IA, energía, agua y transparencia

Hay muchas maneras de pensar la relación entre la inteligencia artificial generativa y el cambio climático.

Desde el derecho, que es mi trinchera, se perfilan al menos dos.

La primera ve en la IA un riesgo y pone el acento en los costos ambientales de los centros de datos que entrenan y operan los modelos, sobre todo en agua y en energía de origen fósil.

Esa mirada exige una regulación basada en riesgos: autoridades públicas, estatales o globales, que impongan límites, obligaciones y responsabilidades a las empresas que desarrollan esos modelos.

La segunda ve en la IA una solución, incluso a los problemas que ella misma genera, y apuesta por una gobernanza coordinada en la que sociedad civil, comunidades, academia, industria, gobiernos y organismos internacionales busquen equilibrar las externalidades positivas y negativas de la tecnología.

Ambas miradas tienen sentido, pero colisionan con el mismo obstáculo: no sabemos cuánta energía o agua consume realmente la IA.

En Estados Unidos se libra desde hace tiempo una guerra de cifras sobre el tema.

Es una discusión sin fin que no lleva a ningún lado porque las empresas tecnológicas no informan sus niveles de consumo de manera veraz y verificable.

El asunto no es menor.

Sin transparencia no podemos conocer la magnitud del impacto ambiental y tampoco diseñar soluciones precisas para reducirlo.

Las razones que explican, aunque no justifican, esta opacidad son básicamente dos.

La primera es de seguridad: los centros de datos se consideran infraestructura crítica, y sus operadores temen que, al compartir información, se conviertan en blanco de ciberdelincuentes y otros “actores maliciosos”.

La segunda es económica: dadas las cuantiosas inversiones en juego, las empresas consideran que sus técnicas de eficiencia energética, sus sistemas de enfriamiento y sus métodos de gestión de cargas de trabajo constituyen secretos industriales.

El problema no es abstracto.