Este es un artículo de opinión de Philippe Benoit, director gerente de Global Infrastructure Advisory Services 2050 (Servicios de Asesoría sobre Infraestructura Global 2050).
WASHINGTON – La inteligencia artificial (IA) ofrece un asombroso potencial de avance en diversos campos, desde la medicina a la agricultura, pasando por la industria y el negocio del entretenimiento, aunque genera importantes preocupaciones. La IA también puede mejorar la eficiencia de la producción y el uso de la energía de forma que se reduzcan las emisiones de gases de efecto invernadero.
Pero la IA requiere mucha capacidad computacional, alimentada por electricidad, que a su vez puede generar emisiones adicionales.
Por desgracia, según los modelos climáticos de la Agencia Internacional de la Energía (AIE) y otros organismos, no hay espacio para una nueva fuente adicional de emisiones energéticas. Por consiguiente, la IA debe tener emisiones netas cero para mantener nuestros objetivos climáticos.
La IA puede reducir las emisiones en multitud de actividades y sectores. Por ejemplo, la IA puede ayudar a reducir las emisiones de la industria manufacturera, los sistemas alimentarios y el transporte por carretera, al tiempo que aumenta la producción de electricidad con cero emisiones de carbono a partir de parques solares y eólicos.
Pero informes recientes apuntan a una demanda creciente, sobre todo en Estados Unidos, de más producción de electricidad, impulsada en parte por las necesidades informáticas de la IA. Esto conlleva un aumento de las emisiones.
Además, como Nvidia (la mayor corporación mundial en computación de inteligencia artificial) ha anunciado su nuevo y más potente chip de rendimiento de IA, es probable que la creciente demanda de IA y la electricidad que necesita aumenten aún más.
Y esto ocurrirá no solo en Estados Unidos, sino en todo el mundo, como refleja el plan de Arabia Saudí de invertir 40 000 millones de dólares en IA.
Philippe Benoit
Aunque es posible que la IA aumente la eficiencia, podemos anticipar un incremento neto de la demanda de electricidad, sobre todo a medida que la industria del entretenimiento y otras desarrollen usos nuevos y creativos para la IA.
Este aumento impulsado por la IA comenzará probablemente en los próximos años, mucho antes de que la red eléctrica haya tenido tiempo de pasar del actual sistema basado en combustibles fósiles a otro de bajas emisiones dominado por las energías renovables.
En consecuencia, cabe esperar más emisiones del sector eléctrico a corto plazo. A largo plazo, también se reducirá el presupuesto de carbono disponible, es decir, la cantidad de emisiones futuras que se pueden acomodar a los objetivos de temperatura acordados internacionalmente.
El escenario climático de Cero Emisiones Netas para 2050 de la AIE y otros escenarios climáticos similares se basan en el equilibrio entre las emisiones de dióxido de carbono del sector energético y las absorciones de dióxido de carbono.
El despliegue de energías renovables, la eficiencia energética, el cambio de combustible y otras tecnologías bajas en carbono son claves para reducir las emisiones a un nivel que pueda equilibrarse mediante la absorción.
Sin embargo, la IA no gestionada puede obstaculizar este esfuerzo, ya que su sed de electricidad se traduce en una nueva fuente potencial de emisiones que hay que eliminar.
La IA debe «pagarse a sí misma» en relación con el clima con cero emisiones netas y, preferiblemente, incluso con emisiones netas negativas.
¿Cómo podemos conseguirlo?
En primer lugar, debe haber un esfuerzo concertado para alimentar los centros de datos y otras infraestructuras relacionadas con la IA a través de energías renovables de manera que no canibalicen los proyectos de generación de electricidad de bajas emisiones para los hogares y otros consumidores.
Puede leer aquí la versión en inglés de este artículo.
Los gobiernos y el sector privado, incluidos los usuarios de centros de datos locales o remotos y el capital privado, deben trabajar juntos para aumentar la inversión en energías renovables y acelerar su despliegue.
Una segunda herramienta posible es añadir un recargo por alta carga computacional a los usuarios de IA y posiblemente a otras grandes actividades informáticas, como la minería de criptomonedas, para ayudar a financiar inversiones adicionales en energías renovables.
En tercer lugar, el impacto de la IA en el clima debería añadirse a los debates sobre la gestión de posibles efectos negativos, como el potencial de la IA para la desinformación y las perturbaciones en los mercados de trabajo.
Por ejemplo, las Naciones Unidas aprobaron recientemente una resolución liderada por Estados Unidos para hacer que la IA sea «segura y fiable».
En cuarto lugar, y potencialmente más eficaz, la IA debe volverse contra sí misma para encontrar mecanismos que produzcan cero emisiones netas e incluso posibiliten emisiones netas negativas.
Esto debería incluir el desarrollo de medidas innovadoras de reducción de emisiones, así como más formas de aumentar la producción de electricidad con cero emisiones de carbono, centrándose en soluciones factibles.
También se necesitan mejores metodologías para medir tanto el aumento como el ahorro de emisiones que genera la IA. Este cuarto polo debería implicar una combinación de acciones lideradas por el sector privado, iniciativas intergubernamentales y esfuerzos de investigación público-privados.
A medida que la IA y la necesidad de producir más electricidad despeguen y posiblemente se aceleren incluso más allá de las previsiones actuales, es importante gestionar los aumentos potencialmente significativos de las emisiones de gases de efecto invernadero que socavarían nuestros objetivos climáticos.
Los gobiernos, las empresas y otros agentes deberían integrar la necesidad de emisiones netas nulas de IA en sus debates sobre el impacto de la IA.
Philippe Benoit es director gerente de la plataforma Global Infrastructure Analytics y Sustainability 2050 (Análisis de infraestructura global y sostenibilidad 2050). Anteriormente ocupó cargos directivos en el Banco Mundial y la Agencia Internacional de la Energía.
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