Este es el problema más grande las inteligencias artificiales de ChatGPT y Google Bard

ChatGPT y las inteligencias artificiales han sido bastante revolucionarias; sin embargo, pese a su popularidad, se hace hincapié en una gran problemática; y no son sus datos errados. 

ESTADOS UNIDOS.- ChatGPT y las inteligencias artificiales han sido bastante relevantes durante los últimos días; sin embargo, pese a su popularidad, diversos estudios concluyen y aseguran cuál es su más grande problema; y no tiene que ver con sus errores o invenciones.

ChatGPT y Google Bard han revolucionado por completo la forma en la que los usuarios de Internet interactúan; y, pese a la limitación de ChatGPT de no estar conectado a Internet o datos actualizados hasta noviembre del 2021; o el error millonario que le costó a Google su IA de “Bard” estas experimentan un problema: la contaminación.

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El costo por entrenar máquinas se ha estado convirtiendo en un problema sumamente importante y considerable, tal como reportó The Economist, pues el aumento de la complejidad y la competencia han formado parte de las emisiones de carbono y el impacto ambiental que presuponen.

ChatGPT y motores de búsqueda basados en IA contaminan.

De acuerdo con el artículo de Javier Pastor, en Xataka, en la carrera por crear motores de búsqueda basados en inteligencias artificiales, aseguran que se trata de una enorme potencia de cálculo, que se traduce a una gran cantidad de energía utilizada; y, por tanto, nos lleva a mayores emisiones de carbono.

La Ley de Moore,señala The Economist, predice que la cantidad de componentes que se pueden colocar en un microchip de un tamaño determinado; y, por tanto, la cantidad de potencia computacional disponible a un costo determinado, se duplica cada dos años.

(…) La suposición de que el costo de entrenar computadoras está disminuyendo (…) no siempre es cierta. La firma de investigación de OpenAI dijo que la demanda acelerada hizo que los requisitos de energía para entrenar modelos se dispararan 300,000 veces para 2018; y ahora se duplican cada 3-5 meses”, declaró el artículo de The Economist.

A través de Facebook, Jerome Pesenti declaró que, en una ronda de capacitación para los modelos más grandes, esto puede costar “millones de dólares en energía eléctrica”.

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De momento, OpenAI no ha indicado cuál es el coste computacional o energético de estos productos; como chatgpt, sin embargo, existen estudios publicados por investigadores de Google que estiman que el entrenamiento de ChatGPT3 generó más de 550 toneladas de carbono.

Otros estudios, como el de la Universidad de Massachusetts Amherst, revelaron que un solo entrenamiento de este tipo de herramientas, genera tantas emisiones como cinco automóviles durante todo su ciclo de vida. Por lo que, en caso de entrenarse a un modelo de forma repetida, estas emisiones crecen.

Asimismo, y finalmente, es necesario hacer hincapié en que ChatGPT es un motor que nisiquiera está actualizado o conectado a Internet, por lo que el motor de OpenAI tiene la limitación de estar entrenado con la base de datos que llega hasta finales del 2021; por su parte, Bing, está actualizado al día y su entrenamiento constante implica un mayor coste de energía.