Footprint: Actividades humanas vs AI ¿cuánto nos sirve este cálculo? – parte 1

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Así como la primavera florece también lo hacen todo tipo de investigaciones relacionadas a la Actividades humanas vs AI. Y si no pasaste todavía por mi posteo anterior, te invito que clickees aqui.

Y aunque dá un poco de miedo leer los «disclaimer» sobre la importancia de tener en cuenta el contexto de las actividades humanas para no ser reemplazados por máquinas en un futuro; existe una realidad que vino para quedarse y es la del uso y optimización de procesos o tareas humanas por sistemas IA como ChatGPT, Bard o tantos otros. En este caso recorreremos un estudio que ha querido calcular y comparar la huella de carbono que dejan los humanos y algunas AI a la hora de escribir un texto o de realizar una ilustración. ¡Acompañame en esta primer parte!

Disclaimer de sesgos anti-avance AI

De similar manera que la agricultura, el taylorismo/fordismo y las redes sociales han sido eficientes en sus objetivos cada uno en su época, la utilización de AI también llegó para quedarse en el marco de los avances de la era que vivimos. En este sentido es entendible que se trate de estudiar el impacto ambiental. Ello permite estimar cuanto de esta balanza está en equilibrio y, pensando siempre en un buen sentido, cuan sostenible puede llegar a ser su utilización. A mi entender, la salud del planeta ha vivido un antes y un despues de estos hallazgos, y creo que ha medida que más conocemos, se puede decidir mas rápido cuanto de ello queremos en nuestras vidas y cuanto no, – al fin y al cabo para ser ambientales es ese el músculo que habría que ejercitar – Es posible que también en este tema se cumpla la tan interesante Paradoja de Jevons.

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«A medida que aumenta la eficiencia en la que se usa un recurso, se disminuye el consumo instantáneo del mismo, pero se incrementa el uso del modelo, lo que provoca que aumente el consumo global de dicho recurso»

The Coal Question. 1865. William Stanley Jevons

Una investigación interesante: Actividades humanas vs AI

Vamos entonces a ver la investigación sobre Actividades humanas vs AI. Bajo el título «Las emisiones de carbono de escribir e ilustrar son mas bajas en AI que en Humanos»; un equipo de investigadores afiliados a diversas instituciones de estudio e investigación norteamericanas, han desarrollado un interesante estudio, donde se busca comparar dos tareas en su más sencilla expresión – escribir un texto y realizar una ilustración – realizadas por humanos y por un grupo de sistemas de AI para medir sus huellas de carbono. Y aunque el título ya nos dio el ganador – AI por goleada -, te invito a que veamos un poco como se trazaron estas comparaciones.

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Actividades humanas vs AI

El estudio analizó las emisiones de algunas AI y el promedio de emisiones de dos poblaciones humanas, EEUU e India. En el caso de las pruebas de escribir un texto, se utilizaron datos de ChatGPT y BLOOM. Para realizar un dibujo DALL-E2 y Midjourney. Los países elegidos son los paises con mayor y menor impacto per cápita entre los países grandes, con mas de 300 millones de habitantes. En esta primera parte veremos los resultados del round de escribir solamente. Vamos a ello!

Writing: Que nos cuentan las AI

Para el cálculo de emisiones AI, se tuvo en cuenta dos componentes relacionados a la escritura: los entrenamientos del modelo (un costo único) y las emisiones por consulta.

«Para considerar dos puntos importantes sobre los impactos ambientales en modelos de entrenamiento, entrenar a GPT-3 (el sistema en el que está basado el popular ChatGPT) produce aproximádamente 552 toneladas de CO2. Entrenar a BLOOM, un modelo levemente mejor y sustancialmente mas eficiente energéticamente que GPT-3, produce 30 toneladas de CO2.

Adicional a las amortizaciones de emisiones por entrenamiento, responder cada consulta acarrea su propia huella de carbono. Una estimación en línea para ChatGPT (aunque sea una informal) produce 0.382 gramos de CO2 por consulta, basado en 3.82 toneladas de CO2 por dia dividido en 10.000.000 de consultas al dia. La utilización de BLOOM produce 1.5 gramos por consulta (340 kg CO2 dividido 230768 consultas)»1

Unos datos mas sobre re-entrenamimento AI

Es interesante tener en cuenta también la necesidad de re-entrenamiento mensual de las AI. Aporta un nivel mas profundo de detalle, y permite una aproximación a la comparación que se está queriendo realizar en el estudio.

«Estimando que ChatGPT puede hacer un reentrenamiento completo del modelo una vez al mes, y continuando con la estimación de 10.000.000 de consultas al día, las 552 toneladas métricas divididas por 300.000.000 de consultas equivalen a 1,84 gramos de CO2e por consulta.

