Recientemente, las imágenes generadas por inteligencia artificial (IA) al estilo del famoso Studio Ghibli se han vuelto virales en las redes sociales, con millones de usuarios creando y compartiendo sus propias versiones. Sin embargo, pocos son conscientes de las graves implicaciones medioambientales que este fenómeno conlleva.

La realidad es que los modelos de IA, especialmente los de gran tamaño como los de OpenAI, utilizan enormes cantidades de agua limpia en su funcionamiento. Shaolei Ren, profesor asociado de Ingeniería Eléctrica e Informática en la Universidad de California, explica que estos modelos requieren ser entrenados e implementados en servidores robustos que utilizan múltiples unidades de procesamiento gráfico (GPU).

“Estos servidores consumen tal cantidad de energía que su uso puede equivaler al consumo energético promedio de una vivienda completa. A pesar de las mejoras en la eficiencia de algoritmos y hardware, el entrenamiento y la ejecución de modelos de IA todavía requieren una cantidad colosal de energía”, señala el experto, quien añade que esto se traduce también en un alto consumo de agua.

Para mantener los servidores fríos y evitar el sobrecalentamiento, se utilizan torres de refrigeración que requieren grandes volúmenes de agua. Ren revela que el entrenamiento de modelos grandes de IA puede consumir millones de litros de agua dulce, mientras que su ejecución podría resultar en un consumo aún mayor.

Entonces, ¿es cierto que crear imágenes al estilo Ghibli implica un gasto de agua? Aunque OpenAI no divulga públicamente la cantidad de agua que consume, un estudio realizado en conjunto por la Universidad de California y la Universidad de Texas, en el que participó Ren, apunta que para cada 10 a 50 consultas sencillas, modelos como ChatGPT-3 requieren aproximadamente 500 mililitros de agua.

Con el avance a GPT-4, se estima que el consumo de agua ha aumentado debido a su mayor tamaño y complejidad.

Las proyecciones son alarmantes: se anticipa que la demanda global de IA representará entre 4,200 y 6,600 millones de metros cúbicos de extracción de agua para el año 2027. Si se considera que generar una imagen con IA podría costar medio litro de agua, y millones de imágenes se están produciendo a nivel mundial, el total se vuelve escalofriante. Por mil imágenes, serían 500 litros; por un millón, ¡500,000 litros de agua desperdiciados! En total, ChatGPT recibe alrededor de 10 millones de consultas al día, lo que agrava la situación.

El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, reconoció recientemente la necesidad de limitar la funcionalidad de generación de imágenes en ChatGPT debido a la presión sobre sus servidores. “Es emocionante ver a la gente disfrutar de las imágenes en ChatGPT, pero nuestras GPU están sobrecalentándose. Introduciremos límites temporales mientras trabajamos para mejorar la eficiencia”, comunicó en su perfil de X.

Ante este panorama, los expertos demandan más transparencia sobre el uso de agua en la tecnología de IA, especialmente en un contexto de crisis hídrica global. Ren afirma: “La huella hídrica de la IA ha recibido mucha menos atención de la que merece. A medida que la industria de la IA sigue creciendo, el público tiene derecho a conocer su creciente demanda de agua.”

Algunas grandes corporaciones están intentando compensar su consumo de agua a través de iniciativas de reabastecimiento de cuencas hidrográficas, con el objetivo de lograr un balance hídrico positivo para 2030. Sin embargo, esto no exime a los modelos de IA de la responsabilidad de su impacto ambiental. La pregunta persiste: ¿deberían las empresas de tecnología ser más responsables con sus consumos de agua en tiempos de crisis? La creciente dependencia de estas tecnologías revela un dilema moral que no podemos permitirnos ignorar.