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Algunas consultas a la IA generan hasta 50 veces más CO₂ que otras.

Lectura Obligada

El Impacto Ambiental de los Modelos de Lenguaje Generativo

Recientemente, un estudio realizado por la Universidad de Ciencias Aplicadas de Múnich ha puesto de relieve una cuestión urgente en el campo de la inteligencia artificial: el impacto ambiental de los modelos de lenguaje generativo (LLMs). A medida que la comunidad científica y tecnológica sigue explorando el potencial de estas herramientas, es esencial entender el costo ecológico que implica su uso diario. La investigación analizó el consumo energético y las emisiones de CO₂ generadas cada vez que un modelo de lenguaje responde a una pregunta, ya sea sobre historia o matemáticas. A través de un conjunto de 100 preguntas distribuidas en cinco categorías, los investigadores evaluaron no solo la precisión de las respuestas, sino también el costo ambiental asociado a cada interacción.

Una de las conclusiones más sorprendentes del estudio es que la forma en que un modelo razona puede afectar drásticamente su huella de carbono. Los modelos que emplean procesos de razonamiento complejo generan hasta seis veces más emisiones en comparación con aquellos que ofrecen respuestas más concisas. Por ejemplo, el modelo Cogito, con 70 mil millones de parámetros, resultó ser el más preciso, pero sus emisiones de CO₂ fueron tres veces mayores que otros modelos similares que proporcionaron respuestas más directas. Este fenómeno plantea un dilema entre la precisión de las respuestas generadas por la IA y su sostenibilidad. El estudio también destaca que el área temática de la pregunta influye en el impacto ambiental; cuestiones como filosofía o álgebra abstracta resultaron ser mucho más costosas en términos de emisiones que preguntas sobre historia de secundaria.

De cara al futuro, los investigadores esperan que sus hallazgos motiven un uso más consciente y responsable de la inteligencia artificial. Alentar a los usuarios a formular preguntas de manera más clara y concisa podría reducir significativamente las emisiones de CO₂. Por ejemplo, las emisiones generadas por un modelo como DeepSeek R1, al responder 600,000 preguntas, equivalen a las de un vuelo de ida y vuelta de Londres a Nueva York. En cambio, la opción Qwen 2.5 podría responder más de tres veces esa cantidad sin aumentar las emisiones, lo que demuestra que la selección del modelo adecuado es fundamental. Mientras continúan su trabajo, los investigadores ya están explorando nuevas áreas que incluyen tareas de programación y aplicaciones multimodales, con la esperanza de abarcar un panorama más amplio sobre el uso sostenible de la inteligencia artificial.

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