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La interrogante que da t\u00edtulo a esta entrega surgi\u00f3 a partir de una breve frase le\u00edda en un post en X que dec\u00eda que para crear una imagen con inteligencia artificial (IA) se consumen dos litros de agua.<\/p>\n
En torno a la IA se han mencionado muchas potencialidades y en este blog se han expuesto algunas limitaciones y problemas relacionados con los cuestionamientos \u00e9ticos y los sesgos que se han apuntado al respecto.<\/p>\n
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![\"Blog](\"http:\/\/blogs.uo.edu.cu\/seginf\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2022\/10\/nube_medio-ambiente.png\")
Imagen tomada del Blog Dataprius<\/p><\/div>\n
La pregunta que titula llev\u00f3 a otra interrogante que va a determinar el hilo conductor de este trabajo: \u00bfConocen los usuarios de las TIC de la UO cuanto consume una inteligencia artificial para crear una imagen?.<\/p>\n
Es esencial reconocer que, enfocando en los aspectos \u00e9ticos y los sesgos de la IA no se hab\u00eda valorado el impacto en el medio ambiente que tienen estas herramientas.<\/p>\n
Hace unos d\u00edas el jefe del equipo de Seguridad Inform\u00e1tica de la Universidad de Oriente (UO) introdujo el an\u00e1lisis de la arista del consumo energ\u00e9tico vinculado a esta potente herramienta y dio pie a este comentario.<\/p>\n
Con toda intenci\u00f3n se introduce el problema desde la visi\u00f3n medio ambiental y no circunscrito al consumo energ\u00e9tico. El por qu\u00e9 del tratamiento al tema desde esta \u00f3ptica parte de la l\u00f3gica siguiente:<\/p>\n
1. Construir un centro de datos que soporte los requerimientos de una IA demanda cuantiosos recursos naturales para crear la infraestructura incluidos los equipos para el procesamiento de informaci\u00f3n y datos.<\/p>\n
2. Demanda energ\u00e9tica para mantener operativo las 24 horas un centro de datos.<\/p>\n
3. Consumo energ\u00e9tico para la climatizaci\u00f3n o de agua para \u201cenfriar\u201d el centro de datos.<\/p>\n
4. Emisiones de calor, vinculada al enfriamiento de las estructuras y con ello gastos para enfrentar las emisiones de CO2 que aumentan la huella de carbono que se produce como resultante.<\/p>\n
La intenci\u00f3n no es agotar los an\u00e1lisis en torno a los diversas aristas de la tem\u00e1tica sino generar una posici\u00f3n reflexiva sobre el uso de las herramientas de la IA.<\/p>\n
La primera reflexi\u00f3n sobre el problema fue la necesidad de valorar la credibilidad de las herramientas ante el requerimiento siguiente: \u201cValore el costo de la creaci\u00f3n y uso de herramientas de IA generativa y c\u00f3mo esto repercute en el uso de los recursos naturales, incluida el agua y en el crecimiento de la huella de carbono.\u201d<\/strong><\/p>\n La respuesta de DeepSeek ante el cuestionamiento plantea que GTP4, Gemini o Stable Diffution requiere para el entrenamiento de m\u00f3dulos miles de MW\/h de electricidad durante largos per\u00edodos de tiempo.<\/p>\n A\u00f1adi\u00f3 que GPT 3 seg\u00fan un estudio de 2019 desarrollado por Strubell y otros emiti\u00f3 552 toneladas de CO2 y que modelos m\u00e1s avanzados podr\u00edan multiplicar la cifra.<\/p>\n Refiri\u00f3 adem\u00e1s que un solo entrenamiento de IA consume la energ\u00eda que abastecer\u00eda 100 hogares a lo largo de un a\u00f1o y a\u00f1ade que una consulta a ChetGPT emite entre 0,1 y 1 g de CO2.<\/p>\n Se menciona adem\u00e1s la necesidad de refrigerar estos servicios con l\u00edquido, que impl\u00f1ica el consumo de millones de litros de agua.<\/p>\n Microsoft report\u00f3 un aumento del 34 % del consumo de agua en 2022 para operar Open AI. Google y Meta usan evaporaci\u00f3n de agua para el enfriamiento lo que genera el llamado \u201cestr\u00e9s h\u00eddrico\u201d en diversas zonas del planeta.<\/p>\n DeepSeek a\u00f1ade que para la fabricaci\u00f3n de GPUs (Nividia) y TPUs (Google) implica un alto consumo de litio, cobalto y tierras raras con su impacto por la miner\u00eda contaminante.