Se desconoce en gran medida cuántos recursos requieren las aplicaciones de IA, aunque hace mucho tiempo muchos datos podían medirse automáticamente.
Así lo señalan investigadores del Instituto de Investigaciones Económicas y Ecológicas (IÖW). Junto con la organización no gubernamental AlgorithmWatch y el Laboratorio de Inteligencia Artificial Distribuida de la Universidad Técnica de Berlín, con financiación del Ministerio Federal de Medio Ambiente, investigaron durante tres años cómo las aplicaciones de IA pueden volverse más sostenibles en el proyecto faro » SustAIn «. En sus recomendaciones, piden que los efectos de la IA en la sostenibilidad se midan más de cerca a lo largo del ciclo de vida y que se regule el desarrollo y uso de los sistemas de IA.
Compare las emisiones a lo largo de todo el ciclo de vida
En su informe “Tomar medidas (políticas) para mejorar la sostenibilidad de los sistemas de IA”, los investigadores muestran cómo se puede medir el consumo de energía durante las fases de desarrollo y capacitación. «En particular, los proveedores de grandes modelos lingüísticos, los llamados LLM, a menudo sólo indican el consumo directo de energía y las emisiones durante un ciclo de formación», explica la experta en inteligencia artificial Friederike Rohde del IÖW. “Así que el panorama sigue estando incompleto. Si además se tienen en cuenta la producción de hardware y la energía operativa, el valor de las emisiones puede duplicarse rápidamente. Además, surgen emisiones continuas durante la aplicación del modelo. Los indicadores sugieren que estos podrían ser inmensos”.
El reglamento de la UE sobre IA enumera por primera vez aspectos medioambientales, pero según los expertos, estos no son suficientes. “Nos complace que la Ley de IA dé los primeros pasos para hacer comprensibles los riesgos ambientales de la inteligencia artificial. Medir el consumo de energía y recursos de la IA es posible y urgentemente necesario, como hemos demostrado en nuestro proyecto”, afirma Kilian Vieth-Ditlmann de AlgorithmWatch. “Pero se necesitan más enfoques para regular los impactos ambientales. Por ejemplo, también deberían desarrollarse estándares de medición y presentación de informes para la fase de uso de la IA, por ejemplo, mediante la definición de varios escenarios de uso estándar por parte de los proveedores de IA antes del lanzamiento al mercado”.
Crear transparencia sobre el consumo de energía.
En su estudio, los investigadores muestran qué datos se deben recopilar en relación con el consumo de energía durante el desarrollo del sistema y el entrenamiento del modelo. Podrían ser útiles métricas como la eficacia del uso de energía, que hacen transparente cuánta energía utiliza un centro de datos en relación con su consumo total de energía para el procesamiento de datos. Este parámetro se puede utilizar para comparar la eficiencia energética de los centros de datos.
Un estudio de caso sobre la IA en la publicidad personalizada en línea también mostró lo relevante que es monitorear el consumo de energía y recursos. «O el consumo de energía aún no se ha medido o los datos están en manos de grandes empresas informáticas como Google, Facebook o Amazon, que no los hacen transparentes», explica Gesa Marken del IÖW. «Pedimos que se introduzcan obligaciones legales para medir y publicar dichos datos».
Considere los impactos económicos y sociales de la IA
Los investigadores señalan que la fuerte concentración del mercado de la industria de la IA conduce a una injusticia distributiva global. Por lo tanto, también deberían tenerse en cuenta las tendencias en el desarrollo de la IA que son problemáticas desde una perspectiva económica y social. “Para abordar los problemas de concentración del mercado, la Unión Europea ha regulado las principales plataformas en línea de la industria tecnológica con la Ley de Mercados Digitales (DMA). Este podría ser un modelo de cómo reducir la concentración del mercado en la industria de la IA”, afirma la experta digital Josephin Wagner del IÖW. “Ahora se deben seguir nuevas iniciativas políticas para garantizar el desarrollo y el uso sostenibles de los sistemas de IA. Recomendamos requisitos de gobernanza de datos, legislación sobre la cadena de suministro y una sólida regulación de diseño ecológico”. Fuente: NetMedia-Alemania, traducido al español.
Contacto