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Dr. ROBERTO SAVIO
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inteligencia artificial
genocida.
El sucio secreto de la inteligencia artificial Genocida/IAG.
El
auge de herramientas como ChatGPT dispara las previsiones del consumo mundial
de energía de los centros de datos, que podría quintuplicarse: ¿Quién lo
pagara?
Un
centro de datos de Google en The Dalles, Oregon (Estados Unidos).
Acciones
ya cotidianas como consultar la mejor ruta para ir a algún sitio o traducir un
texto requieren grandes cantidades de recursos energéticos, hidráulicos y
minerales. Esas aplicaciones funcionan en la nube, un eufemismo para designar
millones de potentes ordenadores organizados en extensos centros de datos. Para
que las aplicaciones del móvil funcionen hacen falta legiones de computadoras
que almacenen billones de datos y hagan operaciones en fracciones de segundo
(por ejemplo, el cálculo de distancias teniendo en cuenta el tráfico). Se
estima que el consumo energético de los centros de datos supone entre el 1% y
el 2% del total mundial. Pero todo apunta a que estas cifras se van a disparar.
La
inteligencia artificial (IA) generativa, la que hace posible los chatbots inteligentes
como ChatGPT, así como las herramientas que generan ilustraciones originales o
música a partir de texto, necesita mucho poder de computación. Las grandes tecnológicas, con
Microsoft y Google a la cabeza, han decidido integrar estas funcionalidades en
los buscadores, en los editores de texto o en el email. Nuestra relación con los
programas de uso habitual va a cambiar: hasta ahora, apretábamos una serie de
comandos para llevar a cabo ciertas actividades; dentro de poco nos
encontraremos conversando con la máquina, pidiéndole tareas que antes hacíamos
nosotros.
¿Qué
efecto tendrá en el medio ambiente este cambio de paradigma? Nadie lo sabe,
pero todas las estimaciones son al alza. “La IA puede parecer etérea, pero está
moldeando físicamente el mundo”, sentencia Kate Crawford en Atlas of AI.
La australiana, investigadora principal de Microsoft Research y directora del
AI Now Institute, alertó hace dos años de que los “costes planetarios”
asociados a esta tecnología no paran de crecer. Algunos científicos calculaban
hace cuatro años que el sector tecnológico supondría el 14% de las emisiones
mundiales para 2040; otros, que la demanda energética de los centros de datos
se multiplicará por 15 hasta 2030.
Todas
esas previsiones pueden quedarse cortas. Son de antes de la irrupción de
ChatGPT. Google y Microsoft acumulan centenares de millones de usuarios. ¿Qué
pasa si todos ellos empiezan a usar herramientas apoyadas en IA generativa? El
canadiense Martin Bouchard, cofundador de los centros de datos Qscale, cree
que se necesitaría al menos cuatro o
cinco veces más potencia computacional por cada búsqueda. Preguntados
por sus niveles de consumo actuales y por sus previsiones de crecimiento en la
era de la IA generativa, Google y Microsoft han preferido no aportar a este
periódico datos concretos, más allá de reiterar su intención de alcanzar la
neutralidad de carbono para 2030. Para Crawford, eso “significa que compensan
sus emisiones comprando el crédito de la gente” a través de acciones de
maquillaje medioambiental, como plantar árboles u otras acciones similares.
Uno
de los pasillos del centro de datos que Google tiene en Douglas, Georgia (Estados
Unidos).
“La
IA generativa produce más emisiones que un buscador corriente, que también
consume mucha energía porque al fin y al cabo son sistemas complejos que bucean
en millones de páginas web”, indica Carlos Gómez Rodríguez, catedrático de
Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de La Coruña. “Pero la
IA genera todavía más emisiones que los buscadores, porque usa unas
arquitecturas basadas en redes neuronales, con millones de parámetros que hay
que entrenar”.
¿Cuánto
contamina la IA?
