Con la creciente adopción de modelos de lenguaje de gran tamaño, como ChatGPT de OpenAI, la enorme huella ambiental de la inteligencia artificial (IA) es cada vez más noticia. Este costo se suele analizar en términos de electricidad consumida, carbono liberado a la atmósfera y agua necesaria para operar centros de datos masivos.
Pero la IA tiene un coste oculto que es necesario tener en cuenta: el impacto en la salud pública asociado al aumento de la contaminación del aire, según afirma un nuevo estudio realizado por científicos de Caltech y UC Riverside (UCR) publicado en línea el 9 de diciembre en el servidor de preimpresión arXiv.
Se estima que esta contaminación del aire provocará hasta 1.300 muertes prematuras al año en Estados Unidos en 2030. Los costos totales de salud pública derivados del cáncer, el asma y otras enfermedades, así como las ausencias en el trabajo y en la escuela, se acercan a los 20.000 millones de dólares al año.
«Cuando hablamos de los costos de la IA, se ha puesto mucho énfasis en las mediciones de aspectos como el uso de carbono y agua. Y si bien esos costos son realmente importantes, no son lo que afectará a las comunidades locales donde se están construyendo los centros de datos», dice Adam Wierman , profesor Carl F Braun de Ciencias de la Computación y Matemáticas y director de Ciencias de la Información y Tecnología en Caltech, quien es uno de los autores correspondientes del artículo. «La salud es una forma de centrarse en el impacto local que estos centros de datos están teniendo en sus comunidades y comprender, cuantificar y gestionar esos impactos, que son significativos».
Wierman señala que la IA va a ser una parte importante de nuestras vidas y ofrecerá beneficios claros que tienen el potencial de mejorar los sistemas sociales. «Al mismo tiempo», dice, «debemos asegurarnos de que tenemos nuestra casa en orden y de que los impactos negativos que se derivan de ella se reconozcan, cuantifiquen, minimicen y compartan de manera equitativa».
Los autores, entre ellos Shaolei Ren , profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática de la UCR, recomiendan que se adopten normas y métodos que obliguen a las empresas tecnológicas a informar sobre la contaminación del aire causada por su consumo de energía y sus generadores de respaldo.
Los investigadores recomiendan además que las empresas tecnológicas compensen adecuadamente a las comunidades más afectadas por la contaminación del aire por la carga sanitaria causada por la producción de electricidad de los centros de procesamiento de datos.
Los autores también descubrieron que la contaminación del aire derivada de la IA afecta desproporcionadamente a ciertas comunidades de bajos ingresos, en parte debido a su proximidad a las centrales eléctricas o a los generadores de respaldo en los centros de procesamiento de datos. Además, la contaminación se propaga a través de las fronteras de los condados y estados, lo que genera impactos en la salud de comunidades de todo el mundo, dice Ren.
«Los centros de datos pagan impuestos locales sobre la propiedad al condado donde operan», dice Ren, «pero este impacto en la salud no se limita a una pequeña comunidad. En realidad, se extiende a todo el país, por lo que esos otros lugares no reciben ninguna compensación».
Por ejemplo, la contaminación de los generadores de reserva de los centros de datos del norte de Virginia se traslada a Maryland, Virginia Occidental, Pensilvania, Nueva York, Nueva Jersey, Delaware y el Distrito de Columbia, lo que genera unos costes de salud pública regionales de entre 190 y 260 millones de dólares al año. Si estos generadores de reserva emiten al nivel máximo permitido, los costes anuales se multiplicarán por diez y alcanzarán entre 1.900 y 2.600 millones de dólares.
En algunas áreas, el costo de salud pública asociado con los centros de procesamiento de IA puede exceder lo que las empresas tecnológicas pagan por la electricidad, muestra el estudio.
A medida que las empresas tecnológicas compiten por ofrecer servicios de inteligencia artificial que están transformando la forma en que trabajamos y nos divertimos, se espera que la contaminación del aire resultante en forma de partículas finas que penetran en los pulmones (aquellas de menos de 2,5 micrómetros) y otros contaminantes regulados por el gobierno federal, como los óxidos de nitrógeno, aumente drásticamente. Se espera que la carga para la salud pública sea el doble de la de la industria siderúrgica estadounidense para 2030, cuando podría rivalizar con la de todos los automóviles, autobuses y camiones de California, según proyecta el estudio.
«El crecimiento de la IA está impulsando un enorme aumento en la demanda de centros de datos y energía, lo que lo convierte en el sector de consumo de energía de más rápido crecimiento en todas las industrias», afirma Ren.
Como ejemplo, los científicos calcularon las emisiones derivadas del entrenamiento de un modelo de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) a escala de Llama-3.1 de Meta, un modelo de lenguaje avanzado de peso abierto lanzado por la empresa matriz de Facebook en julio para competir con los principales modelos propietarios como el GPT-4 de OpenAI. Los investigadores descubrieron que generar la electricidad necesaria para entrenar este modelo producía una contaminación del aire equivalente a más de 10.000 viajes de ida y vuelta en coche entre Los Ángeles y la ciudad de Nueva York.
Los autores calcularon los costos para la salud, incluidas las muertes prematuras, utilizando métodos estadísticos desarrollados por la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos; estos métodos tienen en cuenta los riesgos epidemiológicos conocidos asociados con la contaminación del aire proveniente de las centrales eléctricas y los generadores diésel de respaldo. Las 1.300 muertes anuales esperadas para 2030 representan el punto medio de un rango entre 940 y 1.590.
«Si tienes familiares con asma u otros problemas de salud, la contaminación del aire de estos centros de datos podría estar afectándolos en este momento. Es un problema de salud pública que debemos abordar con urgencia», afirma Ren.
Otros autores de «El costo no pagado: cuantificación del impacto de la IA en la salud pública» son Yuelin Han, Zhifeng Wu y Pengfei Li de la Facultad de Ingeniería Bourns de la UCR. Caltech News. Traducido al español
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