Algoritmes verds: la intel·ligència artificial també vol ser més sostenible
Entrenar sistemes com el ChatGPT suposa una gran despesa energètica, però poden ser claus per ajudar moltes disciplines a contaminar menys
El 30 de novembre del 2022, OpenIA va presentar al món el sistema revolucionari amb el qual havien estat treballant durant anys: el ChatGPT. De seguida va captar la mirada dels mitjans, però també d'usuaris d'arreu del planeta, que es delien per poder preguntar tota mena de coses a aquesta potent eina d'intel·ligència artificial. Tan sols 40 dies després de l'estrena, ChatGPT ja havia assolit els 10 milions d'usuaris únics diaris. Era una xifra insòlita que batia el rècord de creixement més ràpid d'una plataforma, que fins aleshores ostentava Instagram, amb 355 dies. Avui, moltes disciplines s'han aliat amb algoritmes d'intel·ligència artificial (IA) com el que mou els fils del ChatGPT per millorar els sues processos: fer-los més eficients i, de retruc, més sostenibles.
Ara bé, la paradoxa està servida: entrenar les intel·ligències artificials també contamina, i força. "Aquest tipus de programes tenen un consum energètic associat al seu ús, com qualsevol pàgina web, però la diferència és que, perquè funcionin, necessiten haver estat entrenats", explica Verónica Bolón, investigadora del Centre d'Investigació de Tecnologies de la Informació i la Comunicació de la Universitat de la Corunya (UDC). Durant la fase de l'entrenament, l'algoritme aprèn. "Si volem que el programa aprengui a distingir entre gats i gossos, li hem d'anar ensenyant milions de fotografies perquè entengui quines diferències són claus per categoritzar-los: les mides, la forma de les orelles, el musell...", continua. Aconseguir-ho, porta temps, però també consum energètic.
Quant consumeix una IA?
Si bé les companyies com OpenIA no fan públiques aquestes dades, organismes com l'Institut de l'Enginyeria d'Espanya n'han fet càlculs aproximats. El resultat? "S'estima que, per entrenar el model que utilitza ChatGPT, l'empresa va necessitar el consum elèctric comparable al que té una llar espanyola mitjana durant 23 anys", cita l'experta. A aquesta dada encara cal afegir-hi les despeses d'energia associades, com la que es produeix quan l'usuari fa servir el programa o la que genera el sofisticat sistema de refrigeració que evita el sobreescalfament dels servidors de la companyia.
Per fer-hi front, d'uns anys ençà, a la indústria tecnològica ha aparegut un nou concepte: l'algoritme verd. "Si un algoritme és la recepta que guia cada model d'intel·ligència artificial, un algoritme verd és el que ho fa sent respectuós amb el medi ambient", defineix Bolón, que n'està liderant un estudi a la UDC. L'experta atribueix la seva aparició a la paradoxa que es crea al voltant de la intel·ligència artificial si s'aborda des de la perspectiva de la sostenibilitat. "Pot ser molt útil per resoldre problemes derivats del canvi climàtic, però, alhora pot ser part del problema, perquè consumeix enormes quantitats d'energia, amb les corresponents emissions de diòxid de carboni", explica.
Un dilema, diverses solucions
Amb els algoritmes verds, es busca caminar cap a la sostenibilitat des de dos vessants. En primer lloc, han de contribuir a trobar solucions sostenibles a reptes plantejats per l'emergència climàtica. Ara bé, en segon terme, també han de ser algoritmes respectuosos amb el medi ambient. Però, exactament, per a què poden servir els algoritmes verds? "En la nostra vida diària, poden impactar positivament en qüestions d'eficiència energètica dels edificis, per exemple, analitzant els patrons de consum i proposant-nos accions més eficients", exemplifica l'experta. Es poden fer servir a petita escala, però també a escales més globals. "L'ús de models verds d'IA podria fer-se servir per preveure l'acceptació de les polítiques d'eficiència energètica d'un territori per part de la ciutadania que hi viu", continua.
Per l'experta, la clau de volta és posar el focus en intentar que els algoritmes de les IA siguin cada cop més eficients des d'un punt de vista energètic i, per tant, més sostenibles. De maneres d'aconseguir-ho, n'hi ha diverses. "Es pot escurçar el procés d'entrenament o intentar que els algoritmes s'executin en els mateixos dispositius, en comptes d'estar transferint contínuament dades emmagatzemades en grans centres tecnològics", cita.
De mica en mica, els estats també estan començant a moure fitxa. A finals de l'any passat, el govern espanyol va aprovar el Pla nacional d'algoritmes verds –finançat a través dels fons europeus Next Generation– amb un objectiu clar: impulsar la transició ecològica també des del disseny de solucions algorítmiques.
