¿Cuántos recursos gastamos usando la IA?

¿Cuántos recursos gastamos usando la IA?

El proyecto consiste en mostrar los resultados y equivalencias sobre los recursos que consume la IA cuando la usamos.

Cada vez que cualquiera de nosotros hacemos una consulta que se extiende a miles por minuto en todo el mundo, estamos consumiendo recursos.

Sobre esta premisa, hemos creado una web con Figma Make con tres preguntas sencillas, que calculan la cantidad de consultas que hace un usuario al día con herramientas como Chat GPT, Copilot o similares. O si genera imágenes con Artlist, Nano Banana, etc., cuántos prompts o descripciones necesita para conseguir una buena imagen.

Para hacer este cálculo nos hemos basado en datos reales sobre los recursos que consume la IA, mostrando los resultados de consumo sobre electricidad consumida, agua gastada y emisiones de CO2. Traducida también en equivalencias de consumo como:

· Horas de LED consumidas · Cargas de smartphone · Botellas de agua de 500ml · Árboles necesarios para borrar la huella de CO2

De esta forma, los resultados son más claros y representativos para que el usuario sea consciente de los recursos que ha gastado.

¿Por qué es importante?

Teniendo en cuenta como la IA se ha instalado tan rápidamente en nuestro día a día, que llega incluso a crearse una competición entre compañías de todo el mundo, se plantea como ejercicio también saber cuántos recursos gastamos al hacer uso de esta tecnología.

Así, podemos ser consecuentes a la hora de usarla como una herramienta que te puede ayudar en procesos más complejos de trabajo y no usarla para preguntas que podemos saber o buscar en otros medios.

Normativa / Tendencias

Entrando en páginas relacionadas y sin ahondar mucho en el tema se encuentra bastante información sobre los recursos que consume la IA con un uso doméstico. Los datos son contundentes:

• Por ejemplo, una sola consulta a ChatGPT consume alrededor de cinco veces más electricidad que una búsqueda web. Además, se estima que entrenar un único modelo de lenguaje como GPT-3 requiere tanta electricidad como la que consumen anualmente 130 hogares en Estados Unidos.

• A esto se suma el consumo energético de la generación de imágenes por IA. Mientras que un modelo de texto necesita alrededor del 16 % de la carga completa de un smartphone para responder a 1.000 prompts, generar imágenes puede requerir el 100 % de esa carga.

• Las operaciones de IA también implican una gran demanda de agua, ya que los centros de datos necesitan sistemas de enfriamiento para mantener temperaturas óptimas de funcionamiento. Se estima que GPT-3 consume el equivalente a una botella de agua de 500 ml por cada 10 a 50 respuestas que genera, una cifra que se multiplica rápidamente al considerar miles de millones de consultas. Se proyecta que, para 2027, el consumo anual de agua de la IA alcance los 6.600 millones de metros cúbicos.

Alcance

Cálculo de impacto ambiental:

· Estimación del consumo de electricidad asociado al uso de IA. · Estimación del consumo de agua derivado de la refrigeración de centros de datos. · Estimación de emisiones de CO2 asociadas al consumo energético.

Visualización de resultados:

Traducción de los resultados en equivalencias comprensibles para el usuario: · Horas de uso de bombillas LED. · Número de cargas completas de smartphone. · Botellas de agua de 500 ml consumidas. · Árboles necesarios para compensar las emisiones de CO2.

 Concienciación y divulgación:

· Sensibilizar a los usuarios sobre el impacto ambiental del uso digital. · Promover un uso más consciente y responsable de las herramientas de inteligencia artificial.

Como el proyecto se basa en estimaciones, los resultados son de carácter informativo y educativo.

Objetivos y metas

La inteligencia artificial parece intangible, pero su impacto ambiental es muy real. Este proyecto busca hacer visible ese consumo para fomentar un uso más consciente y sostenible de la tecnología.

Para eso uno de los objetivos sería conseguir que todas las herramientas de IA incluyan estos datos en un mensaje a modo de concienciación, donde refleje los recursos que ha consumido el usuario para que de alguna manera, valoremos las consultas/imágenes que hagamos porque tiene consecuencias graves para el planeta.