IA e impacto climático

El pasado mes de marzo, expertos y expertas en Inteligencia Artificial y referentes empresariales de todo el mundo hicieron un gran llamamiento para que se detuviera el desarrollo de los grandes sistemas de Inteligencia Artificial. Stuart Russell, Steve Wozniak, Max Tegmark, Elon Musk, entre otras personas, escribieron una carta abierta en la que solicitaban una pausa de al menos seis meses porque, de lo contrario, los sistemas podrían suponer un riesgo para la sociedad y la humanidad.

Ahora, un equipo de la Universitat Politècnica de València (UPV), el KTH Royal Institute of Technology de Sueciay la Universidad de Alicante (UA), defienden, en un artículo publicado en Nature Climate Change, que el desarrollo de la Inteligencia Artificial debe continuar “por el bien del medio ambiente y de nuestro futuro”.

“Los grandes modelos lingüísticos fomentan la investigación sobre el clima y la sostenibilidad. Creemos, sin ninguna duda, que trabajar en la regulación y validación de los modelos de Inteligencia Artificial aportaría muchos más beneficios a la sociedad que detener su desarrollo", afirma Francesca Larosa, investigadora del Centro de Acción Climática del KTH y autora principal del artículo.

Son diferentes las razones que el equipo de la UPV, el KTH Royal Institute of Technology y la Universidad de Alicante esgrimen para defender que el desarrollo de la Inteligencia Artificial debe continuar Una de las más importantes es que el uso las técnicas de IA de procesamiento del lenguaje natural (PLN) es clave para analizar la investigación sobre el cambio climático.

En este sentido, ponen como ejemplo el análisis de grandes conjuntos de datos sobre investigación relacionada con la sostenibilidad y medio ambiente, un análisis que puede complementar los informes de evaluación realizados por el Grupo de Expertos sobre el Clima de la ONU.

“Las técnicas de PLN pueden ayudar a una mayor comprensión del cambio climático, de las relaciones entre la acción humana y el presente y futuro de nuestro planeta; ayudarán a replantear más rápidamente las prioridades para adaptarse al cambio climático”, destaca Alberto Conejero, investigador del Instituto Universitario de Matemática Pura y Aplicada (IUMPA) de la Universitat Politècnica de València y coautor del artículo publicado en Nature Climate Change.

El IUMPA-UPV ha trabajado en la implementación de los modelos de lenguaje y el análisis de la literatura científica para buscar conexiones entre artículos publicados en revistas especializadas y los Objetivos de Desarrollo Sostenible, evaluando las posibles repercusiones que podría acarrear paralizar la aplicación de estos modelos.

“El diagnóstico está claro: vivimos una crisis climática acuciante y, para hacer frente a ella, hemos de poder aprovechar todas las herramientas que tenemos a nuestro alcance, porque no sabes si va a haber luego un punto de no retorno. La IA permite explorar una cantidad ingente de información y mostrar respuestas a muchas preguntas, ayudando a prescribir qué acciones podrían mitigar esta crisis”, añade Alberto Conejero.

“Detener la investigación en inteligencia artificial y el desarrollo de nuevos modelos de lenguaje natural asistido retrasaría nuestros esfuerzos en la compresión y lucha contra cambio climático porque estas tecnologías se han convertido en herramientas fundamentales para el estudio de temas complejos como las causas, consecuencias y soluciones del cambio climático”, añade Javier García, catedrático de Química Inorgánica y director del Laboratorio de Nanotecnología Molecular (NANOMOL) de la Universidad de Alicante.

Además, el equipo de la UPV, el KTH y la UA señala que el Procesamiento de Lenguaje Natural puede utilizarse también para generar nuevo conocimiento sobre el cambio climático, “dado que el desarrollo de modelos de IA más potentes que GPT-4 no se detiene. Esto incluye la posibilidad de analizar documentos muy extensos, facilitando así la identificación de vínculos y combinaciones complejas entre distintas fuentes escritas. Las herramientas de IA también contribuyen a hacer accesible la información”, añade Sergio Hoyas, investigador también del IUMPA-UPV y coautor igualmente del artículo.

Inteligencia Artificial e impacto climático

En cualquier caso, los investigadores e investigadoras de la UPV, KTH y UA reconocen que el uso de la IA al servicio del medio ambiente no es del todo sencillo, ya que el entrenamiento de grandes modelos lingüísticos como GPT-3 y GPT-4 conlleva costes medioambientales y económicos. Estimar cuánto contribuye la IA a las emisiones de gases de efecto invernadero es controvertido, pero en su artículo el equipo de la UPV, KTH y la UA, remite a estudios recientes que demuestran que, aunque la IA ayuda al medio ambiente, también lo perjudica. El entrenamiento de GPT-3, por ejemplo, con 175.000 millones de parámetros, equivale a 188 veces las emisiones de CO2 de un vuelo de ida de Nueva York a San Francisco. Pero, al mismo tiempo, los modelos de IA ayudan a optimizar el consumo de energía y a aumentar la eficiencia en sectores de altas emisiones.

“En cualquier caso, en una balanza entre beneficios y perjuicios derivados de la IA, creemos que el impacto de no aprovechar técnicas como las de procesamiento del lenguaje natural sería muy negativo. ¿Por qué te vas restringir a utilizar la última tecnología cuando tienes una urgencia como esta? El Instituto Future of Life parece que obvia el problema del cambio climático. Detener la Inteligencia Artificial no ayuda lo más mínimo a la lucha contra esta crisis climática”, concluye Alberto Conejero.

Referencia

Larosa, F., Hoyas, S., García-Martínez, J. et al. Halting generative AI advancements may slow down progress in climate research. Nat. Clim. Chang. (2023). https://doi.org/10.1038/s41558-023-01686-5