Lea esta noticia: IA y energía: ¿La IA reducirá las emisiones o aumentará la demanda?
La necesidad de transformar nuestra sociedad para que sus actividades (producción, consumo de bienes y alimentos, movilidad, climatización, ocio…) no aumenten la concentración atmosférica de Gases de Efecto Invernadero en el plazo más breve posible es ya una exigencia unánime de la ciencia, así como de los acuerdos internacionales y de las normativas europeas.
Esta tarea supone la rápida transformación de las grandes estructuras, instituciones y hábitos compartidos por diferentes colectivos, que cambian junto con nuestras expectativas y decisiones personales. Aunque esto se aplique a todas nuestras actividades, con la incorporación de nuevas opciones, sobre todo tecnológicas, proliferan las dudas sobre nuestro impacto individual. Con los avances tecnológicos vemos de nuevo el conflicto entre su impacto ambiental y sus aspectos positivos, que abren nuevas posibilidades al conocimiento y a nuestras vías de transformación.
El caso de la Inteligencia Artificial (IA) es uno de los más evidentes. Sin necesidad de llegar a sus potenciales impactos estructurales (transformación radical del mercado laboral y del aprendizaje, riesgo de gestión de datos sensibles o efectos sobre la democracia), su potencial contaminante y su consumo de recurso son muy altos. Como todo lo relacionado con el Cambio Climático, los aspectos a considerar son múltiples y no faltan las contradicciones. El consumo eléctrico de las consultas que hacemos como estudiantes o profesores/as puede ser muy elevado. El artículo adjunto plantea algunas preguntas muy relevantes, a las que podemos sumar otras:
¿Me merece la pena el uso de herramientas de inteligencia artificial?
¿Es compatible su desarrollo con los objetivos de descarbonización a nivel global?
¿Cómo se entremezclan mis decisiones como consumidor con las decisiones políticas y empresariales (mix eléctrico, regulaciones, control ambiental…)?
¿Qué decisiones colectivas sobre el crecimiento de la disponibilidad y uso de la IA deberíamos estar discutiendo?
¿Qué ventajas e impactos locales y nacionales conllevarían los macroproyectos de centros de datos que podrían instalarse en España en territorios con disponibilidad de energías renovables?
Desde la asignatura de Cambio Climático y Cambio Global
En el Tema 1 incidimos mucho en el carácter complejo y multidisciplinar de la cuestión climática. Las ventajas de usar correctamente herramientas de IA para aproximarse y profundizar a un ‘wicked problem’ son enormes: permite realizar preguntas personalizadas, progresivas, solicitando ejemplos adecuados al nivel, etc.
Quizá la característica principal de la IA es su capacidad de manejar grandes volúmenes de datos y extraer correlaciones y patrones. La principal herramienta de conocimiento sobre el clima global son los modelos, como hemos visto en los Temas 3 y 4. El uso de IA tiene un enorme potencial para mejorar predicciones meteorológicas y climáticas que podrían ayudar a explorar nuevos escenarios o estudiar mejor los efectos de diferentes factores o políticas.
Además, el Tema 8 sobre adaptación, explica que la adaptación al cambio climático requerirá la aplicación de un conocimiento extenso y experto de un amplio catálogo de posibilidades, específicas para cada zona y condiciones. La aplicación de IA podrá ser también de utilidad en diversas fases del Ciclo de la Adaptación estudiado en: la selección de alternativas, priorización de medidas o estimación de costes.
Estas mismas capacidades de capacidad de gestión y manejo de información serán aplicadas a las redes eléctricas de producción y consumo. Como explora el artículo esto permitirá incorporar con mayor eficiencia las energías renovables, de producción variable, avanzando en la descarbonización del sector eléctrico. Tal y como se explica en el Tema 7 (Fig. 7.2) la generación eléctrica sigue siendo el segundo sector más emisor en España (datos 2021). Una descarbonización rápida y eficiente reduciría mucho el impacto sobre el cambio climático de la IA, a costa de aumentar otros impactos ambientales (paisaje, uso de recursos o producción de residuos).
Relación con los ODS
Un buen marco para pensar de una forma integral asuntos tan complejos como este son los 17 Objetivos del Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030 (que se explica de forma muy resumida aquí, y más detalladamente aquí), que se concretan en un conjunto de metas (que pueden visualizar aquí)
Nuestro uso de herramientas de IA puede ayudarnos a avanzar y trabajar sobre el ODS 4 (Educación de calidad). Pero, dado el alto consumo de electricidad asociado al uso de herramientas de Inteligencia Artificial y la actual composición de nuestro mix energético con una participación aún relevante de combustibles fósiles (en torno al 20% de la generación total de electricidad en 2023), afectan negativamente y de forma directa al ODS 13 (Acción climática). En ese conflicto, es clave profundizar en el ODS 12 (Producción y Consumo responsable) en los diferentes niveles (individual, centros de trabajo, presión ciudadana y política).
También, conviene destacar que la afección depende de la consecución del ODS 7 (Energía asequible y no contaminante) a nivel nacional (apoyado en decisiones individuales, como la elección de compañía distribuidora). Aunque se están haciendo importantes progresos en España, con la implantación creciente de fuentes de energía con bajas emisiones, es muy difícil llegar a una descarbonización plena, que se ve dificultada por aumentos de consumo como los asociados a los centros de datos. Además, toda fuente de energía tiene otros impactos, por ejemplo, sobre los ecosistemas (ODS 15, Vida de ecosistemas terrestres).