El desarrollo de la inteligencia artificial generativa y, en particular, de los modelos lingüísticos de gran tamaño como ChatGPT, producirá hasta 5 millones de toneladas de desechos electrónicos (e-waste) entre 2023 y 2030. Según un análisis liderado por Peng Wang y publicado este lunes en la revista Nature Computational Science, en el escenario con el mayor crecimiento de la IA y si no se aumentan las medidas de reciclado, estas tecnologías producirán hasta casi 1.000 veces más desechos electrónicos, una cantidad superior a la que genera la India, uno de los países más contaminantes en este tipo de residuos.
Wang y su equipo estiman que la IA generativa podría generar entre 1,2 y 5 millones de toneladas de basura electrónica acumulada. Los autores han calculado la masa de basura generada por elementos del hardware, como las unidades de procesamiento, de almacenamiento y los sistemas de alimentación. Por componentes, el resultado indica que los desechos electrónicos generados podrían incluir 1,5 millones de toneladas de placas de circuitos impresos y 0,5 millones de toneladas de baterías, que pueden contener materiales peligrosos como plomo y cromo.
El análisis tiene en cuenta cuatro escenarios con distintos grados de producción y aplicación de IA generativa, que van desde un escenario agresivo (con aplicaciones generalizadas) hasta un escenario conservador (con aplicaciones más específicas). Los autores sugieren que la implementación de una estrategia de economía circular (donde se amplía la vida útil de la infraestructura existente y/o se reutilizan módulos y materiales clave en el proceso de remanufactura) podría reducir la generación de desechos electrónicos hasta en un 86%.
La importancia del reciclaje
Los hallazgos resaltan la necesidad de un uso responsable de la IA generativa y de estrategias proactivas de gestión de residuos electrónicos para reducir los impactos nocivos de la contaminación. Estos hallazgos se suman a informes anteriores que indicaban que empresas como Google y Microsoft han disparado sus emisiones contaminantes por la inteligencia artificial, que señalaban el consumo de agua masivo de sus centros de datos o que entrenar una sola inteligencia artificial puede contaminar tanto como 2.800 vuelos Madrid-Barcelona.
Este estudio invitará a un debate más profundo sobre los residuos electrónicos, una cuestión crítica que a menudo se pasa por alto cuando se habla de IA
“Las conclusiones se apoyan en los mejores datos disponibles en el ámbito público y en métodos científicamente válidos”, asegura Shaolei Ren, profesor asociado de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de California en Riverside (Estados Unidos), en declaraciones al SMC. El estudio utiliza el servidor DGX H100 de Nvidia como referencia para estimar la masa de basura proveniente de servidores de próxima generación, detalla el experto.
A su juicio, los residuos electrónicos son una cuestión crítica, que a menudo se pasa por alto cuando se habla de IA. “Este artículo llama la atención sobre los residuos electrónicos generados por la IA generativa y creo que invitará a un debate más profundo”, concluye Ren. “Y lo que es más importante, destaca el papel crucial de una economía circular para lograr una IA verdaderamente sostenible”.