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 Universidad de Alicante (UA), la Universitat Politècnica de València (UPV) y el KTH Royal Institute of Technology de Suecia 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 «urgentemente». 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.
Los investigadores e investigadoras de la UA, UPV y KTH 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 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.
