Tema de #emisiones de #ChatGPT y los números grandes. Dos ejemplos:
- Entrenar GPT-3, el motor de ChatGPT, emitió unas 552 tCO2eq. Esto se hizo una vez.
- Usar ChatGPT emite al dÃa unas 3,8 tCO2eq. Cada vez que se usa, se emite
Es mucho, son muchas toneladas. Pero luego te pones a hacer cálculos y te salen cosas como que cada usuario emite:
- 3,19 gCO2eq/cap por el entrenamiento. A más usuarios, más baja esta cifra
- 0,02 gCOeq/dÃa·cap por el uso en sà del cacharro
Luego te pones a comparar:
- Mover una bici emite 8 gCO2eq/km (fabricación y mantenimiento)
- Mover un coche eléctrico 99 gCO2eq/km
- Un gasolina 210 gCO2eq/km
Una medida de las emisiones a bulto, en global, ayuda a entender en qué sectores se concentran estas. Sin embargo, son muy poco útiles para comprender su impacto en relación a las ventajas asociadas a su uso como herramienta.
Para más información, me he leÃdo todos estos tochazos. Si tienes información, me interesa. 😂
https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2023/04/HAI_AI-Index-Report_2023.pdf
https://arxiv.org/abs/2104.10350
https://towardsdatascience.com/the-carbon-footprint-of-chatgpt-66932314627d
https://medium.com/@chrispointon/the-carbon-footprint-of-chatgpt-e1bc14e4cc2a
https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-03-09/how-much-energy-do-ai-and-chatgpt-use-no-one-knows-for-sure#xj4y7vzkg
https://www.linkedin.com/pulse/here-comes-sun-why-large-language-models-dont-have-cost-paul-walsh/