Los costos ecológicos de la Inteligencia Artificial: otro concepto en la factura de la gente y los países más vulnerables

Antonio Villalpando Acuña nos ofrece un interesante análisis sobre el impacto ecológico de la Inteligencia Artificial, en especial entre los países en vías de desarrollo.

Texto de 16/01/25

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Antonio Villalpando Acuña nos ofrece un interesante análisis sobre el impacto ecológico de la Inteligencia Artificial, en especial entre los países en vías de desarrollo.

Tiempo de lectura: 7 minutos

La cuestión de si podemos usar la Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la relación entre las sociedades y el medio natural se planteó, por lo menos, desde hace 40 años. Sin embargo, como ha sucedido con otras revoluciones tecnológicas, la estructura de las sociedades actuales hace que sea más probable que la IA contribuya a la destrucción de la naturaleza que a su (nuestra) conservación. Te invito a reflexionar conmigo y a ser testigo(a) de la década que definirá esta relación.

“[es] más probable que la IA contribuya a la destrucción de la naturaleza que a su (nuestra) conservación.”

Oportunidades reales

La discusión sobre la utilización de la inteligencia artificial (IA) para mejorar la relación entre las sociedades y el medio natural se remonta, por lo menos, a la década de 1980. Por ejemplo, el ecólogo Edward Rykiel sembró a finales de dicha década la idea de que el eventual desarrollo de la inteligencia artificial sería una oportunidad para avanzar en áreas como la modelización y simulación para gestionar recursos naturales mediante un “razonamiento ecológico” más sofisticado que lo que entonces podía ofrecer la tecnología informática (Rykiel, 1989).

El argumento de Rykiel es arcaico, pues en aquel entonces los límites del pensamiento informático de los no-especialistas era la programación basada en objetos como el exitoso lenguaje de programacion C++. Lo que tenían en mente las y los ecólogos de entonces era indexar árboles, cuerpos de agua, tal vez animales, y asignarles ciertas características para ver los ecosistemas o las regiones como un todo en la pantalla de una computadora. Da un poco de ternura esa visión porque es como la escena de Jurassic Park en la que Lex Murphy accede a una computadora del complejo para cerrar las puertas y evitar a los velociraptores, y dice “es el sistema UNIX” y “te muestra todo”. Awww.

Hoy, casi 40 años después, existen decenas de aplicaciones de IA para el cuidado del medio ambiente que, pese a sólo usarse en un puñado de países, pueden hacer mejoras sustativas en muy poco tiempo. Tres ejemplos de a bote pronto:

  1. Mediante algoritmos de aprendizaje automático —el famoso machine learning—, una IA puede analizar grandes volúmenes de datos para predecir y ajustar la demanda energética en tiempo real. La capacidad de hacer esto no solo implica poder computacional, sino que requiere específicamente de mecanismos de inteligencia artificial para optimizar el análisis de millones de personas prendiendo y apagando televisores, decenas de miles de pymes usando tornos y grandes empresas enfriando servidores informáticos. Esto último ya lo hace Microsoft como parte de su programa AI for Earth, el que aunque es incipiente —solo tiene 50 millones de dólares de financiamiento—, ha demostrado de forma contundente que una IA puede atajar la huella de carbono de un gran contaminante como Microsoft.
  2. En contextos más amplios, la IA hace posible revolucionar el sector agrícola con la llamada “agricultura de precisión”, la que implica la utilización de sensores y datos satelitales para ajustar el uso de fertilizantes y pesticidas con un nivel de precisión que permite reducir su impacto en la fauna adyacente, la calidad del suelo y la absorción misma de estos químicos en los cultivos. Además, las técnicas de visión computarizada y modelos predictivos —las herramientas que usa China para el control social— permiten identificar patrones de crecimiento, necesidades hídricas y plagas, lo que ayuda a reducir significativamente el impacto ambiental al minimizar el uso de sustancias químicas. Algunas iniciativas de este tipo ya operan en México, como la asociación de las empresas Sygenta México e Insilico Medicine para el desarrollo de agroquímicos inteligentes más ligeros y con menor huella ambiental.
  3. Para la gestión de recursos naturales como los bosques, algunas organizaciones también utilizan tecnologías de la familia de la IA para monitorear y predecir la deforestación, así como para rastrear y hasta conocer el estado de salud de los animales. Aunque es un poco más difícil que hacer un SIMS como se imaginaban en los ochenta, hoy se rastrea a los animales usando IA para organizar el monitoreo bioacústico, lo que permite detectar anomalías en su distribución espacial. Una organización llamada Rainforest Connection ha llevado este uso de la tecnología hasta el cenit de sus capacidades.

