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Impacto ambiental de la IA

La llegada de los robots es un problema no solo por el costo humano inmediato, sino porque los robots consumen enormes cantidades de energía y aceleran el daño insostenible e insostenible que estamos causando a la Tierra. – Rupert Read

, ex portavoz de Extinction Rebellion

Los daños inmediatos se están intensificando.

Las corporaciones alimentan los datos de nuestros amigos y familiares a la IA. Las corporaciones refinan la IA para reemplazar barato a nuestros colegas de larga trayectoria. Las corporaciones venden bots utilizados para manipular y dirigirse a nosotros.

Es fácil pasar por alto el daño más difuso de la IA: el daño a nuestro medio ambiente.

Quemando energía

Entrenar solo un modelo de IA puede consumir más electricidad que 100 hogares estadounidenses

en un año, solo para aprender a predecir las próximas oraciones de nuestras conversaciones en línea. Para generar esas próximas oraciones en respuestas a los usuarios, ChatGPT quema tanta electricidad como una pequeña ciudad
.

Para 2027, toda la IA puede quemar tanta energía como un país

, solo para procesar nuestros datos en centros de datos.

Centros de datos que consumen miles de millones de litros

de agua potable, para enfriar el hardware sobrecalentado de la IA. Centros de datos que emiten miles de millones de toneladas
de dióxido de carbono, calentando la atmósfera.

Y sin embargo, los centros de datos son solo una etapa del ciclo de vida de la IA.

Toxicidad oculta

La IA de hoy no está “viva”, por supuesto.

La IA no se parece todavía a la robótica libre que vemos en las películas. La IA está atascada en centros de datos, en hardware que se desgasta y se reemplaza cada ~4 años.

Pero producir ese hardware requiere cientos

de químicos cancerígenos
. Los materiales necesarios se fundieron y se reensamblaron a temperaturas extremadamente altas. Esos materiales se extrajeron de minas, utilizando taladros y ácidos disolventes.

Los científicos ambientales investigan todas estas etapas. Lo llaman el “ciclo de vida del hardware” de la IA.

No vemos las minas

, refinerías
, plantas de producción
, centros de datos
y vertederos de residuos
. No vemos las tierras arrasadas, los infiernos infernales, los químicos tóxicos, los gases climáticos.

La IA es tóxica para nuestro medio ambiente. Las corporaciones ocultan la toxicidad, fuera de nuestra vista.

Este auge es diferente

Afortunadamente, los activistas climáticos se dieron cuenta de que la IA quema una cantidad asombrosa de energía. Los estados se ven obligados a mantener centrales eléctricas de carbón

en funcionamiento para atender a los centros de datos de la IA. Incluso el CEO de OpenAI admite: “todavía no apreciamos las necesidades energéticas de esta tecnología”.

Los activistas climáticos están más rápidos esta vez. Años antes, comenzó otro auge tecnológico: la criptomoneda. El hardware consumió 0,5%

de la energía de EE. UU. para calcular criptomonedas. Se puso tan mal que Texas dio millones de dólares en impuestos
para que una empresa de Bitcoin dejara de drenar tanta electricidad.

Pero aquí está la diferencia crucial:

  • Las criptomonedas se estrellan. Producen poco valor, aparte de como dinero alternativo.
  • La IA se puede utilizar para automatizar la producción económica.

La IA es una herramienta ideal para centralizar el poder. La IA para extraer, explotar, extraer.

Un ciclo vicioso

  • Las corporaciones extraen beneficios utilizando bots no probados
  • Para reinvertir en más fábricas de hardware tóxico
  • Para construir más centros de datos que consumen energía
  • Para alimentar más de nuestros datos gratuitos a la IA
  • Para automatizar más trabajo de manera barata
  • Para extraer más beneficios

Este es un ciclo vicioso.

Después de dos siglos de competencia por escalar máquinas intensivas en recursos, la sociedad ya está cerca del colapso

. Para proteger a la sociedad, ¿por qué no reducimos la tecnología corporativa excesiva?

Las corporaciones de IA aceleran nuestra crisis climática. Escalan modelos de máquinas para predecir el comportamiento humano. Gradualmente automatizan el trabajo necesario para reproducir máquinas

intensivas en recursos.

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