{"id":136334,"date":"2025-06-19T07:28:11","date_gmt":"2025-06-19T06:28:11","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/algunas-preguntas-a-la-ia-emiten-hasta-50-veces-mas-co%e2%82%82-que-otras\/"},"modified":"2025-06-19T07:28:11","modified_gmt":"2025-06-19T06:28:11","slug":"algunas-preguntas-a-la-ia-emiten-hasta-50-veces-mas-co%e2%82%82-que-otras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/algunas-preguntas-a-la-ia-emiten-hasta-50-veces-mas-co%e2%82%82-que-otras\/","title":{"rendered":"Algunas preguntas a la IA emiten hasta 50 veces m\u00e1s CO\u2082 que otras"},"content":{"rendered":"

\u201cUn estudio de la Universidad de Ciencias Aplicadas de M\u00fanich (Alemania) ha analizado el impacto ambiental de diferentes modelos de lenguaje generativo (LLMs, por sus siglas en ingl\u00e9s) en tareas comunes de uso cotidiano, como resolver preguntas de cultura general o matem\u00e1ticas.<\/p>\n

Cada vez que una inteligencia artificial responde, activa un complejo proceso computacional. Para generar esa informaci\u00f3n \u2014acierte o no\u2014 los modelos utilizan tokens, unidades que representan palabras o fragmentos de ellas y que se traducen en secuencias num\u00e9ricas comprensibles por la m\u00e1quina.<\/p>\n

Esa operaci\u00f3n, junto con otras tareas internas, conlleva un consumo energ\u00e9tico que se traduce en emisiones de CO\u2082. Sin embargo, muchos usuarios siguen sin conocer el coste ambiental que implica cada interacci\u00f3n con estas tecnolog\u00edas.<\/p>\n

\u201cA cada modelo se le hicieron 100 preguntas de cinco categor\u00edas diferentes, que iban desde historia hasta matem\u00e1ticas a nivel de secundaria, y se les pidi\u00f3 responder tanto en formato de opci\u00f3n m\u00faltiple como en texto libre. Posteriormente, se evaluaron y compararon tanto el consumo energ\u00e9tico como la precisi\u00f3n de las respuestas\u201d, dice a SINC Maximilian Dauner, autor principal del estudio publicado en Frontiers in Communication.<\/p>\n

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A cada modelo se le hicieron 100 preguntas de cinco categor\u00edas diferentes, que iban desde historia hasta matem\u00e1ticas a nivel de secundaria<\/p>\n

Maximilian Dauner, autor principal del estudio
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Seg\u00fan los investigadores, el impacto ambiental de interrogar modelos LLM entrenados est\u00e1 fuertemente determinado por su enfoque de razonamiento, con procesos expl\u00edcitos que elevan considerablemente el consumo energ\u00e9tico y las emisiones de carbono.<\/p>\n

Los investigadores evaluaron 14 modelos, con tama\u00f1os entre 7 000 y 72 000 millones de par\u00e1metros, con preguntas de referencia que cubr\u00edan una amplia gama de materias.<\/p>\n

\u201cLas emisiones de CO\u2082 se calcularon en funci\u00f3n del consumo de energ\u00eda medido por un servidor equipado con una GPU NVIDIA A 100. Los modelos fueron probados en el mismo servidor utilizando preguntas id\u00e9nticas para garantizar la mayor comparabilidad posible. Naturalmente, pueden producirse desviaciones seg\u00fan el tipo de generaci\u00f3n el\u00e9ctrica\u201d, explica el investigador\u201d, apunta Dauner.<\/p>\n

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Los modelos fueron probados en el mismo servidor utilizando preguntas id\u00e9nticas para garantizar la mayor comparabilidad posible<\/p>\n

Maximilian Dauner
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La GPU NVIDIA es un procesador especializado que permite realizar millones de operaciones en paralelo, al acelerar el procesamiento de datos y reducir el tiempo que tarda el modelo en generar respuestas o entrenarse.<\/p>\n

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Cuanto m\u00e1s razona la IA, m\u00e1s contamina<\/h2>\n

El equipo hall\u00f3 que los modelos que aplican procesos de razonamiento m\u00e1s elaborados generan muchas m\u00e1s emisiones que aquellos que ofrecen respuestas concisas. En concreto, los modelos con razonamiento generaban en promedio 543,5 tokens por pregunta, frente a solo 37,7 en los modelos concisos.<\/p>\n

\u00abEl impacto ambiental de interrogar modelos LLM entrenados est\u00e1 fuertemente determinado por su enfoque de razonamiento, con procesos expl\u00edcitos que elevan considerablemente el consumo energ\u00e9tico y las emisiones de carbono\u00bb, se\u00f1ala en cient\u00edfico.<\/p>\n

El modelo Cogito (70 000 millones de par\u00e1metros) obtuvo la mayor precisi\u00f3n (84,9 %), pero emiti\u00f3 tres veces m\u00e1s CO\u2082 que otros de tama\u00f1o similar con respuestas m\u00e1s concisas. \u201cActualmente, vemos una clara disyuntiva entre precisi\u00f3n y sostenibilidad en las tecnolog\u00edas LLM. Ninguno de los modelos que mantuvo las emisiones por debajo de 500 gramos de CO\u2082 equivalente logr\u00f3 superar el 80 % de precisi\u00f3n\u201d, se\u00f1ala Dauner.<\/p>\n

