ES
L 58/1422
Diario Oficial de la Unión Europea
23.2.2023
COMISIÓN PROYECTOS PILOTO
CAPÍTULO PP 02 — INVERSIONES ESTRATÉGICAS EUROPEAS (continuación) PP 02 23
(continuación)
PP 02 23 03
(continuación) La IA puede tener un gran impacto sobre el medio ambiente.
En cuanto a los efectos positivos, las tecnologías de IA y de análisis de datos tienen el potencial de acelerar el análisis de grandes volúmenes de datos, lo que permite comprender mejor los retos medioambientales y ponerles solución.
Gracias a ello, se obtendrán mecanismos para mejorar la planificación medioambiental, la toma de decisiones y el seguimiento de las amenazas medioambientales.
En concreto, la IA podría ayudar a reducir el consumo de energía y recursos, promover la descarbonización e impulsar la economía circular.
Otro aspecto interesante es el uso de la IA para analizar los resultados de anteriores experimentos científicos y aumentar el éxito de los futuros experimentos.
En cuanto a los efectos negativos, la IA también plantea una serie de amenazas medioambientales.
El uso de soluciones de TIC representa entre el 5 % y el 9 % del consumo de electricidad en todo el mundo y podría alcanzar el 20 % de aquí a 2030, según el informe del Parlamento Europeo titulado «The role of Artificial Intelligence in the European Green Deal» (El papel de la inteligencia artificial en el Pacto Verde Europeo).
En la práctica, dicho uso representó entre 1 100 y 1 300 millones de toneladas (Gt) de CO2 en 2020.
Además, el estudio «Ethics for sustainable AI adoption connecting AI and ESG» (Ética para la adopción de una IA sostenible que conecte IA y ASG) demostró que las emisiones de carbono para entrenar un solo modelo de tratamiento del lenguaje natural equivalían a 125 vuelos de ida y vuelta entre Nueva York y Pekín.
Refiriéndose expresamente al uso de la IA, algunos artículos científicos sobre su impacto medioambiental distinguen entre IA roja, o IA de alto consumo energético, e IA verde, diseñada según parámetros de eficiencia energética.
A modo de ejemplo, cabe señalar que los recursos informáticos necesarios para entrenar los modelos de IA se han duplicado cada 3,4 meses desde 2012, ya que se buscan modelos más precisos.
Los factores que impulsan este aumento del consumo pueden resumirse en tres: el coste de gestionar un modelo de IA de forma aislada, el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento y el número de experimentos de hiperparámetros realizados.
El ámbito de interés de la revisión de 2021 del Plan Coordinado sobre la Inteligencia Artificial «Bring AI into play for climate and environment» (Movilizar la IA en los ámbitos relacionados con el clima y el medio ambiente) incluye acciones destinadas a promover una IA más ecológica.
Estas acciones también incluyen el apoyo a la investigación sobre la reducción del consumo de energía de la IA a través del programa Horizonte Europa; y el desarrollo de procesadores de bajo consumo para las aplicaciones de IA a través de Horizonte Europa y la Asociación Europea institucionalizada sobre Tecnologías Digitales Clave.
Sin embargo, el Plan Coordinado no se centra en promover que los desarrolladores utilicen la IA ecológica.
En este contexto, este proyecto piloto tiene por objeto llevar a cabo un estudio para determinar elementos que incentiven a los desarrolladores de IA a pasar de una IA de gran consumo de energía a una IA sostenible desde el punto de vista medioambiental (IA verde), fomentando procedimientos para una mayor eficiencia e indicando la huella de carbono de los sistemas de IA, y también plantear que se utilice un «marcado de eficiencia energética e intensidad de carbono» y una «etiqueta de IA verde».
De este modo, el estudio contribuirá a formar el grueso de las actividades necesarias para la ecologización de la IA, de manera que pueda servir de base para un posible programa europeo de algoritmos ecológicos o para cualquier legislación sobre IA verde que pueda considerarse en el futuro.
La propuesta de Ley de Inteligencia Artificial no incluye ningún incentivo ni obligación para calcular y simular el impacto medioambiental de los sistemas de IA, por lo que este estudio no se solaparía con ninguna acción, programa o norma en vigor actuales.
Aplicación Las principales actividades del estudio se centrarían en la determinación y el desarrollo ulterior de soluciones no tecnológicas para atenuar el impacto medioambiental derivado del uso de soluciones de IA, como el desarrollo de procedimientos de mejores prácticas, herramientas y la base de conocimientos necesaria para hacer frente a este reto.
En concreto, dado que el consumo de energía y la intensidad de carbono de los sistemas de IA están resultando ser el principal problema medioambiental, se prevén las siguientes actividades para incentivar a los desarrolladores y proveedores a cambiar: