El desarrollo de más y más aplicaciones de inteligencia artificial también va a generar un crecimiento exponencial de la basura electrónica, residuos que típicamente están cargados de metales tóxicos y que suelen acabar en tiraderos en países con regulaciones laxas, advierte un estudio publicado en Nature Computational Science.
Según los expertos, si no se toman medidas para atenuar la cantidad de basura electrónica producida por los sistemas de inteligencia artificial, podríamos llegar a la década del 2030 con unas 2,500 millones de toneladas anuales de residuos, un incremento cercano al 1000% respecto a las 2,600 toneladas reportadas en 2023.
La conclusión a la que llegan investigadores de China e Israel añade más presión a una industria ya cuestionada por su huella climática, principalmente por la cantidad de energía eléctrica que requieren los centros de datos que potencian aplicaciones como ChatGPT o Copilot, de Microsoft. Según estimaciones de la firma Statista, para 2026 el consumo eléctrico de estas aplicaciones será equivalente a una cuarta parte del consumo total de Estados Unidos.
“Soy bastante optimista respecto a la posibilidad de impulsar estrategias de economía circular entre los principales actores implicados en la IA generativa”, dice a El País Peng Wang, uno de los autores del estudio e investigador del Instituto de Medio Ambiente Urbano de la Academia China de las Ciencias. “Sin embargo, tengo una profunda preocupación en cuanto a la competencia entre la tasa de expansión de la IA y la adopción de la economía circular. Dado el aumento sin precedentes de la demanda de esta tecnología, para ganar esta batalla, las medidas de choque deberían implementarse de manera inminente”, agrega.
La economía circular como paliativo
Los autores del estudio exploran algunas alternativas para atenuar la generación de basura electrónica producida por el desarrollo de inteligencia artificial. Las estrategias están ligadas a la economía circular, y van desde aumentar la vida útil de los componentes utilizados en la ejecución de modelos de IA hasta reciclar algunas de sus partes.
Según los expertos, el tiempo de vida útil de las GPU usadas en servidores para IA tienen un ciclo de entre tres y cinco años. Sin embargo, su estudio halló que el 62% de los servidores de IA se renuevan cada año.
Por otra parte, otra opción sería reciclar algunos de los componentes de la GPU, como los módulos de memoria o los metales conductores (oro, por ejemplo) en los conectores. No obstante, este proceso es bastante caro y complicado. “Las GPU no se pueden insertar en una economía circular porque es muy caro reciclar sus componentes”, explica a El País Ana Valdivia, profesora de Inteligencia artificial, gobierno y políticas del Instituto de Internet de la Universidad de Oxford, experta ajena al estudio pero consultada por el diario español.
Fuera del estudio, quizá otra alternativa sería matizar las ambiciosas metas en el desarrollo de esta tecnología, que aunque es impulsada por las principales compañías alrededor del mundo, tiene conocidos escépticos, incluido el creador de Linux.