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Ninguno de los modelos que mantuvo las emisiones por debajo de 500 gramos de CO\u2082 equivalente logr\u00f3 superar el 80 % de precisi\u00f3n<\/p>\n

Maximilian Dauner
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Adem\u00e1s del tipo de modelo, el \u00e1rea tem\u00e1tica de la pregunta tambi\u00e9n influye: cuestiones que exigen razonamientos complejos \u2014como filosof\u00eda o \u00e1lgebra abstracta\u2014 provocaron hasta seis veces m\u00e1s emisiones que temas como historia de secundaria.<\/p>\n

\u201cSe puede reducir la huella de carbono de las respuestas de los LLMs aproximadamente 10 veces, manteniendo una precisi\u00f3n dentro de uno o dos puntos porcentuales, mediante una serie de pasos complementarios, como que la decodificaci\u00f3n especulativa permite omitir muchas pasadas de modelos grandes durante la generaci\u00f3n. Adem\u00e1s de ejecutar todo esto en hardware eficiente y programar las cargas de trabajo para las horas y regiones donde la red el\u00e9ctrica es m\u00e1s limpia\u201d, a\u00f1ade el investigador.<\/p>\n

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Elegir bien el modelo<\/h2>\n

Los investigadores esperan que su trabajo motive a las personas a tomar decisiones m\u00e1s informadas sobre su uso de la IA. \u201cLos usuarios pueden reducir significativamente las emisiones solicitando respuestas concisas o limitando el uso de modelos de alta capacidad a tareas que realmente lo requieren\u201d, indica Dauner.<\/p>\n

La elecci\u00f3n del modelo, por ejemplo, puede marcar una gran diferencia en las emisiones de CO\u2082. Tener a DeepSeek R1 (70 mil millones de par\u00e1metros) respondiendo 600 000 preguntas generar\u00eda tantas emisiones de CO\u2082 como un vuelo de ida y vuelta de Londres a Nueva York. En cambio, Qwen 2.5 (72 mil millones de par\u00e1metros) puede responder m\u00e1s de tres veces esa cantidad con tasas de precisi\u00f3n similares y generando las mismas emisiones.<\/p>\n

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Aunque puede ser dif\u00edcil implementar regulaciones obligatorias sobre el uso energ\u00e9tico de los LLMs, un primer paso podr\u00eda ser la\u00a0transparencia obligatoria hacia los usuarios<\/p>\n

Maximilian Dauner
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\u201cAunque puede ser dif\u00edcil implementar regulaciones obligatorias sobre el uso energ\u00e9tico de los LLMs, un primer paso m\u00e1s pragm\u00e1tico y con mayor impacto podr\u00eda ser la transparencia obligatoria hacia los usuarios\u201d, argumenta el cient\u00edfico.<\/p>\n

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Nuevas tareas, nuevos retos<\/h2>\n

Los investigadores se\u00f1alaron que sus resultados podr\u00edan verse influenciados por la elecci\u00f3n del hardware utilizado en el estudio, el factor de emisiones que puede variar seg\u00fan la regi\u00f3n y la red el\u00e9ctrica local, as\u00ed como los modelos analizados. Estos factores podr\u00edan limitar la generalizaci\u00f3n de los resultados.<\/p>\n

\u201cSi los usuarios supieran el costo exacto en CO\u2082 de sus solicitudes a la IA \u2014por ejemplo, convertir casualmente su imagen en una figura de acci\u00f3n\u2014, tal vez ser\u00edan m\u00e1s selectivos y conscientes sobre cu\u00e1ndo y c\u00f3mo usan estas tecnolog\u00edas\u201d, recalca Dauner.<\/p>\n

Actualmente, el equipo est\u00e1 trabajando en un art\u00edculo de seguimiento que se enfoca espec\u00edficamente en las demandas de recursos de los LLMs para tareas de programaci\u00f3n. Esto incluye una gama m\u00e1s amplia de modelos, incluidos aquellos ajustados espec\u00edficamente para generaci\u00f3n de c\u00f3digo.<\/p>\n

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Ya hemos comenzado evaluaciones tempranas de modelos de imagen a texto y estamos explorando aplicaciones multimodales adicionales<\/p>\n

Maximilian Dauner
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Tambi\u00e9n est\u00e1n analizando c\u00f3mo diferentes tipos de solicitudes (prompts) influyen tanto en la calidad de salida como en el consumo energ\u00e9tico. M\u00e1s all\u00e1 de eso, estamos ampliando el estudio para cubrir un conjunto m\u00e1s amplio de tareas.<\/p>\n

\u201cYa hemos comenzado evaluaciones tempranas de modelos de imagen a texto, como la generaci\u00f3n autom\u00e1tica de subt\u00edtulos, y estamos explorando aplicaciones multimodales adicionales\u201d, concluye Dauner.<\/p>\n

Referencia:<\/p>\n

Maximilan Dauner et al. \u201cEnergy Costs of Communicating with AI\u201d.\u00a0Frontiers in Communication<\/a>\u00a0(2025).<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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