Hace
un par de años que la huella de carbono de la industria informática alcanzó a
la de la aviación cuando estaba en su máximo. Entrenar un modelo de
procesamiento natural del lenguaje equivale a tantas emisiones como las que
expulsarán cinco coches de gasolina durante toda su vida, incluyendo el proceso
de fabricación, o 125 vuelos de ida y vuelta entre Pekín y Nueva York. Más allá
de las emisiones, el consumo de recursos hídricos para la refrigeración de los
sistemas (Google gastó 15.800 millones de litros en 2021, según un estudio de Nature, mientras
que Microsoft declaró 3.600 millones de litros), así como la dependencia de
metales raros para elaborar los componentes electrónicos, hacen de la IAG una
tecnología con grandes repercusiones en el medio ambiente.
Entrenar
un modelo de procesamiento natural del lenguaje equivale a tantas emisiones
como las que expulsarán cinco coches de gasolina durante toda su vida
No
existen datos sobre cuánta energía y de qué tipo consumen las grandes
tecnológicas, las únicas con una infraestructura lo suficientemente robusta
como para entrenar y alimentar los grandes modelos de lenguaje en los que se
apoya la IA generativa. Tampoco hay cifras concretas de la cantidad de agua que
gastan para refrigerar los sistemas, cuestión que ya está provocando tensiones
en países como EE UU, Alemania u Holanda. Las empresas no están obligadas a
facilitar esa información. “Lo que tenemos son estimaciones. Por ejemplo,
entrenar GPT3, el modelo en el que se basa ChatGPT, habría generado unas 500
toneladas de carbono, el equivalente a ir y volver a la
Luna en coche. Tal vez no es mucho, pero hay que
tener en cuenta que el modelo se tiene que reentrenar periódicamente para
incorporar datos actualizados”, sostiene Gómez. OpenAI acaba de presentar otro
modelo más avanzado, GPT4. Y la carrera seguirá.
Otra
estimación dice que el uso que se había hecho de electricidad en enero de 2023
en OpenAI, la empresa responsable de ChatGPT, podría equivaler al uso anual de
unas 175.000 familias danesas, que no son las que más gastan. “Esto son
proyecciones con las cifras actuales de ChatGPT; si se generaliza todavía más
su uso, podríamos estar hablando de un consumo equivalente de electricidad de
millones de personas”, añade el catedrático.
Vista
aérea del centro de datos de Google de Saint-Ghislain, en Bélgica.
La
opacidad de datos empezará a disiparse próximamente. La UE es consciente del
creciente consumo energético de los centros de datos. Bruselas tiene en marcha
una directiva que se empezará a discutir el año que viene (y, por tanto,
tardaría al menos dos años en entrar en vigor) que fija exigencias de
eficiencia y transparencia energética. EE UU trabaja en una normativa similar.
El
costoso entrenamiento de los algoritmos
“Las
emisiones de carbono de la IA se pueden descomponer en tres factores: la
potencia del hardware que se utiliza, la intensidad de carbono de la fuente de
energía que lo alimenta y la energía que se usa en el tiempo que dura el
entrenamiento del modelo”, explica Álex Hernández, investigador posdoctoral en
el Instituto de Inteligencia Artificial de Quebec (MILA).
Es
en el entrenamiento donde se concentran la mayor parte de las emisiones. Ese
entrenamiento es un proceso clave en el desarrollo de los modelos de
aprendizaje automático, la modalidad de IA que más rápido ha crecido en los
últimos años. Consiste en mostrarle al algoritmo millones de ejemplos que le
ayuden a establecer patrones que le permitan predecir situaciones. En el caso
de los modelos de lenguaje, por ejemplo, se trata de que cuando vea las
palabras “la Tierra es” sepa que tiene que decir “redonda”.
El
uso de electricidad en enero de 2023 en OpenAI, la empresa responsable de
ChatGPT, equivale al uso anual de unas 175.000 familias danesas
La
mayoría de los centros de datos utilizan unos procesadores avanzados llamados
GPU para realizar el entrenamiento de los modelos de IA. Los GPU necesitan
muchísima energía para funcionar. El entrenamiento de los grandes modelos de
lenguaje requiere de decenas de miles de GPU, que necesitan operar día y noche
durante semanas o meses, según detalla un reciente informe de Morgan Stanley.
