La Organización recomienda establecer estándares de medición, ampliar la recopilación de datos, identificar los impactos específicos de la IA, mirar más allá del uso de energía y las emisiones operativas, y mejorar la transparencia y la equidad para ayudar a los responsables de las políticas a hacer que la IA sea parte de la solución a los desafíos de sostenibilidad. España, gracias al Programa Nacional de Algoritmos Verdes (PNAV), y compartiendo la visión con la OCDE, busca establecer lo anteriormente mencionado en la sociedad.
Un impacto difícil de cuantificar
Producción, transporte, operación… el ciclo de vida de los recursos informáticos de la IA incluye diferentes etapas donde se debe tener en consideración los impactos directos e indirectos.
Los impactos directos, mayoritariamente, están relacionados con el consumo de recursos que afectan negativamente al suministro de agua, la energía y las emisiones asociadas de gases de efecto invernadero (GEI), así como a otras materias primas.
En cambio, los impactos indirectos son el resultado de las aplicaciones de la IA y conllevan efectos más positivos, como las tecnologías de agricultura de precisión y redes inteligentes. Aunque también tienen algunos impactos negativos, como los cambios insostenibles en el consumo.
Por ello, la OCDE alude a la falta de un estándar para contabilizar el consumo de energía de la IA, incluyendo costos de almacenamiento y energía de la red. En consecuencia, surge la necesidad de encontrar una manera de determinar el impacto actual de los sistemas IA. Desde un punto de vista divulgativo, según afirma la OCDE, es necesario asentar una cultura de la concienciación sobre la sostenibilidad dentro de la comunidad de la IA; responsables de la investigación, política e industria requerirán un compromiso colaborativo para establecer y aplicar directrices centradas en el uso responsable y sostenible de esta tecnología.
Todavía se necesita más transparencia en toda la industria, por eso, todos los agentes implicados en el uso de la IA ya están trabajando en el desarrollo de herramientas que ayuden a clarificar el uso y medir el grado de compromiso medioambiental. Sin olvidar que la intensidad de las emisiones de la generación de electricidad puede variar significativamente de un país a otro; la OCDE recalca que los factores de emisión de carbono pueden afectar a los resultados, claves para considerar. Prueba de ello, manifiestan los últimos escenarios de GPT-3: consumo energético de 8 a 21 Wh por solicitud, equivalente a unas emisiones de CO2 de 3 a 8 g por solicitud, dependiendo si la demanda viene de servidores alojados en Francia o en el oeste de los Estados Unidos.
La responsabilidad ambiental, de lado
La Organización, cuyo objetivo es promover políticas que mejoren el bienestar social y económica de la población mundial, pone en el punto de mira la responsabilidad ambiental porque se está dejando de lado en el uso responsable de la IA. Si bien este uso suele centrarse en garantizar la transparencia, equidad, rendición de cuentas y seguridad, rara vez se incide en la toma de medidas para salvaguardar la huella ambiental. Un descuido importante con implicaciones ecológicas directas e indirectas.
Bajo el paraguas de previsiones referentes al impacto del uso masivo de la IA, consecuencia de la rápida expansión del volumen de datos globales, la OCDE destaca las estimaciones de la Agencia Internacional de la Energía, que para 2026 se duplicará la demanda energética y para 2035 aumentará a más de 2.000 zettabytes la generación de nuevos datos. Hace sólo dos años se consumieron 97 zettabytes.
Boris Ruf, investigador experto en IA, expone en su artículo Navigating the environmental impact of AI, publicado por la OCDE, que el entrenamiento de GPT-3 en el que se basó inicialmente ChatGPT, provocó una emisión de 552 toneladas de CO2. Lo que equivale aproximadamente a dar 19 vueltas en coche alrededor del ecuador. Entrenar modelos de IA de uso general requiere ahora alrededor de diez mil millones de veces más computación que el entrenamiento de modelos de última generación en 2010.
Esto resalta la falta de existencia de prácticas sostenibles comprometidas con el medioambiente, para que los recursos que consume el desarrollo y uso tecnológico de la IA pueda ser medible.
España certificará el compromiso ambiental
España, alineada con los planteamientos de la OCDE, busca asegurar estándares en esta materia a través de la definición de un marco de obtención voluntaria de un sello de calidad en distintos niveles de madurez respecto a la IA sostenible. Con el Programa Nacional de Algoritmos Verdes (PNAV), el Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública pondrá en marcha en los próximos meses este sistema. El reto del Gobierno de España se enmarca dentro de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) en su refuerzo de mayo de 2024 dentro de la iniciativa 2.3, “Sello y Ecosistema en torno a la IA sostenible”, alineada con el reglamento europeo de IA (RIA) que contribuye a reducir el impacto ambiental. Actualmente, el PNAV está desarrollando herramientas de medición del consumo energético de los algoritmos, para lanzar un esquema de certificación y un sello de calidad Green Tech que promuevan servicios y soluciones para reduzcan el impacto ambiental en infraestructuras tecnológicas.
Trabajando en el Esquema
Con este sistema de obtención, España pretende ser el primer socio europeo en implementar el uso de este “sello verde”. Un sello voluntario, abierto a todos, con el fin de reivindicar el grado de sostenibilidad de organizaciones, instituciones y empresas que pretendan diferenciarse en cuanto al compromiso medioambiental en el uso de la IA. Un sistema que responde a la ambición de la Unión Europea en el uso de estándares que se demanda desde el RIA.
Días atrás, en el evento sobre algoritmos verdes celebrado en Madrid, Green AI, indicaba el Director General de Digitalización e Inteligencia Artificial (DGDIA) Salvador Estevan sobre las oportunidades de la implementación de este esquema, que no sólo fortalecerá la reputación de quienes lo obtengan, sino que también “contribuirá a crear un ecosistema robusto y equilibrado, donde la tecnología y la sostenibilidad caminen de la mano”.
Green AI fue el primer evento que organizó el PNAV, en Madrid el pasado 14 de octubre, con el objetivo de contribuir a resolver los desafíos de la inteligencia artificial del futuro. Estevan también apuntó que, con este sistema de certificación, se abrirán nuevas oportunidades de empleo en áreas tecnológicas y energéticas, fomentando una economía verde que impulsará tanto la innovación como el bienestar social.
Esta medida trazará un escenario en el que las empresas que adopten tecnologías IA eficientes y sostenibles reciban un sello de calidad que certifique su compromiso con el medio ambiente.