Hay decenas de ejemplos más de lo que ya se hace con IA para cuidar la naturaleza de las actividades humanas y también a las personas de las consecuencias del cambio climático, desde la gestión de desastres hasta la optimización de procesos industriales para alcanzar la meta de huella de carbono cero. Sin embargo, pese a que esfuerzos como estos son serios y loables, el medio social actual genera más oportunidades para que la IA dañe el medio ambiente que para que nos ayude a hacer el urgente control de daños que tenemos pendiente.

Greenwashing inteligente y ensuciando ajeno

El capitalismo tardío es un oscurantismo, y en esta decadencia mentir se ha vuelto una de las armas predilectas de quienes controlan los recursos. En el caso del medio ambiente, ya tenemos un par de décadas hundidos en el famoso greenwashing, la práctica muy socorrida por políticos y empresas de aparentar un compromiso con el medio ambiente que en realidad es superficial o engañoso, lo que obviamente hacen para ganar más dinero o simpatía de las y los votantes. Casi todo lo que compramos dice ser eco-friendly, aunque en la mayoría de los casos es, por lo menos, una exageración.

En este excelente medio se ha tocado varias veces el tema. En 2022, Rivas y Estrada-Leyva ilustraron este concepto a través de dos ejemplos concretos en México: el maltrato a los ajolotes a manos de varios alcaldes de la Ciudad de México, quienes manosearon y luego “liberaron” unos especímenes de estos simpáticos animales como si fueran muñecos de AMLO, así como la liberación de tilapias en un humedal de Tampico a manos del alcalde, sin saber que en ese medio esos peces son una especie nociva. Por su parte, Mariana Mastache-Maldonado nos regaló el año pasado un muy buen artículo en el que resaltó la discrepancia entre el greenwashing que acompaña todos los juegos olímpicos desde hace años y la senda de contaminación y expulsión de poblaciones vulnerables que dejan atrás, mostrando como siempre la decadencia moral de políticos y empresas.

“Casi todo lo que compramos dice ser eco-friendly…”

Aunque me queda claro que los alcaldes de México son un riesgo para la naturaleza, en nada se comparan con la forma en que se está usando la inteligencia artificial para turbocargar las prácticas de greenwashing. El fenómeno es tan extendido que es difícil encontrar un gran consorcio del que no se sospeche que trata o ha tratado de eludir las regulaciones ambientales aprovechando la “caja negra” de la inteligencia artificial, como la llama Frank Pasquale. Te doy tres ejemplos:

  1. Nestlé ha utilizado, presuntamente, IA para hacer afirmaciones sobre su sostenibilidad en la gestión del agua. Esta compañía, que se ha ganado a pulso la reputación de malvada, parece estar usando algoritmos para seleccionar y presentar datos que muestran un uso eficiente y sostenible del agua, mientras que una inspección rigurosa de su presencia territorial por parte de algunas organizaciones ambientalistas revela que se ignoran por completo factores como el estrés hídrico de las zonas cuya agua usan.
  2. ExxonMobil, otra empresa diabólica, emplea bots en redes sociales para promover una imagen positiva de sus proyectos de energía renovable y silenciar las críticas sobre sus operaciones con combustibles fósiles. Esta red de bots basada en una técnica de IA llamada procesamiento natural de lenguaje (NLP por sus siglas en inglés) estudia y replica el comportamiento humano para ganar adeptos.
  3. BlackRock, la principal accionista en la Bolsa Mexicana de Valores, ha sido criticada por usar IA para seleccionar datos que demuestren un rendimiento ESG (Environmental, Social, and Governance) superior, mientras omiten o subestiman información que podría mostrar lo contrario. De esta forma intentan engañar a potenciales inversionistas que se sienten atraídos por fondos “resilientes” ante la creciente supervisión regulatoria dirigida, especialmente, hacia los indicadores de rendimiento ESG y los impuestos sobre el carbono.

