Crear una imagen con inteligencia artificial fue por mucho la que más consumió energía y, por lo tanto, emitió más carbono. Por ejemplo: 1.000 imágenes creadas por un modelo como Stable Diffusion XL emite casi la misma cantidad de dióxido de carbono que conducir un auto a gasolina en un trayecto de 6,5 kilómetros. El mismo ejercicio con el modelo de generación de texto más eficiente genera tanto impacto ambiental como conducir 0,001 kilómetros.

El equipo también descubrió que el uso de grandes modelos generativos, como ChatGPT o Bard, consumía mucha más energía que los modelos de inteligencia artificial más pequeños diseñados para tareas específicas. Los modelos grandes utilizan mucha más energía porque intentan hacer muchas cosas a la vez: generar, clasificar y resumir texto, en lugar de una sola tarea.

Los investigadores también confirmaron que las emisiones diarias exceden con creces las generadas durante el entrenamiento de modelos grandes. Probaron diferentes versiones de BLOOM, un modelo multilingüe desarrollado por Hugging Face, para ver cuántos usos serían necesarios para superar los costos de capacitación.

Al final, se necesitaron más de 590 millones de usos para alcanzar el costo de carbono generado durante el entrenamiento de su modelo más grande. Para sistemas como ChatGPT, usado por millones de personas, esto se superaría en solo dos semanas, aseguró Luccioni a MIT Technology Review.