¿Y si la IA empeora nuestra salud?

El entrenamiento de ChatGPT y compañía requiere de enormes cantidades de energía, la cual seguimos consumiendo con cada petición que formalizamos a uno de estos modelos. Igualmente, se utilizan millones de litros de agua al año para enfriar los servidores de los centros de datos inherentes; y la mayor parte de los dispositivos empleados requieren de la extracción de minerales raros (como el litio, el cobalto…) para su fabricación. Algo esto último a lo que se suma la profusión de desechos electrónicos, una vez que el hardware queda obsoleto.

Con todo, el punto que más preocupa a los expertos es la liberación de dióxido de carbono a la atmósfera por el empleo de electricidad proveniente de fuentes no renovables (mayormente combustibles fósiles). Un problema que afecta no solo a las poblaciones cercanas a los mentados centros de datos: los contaminantes pueden viajar largas distancias y causar un problema de salud pública a regiones ajenas al uso intensivo de la IA.

Así lo demuestra un estudio llevado a cabo recientemente por el Instituto Tecnológico de California y la Universidad de California en Riverside, según el cual las comunidades con menor renta per cápita son elegidas para la instalación de las plantas de energía y los generadores de respaldo utilizados por los gigantes tecnológicos. Esto las expone a unos niveles de polución del aire alarmantes, explican los investigadores responsables: «Entrenar un modelo de lenguaje como Llama 3.1, propiedad de Meta, genera una polución equivalente a la de 10.000 viajes en coche entre Los Ángeles y Nueva York».

Los científicos también comprobaron cómo las finas partículas nocivas liberadas en centros de datos ubicados en el Norte de Virginia se extienden a Maryland, Pensilvania, Nueva York, Nueva Jersey, Delaware y el distrito de Columbia, creando un coste para el sistema regional de salud pública de entre 190 y 260 millones de dólares anuales: «Es más, si estos generadores operasen al máximo de su capacidad, los costes anuales podrían dispararse hasta los 2.600 millones de dólares».

Tal es el problema que, según los pronósticos de la Agencia de Protección del Medio Ambiente (EPA), la polución podría causar 1.300 muertes prematuras al año en Estados Unidos para 2030. Además, al asociarse directamente con enfermedades como el asma o el cáncer, su impacto para la salud pública nacional rebasaría los 20.000 millones de dólares anuales.

Preguntada sobre si el sector de la inteligencia artificial tiene en sus manos mitigar lo expuesto, la Dra. Aida Galiano Martínez, profesora de la Facultad de Empresa y Comunicación e investigadora del grupo de investigación ADAEE (Análisis de Datos para la Economía y Empresa) de la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR), apunta a estrategias orientadas a hacer un uso más eficiente de la energía: «Un enfoque clave es el uso de fuentes renovables para alimentar los centros de datos, lo que permite disminuir la huella de carbono. Además, la optimización de modelos y algoritmos juega un papel fundamental. También es importante desarrollar 'hardware' más eficiente y pensar en un ciclo de vida más amplio para los equipos, de manera que su impacto ambiental sea menor a lo largo del tiempo».

«En este sentido -prosigue la experta-, ha surgido la corriente denominada 'Green IA', que plantea determinadas adaptaciones y cambios con los cuales sería posible avanzar hacia un uso más sostenible de la tecnología sin comprometer su desarrollo y beneficios». Google ha sido una de las últimas multinacionales en emprender acciones al respecto, al haber demostrado que »es posible optimizar el uso de los centros de información ajustando dinámicamente los recursos y evitando el desperdicio de electricidad. Así, el gigante de Internet ha logrado reducir en un 40% el consumo energético en el enfriamiento de servidores».

Galiano también se ha pronunciado sobre otros retos a los que el campo de la IA se enfrenta a medio y largo plazo: «El avance tecnológico también plantea desafíos en ciberseguridad, ya que puede ser utilizado en ataques más sofisticados, lo que exige nuevas estrategias de protección y respuesta. Además, la falta de regulaciones específicas hace necesario un marco legal que equilibre el desarrollo de la tecnología sin frenar la innovación. Organismos como la Comisión Europea y la OCDE han comenzado a abordar estos retos, buscando soluciones que protejan a la sociedad sin limitar el progreso».

«En este escenario -concluye la investigadora de UNIR- es clave diseñar políticas educativas y económicas que reduzcan las desigualdades en la transición hacia una economía más digitalizada. Es fundamental estructurar estrategias de formación que combinen conocimientos teóricos con habilidades prácticas alineadas con las necesidades del mercado, garantizando así una preparación más flexible y útil para el futuro del trabajo. Y es que más allá de la pérdida de empleos (la automatización no los elimina por completo, sino que transforma las tareas que albergan), el verdadero problema llega por la velocidad con que evolucionan las habilidades imprescindibles para aprovechar las oportunidades laborales que se presentan».