“Los
grandes modelos de lenguaje tienen una arquitectura muy grande. Un algoritmo de
aprendizaje automático que te ayude a elegir a quién contratar quizás necesite
50 variables: dónde trabaja, qué salario tiene ahora, experiencia previa,
etcétera. GhatGPT tiene más de 175.000 millones de parámetros”, ilustra Ana
Valdivia, investigadora postdoctoral en computación e IA en King’s College
London. “Hay que reentrenar toda esa especie de estructura, y además alojar y
explotar los datos sobre los que se trabaja. Ese almacenaje también tiene un
consumo”, añade.
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ENGLISH
The dirty secret of artificial
intelligence
Hernández,
del MILA, acaba de presentar un artículo en
el que analiza el consumo energético de 95 modelos. “Hay poca variabilidad del
hardware usado, pero si entrenas tu modelo en Quebec, donde la mayoría de la electricidad
es hidroeléctrica, reduces en un factor de 100 o más las emisiones de carbono
respecto a lugares donde predomina el carbón, el gas u otros”, subraya el
investigador. Se sabe que los centros de datos chinos se alimentan en un 73% de
electricidad generada con carbón, lo que supuso la emisión de al menos 100
millones de toneladas de CO₂ en 2018.
Dirigido
por Yoshua Bengio, cuya
aportación en las redes neuronales profundas le valió el premio Turing
(considerado el Nobel de la informática), el MILA ha desarrollado una
herramienta, Code Carbon, capaz de
medir la huella de carbono de quienes programan y entrenan algoritmos. El
objetivo es que los profesionales la integren en su código para saber cuánto
emiten y que eso les ayude a tomar decisiones.
Más
capacidad computacional
Existe
el problema añadido de que la capacidad de computación necesaria para entrenar
los mayores modelos de IA se duplica cada tres o cuatro meses. Así lo reveló ya
en 2018 un estudio de OpenAI, que también avisaba de que “merece la pena
prepararse para cuando los sistemas necesiten unas capacidades mucho mayores a
las actuales”. Es una velocidad muy superior a la que marcaba la Ley de Moore,
según la cual el número de transistores (o potencia) de los microprocesadores
se duplica cada dos años.
“Teniendo
en cuenta los modelos que se están entrenando en la actualidad, sí que hace
falta más capacidad computacional para garantizar su funcionamiento.
Seguramente, las grandes tecnológicas ya están comprando más servidores”,
augura Gómez.
Para
Hernández, las emisiones derivadas del uso de la IA es menos preocupante por
varios motivos. “Hay mucha investigación dirigida a reducir el número de
parámetros y complejidad de la energía que necesitan los modelos, y eso
mejorará. Sin embargo, no hay tantas formas de reducirlas en el entrenamiento:
ahí hace falta semanas de uso intensivo. Lo primero es relativamente sencillo
de optimizar; lo segundo, no tanto”.
Una
de las posibles soluciones para que los entrenamientos sean menos contaminantes
sería reducir la complejidad de los algoritmos sin perder eficacia. “¿Realmente
hacen falta tantos millones de parámetros para lograr modelos que funcionen
bien? GhatGPT, por ejemplo, ha demostrado tener muchos sesgos. Se está
investigando la forma de lograr los mismos resultados con arquitecturas más
simples”, reflexiona Valdivia.
Lo
subrayado/interpolado es nuestro.
El sucio secreto de la inteligencia artificial
Genocida/IAG: ¿Y la contaminación del medioambiente, en especial del CO2?
