En la carrera por construir modelos de IA más grandes y mejores, las empresas tecnológicas ocultan un sucio secreto: la huella de carbono. Los sistemas de inteligencia artificial (IA) requieren grandes cantidades de energía y agua para construirse y funcionar. Una vez desplegados, pueden emitir varias toneladas métricas de CO₂ al día.  

Sacha Luccioni, investigadora de 33 años en Hugging Face, la start-up de IA, ha desarrollado un método mejor para que las empresas tecnológicas calculen y midan la huella de carbono de los modelos lingüísticos de IA. El método de Luccioni ayuda a las empresas a calcular las emisiones de CO₂ de sus sistemas de IA de forma que se tenga en cuenta el impacto climático durante todo su ciclo de vida, incluida la energía, los materiales y la potencia informática necesarios para entrenarlos. Por ejemplo, su equipo descubrió que la formación, construcción y funcionamiento de BLOOM, el modelo lingüístico de IA de Hugging Face, ha generado unas 50 toneladas métricas de emisiones de CO₂.   

Su trabajo "representa, hasta la fecha, el análisis más exhaustivo, honesto e informado de la huella de carbono de un gran modelo de inteligencia artificial", declaró  Emma Strubell, profesora adjunta de la Facultad de Informática de la Universidad Carnegie Mellon (Pennsylvania), a MIT Technology Review en noviembre de 2022. Strubbel también es autora de un artículo fundamental publicado en 2019 sobre el impacto de la inteligencia artificial en el clima. 

Luccioni afirma que su enfoque ayuda a la gente a tomar decisiones más informadas sobre la IA. También asegura que nadie ha realizado una auditoría tan exhaustiva de las emisiones de un modelo lingüístico. Code Carbon, su herramienta, ya se ha descargado más de 300.000 veces.  

"Comprender el impacto medioambiental de estos modelos es muy, muy importante para intentar adelantarse a los acontecimientos y hacerlos más eficientes", afirmó la investigadora.