{"id":17527,"date":"2024-10-30T19:56:45","date_gmt":"2024-10-30T22:56:45","guid":{"rendered":"https:\/\/argentinamassustentable.com.ar\/?p=17527"},"modified":"2024-10-30T19:56:46","modified_gmt":"2024-10-30T22:56:46","slug":"las-tecnologias-como-chatgpt-produciran-mas-desechos-electronicos-que-toda-la-india-en-2030","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/argentinamassustentable.com.ar\/?p=17527","title":{"rendered":"Las tecnolog\u00edas como ChatGPT producir\u00e1n m\u00e1s desechos electr\u00f3nicos que toda la India en 2030"},"content":{"rendered":"\n

Un nuevo trabajo estima que la inteligencia artificial generativa multiplicar\u00e1 por 1.000 la basura electr\u00f3nica acumulada entre 2020 y 2030 en el escenario con el mayor crecimiento.<\/h2>\n\n\n
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Las tecnolog\u00edas como ChatGPT producir\u00e1n m\u00e1s desechos electr\u00f3nicos que toda la India en 2030
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El desarrollo de la inteligencia artificial generativa y, en particular, de los modelos ling\u00fc\u00edsticos de gran tama\u00f1o como ChatGPT, producir\u00e1 hasta 5 millones de toneladas de desechos electr\u00f3nicos (e-waste<\/em>) entre 2023 y 2030. Seg\u00fan un an\u00e1lisis liderado por Peng Wang\u00a0y publicado este lunes en la revista\u00a0Nature Computational Science, en el escenario con el mayor crecimiento de la IA y\u00a0si no se aumentan las medidas de reciclado, estas tecnolog\u00edas producir\u00e1n hasta casi 1.000 veces m\u00e1s desechos electr\u00f3nicos, una cantidad superior a la que genera la India, uno de los pa\u00edses m\u00e1s contaminantes en este tipo de residuos.\u00a0<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wang y su equipo estiman que la IA generativa podr\u00eda generar entre 1,2 y 5 millones de toneladas de basura electr\u00f3nica acumulada. Los autores han calculado la masa de basura generada por elementos del hardware, como las unidades de procesamiento, de almacenamiento y los sistemas de alimentaci\u00f3n. Por componentes, el resultado indica que los desechos electr\u00f3nicos generados podr\u00edan incluir 1,5 millones de toneladas de placas de circuitos impresos y 0,5 millones de toneladas de bater\u00edas, que pueden contener materiales peligrosos como plomo y cromo. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Espa\u00f1a est\u00e1 entre los pa\u00edses que m\u00e1s basura producen<\/h2>\n\n\n\n

Los 20 pa\u00edses que m\u00e1s basura electr\u00f3nica producen<\/strong> a nivel mundial , la cantidad de esta que acaba finalmente siendo basura reciclada<\/strong> y la produci\u00f3n de basura per c\u00e1pita<\/p>\n\n\n

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El an\u00e1lisis tiene en cuenta cuatro escenarios con distintos grados de producci\u00f3n y aplicaci\u00f3n de IA generativa, que van desde un escenario agresivo (con aplicaciones generalizadas) hasta un escenario conservador (con aplicaciones m\u00e1s espec\u00edficas). Los autores sugieren que la implementaci\u00f3n de una estrategia de econom\u00eda circular (donde se ampl\u00eda la vida \u00fatil de la infraestructura existente y\/o se reutilizan m\u00f3dulos y materiales clave en el proceso de remanufactura) podr\u00eda reducir la generaci\u00f3n de desechos electr\u00f3nicos hasta en un 86%.<\/p>\n\n\n\n

La importancia del reciclaje<\/h2>\n\n\n\n

Los hallazgos resaltan la necesidad de un uso responsable de la IA generativa y de estrategias proactivas de gesti\u00f3n de residuos electr\u00f3nicos para reducir los impactos nocivos de la contaminaci\u00f3n. Estos hallazgos se suman a informes anteriores que indicaban que empresas como Google y Microsoft dispararon sus emisiones contaminantes por la inteligencia artificial, que se\u00f1alaban el consumo de agua masivo de sus centros de datos o que entrenar una sola inteligencia artificial puede contaminar tanto como 2.800 vuelos Madrid-Barcelona. <\/p>\n\n\n\n

Este estudio invitar\u00e1 a un debate m\u00e1s profundo sobre los residuos electr\u00f3nicos, una cuesti\u00f3n cr\u00edtica que a menudo se pasa por alto cuando se habla de IA <\/h3>\n\n\n\n

Shaolei Ren\u00a0<\/strong>\u2014\u00a0Profesor de la Universidad de California en Riverside (EEUU)<\/p>\n\n\n\n

\u201cLas conclusiones se apoyan en los mejores datos disponibles en el \u00e1mbito p\u00fablico y en m\u00e9todos cient\u00edficamente v\u00e1lidos\u201d, asegura Shaolei Ren, profesor asociado de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica e Inform\u00e1tica de la Universidad de California en Riverside (Estados Unidos), en declaraciones al SMC. El estudio utiliza el servidor DGX H100 de Nvidia como referencia para estimar la masa de basura proveniente de servidores de pr\u00f3xima generaci\u00f3n, detalla el experto.<\/p>\n\n\n\n

A su juicio, los residuos electr\u00f3nicos son una cuesti\u00f3n cr\u00edtica, que a menudo se pasa por alto cuando se habla de IA. \u201cEste art\u00edculo llama la atenci\u00f3n sobre los residuos electr\u00f3nicos generados por la IA generativa y creo que invitar\u00e1 a un debate m\u00e1s profundo\u201d, concluye Ren. \u201cY lo que es m\u00e1s importante, destaca el papel crucial de una econom\u00eda circular para lograr una IA verdaderamente sostenible\u201d. <\/p>\n\n\n\n

Fuente: El Diario AR<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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