Entrenar a una sola inteligencia artificial emite más CO2 que 5 coches en toda su vida

La inteligencia artificial se ha equiparado en muchas ocasiones como la nueva electricidad o el petróleo del futuro por su carácter estratégico en la cuarta revolución industrial que estamos viviendo.

Sin embargo, paradójicamente y al igual que sucedió con la electricidad y el petróleo, un estudio ha puesto blanco sobre negro el coste medio ambiental de la inteligencia artificial.

Según un equipo de investigadores de la Universidad de Massachusetts, entrenar a un solo agente de inteligencia artificial para que luego pueda realizar su tarea genera 283,94 toneladas de CO2, el equivalente a las emisiones que liberan 5 coches en toda su vida útil, incluyendo el proceso de fabricación de los propios vehículos.

Tal y como señala Carlos Gómez-Rodríguez, informático de la Universidad de A Coruña, “Aunque probablemente muchos de nosotros hemos pensado en esto a un nivel abstracto, las cifras realmente muestran la magnitud del problema. Ni yo ni otros investigadores con los que los discutimos imaginábamos que el impacto ambiental fuera tan importante".

El estudio realizado por la Universidad de Massachusetts retrata el proceso de entrenamiento de una inteligencia artificial de procesamiento del lenguaje natural (natural-language processing o NPL) una de las disciplinas de la inteligencia artificial que más ha crecido en los últimos años, y la misma que podemos encontrar en Google Assistant, Siri, Alexa o en la mayoría de correctores predictivos de escritura.

Los investigadores han analizado los 4 modelos de inteligencia artificial más usados: Transformer, ELMo, BERT y GPT-2.

Después, entrenaron una inteligencia artificial basada en estos modelos durante un día en una sola GPU para medir su consumo energético, para luego multiplicar las horas de entrenamiento que los desarrolladores de esos agentes de inteligencia artificial han documentado en sus especificaciones para calcular la energía total consumida durante el entrenamiento. Finalmente se calculó el CO2 que se ha generado para obtener esa energía.

La huella de carbono del entrenamiento de la Inteligencia artificial iba creciendo de forma proporcional al tamaño del agente de inteligencia artificial, pero se disparaba cuando se especializaron en conseguir una determinada función en la que las tareas de prueba y error que necesita la inteligencia artificial se intensificaban, superando con mucho los costes asociados, para obtener un mínimo aumento de sus funciones.

Sin realizar esos procesos especializados, Transformer, el agente de inteligencia artificial más asequible, apenas registraba una huella de carbono equivalente a 11 kg de CO2, mientras que si se le entrena en esta especialización en la que se cuadruplican el número de pruebas que debe resolver, se generan 283,94 toneladas de CO2, el equivalente de contaminación que generarían 5 coches en toda su vida útil.

Los investigadores señalan que las cifras solo deben considerarse como líneas de base. "Capacitar a un solo agente de inteligencia artificial es la tarea más básica que puede hacer", dice Emma Strubell, candidata a doctorado en la Universidad de Massachusetts. “En la práctica, es mucho más probable que los investigadores de inteligencia artificial desarrollen un nuevo agente desde cero o adapten uno ya existente a un nuevo conjunto de datos, ya que cualquiera de ellos puede requerir muchas más rondas de capacitación y ajuste”.

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Para tener una idea más precisa de cómo sería el desarrollo completo en términos de huella de carbono, Strubell y su equipo utilizaron un agente que habían usado en un proyecto anterior y lo adaptaron a una nueva utilidad. Descubrieron que el entrenamiento requería el procesamiento de 4.789 modelos durante un período de seis meses.

Este entrenamiento, convertido a emisiones de CO2, se cifró en un impacto de más de 35 toneladas de CO2 a la atmósfera, siendo considerado como un ejemplo muy representativo del trabajo típico en este campo.

La importancia de estas cifras es colosal, especialmente cuando se consideran las tendencias actuales en la investigación de la inteligencia artificial y la falta de conciencia que se tiene sobre las emisiones contaminantes de este tipo de actividades.