Los costes ocultos del auge de la inteligencia artificial

Cualquiera que vea las noticias o lea un periódico de vez en cuando lo sabe: el actual auge de la inteligencia artificial es la causa de muchos fenómenos negativos. Un ejemplo claro es el fuerte aumento del precio de las tarjetas gráficas (GPU) y otros componentes informáticos especializados, lo que hace que los ordenadores de sobremesa, portátiles o teléfonos inteligentes de gran potencia resulten casi inasequibles para muchos usuarios particulares.

Sin embargo, mucho más grave es el enorme consumo de recursos de los centros de datos de IA. Para satisfacer la demanda de electricidad, los gigantes de las tecnologías de la información ya no pueden depender únicamente de las energías renovables: cada vez es más frecuente que se construyan centrales de gas justo al lado de los centros de datos (ejemplos de ello son Microsoft o X.ai, de Elon Musk). Por si eso no fuera suficiente, recurren a la energía nuclear: ya sea construyendo sus propios reactores (por ejemplo, Amazon) o firmando contratos de varias décadas con centrales nucleares existentes, lo que las mantiene en funcionamiento durante mucho más tiempo, a pesar de que deberían haber sido sustituidas por otras fuentes de energía hace ya mucho tiempo (este es el enfoque adoptado por Meta, la empresa matriz de Facebook y otras, entre otras).

Huelga decir que estas prácticas tienen repercusiones negativas a largo plazo para el medio ambiente. Pero incluso a corto plazo, los particulares notan los efectos a través del aumento de los precios de la electricidad y otras fuentes de energía. Por ejemplo, el reciente anuncio de Google de que tiene la intención de construir su primer centro de datos en Austria ha suscitado debates sobre si este proyecto tendría un impacto directo en los precios de la electricidad en todo el país. Al fin y al cabo, las estimaciones sugieren que el centro de datos podría consumir entre el 5 % y el 6 % de la electricidad de Austria, casi el doble que la ciudad de Graz.

Pero dejemos de lado las repercusiones en los costes (medioambientales); pasemos a un inconveniente mucho más prosaico. Aunque en ciertos círculos se considera que la inteligencia artificial supone casi una democratización del conocimiento, estas ideas deben abordarse con gran cautela. Por supuesto, un LLM (modelo de lenguaje a gran escala) ofrece al usuario acceso a toda la riqueza de conocimientos del modelo, que hoy en día suele ser inimaginablemente vasta. Por otro lado, primero es necesario tener acceso a la propia IA. A menudo, esto simplemente no está al alcance de los hogares, las zonas o las culturas más desfavorecidas, ya que, como requisitos previos para interactuar con ella, se necesitan al menos una conexión a Internet y un dispositivo adecuado.

El hecho de que no todo el mundo pueda utilizar la IA puede no parecer especialmente grave a primera vista, dado que nosotros tampoco podíamos utilizarla hasta hace unos años. Sin embargo, al mismo tiempo hay que señalar que, entretanto, el mundo ha cambiado. Las empresas y los autónomos que no utilizan la IA pierden competitividad debido a una menor productividad; los alumnos y estudiantes que no tienen acceso a tutores de IA ni a ayudas para el aprendizaje se quedan rezagados respecto a sus compañeros más privilegiados; en el mercado laboral se exigen cada vez más competencias en IA, etcétera, etcétera. Incluso a pequeña escala, la diferencia entre las personas que pueden permitirse el acceso a versiones de pago (Pro) de los modelos de lenguaje grande (LLM) y aquellas que tienen que recurrir a modelos gratuitos ya suele ser notable en la actualidad.

Otro problema es que quienes no están acostumbrados a utilizar la IA tienen muchas más dificultades para reconocer los «deepfakes» y el contenido generado por IA. Esto les expone a la desinformación y a la propaganda en mucha mayor medida que al resto. Hay que reconocer que también resulta cada vez más complicado para las personas con experiencia, ya que las imágenes y los vídeos generados por IA tienen un aspecto cada vez mejor y más realista.

Una última desventaja, antes de que nos deprimamos por completo, es el hecho de que la inteligencia artificial merma nuestra capacidad para resolver problemas y refuerza nuestros sesgos. Cualquiera que confíe en exceso en ese interlocutor omnisciente que tiene una solución para cada problema acabará, tarde o temprano, perdiendo la motivación para encontrar por sí mismo una salida adecuada. Lo más lamentable no es la pérdida de motivación, sino más bien la pérdida de práctica y, por tanto, de la capacidad para resolver problemas. Además, la inteligencia artificial no es neutral: se ha entrenado con datos humanos, que están sesgados. La IA adopta estos prejuicios y es posible que incluso los amplifique.

¿Qué aprendemos de todo esto? Hoy en día, no hay forma de eludir la inteligencia artificial, ya que quien no se suba a la ola de la IA simplemente ya no podrá mantenerse al día en muchas disciplinas. Al mismo tiempo, por muchas razones, lo mejor sería, en realidad, prescindir por completo de la IA. Como suele ocurrir en la vida, habrá que buscar, por tanto, un término medio: ni una cosa ni la otra.