semana del Clima de Nueva York el año pasado, la Bezos Earth Fund, la organización de Jeff Bezos sin fines de lucro centrada en la sostenibilidad, organizó una serie de conversaciones sobre cómo "la IA será una fuerza medioambiental para el bien". A finales de 2024, el ex CEO de Google Eric Schmidt advirtió que, dado que el mundo no alcanzaría sus objetivos climáticos, es más importante centrarse en lo que la IA puede hacer. ("Prefiero apostar por que la IA resuelva el problema, que limitarla y tener el problema", expresó). El CEO de OpenAI, Sam Altman, ha prometido que la IA "arreglará" el clima.
Mucho ruido
Pero resulta que muchas de estas afirmaciones tienen muy pocas pruebas reales, si es que tienen alguna.
Joshi es el autor de un nuevo informe, publicado el lunes con el apoyo de varias organizaciones ecologistas, que intenta cuantificar algunas de las afirmaciones más destacadas sobre cómo la IA salvará el planeta. El informe examina más de 150 afirmaciones de empresas tecnológicas, asociaciones energéticas y otras entidades sobre cómo "la IA supondrá un beneficio climático neto". El análisis de Joshi concluye que solo una cuarta parte de esas afirmaciones estaban respaldadas por investigaciones académicas, mientras que más de un tercio no citaba públicamente ninguna prueba en absoluto.
ChatGPT, Claude y Google Gemini, la que está en el punto de mira de gran parte de la infraestructura de las empresas tecnológicas. El análisis de Joshi reveló que casi todas las afirmaciones que examinó confundían formas de IA más tradicionales y menos intensivas en energía con la IA generativa centrada en el consumidor que está impulsando gran parte de la construcción de centros de datos.David Rolnick es profesor adjunto de informática en la Universidad McGill y presidente de Climate Change AI, una organización sin fines de lucro que aboga por el aprendizaje automático para abordar los problemas climáticos. Le preocupa menos que a Joshi la procedencia de las cifras que las grandes empresas tecnológicas obtienen sobre el impacto de la IA en el clima, dada la dificultad, señala, de demostrar cuantitativamente el impacto en este campo. Pero para Rolnick, la distinción entre los tipos de IA que las empresas tecnológicas están promocionando como esenciales es una parte clave de esta conversación.
"Mi problema con las afirmaciones de las grandes empresas tecnológicas sobre la IA y el cambio climático no es que no estén totalmente cuantificadas, sino que se basan en una IA hipotética que, en algunos casos, no existe ahora", opina, y añade: "Creo que la cantidad de especulaciones sobre lo que podría ocurrir en el futuro con la IA generativa es grotesca".
Rolnick señala que, desde técnicas para aumentar la eficiencia en la red eléctrica hasta modelos que pueden ayudar a descubrir nuevas especies, el aprendizaje profundo ya se está utilizando en infinidad de sectores de todo el mundo, ayudando a reducir las emisiones y a luchar contra el cambio climático ahora mismo. "Sin embargo, eso es diferente de 'En algún momento del futuro, esto podría ser útil'", compara. Es más, "hay un desajuste entre la tecnología en la que trabajan las grandes empresas tecnológicas y las tecnologías que realmente impulsan los beneficios que dicen propugnar". Algunas empresas pueden pregonar ejemplos de algoritmos que, por ejemplo, ayudan a detectar mejor las inundaciones, utilizándolos como ejemplos de IA para el bien para hacer publicidad de sus grandes modelos de lenguaje, a pesar del hecho de que los algoritmos que ayudan a predecir inundaciones no son el mismo tipo de IA que un chatbot orientado al consumidor.
el año pasado estimaciones sobre la cantidad de energía que consumen sus modelos de IA; otras empresas todavía van a la zaga o no publican información medioambiental clave sobre sus modelos. Y aunque la IA generativa se está introduciendo en gran parte de nuestra experiencia de consumo, seguimos esperando ejemplos concretos de cómo la IA generativa a gran escala podría hacer un mejor trabajo a la hora de abordar los problemas climáticos que los modelos que consumen menos energía.Joshi cree que la solución es sencilla: las empresas que impulsan un mayor desarrollo de la IA deberían revelar más información sobre el costo climático.
"Si [a las empresas tecnológicas] les preocupa que la gente esté exagerando los impactos climáticos de la IA generativa, entonces no debería haber nada que les impidiera decir: 'Bueno, está bien, nuestro crecimiento energético este año fue de seis teravatios-hora, y dos de ellos fueron para la IA generativa'", aclara. "Es una información que pedimos que se revele más en el informe. Creo que, en última instancia, sería muy positivo para ellos".
Artículo publicado originalmente enWIRED. Adaptado por Mauricio Serfatty Godoy.
Entérate de los avances tecnológicos que definen el presente y el futuro. Todo desde tu WhatsApp.¡Suscríbete a nuestro canal de WhatsApp!
Arrow