La moda en la utilización de los modelos de Inteligencia Artificial podría tener un costo que, hasta ahora, no se había considerado de forma clara: la cantidad de agua que se necesita para mantener este sistema.
De acuerdo con un estudio realizado por investigadores de la Universidad de California en Riverside, una sesión simple de preguntas y respuestas con el modelo Chat GPT-3 podría consumir cerca de medio litro de agua, la cual se necesita para enfriar los servidores donde se realizan las secuencias de Inteligencia Artificial.
“Entrenar a GPT-3 en los centros de datos de Microsoft en Estados Unidos puede consumir directamente 700 mil litros de agua fresca, suficiente para producir 370 autos BMW o 320 carros eléctricos Tesla, y esos números se triplicarían si GPT-3 se entrenara en Asia.
“Si se entrena un modelo similar de Inteligencia Artificial en cualquier otra parte del mundo, el consumo de agua podría incrementarse hasta 4.9 millones de litros, suficiente para producir 2 mil 600 BMW o 2 mil 200 Tesla. A ello hay que agregar un consumo adicional de agua de 2.8 millones de litros, necesarios para la generación de electricidad”, señala el estudio.
Los investigadores hicieron los cálculos necesarios para llegar a un número: cada sesión de preguntas podría costar aproximadamente medio litro de agua. Y, aunque eso no parece mucho, hay que multiplicarlo por los millones de personas que hacen uso de la herramienta en todo el mundo.
“Estos números muy probablemente se incrementarán muchas veces en el modelo GPT-4, que es significativamente más grande. Pero, hasta el momento, hay muy pocos datos públicos disponibles para realizar un estimado razonable de la huella hídrica”, sostienen los investigadores.
Una de las soluciones para reducir el consumo de agua provocado por estos modelos es realizar el uso de los servidores en las horas menos cálidas del día, algo que empresas como Apple y Microsoft ya hacen con respecto a las actualizaciones de sus dispositivos.
También, indican los científicos, es necesario ubicar de la mejor manera posible los servidores para que la producción de electricidad y su aprovechamiento sea más eficaz, desperdiciando así el mínimo posible de energía.
“Finalmente, remarcamos la necesidad de empatar las huellas hídricas y de carbón para alcanzar una Inteligencia Artificial verdaderamente sustentable. La huella hídrica de los modelos de Inteligencia Artificial no debe estar más bajo el radar”, concluye el estudio.
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