Imágenes estilo Estudio Ghibli: este es el costo medioambiental de este trend
Las imágenes generadas por inteligencia artificial (IA) han conquistado internet, y una de las tendencias más populares en redes sociales es la creación de ilustraciones con estética de Studio Ghibli mediante herramientas como ChatGPT, DALL-E y Midjourney. Estos paisajes oníricos y personajes entrañables evocan la magia del estudio japonés, pero detrás de cada una de estas bellas creaciones hay un costo oculto que pocos conocen: el agua.
Investigaciones de la Universidad de California, Riverside, y la Universidad de Texas en Arlington, junto con reportes de The Washington Post, han revelado un problema apenas discutido: el gigantesco consumo de agua necesario para entrenar y operar los modelos de inteligencia artificial.
Según el estudio, entrenar un solo modelo de lenguaje como GPT-3 puede evaporar hasta 5.4 millones de litros de agua. Este consumo proviene de dos fuentes principales: el enfriamiento de los servidores en los centros de datos y el agua utilizada en la generación de electricidad. Esto significa que cada vez que alguien genera una imagen con la estética de Studio Ghibli en plataformas de IA, una pequeña cantidad de agua se evapora de manera indirecta debido al funcionamiento de enormes centros de datos.
El impacto no se limita al entrenamiento del modelo: cada generación de imagen en ChatGPT o DALL-E sigue contribuyendo al consumo de agua a través del uso intensivo de electricidad en estos servidores.
Las proyecciones son alarmantes: sin cambios significativos, la inteligencia artificial podría consumir entre 4.2 y 6.6 mil millones de metros cúbicos de agua para 2027, una cifra comparable al consumo anual de países enteros como Dinamarca o la mitad del Reino Unido.
Este problema es especialmente grave en un contexto de crisis global del agua. Mientras muchas regiones enfrentan sequías prolongadas y redes de abastecimiento envejecidas, el crecimiento de la IA podría agravar aún más la escasez de este recurso vital.
El consumo de agua de la IA ocurre en tres niveles principales:
A pesar de que algunas empresas han adoptado tecnologías de enfriamiento en seco, la mayoría sigue dependiendo de agua potable para evitar la corrosión de tuberías y la proliferación de bacterias.
Uno de los hallazgos más preocupantes del estudio es la falta de transparencia en el reporte del consumo hídrico de la IA. A diferencia de las emisiones de carbono, que ya son monitoreadas en algunos modelos, el uso de agua ni siquiera es registrado.
Esto impide que se desarrollen estrategias efectivas para hacer que la IA sea más sustentable. Por ejemplo, entrenar un modelo en regiones con climas templados o programar estos procesos durante las horas más frías podría reducir considerablemente el consumo de agua.
Gigantes tecnológicos como Google y Microsoft han prometido ser "positivos en agua" para 2030, es decir, devolver al ambiente más agua de la que consumen. Sin embargo, los investigadores advierten que esto no es suficiente: es urgente rediseñar la manera en que se entrenan y despliegan los modelos de IA para priorizar la eficiencia hídrica.
Cada vez que admiramos una imagen generada por IA con la estética de Studio Ghibli, un recurso vital podría estar desapareciendo en otra parte del mundo. Mientras la IA promete resolver grandes problemas globales, su "sed oculta" podría estar contribuyendo a otra crisis que no podemos darnos el lujo de ignorar.
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