La inteligencia artificial genocida/IAG y la contaminación del medio ambiente, en especial del CO2: “Un derroche de espíritu en un erial de vergüenza”…
“La
ciencia, la virtud y la sabiduría se unen en una sola y misma resultante, la
dignidad del ser humano”
Estimados amigos
asociados
Acabamos de contestarles
a nuestros amigos de la Universidad de Lomonosov y de las ONGs, que apoyamos la
propuesta sabia, oportuna y necesaria del presidente de la República de China,
Dr. Xi Jinping sobre el nuevo orden mundial multipolar”, que ya han asumido la
mayoría de os países árabes y del SEAN. Precisamos; que es impensable, que en
el nuevo orden mundial multipolar, por comodidad se mantengan muchas
instituciones arcaicas del sistema capitalista salvaje, como Naciones Unidas,
OEA, FMI, BM. La nueva organización de las Naciones Unidas debe iniciar sus
actividades desde su nueva Sede en la República de Brasil. Para los Pueblos Americanos
desde Alaska a Tierra del Fuego, sin exclusiones, su nueva organización
continental deberá tener su sede en la Republica de México. Si no cambiamos
todo, no cambiamos nada…
Reiteramos que el nuevo orden mundial multipolar en su desafío político, económico y social tiene que enfrentar las lacras de las malditas guerras con una Paz fundada en la Justicia Social, y, la miseria, el narcotráfico, el hambre, la contaminación ambiental, la corrupción, la impunidad, etc. Toda indiferencia, toda falta de reconocimiento de lo que es la vida, no solo matara el presente del naciente nuevo orden mundial multipolar, sino también su futuro…
Somos conscientes que
nuestra calificación de inteligencia artificial genocida/IAG producirá la ira e
impondrá la descalificación y la frivolización de la clase burguesa
politicastra/castrense corrupta, testaferra de la clase oligarca empresarial a
no poder destruirnos por apoyar al nuevo orden mundial multipolar y rechazar de
plano la inteligencia artificial genocida/IAG, “un derroche de espíritu en un
erial de vergüenza”…
La política, el arte de
gobernar para y por el Pueblo soberano se degrada, se corrompe cuando las
miserias morales asolan a un país. En los pueblos sin ideales, la improbidad se
pavonea y ostenta, en vez de ser vergonzante y pudorosa. Las jornadas
electorales conviértanse en burdos enjuagues de mercenarios. Los elegidos a
través del sufragio obligatorio se autodenominado elegidos por el pueblo.
Mengua de corruptos rastreros al servicio de la oligarquía empresarial, su
patrón. No se les pide talento, elocuencia o probidad, sobreviven de la luz
ajena, colonos mentales sin pensamientos, dispuestos siempre a apoyar a los
empresarios dueños de la celestina universal. Las personas que viven, luchan,
por y para un ideal no pueden servir ni ser colonos mentales de un régimen
satélite del sistema capitalista moribundo.
Yo soy consiente de que
el trabajo intelectual respetuoso de los Derechos Humanos y del Entorno Ecológico
no surge de una abstracción del cerebro y la imaginación sino que está
profundamente enraizado en la personalidad. En pleno siglo XXI intelectuales
irrazonables, e ilógicos e inmorales en el contexto de su debilidad por la Celestina
Universal, negocian con los empresarios
del Club Bilderberg y su régimen estadounidense en bancarrota de turno,
el control de la inteligencia artificial
genocida/IAG.
La agonía del sistema
capitalista salvaje le está llegando su hora con el nuevo orden mundial
multipolar. Ni si quiera podrá salvarlo la inteligencia artificial
genocida/IAG, la que consideramos un atentado al género humano, un crimen de
lesa humanidad de la tiranía capitalista salvaje, la más despótica perversa,
degenerada e inmoral que imponen los oligarcas empresarias,
financieros/bancarios agiotistas, del club Bilderberg.
Nuestra lucha, nuestra reflexiones las hacemos a partir de un compromiso intelectual que se propone no solo observar y denunciar la orwelliana realidad política , económica y social que sobrevive el género humano, sino contribuir a cambiarla en un sentido de progreso socialista marxista. Escuchen amigos asociados al genial Bertolt Brecht, “No acepten lo habitual como cosa natural, pues en tiempo de confusión generalizada, de arbitrariedad consiente deshumanizada, corrupción, degeneración e impunidad, nada debe parecer imposible de cambiar”.
Con esperanza y memoria, con dos geniales reflexiones del Dr. W. Gothe y del escritor Miguel de Cervantes y Saavedra, concluimos estas precisiones: “Luchar es vivir. Solo merecen la libertad y la vida quienes cada día las conquistan”
“Cuando la ignorancia y
la prepotencia de los dueños de la celestina universal pretenden convertirlas
en Derecho, la idea, el desafío de cambiar el mundo no es una locura o una
utopía, sino Justicia Plena”
Prof.
Moreno Peralta/IWA.
Secretario
Ejecutivo ADDHEE.ONG
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