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El informe titulado “Making AI Less Thirsty: Discovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models" revela que el entrenamiento de GPT-3 en el centro de datos de última generación de Microsoft en Texas consume casi 700,000 litros de agua.
Además, las cifras podrían triplicarse en los centros de datos de Asia. Este consumo se relaciona directamente con la energía necesaria para alimentar los servidores y centros de datos que alojan y ejecutan la plataforma.
Estos centros requieren sistemas de refrigeración que utilizan agua y energía. Asimismo, se requiere agua para la generación de electricidad que alimenta estos centros de datos.
Los sistemas de enfriamiento y los recursos informáticos en los centros de datos consumen mucha energía, lo que puede aumentar el uso del agua a través de la generación de electricidad y agua de enfriamiento.
Si bien este volumen de agua puede no parecer significativo al principio, es importante considerar que ChatGPT es usado por miles de millones de usuarios a nivel mundial y con miles de millones de personas utilizando la plataforma a diario, esta cantidad de agua dulce consumida es alarmante.
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Para tener una mejor comprensión del impacto, piense en una conversación simple en ChatGPT, que sería un promedio entre 20 a 50 preguntas y respuestas.
Cada una de estas interacciones necesitaría el "consumo" de 500 mililitros de agua. Teniendo en cuenta el número de usuarios y las conversaciones diarias en la plataforma, se puede entender la magnitud de este impacto ambiental.
Aunque el estudio de las Universidad de Colorado Riverside y la Universidad de Texas Arlington se centra en ChatGPT, no hay que olvidar que OpenAI ha desencadenado una competencia entre las grandes empresas tecnológicas en la búsqueda de la plataforma de IA más sofisticada.
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Gigantes como Google, con Bard, y Meta, con Llama, están desarrollando sus propios modelos de IA.
Los procesos de entrenamiento son similares, lo que significa que la huella hídrica también será comparable.
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