La intensidad de la regulación ambiental es un tema de primer mundo. Sabemos que Estados Unidos y la Unión Europea protegen el medio ambiente en el que viven sus habitantes con regulaciones que, pese a ser frecuentemente corrompidas y desafiadas, en el mediano plazo logran su cometido. En el anverso, las empresas de estas naciones han instalado una parte importante de sus procesos productivos en países subdesarrollados, los cuales suelen tener menos regulaciones o la necesidad política de hacerlas cumplir. El 35 % de las empresas estadunidenses tiene más de la mitad de sus procesos productivos fuera de su territorio, mientras que en los países de la Unión Europea esta proporción oscila entre 15 % y 35 % (con datos de Statista). Este fenómeno es especialmente relevante en el contexto de la IA, pues mucho de lo que se necesita para desarrollar esta tecnología es sumamente contaminante y se produce en países pobres o se extrae de su territorio. Baste con mencionar el devastador negocio de las mineras canadienses, que son un actor central en el abastecimiento de los materiales básicos para construir inteligencias artificiales como iridio, cobalto, grafito, litio, níquel, entre otros.

Conclusión

Podríamos hacer una enciclopedia de todos los procesos de manufactura implicados en la creación de IA que contaminan el mundo “en vías de desarrollo”, pero no a los países que más se benefician de ello. Sin embargo, baste para concluir este artículo la más directa de las observaciones sobre la relación de la IA y el medio ambiente: su gigantesca huella de carbono.

De acuerdo con un estudio de la Universidad Amherst de Massachusetts, entrenar un modelo de inteligencia artificial —es decir, refinar su comportamiento a través de la interacción con personas y reprogramarla— libera al ambiente, en promedio, 284 toneladas de dióxido de carbono. Esto equivale a 300 vuelos redondos entre Nueva York y San Francisco, o bien a la huella de carbono de 10 automóviles circulando hasta los 150,000 kilómetros. Esta “huella” de carbono —más bien patada de carbono— afecta mucho más a los países subdesarrollados que a los países que producen las IA. Como han señalado varias investigaciones y organizaciones, los costos ambientales de la IA están localizados en países con estrés hídrico, mientras que los efectos del dióxido de carbono ambiental afectan desproporcionadamente más la calidad del aire en los países entre los trópicos que en los países al sur o al norte de ellos.

El escenario que tenemos enfrente, entonces, es uno en el que nuestras sociedades enajenadas con la producción y las reglas actuales del comercio mundial son el caldo de cultivo perfecto para magnificar el daño ambiental que generan las inteligencias artificiales, el cual será resentido —una vez más— por la gente más vulnerable.

“entrenar un modelo de inteligencia artificial […] libera al ambiente, en promedio, 284 toneladas de dióxido de carbono.”

Los próximos diez años serán definitorios en la agenda IA-medio ambiente. En el mejor de los mundos posibles, crecerá la regulación en todos los países para impedir que se multiplique la devastación y se utilizarán las soluciones de IA que ya existen para comenzar a remediar el abuso de la naturaleza. En el peor de los casos, la devastación ecológica generada por la IA contribuirá a ampliar la brecha de desarrollo y bienestar que ya existe entre el puñado de países industrializados y el resto de las sociedades maquiladoras. Todo ello, claro, con una buena dosis de greenwashing potenciado por IA. EP

Referencia

Rykiel, E. J. (1989). Artificial intelligence and expert systems in ecology and natural resource management. Ecological Modelling, 46(1–2), 3–8.

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