Originalmente publicado en linkedin como (the solarpunk paradox: ai and sustainability)

Mis últimas semanas han estado llenas de verde. También de revisitar abundantes datos sobre cuán impredecible el clima se ha comportado este año en países tropicales, no solo en Latinoamérica, sino también en Asia. Este cambio climático ha pasado de ser un debate moral y se ha convertido en una amenaza existencial para varias especies, incluida la nuestra. Esto, toda vez que las actividades primarias del ser humano, incluidas la agricultura y la ganadería, son altamente dependientes del factor clima. Una situación de tal calibre exige un cambio radical en nuestro enfoque, que se da precisamente en el punto de la historia humana en que converge con la era ahora conocida como el surgir de la IA. Nosotros, como profesionales y consumidores, siempre debemos buscar el lado positivo, no desde el punto de vista del optimismo ciego, sino desde la pregunta: "¿Qué podemos hacer?" Hablando específicamente de la IA, ha sido bastante discutido que sirve tanto como una herramienta poderosa con el potencial de convertirse en un punto de inflexión en la lucha por un futuro sostenible, como la causa de empeorar el problema.
Un sabio primer paso puede ser que analicemos varias áreas clave en las que la IA puede tener un impacto significativo: reducir el consumo de energía, mejorar nuestra comprensión de los desafíos ambientales y dar forma a una mentalidad nueva y sostenible. Pero primero, hablemos del reto:

0. El arma de doble filo: el reto del consumo de energía de la IA

Cuando hablamos de un futuro sostenible, hace falta una mentalidad que aborde la siguiente paradoja: Necesitamos reducir nuestro consumo total de energía no renovable y el impacto ambiental del consumo total, a la vez que aprovechamos la innovación para abordar los desafíos ambientales. La IA es un caso que manifiesta esta paradoja mejor que muchos. Si bien tiene un inmenso potencial para optimizar el uso de la energía y abordar el cambio climático, la tecnología en sí misma produce una huella energética cada vez mayor.

Por ejemplo, el Deep Learning, que se considera la piedra angular de muchos avances de la IA, se basa en redes neuronales complejas entrenadas en conjuntos de datos masivos. Hacer esto requiere una capacidad de cómputo también masiva, a menudo utilizando hardware que puede consumir vastas cantidades de energía. Un estudio publicado en el MIT Technology Review1 estimó que entrenar un solo modelo de lenguaje grande puede producir la misma huella de carbono que varios carros a lo largo de toda su vida útil. Junto con esto, tenemos un nuevo y popular conjunto de modelos, la IA Generativa, que es utilizada abundantemente debido a las posibilidades de amplificar capacidades humanas, desde la creación de imágenes realistas hasta la composición de música o piezas literarias. Sin embargo, al igual que con el Deep Learning, los modelos de IA Generativa requieren un entrenamiento extenso en computadoras de gran capacidad, lo que contribuye a su huella energética. Otro artículo del MIT Technology Review2 destaca el consumo de energía de las tareas de GenAI, señalando que generar una sola imagen puede consumir tanta energía como cargar completamente un teléfono inteligente.

Esto es a la vez un reto y una oportunidad, ya que los beneficios potenciales para la sostenibilidad al apalancar nuestro desarrollo en la IA son innegables. Esto, por lo tanto, no quiere decir que se deba abandonar el desarrollo de la IA, sino encontrar la clave. Una clave que radica en reconocer el reto y buscar activamente soluciones:

1. La IA no es un enemigo

En primer lugar, como profesionales deberíamos trabajar en el desarrollo de algoritmos de IA más eficientes desde el punto de vista energético, no solo desde la perspectiva de mejorar los cálculos y los modelos, sino también desde la perspectiva de la calidad de los datos, mejorando los modelos desde la pulcritud de los feature y los propios datos. Además, un efectivo Gobierno de IA y Datos debería tener un gran impacto a la hora de filtrar qué casos valen la energía consumida por la IA, en lugar de arrojarle IA a todos los casos de negocio como si fuera una poción mágica.

