El dilema de la Inteligencia Artificial estará sobre la mesa en la COP16 de Cali

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Fotografía de archivo del 8 de agosto de 2024 del presidente de Colombia, Gustavo Petro (c), en la 'Cumbre Ministerial Latinoamericana y del Caribe por la Inteligencia Artificial: ColombIA', en Cartagena (Colombia). Petro propuso que los gobiernos de América Latina se unan para estudiar la Inteligencia Artificial (IA) y sus riesgos, pues considera que esta tecnología "tiene la capacidad de la extinción humana". EFE/ Ricardo Maldonado Rozo

Bogotá, 18 oct – La COP16 que se celebrará la próxima semana en Colombia será un escenario en el que la Inteligencia Artificial (IA) estará sobre la mesa, no solo por el uso que se le puede dar para ayudar a conservar la biodiversidad, sino también por la contaminación que supone su uso.

Esta herramienta ofrece grandes oportunidades en un contexto global en el que la crisis climática se está acelerando, pues la IA se puede utilizar para profundizar conocimientos que faciliten la conservación, para hacer nuevos hallazgos científicos y proyecciones.

Sin embargo, los sistemas de Inteligencia Artificial tienen un alto consumo energético y provocan residuos tecnológicos, entre otros asuntos.

Según un estudio publicado en 2019 por la Universidad de Massachusetts en Amherst (EE.UU.), recogidas por el MIT Technology Review, un modelo de IA puede llegar a emitir casi 284.000 kilogramos de dióxido de carbono, una cifra que es cinco veces mayor al nivel de emisiones que hace un coche estadounidense durante toda su vida útil, lo que incluye su fabricación.

El debate tendrá lugar en un contexto en el que el presidente anfitrión, Gustavo Petro, ha manifestado la necesidad de estudiar los riesgos de la IA, pues considera que esta tecnología «tiene la capacidad de la extinción humana».

Usos positivos y retos

Uno de los beneficios de la IA para proteger la biodiversidad es el de un proyecto de Microsoft, que trabaja con la Universidad de los Andes, el Instituto Amazónico de Investigaciones Científicas Sinchi, el Instituto Humboldt y los Laboratorios Planetarios PBC en el Proyecto Guacamaya.

Esta iniciativa usa modelos de IA para monitorear la deforestación en la Amazonía y proteger la biodiversidad del ecosistema a través de una combinación de imágenes satelitales, cámaras trampa y bioacústica. 

En ese sentido, Juan Lavista, director y creador del AI for Good Lab de Microsoft, explicó a EFE que buscan utilizar esta tecnología «sobre imágenes satelitales para medir y detectar deforestación en el Amazonas».

Fotografía de archivo del 21 de enero de 2022 de un obrero trabajando junto a unos aerogeneradores de energía durante la entrega del parque eólico Guajira 1 en el Cabo de la Vela, Uribia (Colombia). EFE/ Mauricio Dueñas Castañeda

«También usamos las cámaras trampa, que los investigadores ponen para sacar fotos, y después lo que hace la IA es analizar si hay o no un animal en estas fotos. Si hay un animal, qué tipo de animales es y otros datos», expresó.

Finalmente, el área bioacústica, que en su opinión es la más importante, les permite escuchar los audios de las grabadoras puestas en la selva y, a partir de esto, «se tiene algoritmo de IA que puede detectar que tipo de animales hay en estos sonidos».

Esta iniciativa será llevada a la COP16 como un espacio en el que pondrán «a disposición global los modelos y las herramientas (…) para que todos los investigadores las utilicen», expresó Lavista, quien agregó que ya hay más de 18.000 investigadores que la aprovechan.

Proyecto Guacamaya

Ante las críticas que llegan por la contaminación que provoca la IA, los grandes compañías tienen como principal reto hacer que su producción sea más sostenible y alinear esto con las iniciativas, como el Proyecto Guacamaya, que buscan garantizar la sostenibilidad del planeta.

Por esa razón, Lavista considera necesario «reducir el impacto», es decir «saber que la energía que se utiliza para estos módulos (de IA) venga de energía renovable».

El analista de inversiones sostenibles Samuel Thomas, de la multinacional británica Schroders, coincide en la necesidad de usar energías renovables para conseguir este objetivo y añade la importancia de mejorar la eficiencia de los modelos de IA.

Considera además, en un artículo publicado en noviembre del año pasado por el portal Estrategias de Inversión, que se deben adoptar prácticas energéticamente eficientes, como virtualizar servidores, o mejorar los sistemas de refrigeración en los centros de datos, que tienen un alto consumo energético.

«La gran mayoría de las pruebas concluyen que el impacto medioambiental directo de la computación de la IA es en gran medida negativo», expresa Thomas.

Jorge Gil Ángel

EFE