La impronta ambiental de IA se ha inflado desproporcionadamente con la explosión del Genai durante dos años. La capacitación y explotación de sus modelos requiere una infraestructura significativa, grandes consumidores de electricidad y agua, y por lo tanto emisores de GEI (gases de efecto invernadero). Pero eso no es todo. A Equipo de investigación de Peng WangProfesor del Instituto del Medio Ambiente Urbano de la Academia de Ciencias de China de Xiamen, publicada en la revista Nature Computational Science, cree que la IA podría generar solo, para 2030, 1000 veces más desechos electrónicos que hoy. Sin embargo, no sería inevitable si creemos este mismo informe.

2.5 millones de toneladas de desechos en 2030

El equipo de Peng Wang primero buscó medir las cantidades de desechos electrónicos que se generarían si las aplicaciones de IA que requirieran cálculos intensivos se usaban en más y más campos. Los científicos confían en un escenario en el que el uso de LLM es diario, como ya podemos ver hoy con ciertos motores de investigación y redes sociales. Una hipótesis creíble que requeriría un fuerte aumento en el número de centros de datos necesarios para la capacitación y la implementación de modelos.

Resultado ? La cantidad de desechos electrónicos generados por servidores y otros equipos considerados obsoletos podría caer de alrededor de 2.550 toneladas en 2023 a 2.5 millones de toneladas en 2030. Con menos uso de IA, la cantidad de desechos podría limitarse a entre 400,000 y 1.5 millones de toneladas.

Limite el daño hoy

Los investigadores también estimaron el impacto de varias medidas que se supone que evitan el escenario de desastres. Según ellos, los medios más efectivos serían no reconstruir los servidores y otros datos de los centros de datos después de solo tres años de servicio, como suele ser el caso. Sería una cuestión de mantenerlos en actividad un año más para tareas de IA más simples, por ejemplo, incluso para propósitos completamente diferentes. Este enfoque simple reduciría la cantidad de residuos en un 62 % en comparación con el escenario de referencia. Y si los componentes individuales en sistemas, como procesadores o memoria, se reanudaron y reutilizaran, esto ahorraría otro 42 %. Sin olvidar que la optimización de los algoritmos de IA adecuado ofrecería un potencial de ahorro del 50 % y que los chips más eficientes inducirían una caída adicional del 16 %.

El equipo de Wang también se refiere al último "monitor global de desechos electrónicos" que evalúa la cantidad de desechos de dispositivos electrónicos más pequeños, como teléfonos inteligentes o computadoras personales, con 43 millones de toneladas en 2030. Según los autores del estudio, el volumen de desechos generados solo por servidores y otros equipos destinados a IA por 2030, solo debe representar el volumen, o 5 millones de toneladas, en el escenario de referencia. Basado en el escenario de estudio más prudente, solo tendría el 3%.

El llamado a la economía circular

Christiane Plociennik, del Centro de Investigación Alemán sobre Inteligencia Artificial (DFKI) de Kaiserlaut, impulsa los resultados del estudio de los investigadores chinos, recordando que la base de información sobre la que se basa sigue limitada en las hipótesis formuladas por los autores para el escenario básico. Sin embargo, insiste en que el escenario más conservador, con volúmenes de desechos significativamente más bajos y los pronósticos del "monitor global de desechos electrónicos", conduce a conclusiones suficientemente inquietantes para estar interesados ​​en él.

Y sobre todo, considere la implementación de una economía circular en ella, en particular con la explosión de la IA. "Debemos ser conscientes de la compañía que, detrás de una nube o una aplicación de IA, hay centros de datos con un alto consumo de recursos", subraya Christiane Plociennik. Y la reutilización del equipo informático siempre es preferible a su reciclaje.