En conjunto, la formación y el funcionamiento de ChatGPT suman 2,2 gramos de CO2e por consulta. Para BLOOM, suponiendo un nivel similar de uso y frecuencia de reentrenamiento que para ChatGPT, el impacto por consulta del entrenamiento es de 0,10 gramos de CO2e, y el coste por consulta es de 1 gramo de CO2e. el coste por consulta es de 1,47 gramos, lo que suma 1,6 gramos por consulta. Estas cifras sugieren que el impacto de una consulta de IA, incluyendo tanto la formación amortizada como la propia consulta, es del orden de unos pocos gramos de CO2e.»1

Writing: Lado humano

Para realizar el cálculo promedio que tarda un humano en escribir, se tuvo en cuenta la cantidad de palabras por hora y la cantidad de horas que trabajan, también en promedio, los escritores tanto de la población de EEUU como de India.

A razón de 300 palabras por hora, la huella de emisiones de un residente de EEUU es aproximadamente de 15 ton de CO2 al año, lo que nos estaría dando 1.7 kg de CO2 por hora. Para realizar la comparativa, se tiene en cuenta un texto de 250 palabras y es así como un residente norteamericano estaría produciendo una huella de carbono de 1400 gramos de CO2. Si se tiene en cuenta un residente de India, el impacto anual es de 1,9 ton de CO2, equivalente a 180 gramos de CO2 por página.

La compu en Actividades humanas vs AI

Asi como el reeentrenamiento de la AI, se tuvo en cuenta el tipo de computadora que se utiliza y el tiempo que se tarda en teclear ese texto.

«El tiempo que tarda un humano en teclear una página, aproximadamente 0,8 horas, es de por sí mucho mayor que el de las IA. Asumiendo una media de 75 vatios para una notebook típica, el portátil produce 27 gramos de CO2.

(Observamos que los proveedores de energía verde pueden reducir la cantidad de CO2e resultante de esta cantidad de computación, y que se utilizó la Calculadora de Equivalencia de Gases de Efecto Invernadero de la EPA.2La Calculadora de Equivalencia de Gases de Efecto Invernadero de la EPA que hemos utilizado para esta conversión oculta una gran complejidad en esta cuestión. Sin embargo, a efectos de comparación con los seres humanos, suponemos que la calculadora de la EPA capta adecuadamente la relación).

Una computadora de escritorio consume 200 vatios y produce 72 gramos de CO2e en el mismo periodo de tiempo».1

Technology human touch background, modern remake of The Creation of Adam. Gentileza Imagen de rawpixel.com en Freepik
Technology human touch background, modern remake of The Creation of Adam. Gentileza Imagen de rawpixel.com en Freepik

Comparación

Es así como llegamos a ver que BLOOM tiene 1500 veces menos impacto por página de texto producida que un residente de EEUU y 190 menos que un ciudadano de India. En el caso de ChatGPT nos estaría dando 1100 veces menos impacto en el caso de compararlo con un residente de EEUU y si hacemos los mismo con un residente de India 130 veces menos.

Figure 1: This figure compares the CO2e emissions of AI and humans engaged in the task of writing one page of text. AI writing (BLOOM or ChatGPT) produces 130 to 1400 times less CO2e per page than a human author. AI also produces substantially less CO2e than the computer usage to support humans doing that writing.
Figure 1: This figure compares the CO2e emissions of AI and humans engaged in the task of writing one page of text. AI writing (BLOOM or ChatGPT) produces 130 to 1400 times less CO2e per page than a human author. AI also produces substantially less CO2e than the computer usage to support humans doing that writing.

Conclusiones

Es interesante el abordaje de sesgos que realiza el mismo estudio, luego de este detallado cálculo.

«La autoría no existe en el vacío, y cualquier cálculo del rendimiento del gasto energético se ve confundida por el impacto en el resto de la red en la que está integrada. Por ejemplo, el éxito de los despliegues de IA puede generar modelos más costosos en el futuro, peticiones más frecuentes o programas de formación más costosos. Por otra parte, la autoría humana puede implícitamente ser entrenada para otros tipos de trabajo humano productivo que se perderían ante la proliferación de la escritura con IA. El tiempo humano liberado también puede acarrear nuevos costes medioambientales inesperados.«1

Y hasta aquí llegamos por hoy, en el próximo capítulo analizaremos los datos de esta interesante investigación realizando dibujos. Si te gustó este tema o si te interesa algún otro, escribime. Hasta la próxima!

Enlaces

1TOMLINSON, B et all. The Carbon Emissions of Writing and Illustrating Are Lower for AI than for Humans. https://arxiv.org/pdf/2303.06219.pdf

2 EPA: Environmental Protection Agency. U.S. https://www.epa.gov/