<\/p>\n Finalmente esta herramienta expone como la eficiencia de la IA requiere una escalada en los centros de datos, que crecen junto a su huella digital, lo que impacta adem\u00e1s en los sabotajes a proveedores de energ\u00eda limpia (renovable), por ello se nota un crecimiento en las regulaciones medioambientales para limitar el crecimiento de la IA.<\/p>\n Ante una interrogante directa para precisar aspectos del consumo energ\u00e9tico de esta herramienta antes mencionada, se plantea que existe una dependencia de m\u00faltiples factores y si bien no aporta datos espec\u00edficos se pueden hacer estimaciones.<\/p>\n Se plante\u00f3 por esta propia herramienta que DeepSeek V3, para generar una respuesta puede tener un consumo signiticativo, pero sin exponerse a escrutinio profundo, sin embargo brinda datos de sus competidores. ChatGPT 3 para generar 1000 tokens pueden consumir 0.002 Kw\/h.<\/p>\n Se a\u00f1ade que una respuesta de DeepSeek de 300 palabras (unos 400 tokens) demanda unos 0.8 vatios por hora.<\/p>\n Para abundar en el tema del consumo energ\u00e9tico de manera comparativa con los est\u00e1ndares tradicionales refiere que:<\/p>\n * Una b\u00fasqueda en Google consume 0.0003 Kw\/h por consulta.<\/p>\n *Un mensaje de ChatGPT 3,5 ronda los 0,001 a 0.01 Kw\/h en concordancia con su longitud.<\/p>\n *Finalmente refiere que DeepSeek, por su nivel de optimizaci\u00f3n, el consumo es mucho menos, pero sin aportar datos espec\u00edficos.<\/p>\n Y concluye que el consumo por una respuesta no es alto, pero cuando se multiplica por millones de usuarios es significativo, m\u00e1s a\u00fan si se atiende el hechpo de que esos centros de datos se mantienen operativos todo el tiempo.<\/p>\n En beneficio de si misma, DeepSeek a\u00f1ade que su huella de carbono es m\u00ednima porque este tipo de tecnolog\u00eda suelen usar energ\u00edas renovables o compensaciones de carbono para mitigar el impacto.<\/p>\n Estas interrogantes se hicieron a Copilot, Bing, Gemini y Copyter y las respuestas no aportaron datos que pudieran ser constatados, solo afirman que est\u00e1n dise\u00f1ados para ser eficientes en t\u00e9rminos de energ\u00eda.<\/p>\n Copilot y Bing sustentan sus declaraciones en el Informe de Sostenibilidad ambiental de 2024 de Microsoft<\/a> en el que solo se hace una declaraci\u00f3n de principios de esta compa\u00f1\u00eda de su compromiso a ser negativa en carbono, positiva en agua y cero en residuos para 2030.<\/p>\n No obstante, Copilot refiere que DeepSeek es m\u00e1s eficiente que sus competidores porue utiliza hasta un 75 % menos de energ\u00eda que sus competidores por su arquitectura optimizada y el uso de chips Nvidia H800, m\u00e1s eficientes que los H100 usados por otras herramientas.<\/p>\n Explica adem\u00e1s que esto se sustenta en que los 100 000 chips H800 consumen 75 MW, mientras que los H100 consumen unos 150 MW.<\/p>\n Incluso se habla de montar centros de datos en el mar para aprovechar sus aguas como refrigerante y el uso de las corrientes marinas para mover generadores de energ\u00eda limpia, similares a los generadores e\u00f3licos.<\/p>\n Se han expuesto algunas realidades que muestran el uso de la IA en torno al problema del gasto de recursos naturales, incluidos los combustibles f\u00f3siles, el agua y el impacto medioambiental de las emisiones de CO2. La idea es que esto sirva como pre\u00e1mbulo a la necesidad de tomar conciencia de sobre el uso racional de la IA y que no se convierta en sustituto de las funciones m\u00e1s importantes del cerebro: el aprendizaje y el procesamiento de la informaci\u00f3n.<\/p>\n Continuar\u00e1…<\/p>\n La interrogante que da t\u00edtulo a esta entrega surgi\u00f3 a partir de una breve frase le\u00edda en un post en X que dec\u00eda que para crear una imagen con inteligencia artificial (IA) se consumen dos litros de agua. En torno … Sigue leyendo Im\u00e1genes Relacionadas:<\/h3>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"