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ChatGPT está consumiendo demasiada agua como para enfriar un reactor nuclear

El uso de ChatGPT está teniendo un costo asociado indeseado plantea un estudio reciente, ya que como revela un nuevo documento, está consumiendo una cantidad enorme de agua.

Investigadores de la Universidad de Colorado Riverside y la Universidad de Texas Arlington han compartido un documento aún por revisar por pares titulado «Making AI Less Thirsty» que analiza el impacto ambiental del entrenamiento de IA, que no solo necesita abundante electricidad sino también toneladas de agua para enfriar los centros de datos.

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Los investigadores encontraron que solo en el entrenamiento GPT-3, Microsoft, que está asociado con OpenAI, consumió la friolera de 185,000 galones de agua, que es, según sus cálculos, equivalente a la cantidad de agua necesaria para enfriar un reactor nuclear.

Como señala el documento, el agua que Microsoft usó para enfriar sus centros de datos con sede en Estados Unidos mientras entrenaba GPT-3 fue suficiente para producir «370 autos BMW o 320 vehículos eléctricos Tesla». Si hubieran entrenado el modelo en los centros de datos de la compañía en Asia, que son aún más grandes, «estos números se habrían triplicado».

Un ejemplo cotidiano lo podría ilustrar mucho mejor:

«ChatGPT necesita ‘beber’ [el equivalente a] una botella de agua de 500 ml para una conversación simple de aproximadamente 20-50 preguntas y respuestas», señala el documento. «Si bien una botella de agua de 500 ml puede no parecer demasiado, la huella hídrica total combinada para la inferencia sigue siendo extremadamente grande, considerando los miles de millones de usuarios de ChatGPT».

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Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
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No es un secreto que el crecimiento de la IA generativa ha requerido cantidades cada vez mayores de agua y electricidad, dado que la infraestructura necesaria para soportar estas tecnologías implica un uso intensivo de recursos. Sin embargo, un nuevo estudio de The Washington Post e investigadores de la Universidad de California, Riverside, muestra cuántos recursos necesita el chatbot de OpenAI para realizar incluso sus funciones más básicas.

En términos de uso de agua, la cantidad necesaria para que ChatGPT redacte un correo electrónico de 100 palabras depende del estado y de la proximidad del usuario al centro de datos más cercano de OpenAI. Cuanto menos prevalente sea el agua en una región determinada y cuanto más barato sea la electricidad, más probable es que el centro de datos dependa de unidades de aire acondicionado eléctricas. En Texas, por ejemplo, el chatbot solo consume un estimado de 235 mililitros para generar un correo electrónico de 100 palabras. Ese mismo correo redactado en Washington, por otro lado, requeriría 1,408 mililitros (casi un litro y medio) por correo.

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Muchos profesores e incluso empleadores se están quejando que varios trabajos están siendo realizados casi cien por ciento con el uso de ChatGPT, y la tarea se dificulta para ellos de saber si lo que están leyendo es original o plagiado.

Y para eso, según The Wall Street Journal, OpenAI está debatiendo si realmente debe lanzar una nueva herramienta: una marca de agua para detectar tramposos.
En una declaración proporcionada a TechCrunch, un portavoz de OpenAI confirmó que la compañía está investigando el método de marca de agua de texto, pero dijo que está adoptando un "enfoque deliberado" debido a "las complejidades involucradas y su probable impacto en el ecosistema más amplio más allá de OpenAI".
"El método de marca de agua de texto que estamos desarrollando es técnicamente prometedor, pero tiene riesgos importantes que estamos sopesando mientras investigamos alternativas, incluida la susceptibilidad a la elusión por parte de malos actores y el potencial de afectar desproporcionadamente a grupos como los que no hablan inglés", dijo el portavoz.
Tras la publicación de la historia del Journal, OpenAI también actualizó una entrada de blog de mayo sobre su investigación sobre la detección de contenidos generados por IA. La actualización dice que la marca de agua de texto ha demostrado ser "altamente precisa e incluso efectiva contra la manipulación localizada, como la paráfrasis", pero ha demostrado ser "menos robusta contra la manipulación globalizada; como usar sistemas de traducción, reformular con otro modelo generativo o pedirle al modelo que inserte un carácter especial entre cada palabra y luego eliminar ese carácter".
Como resultado, OpenAI escribe que este método es "trivial para la elusión por parte de malos actores". La actualización de OpenAI también se hace eco del punto del portavoz sobre los no angloparlantes, escribiendo que la marca de agua de texto podría "estigmatizar el uso de la IA como una herramienta de escritura útil para los hablantes no nativos de inglés".

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La arrolladora de OpenAI sobre sus rivales continuó a buen ritmo esta semana, y un nuevo estudio estima cuánto éxito ha tenido en ganar suscriptores pagos a través de ChatGPT Plus.

Según un informe publicado por Futuresearch esta semana, los productos de OpenAI son, con diferencia, los más populares -y rentables- en el espacio de la IA. Según el estudio, OpenAI tiene unos ingresos recurrentes anuales estimados de 3.400 millones de dólares.
Búsqueda de futuro
Alrededor del 55% de eso, o 1.900 millones de dólares, proviene de sus 7,7 millones de suscriptores de ChatGPT Plus que pagan 20 dólares al mes por el servicio. Otro 21%, o 714 millones de dólares, proviene de los 1,2 millones de suscriptores de ChatGPT Enterprise de 50 dólares al mes de la compañía. Solo el 15%, o 510 millones de dólares, se genera a partir de la API de la IA, mientras que el 8% restante, o 290 millones de dólares, proviene de sus 980.000 suscriptores de ChatGPT Teams que pagan 25 dólares al mes. En total, se estima que OpenAI tiene unos 9,88 millones de suscriptores mensuales.

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