Como consumidores, podríamos impulsar un panorama en el que la utilización de fuentes de energía renovables sea imprescindible: alimentar la infraestructura de IA con fuentes de energía renovables como la solar o la eólica puede reducir significativamente su impacto ambiental. Pero, sobre todo, necesitamos dar prioridad a las aplicaciones de IA sostenible y, por tanto, centrar los esfuerzos de investigación y desarrollo en aplicaciones de IA que aborden directamente los retos de la sostenibilidad puede crear un bucle de retroalimentación positiva.

2. IA: Iluminando el camino hacia la sostenibilidad

Yendo incluso más allá del optimizar la producción y uso de la energía eléctrica, la IA ofrece poderosísimas herramientas para comprender las complejidades del cambio climático. Donde nuestra heurística y modelos estadísticos tradicionales se quedan cortos, la IA puede analizar vastos conjuntos de datos ambientales, descubriendo patrones y relaciones ocultos que podrían escapar a los investigadores humanos. No solo para rastrear los cambios, sino también para mitigar los impactos potenciales y modelar el clima de manera más precisa.

Por ejemplo, la IA se puede utilizar para analizar imágenes satelitales para monitorear las tasas de deforestación, rastrear cambios en las corrientes oceánicas o predecir eventos climáticos extremos. Un informe del Foro Económico Mundial3 destaca cómo se puede utilizar la IA para modelar escenarios climáticos y evaluar la eficacia de diferentes estrategias de mitigación. Esta mayor comprensión, cuando se pone en las manos y mentes adecuadas, nos permite tomar decisiones basadas en datos para un futuro sostenible.

3. Una nueva mentalidad para un futuro sostenible

Si algo es cierto acerca de este enigma, es que los problemas que aquejan a nuestro medio ambiente tienen sus raíces en una forma particular de pensar. Para lograr una verdadera sostenibilidad, necesitamos un cambio fundamental de mentalidad. La IA puede desempeñar un papel crucial en esta transformación.

Puede por ejemplo, utilizarse para desarrollar herramientas educativas que aumenten objetivamente y con datos, el nivel de conciencia sobre los retos medioambientales a la vez que promuevan prácticas sostenibles. Puede ayudarnos a personalizar el razonamiento según la cultura individual, diseñar planes de implementación para industrias y empresas específicas en función de sus valores fundamentales, ilustrar casos de uso específicos y manuales paso a paso para facilitar la colaboración con los ecosistemas para mejorar los ecosistemas.

Al fomentar una cultura de responsabilidad ambiental, los humanos que trabajan con IA pueden ayudar a las comunidades a dejar atrás las prácticas insostenibles del pasado y abrazar un futuro basado en la armonía con los recursos que necesitamos como especie y los ecosistemas que habitamos.

Como se ha repetido en muchos otros articulos, un concepto erróneo común sobre la IA es que tiene una conciencia propia y debe tratarse por separado de nuestros objetivos humanos. En realidad, no es una tecnología apocalíptica al estilo de Skynet, ni una solución mágica para hacernos a todos más ricos y saludables. La Inteligencia Artificial es una herramienta poderosa con un inmenso potencial para crear un futuro de la forma que lo decidamos. Por ejemplo, uno más sostenible. Al aprovechar las capacidades de la IA para optimizar el uso de la energía, comprender los desafíos ambientales y promover una nueva mentalidad, podemos trazar colectivamente un rumbo hacia un mañana más verde.

Fuentes:

1. https://www.technologyreview.com/2019/06/06/239031/training-a-single-ai-model-can-emit-as-much-carbon- as-five-cars-in-their-lifetimes/
2. https://www.technologyreview.com/2023/12/01/1084189/making-an-image-with-generative-ai-uses-as-much- energy-as-charging-your-phone/
3. https://www.weforum.org/agenda/2024/02/ai-combat-climate-change/