¿Agregar “por favor” y “gracias” a los mensajes de ChatGPT realmente desperdicia energía?

Elimina las palabras “por favor” y “gracias” de tu próxima consulta en ChatGPT y, si crees en algunas de las conversaciones en línea, podrías pensar que ayudas a salvar el planeta.

La idea suena plausible porque los sistemas de inteligencia artificial (IA) procesan el texto de manera incremental: las indicaciones más largas requieren un poco más de computación y, por lo tanto, consumen más energía. El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, ha reconocido que esto aumenta los costos operativos a una escala de miles de millones de indicaciones.

Al mismo tiempo, es exagerado sugerir que tratar a ChatGPT con educación conlleva un coste ambiental significativo. El efecto de unas pocas palabras adicionales es insignificante comparado con la energía necesaria para operar la infraestructura subyacente del centro de datos.

Lo más importante, quizás, es la persistencia de la idea. Sugiere que muchas personas ya perciben que la IA no es tan inmaterial como parece. Vale la pena tomar en serio ese instinto.

La IA depende de grandes centros de datos construidos alrededor de una infraestructura informática de alta densidad. Estas instalaciones consumen una cantidad considerable de electricidad, requieren refrigeración continua y están integradas en sistemas más amplios de suministro de energía, agua y uso del suelo.

A medida que se expande el uso de la IA, también lo hace esta huella subyacente. La cuestión ambiental, por lo tanto, no radica en cómo se formulan las indicaciones individuales, sino en la frecuencia e intensidad con la que se utilizan estos sistemas.

Por qué cada consulta de IA conlleva un coste energético

Una diferencia estructural entre la IA y la mayoría de los servicios digitales conocidos ayuda a explicar por qué esto es importante.

Al abrir un documento o transmitir un vídeo almacenado, ya se ha incurrido en el mayor gasto energético. El sistema recupera, en gran medida, los datos existentes.

En cambio, cada vez que se consulta un modelo de IA, este debe realizar un nuevo cálculo para generar una respuesta. En términos técnicos, cada solicitud desencadena una nueva “inferencia” (un proceso computacional completo a través del modelo), y ese gasto energético se produce cada vez.

Por eso la IA se comporta menos como un software convencional y más como una infraestructura. Su uso se traduce directamente en demanda energética.

La magnitud de esa demanda ya no es marginal. Una investigación publicada en la revista Science estima que los centros de datos ya representan una parte significativa del consumo eléctrico mundial, y que la demanda aumenta rápidamente a medida que aumentan las cargas de trabajo de la IA.

La Agencia Internacional de Energía ha advertido que la demanda de electricidad de los centros de datos podría duplicarse hacia finales de la década bajo las trayectorias de crecimiento actuales.

La electricidad es solo una parte del problema. Los centros de datos también requieren grandes volúmenes de agua para refrigeración, y su construcción y operación implican terrenos, materiales y activos de larga duración. Estos impactos se experimentan localmente, incluso cuando los servicios prestados son globales.

La huella ambiental oculta de la IA

Nueva Zelanda ofrece un ejemplo claro. Su alta proporción de electricidad renovable la hace atractiva para los operadores de centros de datos, pero esto no significa que la nueva demanda esté exenta de impacto.

Los grandes centros de datos pueden ejercer una presión considerable sobre las redes locales, y las afirmaciones sobre el suministro de energías renovables no siempre se corresponden con la incorporación de nueva generación. La electricidad utilizada para el funcionamiento de los servidores no está disponible para otros usos, especialmente en años secos, cuando la generación hidroeléctrica es limitada.

Vista desde una perspectiva de sistemas, la IA introduce una nueva carga metabólica en regiones que ya se encuentran bajo presión debido al cambio climático, el crecimiento poblacional y las demandas competitivas de recursos.

La energía, el agua, el suelo y la infraestructura están estrechamente vinculados. Los cambios en una parte del sistema se propagan al resto.

Esto es importante para la adaptación climática y la planificación a largo plazo. Gran parte del trabajo de adaptación se centra en el territorio y la infraestructura: la gestión del riesgo de inundaciones, la protección de la calidad del agua, el mantenimiento de un suministro energético fiable y el diseño de asentamientos resilientes.

Sin embargo, la infraestructura de IA a menudo se planifica y evalúa por separado, como si fuera simplemente un servicio digital en lugar de una presencia física persistente con demandas constantes de recursos.

Por qué importa el mito

Desde una perspectiva sistémica, las nuevas presiones no se acumulan simplemente. Pueden impulsar la reorganización.

En algunos casos, dicha reorganización produce acuerdos más coherentes y resilientes; en otros, amplifica las vulnerabilidades existentes. El resultado que prevalezca dependerá en gran medida de si la presión se reconoce a tiempo y se incorpora al diseño del sistema o si se permite que se desarrolle sin control.

Aquí es donde el debate sobre la huella ambiental de la IA debe madurar. Centrarse en pequeños ajustes de comportamiento, como la formulación de las indicaciones, distrae de los verdaderos problemas estructurales.

Las preguntas más importantes se refieren a cómo se integra la infraestructura de IA en la planificación energética, cómo se gestiona el uso del agua, cómo interactúa su ubicación con las prioridades de uso de la tierra y cómo compite su demanda con otras necesidades sociales.

Nada de esto implica que deba rechazarse la IA. Esta ya aporta valor en la investigación, la salud, la logística y muchos otros ámbitos.

Pero, como cualquier infraestructura, conlleva costos además de beneficios. Tratar la IA como software inmaterial oculta esos costos. Tratarla como parte de los sistemas físicos que ya gestionamos los hace visibles.

Por lo tanto, la popularidad del mito del “por favor” es menos un error que una señal. La gente percibe que la IA tiene una huella, aunque el lenguaje para describirla aún está en desarrollo.

Tomar esa señal en serio abre la puerta a una conversación más fundamentada sobre cómo la IA encaja en los paisajes, los sistemas energéticos y las sociedades que ya navegan por los límites de la adaptación.

Richard Morris es becario postdoctoral en la Facultad de Agricultura y Ciencias de la Vida de la Universidad de Lincoln, Nueva Zelanda.

Este artículo se publicó en The Conversation. Lee el original aquí.