¿Deberías dejar de decir “por favor” en tus consultas a ChatGPT? Un experto explica

Elimina las palabras “por favor” y “gracias” de tu próxima indicación a ChatGPT y, si crees lo que se dice en Internet, pensarás que estás ayudando a salvar el planeta.

La idea parece plausible porque los sistemas de inteligencia artificial procesan el texto de forma gradual: las indicaciones más largas requieren algo más de cálculo y, por tanto, consumen más energía. El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, ha reconocido que todo esto aumenta los costes operativos a escala de miles de millones de mensajes.

Al mismo tiempo, es exagerado sugerir que tratar amablemente a ChatGPT tiene un coste medioambiental significativo. El efecto de unas pocas palabras extra es insignificante comparado con la energía necesaria para hacer funcionar la infraestructura subyacente de los centros de datos.

Quizá lo más importante sea la persistencia de la idea. Sugiere que muchas personas ya perciben que la inteligencia artificial no es tan inmaterial como parece. Merece la pena tomarse en serio ese instinto.

La inteligencia artificial depende de grandes servidores construidos en torno a infraestructuras informáticas de alta densidad. Estas instalaciones consumen mucha electricidad, necesitan refrigeración continua y están integradas en sistemas más amplios de suministro de energía, agua y uso del suelo.

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

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

Cuando se abre un documento o se transmite un video almacenado, ya se ha incurrido en el principal gasto energético. El sistema recupera en gran medida los datos existentes.

En cambio, cada vez que un modelo de IA recibe una petición, este debe realizar un nuevo cálculo para generar una respuesta. Desde un punto de vista técnico, cada consulta provoca una nueva “inferencia”, es decir, un recorrido computacional completo por el modelo, y cada vez se incurre en ese coste energético.

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

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 mundial de electricidad, y que la demanda aumenta rápidamente a medida que crecen las cargas de trabajo de la IA.

Asimismo, la Agencia Internacional de Energía ha advertido de que la demanda de electricidad de los centros de datos podría duplicarse a finales de la década si se mantienen las actuales trayectorias de crecimiento.

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

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

Los grandes centros de datos pueden ejercer una presión significativa sobre las redes locales y las reclamaciones de suministro renovable no siempre se corresponden con la nueva generación que se añade. La electricidad utilizada para hacer funcionar los servidores es electricidad que no está disponible para otros usos, sobre todo en años secos, cuando la generación hidráulica es limitada.

Desde el punto de vista de los sistemas, la IA introduce una nueva carga metabólica en regiones ya sometidas a la presión del cambio climático, el crecimiento demográfico y la competencia por los recursos.

La energía, el agua, la tierra y las infraestructuras están estrechamente vinculadas. Los cambios en una parte del sistema se replican en el resto.

Esto es importante para la adaptación al clima y la planificación a largo plazo. Gran parte del trabajo de adaptación se centra en el suelo y las infraestructuras: gestión del riesgo de inundaciones, protección de la calidad del agua, mantenimiento de un suministro energético fiable y diseño de asentamientos resistentes.

Sin embargo, la infraestructura de IA suele planificarse y evaluarse por separado, como si fuera un mero servicio digital y no una presencia física persistente con una demanda continua de recursos.

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

En algunos casos, esa reorganización produce acuerdos más coherentes y resistentes; 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 deja que aumente sin control.

Aquí es donde debe madurar el debate sobre la huella medioambiental de la IA. Centrarse en pequeños ajustes de comportamiento, como la redacción de las instrucciones, distrae la atención de los verdaderos problemas estructurales.

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

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

Pero, como cualquier infraestructura, conlleva costos y beneficios. Tratar la IA como un software inmaterial oculta esos costos. Tratarla como parte de los sistemas físicos que ya gestionamos los pone a la vista.

La popularidad del mito del “por favor” es, por tanto, menos un error que una señal. La gente siente que la IA tiene un impacto, aunque el lenguaje para describirlo aún esté emergiendo.

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

Traducción de Sara Pignatiello