Desde hace tres décadas, las emisiones de carbono de los automóviles han sido un problema político y social. Existen obligaciones de informes para los fabricantes, regulaciones gubernamentales y muchas investigaciones complementarias. Se podría adoptar un enfoque similar con un producto moderno que se está extendiendo a un ritmo vertiginoso y que también tiene un impacto en el clima: la “inteligencia artificial” (IA), el software basado en algoritmos adaptativos para diversos propósitos, desde automóviles autónomos hasta vehículos automáticos, reconocimiento de imágenes y herramientas de traducción para optimizar la logística. Aquí, también, la investigación climática está comenzando a medir la huella de carbono. Un nuevo estudio proporciona un marco para esto con contribuciones del instituto de investigación climática MCC (Instituto de Investigación Mercator sobre Bienes Comunes Globales y Cambio Climático) con sede en Berlín. El estudio se publica en la revista Nature Climate Change.
“La IA es comparable a un martillo en cuanto a su impacto: puede hacer cosas beneficiosas, pero también puede romper demasiado”, dice Felix Creutzig, jefe del grupo de trabajo del MCC sobre Uso del Suelo, Infraestructura y Transporte y coautor del estudio.
“Es por eso que ya es hora de guiarlos en la dirección correcta a través de reglas sabias. Esto es cierto no solo con respecto a los efectos en el mercado laboral o la protección de datos, sino también en gran medida con respecto al clima. Aquí, por primera vez, proporcionamos un marco analítico para guiar a los formuladores de políticas a capturar de la manera más completa posible los diversos impactos de la IA en las emisiones de gases de efecto invernadero”.
Estos impactos se dividen en tres categorías:
- Los impactos directos, es decir, las emisiones de carbono de la operación de dispositivos, servidores y centros de datos de usuarios finales para el desarrollo y uso de IA.
- Los impactos inmediatos de aplicaciones específicas de IA en las emisiones de gases de efecto invernadero en diversas áreas de la vida cotidiana y la economía, e
- Impactos a nivel de sistema de la IA a través del cambio estructural, por ejemplo, a través de una mayor demanda de ciertos productos y servicios, nuevos proveedores dominantes en mercados individuales y cambios en el estilo de vida.
Los impactos inmediatos y a nivel del sistema de las aplicaciones de IA pueden ser tanto favorables como desfavorables para el clima, esto se ilustra con muchos ejemplos y se analiza sistemáticamente. Por ejemplo, mediante tales aplicaciones, se pueden diseñar edificios de una manera más respetuosa con el clima, se puede acelerar el desarrollo de baterías de próxima generación o materiales respetuosos con el clima, se puede monitorear la conservación de bosques y costas, y la información sobre los riesgos climáticos corporativos pueden volverse más transparentes que antes. Muchos de los estudios climáticos recientes de MCC, que condensan los hallazgos científicos a partir de grandes cantidades de datos, tampoco habrían sido concebibles sin la IA.
Por otro lado, la IA también puede dañar el clima: un ejemplo es el llamado Internet de las vacas, una aplicación para una logística óptima en el sector ganadero, que es responsable del 9% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero. A nivel de sistema, el progreso en la conducción autónoma provocado por la IA, por ejemplo, aún puede resultar problemático si significa que las alternativas respetuosas con el medio ambiente a los automóviles y camiones privados tienen menos posibilidades de prevalecer en el mercado.
Al igual que los automóviles y otros productos físicos, es probable que la producción y el uso de las aplicaciones de IA se analicen en función de su huella de carbono en el futuro. “Áreas de investigación como el análisis del ciclo de vida y la ecología industrial ahora pueden basarse en las consideraciones específicas de la IA en nuestro estudio”, explica Lynn Kaack, profesora de Ciencias de la Computación y Políticas Públicas en la Escuela Hertie de Berlín y autora principal del estudio.
“En el futuro, nos gustaría poder evaluar cómo los servicios de IA individuales, las empresas y las medidas políticas específicas modifican las emisiones de gases de efecto invernadero. Si esto pudiera cuantificarse mejor, los gobiernos podrían, por ejemplo, introducir las obligaciones de presentación de informes correspondientes para la economía, definir prioridades para la financiación y crear incentivos para aplicaciones de IA que ayuden a abordar el cambio climático”.
Fuente: Tech Xplore.
