Inteligencia Artificial y Sustentabilidad Parte 1

 
                                       

Voces Universitarias | Rogelio Sotero Reyes Galaviz*

La inteligencia artificial ha sido un tema muy sonado últimamente. En cierta medida, parece haberse convertido en una tendencia impulsada por la presión de las empresas tecnológicas por hacernos dependientes de sus productos, pero también por la necesidad de las personas de pertenecer a algo.

Aunque actualmente el término “Inteligencia Artificial” forma parte del vocabulario cotidiano de una gran parte de la sociedad, como algo muy familiar por las interacciones que han tenido con esta tecnología, aún existe un analfabetismo brutal que la asimila casi a magia o  a la idea de que detrás hay personas generando las respuestas como un método de control de masas, llevando a la sociedad a un desprecio/terror colectivo por toda la falta de información alrededor del tema.

Que si es de preocupar el futuro de esta tecnología, pero no por sí misma, sino por los intereses monetarios que existen detrás. Y quizá esta reacción no sea del todo nueva. La historia de la Inteligencia Artificial demuestra que nuestra relación con ella siempre ha estado marcada por ciclos de fascinación, expectativas y posterior desencanto. 

Históricamente se han tenido veranos e inviernos en el campo de investigación de la Inteligencia Artificial. Los primeros veranos llegaron acompañados de grandes promesas: máquinas capaces de razonar, aprender y algún día incluso pensar como los seres humanos. Sin embargo, en aquellos tiempos cuando aquellas expectativas no se cumplieron debido a la poca capacidad tecnológica disponible, el entusiasmo cedió ante la frustración y llegaron los llamados inviernos de la IA, períodos de escaso financiamiento y pérdida de interés dentro de la sociedad. 

Hoy en día, parece que estamos viviendo un buen verano, pues desde el 2017 que se proponen las arquitecturas Transformer (un tipo de red neuronal) en el artículo “Attention is all you need” de Ashish Vaswani y un grupo de investigadores pertenecientes a Google, el mundo pareciera que le halló sentido a todo ese campo que solo los computólogos y geeks hablaban, la inteligencia artificial y sus aplicaciones (Vaswani et al., 2017). A partir de los Transformers surgieron los llamados LLMs (Large Language Models o grandes modelos de lenguaje), sistemas de inteligencia artificial entrenados con enormes cantidades de texto para aprender patrones del lenguaje y generar respuestas coherentes que parecen escritas por una persona. ChatGPT, Gemini o Claude son ejemplos de esta tecnología. La arquitectura Transformer se convirtió en una pieza fundamental para el desarrollo de modelos capaces de trabajar con texto, imágenes, audio, video y otros productos digitales. 

Pero, aunque para los entusiastas tecnológicos este verano nos parezca fascinante, hay cosas que deberían de preocuparnos y ponerles verdadera atención. Este texto se centra en el uso desmedido y poco consciente de estas tecnologías y su impacto en el medio ambiente para generar una reflexión. Pues, al tener de forma gratuita el acceso a estos modelos, muchos hemos utilizado de manera irresponsable sus servicios. Pero de eso hablaremos en la siguiente entrega. 

*Profesor-Investigador, Depto. Ciencias Básicas e Ingenierías, Universidad del Caribe 

1.Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.

2. Luccioni, A. S., Jernite, Y., & Strubell, E. (2024). Power hungry processing: Watts driving the cost of AI deployment? In Proceedings of the 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 85–99). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3630106.3658542