Llevamos años hablando de los peligros de la inteligencia artificial, aunque al principio lo hacíamos como quien elucubraba sobre una imposible pelea entre Hulk y Superman. Ahora, la IA ya no es ciencia ficción y avanza cada vez más rápido, desbocada y con menos rumbo del que nos gustaría. Una de las principales preocupaciones es que nos arrebate puestos de trabajo, como ya ha ocurrido antes con otras tecnologías que mecanizaron el trabajo. Ahora, este avance no solo puede sustituir la mano de obra, sino los cerebros de obra, resolviendo problemas para los que, hasta ahora, necesitábamos a científicos, artistas o expertos en leyes.

Sin embargo, como ya hemos dicho, algo similar ha ocurrido en el pasado. Cuando una nueva tecnología irrumpe en el mercado laboral, pasa cierto tiempo hasta que este se regula y, aunque puede que pasemos por un periodo de inestabilidad, es esperable que sea cuestión de tiempo que aparezcan nuevos trabajos y que los profesionales se reinventen. Así que, aunque parezca mentira, las cuestiones laborales no son la mayor de nuestras preocupaciones en cuanto a lo que la inteligencia artificial se refiere. Hay otros peligros de los que estamos hablando menos y que, sin duda, nos pondrán antes o después en un aprieto como sociedad.

El problema energético

Detrás de las IAs hay muchas líneas de código, muchas operaciones y cálculos que el ordenador debe resolver. Éstas, lógicamente, gastan energía, y cuando hablamos de servidores descomunales en los que alojamos varias inteligencias artificiales que están siendo utilizadas en remoto por cientos de miles de personas, su consumo energético se vuelve más que significativo. Y no solo es que el uso de las inteligencias artificiales cueste, es que crear una, programarla, también supone un gasto energético notable.

Hay que escribir y reescribir código hasta la saciedad, probarlo para depurar posibles errores y así comprobar que funciona, pero, sobre todo, requieren de un proceso altamente costoso llamado “entrenamiento”. Durante este, las inteligencias artificiales son “alimentadas” con ejemplos de aquello que van a tener que procesar cuando estén funcionando para que, así, aprendan a clasificar objetos, o encontrar tendencias, en resumen: que memoricen suficientes ejemplos como para abstraer de ellos los patrones que les permitirán funcionar. A esto hemos de sumarle el hecho de que, a veces, el programa resultante no llega a ver la luz.

Cambio climático

Pero pongámoslo en números. Hay inteligencias artificiales cuya programación consume energía por un valor de 284 toneladas emitidas de dióxido de carbono, el principal gas de efecto invernadero. Dicho en términos más mundanos y asimilables, estas emisiones equivalen a las de un vuelo cruzando Estados Unidos. Y si en lugar de una IA estándar hablamos de una más sofisticada, sus emisiones estarían al nivel de las de 5 coches durante toda su vida útil. Todo ello contribuye al cambio climático, y aunque se están intentando desarrollar inteligencias artificiales más eficientes, la paradoja de Jevons nos recuerda que eso nos asegura que baje el consumo, porque al ser más eficientes podemos permitirnos aumentar su potencia o su número manteniendo estable el consumo.

Poco se habla de este problema y de otros como la autoría del contenido creado por las IAs que, en realidad, está inspirado por arte real de personas a las que, por ahora no se remunera. Los datos con los que ese entrenan las inteligencias artificiales están algo descontrolados cuando nos referimos a grandes empresas, pero son incluso más difíciles de controlar cuando hablamos de inteligencias artificiales entrenadas desde casa. Usuarios con conocimientos básicos de programación pueden entrenar su propia IA y utilizar imágenes de una persona para crear vídeos falsos donde esta aparece hablando, los famosos Deep fakes. Ese será otro de nuestros principales caballos de batalla junto con los derechos intelectuales, los derechos de imagen y lo fácil que resulta transgredirlos desde un ordenador doméstico.

¿Qué nos depara el futuro reciente? La inteligencia artificial ya no es cosa de ciencia ficción, peor la ciencia ficción empieza a cobrar vida a través de la inteligencia artificial. Sus consecuencias sociales no se harán esperar y viviremos cambios inquietantes en nuestro mundo. ¿Podemos esperar cupos de contratación para humanos? ¿Es posible que las creaciones humanas se vuelvan un indicador de estatus como lo es ahora la artesanía? Habrá que esperar para saberlo, pero ni siglos ni décadas, con unos pocos años será suficiente.

QUE NO TE LA CUELEN:

• Por supuesto, una buena forma de enfrentar el problema sería poner especial esfuerzo en crear redes neuronales más eficientes en términos de programación, esto es, con instrucciones más claras, menos redundantes, que minimicen la cantidad de energía requerida. El problema es que esto ya se hace en gran medida, y no tanto por el medio ambiente, sino para reducir sus costes y agilizar su funcionamiento. Puede mejorarse, pero posiblemente sea la forma más avanzada para reducir el impacto de las IAs. Hay otras estrategias interesantes, pero cuyo impacto puede estar más cuestionado. Por ejemplo, entender realmente cómo funcionan algunas inteligencias artificiales de que usan Deep Learning podría permitirnos crear estrategias de entrenamiento más eficientes. No obstante, lo más importante en este momento es concienciarnos antes de que la fiebre de la inteligencia artificial se vuelva una hipertermia maligna. Abracemos el progreso, pero sin olvidarnos de sus peligros.

REFERENCIAS (MLA):

• Strubell, Emma et al. “Energy And Policy Considerations For Deep Learning In NLP”. Arxiv.Org, 2021, https://arxiv.org/abs/1906.02243.