CIUDAD DE MEXICO, 31 de Marzo. –Como ocurre con cada avance en inteligencia artificial, los usuarios no tardaron en experimentar con la nueva función de generación de imágenes en GPT-4o de OpenAI.
En esta ocasión, las redes sociales se llenaron de imágenes creadas con este modelo, destacando aquellas inspiradas en el icónico estilo del Studio Ghibli, el célebre estudio japonés de animación. La posibilidad de recrear el arte característico de las películas de Hayao Miyazaki con solo unos clics se volvió rápidamente viral.
OpenAI describe este generador de imágenes como el más sofisticado hasta la fecha, resaltando su capacidad para representar con precisión el texto, seguir instrucciones detalladas y transformar imágenes cargadas en función del contexto de la conversación.
El impacto ambiental de la IA generativa
Más allá de su atractivo creativo y tecnológico, la generación de imágenes mediante inteligencia artificial conlleva un gran consumo energético, lo que plantea preocupaciones ambientales.
De acuerdo con el Departamento de Energía de Estados Unidos, se proyecta que para 2028 el consumo energético de los centros de datos de IA podría triplicarse. En la actualidad, hasta un 40% de esta energía se destina exclusivamente a la refrigeración de chips de alto rendimiento, lo que equivale al consumo eléctrico total del estado de California.
Además, estos procesos consumen agua indirectamente, ya que los centros de datos requieren enfriamiento constante. Un estudio realizado por la Universidad de Colorado Riverside y la Universidad de Texas Arlington estimó que cada imagen generada con IA podría implicar un gasto de entre 2 y 5 litros de agua, derivado de la energía utilizada en los servidores y su sistema de refrigeración.
Un análisis de 2024 de la Universidad Carnegie Mellon reveló que los sistemas de IA generativos pueden requerir hasta 33 veces más energía que un software especializado en una tarea similar.
“La inteligencia artificial, un campo conocido por sus usos en expansión en la sociedad, también es cada vez más conocida por la enorme cantidad de energía que necesita para funcionar”, indica la investigación.
Este estudio también evidenció que la cantidad de energía utilizada varía dependiendo del tipo de tarea realizada. Por ejemplo, la clasificación de texto tiene un consumo promedio de solo 0.002 kWh por cada 1,000 inferencias, mientras que la generación de imágenes demanda hasta 2.9 kWh, lo que representa un consumo mil 450 veces mayor.
En promedio, producir imágenes con IA requiere 60 veces más energía que la generación de texto. Esto se debe a la complejidad del proceso, ya que los modelos deben construir representaciones visuales detalladas desde cero.
“El consumo energético de las tareas generativas es significativamente superior al de las tareas discriminativas. (…) Las actividades que implican la creación de nuevo contenido, como la generación de texto, resúmenes, subtítulos para imágenes y, en particular, la generación de imágenes, demandan más energía y emiten más carbono. Las tareas relacionadas con imágenes requieren mayores recursos energéticos en comparación con aquellas que solo procesan texto”, concluye el estudio titulado “Procesamiento que consume mucha energía: ¿Los vatios influyen en el coste de la implementación de la IA?”.
Con información de INFORMADOR.MX
