La moda en el uso de modelos de Inteligencia Artificial podría tener un coste que, hasta ahora, no se había planteado con claridad: la cantidad de agua necesaria para mantener este sistema.
Según un estudio realizado por investigadores de la Universidad de California en Riverside, una simple sesión de preguntas y respuestas utilizando el modelo Chat GPT-3 podría consumir alrededor de medio litro de aguaque se necesita para enfriar los servidores donde se realizan las secuencias de Inteligencia Artificial.
“Entrena GPT-3 en centros de datos de Microsoft en Estados Unidos puede consumir directamente 700 mil litros de agua dulcesuficiente para producir 370 autos BMW o 320 autos eléctricos Tesla, y esos números se triplicarían si GPT-3 fuera entrenado en Asia.
“Si se entrena un modelo similar de Inteligencia Artificial en cualquier otra parte del mundo, El consumo de agua podría aumentar hasta 4,9 millones de litros, suficiente para producir 2.600 BMW o 2.200 Tesla. A esto hay que sumar un consumo adicional de agua de 2,8 millones de litros, necesarios para la generación de energía eléctrica”, indica el estudio.
Los investigadores hicieron los cálculos necesarios para llegar a un número: cada sesión de preguntas podría costar alrededor de una pinta de agua. Y, aunque eso no parezca mucho, hay que multiplicarlo por los millones de personas que utilizan la herramienta en todo el mundo.
“Es muy probable que estos números aumenten muchas veces en el modelo GPT-4, que es significativamente más grande. Pero, hasta el momento, hay muy pocos datos públicos disponibles para hacer una estimación razonable de la huella hídrica”, sostienen los investigadores.
Una de las soluciones para reducir el consumo de agua que provocan estos modelos es utilizar los servidores en las horas más frescas del díaalgo que ya hacen empresas como Apple y Microsoft con respecto a las actualizaciones de sus dispositivos.
Además, dicen los científicos, es necesario ubicar los servidores de la mejor manera posible para que la producción de electricidad y su uso sea más eficiente, desperdiciando así la menor cantidad de energía posible.
“Finalmente, destacamos la necesidad de hacer coincidir las huellas de agua y carbono para conseguir una Inteligencia Artificial verdaderamente sostenible. La huella hídrica de los modelos de Inteligencia Artificial ya no debería pasar desapercibida”, concluye el estudio.
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