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¿Son la IA y la sostenibilidad la combinación perfecta?

Al igual que muchas soluciones tecnológicas, la inteligencia artificial requiere grandes cantidades de energía para crear e implementar pero, dadas las muchas formas en que puede ayudar a los proyectos de sostenibilidad, ¿los pros y los contras superan?

Ligia Tuon por Ligia Tuon
12 marzo 2020
in Ambiente, Mundial, Noticias
Reading Time: 4 mins read
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La sostenibilidad, por el contrario, puede parecer más bien un libro inteligente y serio. Sin embargo, como la extraña pareja de la tecnología para el bien, la IA y la sostenibilidad se ven cada vez más juntos en público.

Desde la agricultura de precisión a la vigilancia ambiental o las cadenas de suministro a las redes de energía, los dos están claramente en relación. Sin embargo, es complicado. Por un lado, la IA apoya y fomenta la sostenibilidad; por otro lado, la sostenibilidad puede considerarse una preocupación e incluso una responsabilidad para la IA. Entonces, ¿son la pareja perfecta? Hay argumentos tanto a favor como en contra.

A favor de la IA y la sostenibilidad

  • Abundan las aplicaciones para la IA sostenible y el aprendizaje por máquina. FarmGrow, por ejemplo, es una empresa social establecida por la Alianza para Bosques y la Fundación Grameen para apoyar a los agricultores en las principales zonas productoras de cacao del mundo. Los entrena en la optimización de los rendimientos sin efectos ambientales negativos.
  • Utilizando Satelligence para combinar imágenes satelitales y la IA, FarmGrow emplea tecnologías de teledetección para rastrear la producción y recibir alertas sobre los riesgos de la sostenibilidad, como la deforestación.

En el otro extremo del ciclo alimentario se encuentra Karma, una aplicación de desechos de alimentos respaldada por el Presidente Obama, también respaldada por la IA. El Karma permite a los restaurantes y supermercados hacer una lista de los alimentos que de otro modo se tirarían a la basura y venderlos al público con un descuento. Hasta la fecha, el negocio ha recaudado 16,7 millones de dólares, rescatado 900 toneladas de alimentos, ahorrado dos millones de comidas y reducido 1.300 toneladas de CO2.

Trabajando con bytes de un tipo diferente, la empresa londinense iSize Technologies se especializa en el aprendizaje profundo para la entrega sostenible de vídeo. Ideal para servicios de streaming de datos intensivos, su software de precodificación AI reduce significativamente la velocidad de transmisión sin pérdida de calidad visual, pero con una reducción de hasta cuatro veces la energía.

Por primera vez, estamos hablando abiertamente sobre los sesgos inconscientes y cómo manejarlos, para no discriminar

Si se ponen en perspectiva estos beneficios de la IA y la sostenibilidad, las últimas cifras anuales muestran que el número de suscriptores de Netflix creció un 20% en 2019, pero su consumo de energía se disparó un 84%, lo que equivale a lo suficiente para suministrar energía a 40.000 hogares de los Estados Unidos. Este es el mundo de la tecnología y la tecnología no se detiene.

En el campo de la logística, la atención se centra en la evolución de la propia tecnología básica, hacia una fusión de la Internet de las cosas y la IA, conocida como Alot , dice el arquitecto jefe de Mindtree Rajamani Saravanan. «El objetivo inicial podía ser la predicción precoz de los fallos o la optimización de las pautas de utilización, pero el gran volumen de datos ahora disponible ha abierto nuevas vías de exploración», afirma. «La IA ha permitido esencialmente la creación de sistemas de transporte de energía eficiente, mientras se busca una mayor orquestación de la cadena de suministro».

  • Sin embargo, no todos los impactos positivos de la IA sostenible son ambientales. También hay beneficios sociales. Dado que es más fácil criticar y alterar una máquina que a nosotros mismos, los algoritmos y la IA pueden ayudarnos a ser más conscientes de nuestros propios prejuicios, dice Diana Xhumari, directora ejecutiva de la empresa de transformación digital Tegeria.
  • «Alejarnos del proceso de toma de decisiones nos hace más lógicos y justos», dice. «Por primera vez, estamos hablando abiertamente sobre los sesgos inconscientes y cómo manejarlos, para no discriminar a nadie, ya sea a través de la tecnología o la interacción humana, especialmente en el lugar de trabajo».

CONTRA LA IA y la sostenibilidad

  • La IA tiene sus críticos y sus problemas. Sin embargo, el argumento no es tanto contra la IA en principio, sino más bien en la práctica.
  • Como con la mayoría de las tecnologías de centros de datos, incluyendo la cadena de bloques, el consumo de energía es una preocupación válida. También hay interrogantes sobre el costo de la IA como gasto de un proyecto sostenible.

Además, cuando se buscan soluciones de sostenibilidad más holísticas, surge el potencial de consecuencias no deseadas. Un modelo algorítmico excesivamente centrado en una sola medida, como el carbono, podría ignorar o incluso exacerbar otros factores de riesgo ambiental y ético, como el trabajo infantil o el plástico oceánico.

La prisa por borrar todo rastro de personas de la IA es errónea, argumenta el director ejecutivo de M&C Saatchi Performance Christian Gladwell. «La sociedad se basa en dos conceptos clave de la interacción humana: el matiz y el contexto; y las máquinas luchan con ambos», dice. «La IA necesita la perspicacia humana para funcionar a su verdadero potencial y apoyar una sociedad sostenible. Sin esa deferencia a los humanos para una decisión final, corremos el riesgo de que los algoritmos tomen, en el mejor de los casos, decisiones insensibles, y en el peor, decisiones peligrosas».

El proceso que más energía consume es entrenar a la IA, que necesita miles de puntos de datos

Los ejemplos de que la IA se equivocó incluyen que Uber no anuló los algoritmos de aumento de precio en el momento de un ataque terrorista en Londres.

Cuando se trata de consumo de energía, el punto de partida de una IA insostenible son los malos datos, dice David Niki, jefe de tecnología de Innowire. «El proceso que más energía consume es entrenar la IA y los modelos inteligentes necesitan miles de puntos de datos», dice. «Sin embargo, no una

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Ligia Tuon

Ligia Tuon

Periodista de economía en idioma español y portugués. Me encanta todos los aspectos relacionados con el creciente cambio socio-económico del mundo. Soy amante de los animales y una atleta en mis tiempos libres.

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