Cuando hacemos una consulta a la Inteligencia Artificial, la experiencia parece inmaterial, instantánea y casi mágica. Pero detrás de cada pregunta a ChatGPT, por ejemplo, hay una cadena de impactos sociales y medioambientales muy concreta. Este coste asociado no sólo se mide en tiempo o dinero, sino en energía, agua, otros recursos naturales y trabajo humano.
El trabajo humano
En La hora rándom de Julia en la onda, Concha Monje pone el foco en Madagascar, uno de los países más pobres del mundo, con cerca de 100.000 personas que trabajan entrenando algoritmos de IA para grandes empresas como Google, Amazon o ChatGPT.
Uno de los tres trabajos que tiene David consiste en que, desde su casa y con conexión de fibra óptica, se conecta a plataformas digitales para realizar tareas repetitivas: identificar imágenes y clasificarlas. Gracias a su trabajo, la IA puede reconocer un cisne, una moto o cualquier otro objeto en una imagen. Su salario depende de la complejidad de la tarea: cuanto más sencilla es la imagen, menos cobra. Muchos trabajadores como David no tienen contrato ni protección social.
Para una minoría, la IA representa una oportunidad. Elina, de 25 años, trabaja en una empresa digital y su labor consiste en revisar facturas y documentos de empresas de todo el mundo: comprobar cifras, impuestos y tipos de IVA. El objetivo es que la IA aprenda a revisar correctamente esas facturas y documentos financieros. El objetivo que marca la empresa es procesar 850 facturas al día. Elina procesa unas 1.500 (otros, 4000). Por ello cobra unos 120 euros al mes, un salario alto en comparación con la media nacional, que ronda los 80 euros. Tiene contrato y transporte de empresa. Es una de las privilegiadas dentro del sector.
En los últimos años han proliferado las escuelas especializadas en IA y muchos sueñan con crear sus propias soluciones de IA para mejorar la vida en Madagascar. Sin embargo, no muchos lo consiguen. Las condiciones laborales son tan duras que empresas como Amazon han bloqueado oficialmente el acceso a sus plataformas desde Madagascar.
Coste energético: consumo de recursos naturales
A este coste humano hay que sumar el energético, el consumo de recursos naturales tan preciados como el agua.
El corazón físico de la IA son los centros de datos. Se trata de instalaciones que alojan los millones de supercomputadores que procesan los datos y que dan respuesta a nuestras preguntas (gracias al entrenamiento que han hecho con ella los humanos). Es lo que llamamos “la nube” y a la que otorgamos el poder mágico de resolver todas nuestras peticiones.
Cada consulta a la IA se procesa en centros repartidos por todo el mundo. Existen más de 8.000 y el más grande se encuentra en China, con más de un millón de metros cuadrados. Estos centros requieren, por un lado, de mucha energía para funcionar correctamente (hay que alimentar a millones de ordenadores muy potentes), y por otro lado, requieren de un sistema de refrigeración que los mantenga fríos, para lo que se necesita mucha agua.
Proyectos piloto para instalar centros de datos bajo el mar
Es por este motivo por el que se suelen ubicar cerca de fuentes naturales de agua o de energía. Aunque también lo hacen en zonas más urbanas por estar más próximas a las redes de comunicación y a las empresas que demandan estos servicios de IA. También lo hacen en zonas más desérticas porque resultan más fáciles de ocupar debido a la desigualdad de poder. Y ya hay proyectos piloto, como el de Microsoft, para instalar estos centros debajo del mar (está por ver el impacto marino) o en el espacio.
Diez consultas: cinco minutos de grifo abierto
Por dar datos concretos, se manejan cifras como 2 litros de agua por cada consulta que hacemos a la IA, 5 minutos de grifo abierto para cada 10 consultas, etc. Para entender bien lo descomunal de esta cifra, hay que imaginarse los millones y millones de consultas que se hacen diariamente, lo que convierte la IA en una auténtica sed digital.
A todo este consumo de recursos hay que sumar las emisiones de CO2 asociadas a estos centros de datos, que ya se equiparan a las de la industria global de la aviación.
Por este motivo, es lógico plantearse si dejaríamos de usar la IA compulsivamente si al hacer cada consulta nos apareciera en la pantalla información concreta sobre su impacto ambiental. ¿Sería esto disuasorio?
¿Qué alternativas existen?
Se plantean algunas soluciones:
- Reutilizar el calor de los centros de datos para calentar ciudades o invernaderos.
- Implementar procesos de fabricación de materiales que emitan menos CO2.
- Crear marcos legislativos que regulen el impacto social y ambiental.
Pero la cuestión de fondo es más “profunda”, explica Monje. Implica preguntarnos hasta qué punto esta tecnología responde a una “necesidad real como sociedad”. Para respondernos a esta pregunta se necesita mucho “espíritu crítico, que quizás la invasión de la IA nos pone difícil cultivar”.