viernes, junio 14, 2024

ChatGPT y su alto consumo de agua mundial

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REDACCIÓN TECNOLOGÍA.- Para mantener activos los servidores de ChatGPT se necesita un alto consumo de recursos, tanto de energía como de agua, según un estudio de la Universidad de Colorado Riverside y la Universidad de Texas Arlington.

La investigación buscaba medir el impacto ambiental que generan estas tecnologías para enfriar los sistemas en los que funciona y como primera conclusión encontraron que una sesión con el chatbot, que tenga entre 20 y 50 preguntas, equivale a consumir una botella de agua de 500 ml.

Cuánta agua consume ChatGPT y por qué

En el estudio se tomó como referencia lo que sucede con Microsoft en sus centros de datos de Estados Unidos. Allí se encontró que para mantener activo el sistema de refrigeración de los servidores donde se hace el entrenamiento de GPT-3, la tecnología detrás de ChatGPT, se consumen cerca de 700.000 litros de agua dulce.

Una cifra que se podría triplicar “si el entrenamiento se hubiera realizado en los centros de datos asiáticos” de la compañía.

Para dimensionar este consumo, los investigadores aseguran que con esa cantidad de agua que se gastó, se pudo haber fabricado en BMW al rededor de 370 carros y en Tesla cerca de 320.

Y para ponerlo en cifras para los usuarios, encontraron que el chatbot consume el equivalente a una botella de agua de 500 ml por cada sesión de unas 20 a 50 preguntas. Una cifra importante, teniendo en cuenta que hoy esta inteligencia artificial cuenta con millones de cuentas que lo usan a diario.

Ante estas cifras, los científicos hicieron un llamado de atención a las empresas encargadas de estas tecnologías para que asuman “su responsabilidad social” y prediquen “con el ejemplo abordando su propia huella hídrica”.

Sin embargo, la IA no solo genera un alto consumo de agua y energía, sino que según Tom Goldstein, investigador y actual profesor en el departamento de Ciencias de la Computación en la Universidad de Maryland, se estima que mantener activos los servidores de estos sistemas cuesta entre 100.000 dólares al día y 3 millones de dólares al mes.

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