Puede 22nd, 2022
La inteligencia artificial (IA) ya forma parte de la vida pública, pero su uso cada vez mayor conlleva un costo ambiental y podría ampliar la brecha digital global.
By Joyjit Chatterjee
Científico de datos (asociado de KTP), Universidad de Hull
- La inteligencia artificial (IA) ya se está utilizando en aplicaciones de computadora y teléfonos inteligentes todos los días, y muchos países planean aumentar su uso dentro de los servicios públicos.
- Sin embargo, una investigación reciente de Oxford Insights encuentra disparidades significativas entre las naciones en lo que respecta a la preparación tecnológica.
- Esto podría ampliar aún más la brecha digital, ya que la potencia informática necesaria para la IA está fuera del alcance de muchos países en desarrollo.
- La tecnología también tiene costos ambientales, que se sentirán peor en estas regiones.
- Pero la IA podría tener un gran uso global con el enfoque de colaboración adecuado, dicen los expertos, como para lograr los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU.
La inteligencia artificial (IA) es mucho más que una palabra de moda hoy en día. Potencia reconocimiento facial en teléfonos inteligentes y computadoras, traducción entre lenguas extranjeras, sistemas que filtrar correos electrónicos no deseados y en la identificación contenido tóxico en las redes sociales, e incluso puede detectar tumores cancerosos. Estos ejemplos, junto con otras innumerables aplicaciones existentes y emergentes de IA, ayudan a facilitar la vida diaria de las personas, especialmente en el mundo desarrollado.
A partir de octubre de 2021, se informó que 44 países tenían sus propios planes estratégicos nacionales de IA, lo que demuestra su voluntad de seguir adelante en la carrera mundial de IA. Estos incluyen economías emergentes como China e India, que están liderando el camino en la construcción de planes nacionales de IA dentro del mundo en desarrollo.
Oxford Insights, una firma de consultoría que asesora a organizaciones y gobiernos en asuntos relacionados con la transformación digital, ha clasificado la preparación de 160 países de todo el mundo en lo que respecta al uso de la IA en los servicios públicos. Estados Unidos ocupa el primer lugar en su Índice de preparación de IA del gobierno de 2021, seguido de Singapur y el Reino Unido.
En particular, las regiones con puntajes más bajos en este índice incluyen gran parte del mundo en desarrollo, como el África subsahariana, el Caribe y América Latina, así como algunos países del centro y sur de Asia.
El mundo desarrollado tiene una ventaja inevitable para lograr un rápido progreso en la revolución de la IA. Con una mayor capacidad económica, estos países más ricos están naturalmente mejor posicionados para realizar grandes inversiones en la investigación y el desarrollo necesarios para crear modelos modernos de IA.
Por el contrario, los países en desarrollo a menudo tienen prioridades más urgentes, como la educación, el saneamiento, la atención médica y la alimentación de la población, que anulan cualquier inversión significativa en la transformación digital. En este clima, la IA podría ampliar la brecha digital que ya existe entre los países desarrollados y en desarrollo.
Los costes ocultos de la IA moderna
La IA se define tradicionalmente como "la ciencia y la ingeniería para fabricar máquinas inteligentes". Para resolver problemas y realizar tareas, los modelos de IA generalmente miran información pasada y aprenden reglas para hacer predicciones basadas en patrones únicos en los datos.
AI es un término amplio que comprende dos áreas principales: aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Si bien el aprendizaje automático tiende a ser adecuado cuando se aprende de conjuntos de datos más pequeños y bien organizados, los algoritmos de aprendizaje profundo son más adecuados para problemas complejos del mundo real, por ejemplo, predecir enfermedades respiratorias utilizando imágenes de rayos X de tórax.
Muchas aplicaciones modernas impulsadas por IA, desde la función de traducción de Google hasta los procedimientos quirúrgicos asistidos por robots, aprovechan las redes neuronales profundas. Estos son un tipo especial de modelo de aprendizaje profundo basado libremente en la arquitectura del cerebro humano.
De manera crucial, las redes neuronales están hambrientas de datos, a menudo requieren millones de ejemplos para aprender a realizar bien una nueva tarea. Esto significa que requieren una infraestructura compleja de almacenamiento de datos y hardware informático moderno, en comparación con los modelos de aprendizaje automático más simples. Esta infraestructura informática a gran escala es generalmente inasequible para los países en desarrollo.
Más allá del alto precio, otro problema que afecta de manera desproporcionada a los países en desarrollo es el costo cada vez mayor que este tipo de IA tiene en el medio ambiente. Por ejemplo, el entrenamiento de una red neuronal contemporánea cuesta más de US$150,000 650 y generará alrededor de XNUMX kg de emisiones de carbono durante el entrenamiento (comparable a un vuelo transamericano). Entrenar un modelo más avanzado puede generar aproximadamente cinco veces las emisiones totales de carbono generadas por un automóvil promedio durante toda su vida útil.
Históricamente, los países desarrollados han sido los principales contribuyentes al aumento de las emisiones de carbono, pero, lamentablemente, la carga de tales emisiones recae más en los países en desarrollo. El sur global generalmente sufre crisis ambientales desproporcionadas, como clima extremo, sequías, inundaciones y contaminación, en parte debido a su capacidad limitada para invertir en acción climática.
Los países en desarrollo también son los que menos se benefician de los avances en IA y todo lo bueno que puede traer, incluida la creación de resiliencia contra los desastres naturales.
Usar la IA para el bien
Mientras que el mundo desarrollado está haciendo un rápido progreso tecnológico, el mundo en desarrollo parece estar subrepresentado en la revolución de la IA. Y más allá del crecimiento no equitativo, es probable que el mundo en desarrollo esté soportando la peor parte de las consecuencias ambientales que crean los modelos modernos de IA, en su mayoría implementados en el mundo desarrollado.
Pero no todo son malas noticias. Según un estudio de 2020, la IA puede ayudar a alcanzar el 79 % de las metas dentro de los objetivos de desarrollo sostenible. Por ejemplo, la IA podría usarse para medir y predecir la presencia de contaminación en los suministros de agua, mejorando así los procesos de monitoreo de la calidad del agua. Esto, a su vez, podría aumentar el acceso al agua limpia en los países en desarrollo.
Los beneficios de la IA en el sur global podrían ser enormes, desde mejorar el saneamiento hasta ayudar con la educación y brindar una mejor atención médica. Estos cambios incrementales podrían tener efectos de flujo significativos. Por ejemplo, la mejora de los servicios de saneamiento y salud en los países en desarrollo podría ayudar a evitar brotes de enfermedades.
Pero si queremos lograr el verdadero valor de la “buena IA”, la participación equitativa en el desarrollo y uso de la tecnología es esencial. Esto significa que el mundo desarrollado necesita brindar un mayor apoyo financiero y tecnológico al mundo en desarrollo en la revolución de la IA. Este apoyo deberá ser más que a corto plazo, pero creará beneficios significativos y duraderos para todos.
Este artículo fue publicado originalmente por el Foro Económico Mundial, el 21 de abril de 2022, y se volvió a publicar de acuerdo con el Licencia pública internacional Reconocimiento-No comercial-Sin derivados 4.0 de Creative Commons. Puedes leer el artículo original aquí. Las opiniones expresadas en este artículo pertenecen únicamente al autor y no a WorldRef.
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