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Una encuesta de 23 practicantes de aprendizaje automático (ML) en todo el Reino Unido y otras partes del mundo, realizada por King’s College London, destacó los sentimientos de alienación de la sostenibilidad de los modelos, lo que sugiere que las credenciales ambientales no se consideraban parte de la actuación de una IA.
Los encuestados respondieron con comentarios como “Como individuo, supongo que realmente no puede hacer mucho” a pesar de un número creciente de herramientas para rastrear el impacto ambiental de la IA, lo que sugiere que se debe hacer más para capacitar a los desarrolladores para crear modelos más verdes.
El Dr. Georgia Panagiotidou, autor de documentos y profesor de visualización, dijo: “Destacamos una falta fundamental de agencia en el corazón de la IA y la conversación de sostenibilidad. A pesar del seguimiento de las herramientas e información sobre el efecto de ML en el medio ambiente, muchos desarrolladores sienten que su industria no valora la sostenibilidad y lo que no importan.
“Este trabajo no se trata de golpear a las personas, sino trabajar con ellos para identificar bloqueadores para lograr el cambio en el espacio. Al integrar el pensamiento sostenible en toda la práctica de IA, podemos ayudar a abordar la falta de que los profesionales del conocimiento sientan y les brindan las herramientas para tomar decisiones sostenibles frente a la crisis climática”.
ML, un subconjunto de IA, ha visto un despliegue significativo en los últimos años a medida que las herramientas de IA juegan un papel más importante en la economía mundial. Esto ha llegado a un costo ambiental significativo. Las emisiones globales de invernadero de la industria de las TIC se han duplicado en la última década, y las necesidades de recursos de los modelos de ML de capacitación de centros de datos han retrasado la jubilación de centrales de carbón.
Para lidiar con las preocupaciones sobre Alcance y tres emisiones de compañías de TIC capacitación de IA, herramientas como Codecarrón se han desarrollado para estimar las emisiones producidas al ejecutar código o capacitación de IA, dando a los desarrolladores una ventana a la sostenibilidad de sus modelos.
Si bien la investigación que analiza la información dada por los medidores inteligentes influye en cómo se ha tomado decisiones más sostenibles, se ha realizado poco trabajo sobre cómo las herramientas de retroalimentación ecológica afectan las decisiones de los profesionales de la ML, hasta ahora.
Participantes en el papelPresentado en la Conferencia ACM de 2025 sobre equidad, responsabilidad y transparencia (FacCT 2025), destacados enfoques técnicos, individuales, regulatorios y culturales para reducir las emisiones de carbono, como el uso de herramientas de retroalimentación ecológica y que requieren lugares de trabajo para racionalizar el uso de energía en la capacitación de IA.
A pesar de esto, la mayoría sintió que tenían la responsabilidad limitada de lidiar con las preocupaciones ambientales, y que la culpa recaía en los grandes proveedores de tecnología de modelos de idiomas grandes como ChatGPT.
Además, los participantes describieron cómo sus propias áreas, ya sea la academia o la industria, vieron la sostenibilidad como “no es uno de nuestros resultados, no es una métrica de rendimiento” y fueron secundarias en culturas que apreciaban la precisión y la velocidad del modelo en la producción de documentos y nuevos productos.
Un doctorado El estudiante describió la sostenibilidad para tomar un asiento trasero en el entorno competitivo de la investigación de la publicación. “Necesito hacer mi investigación y si tuviera que decirle a mi supervisor que no, no voy a usar el HPC (computadora de alto rendimiento) porque me siento mal por los pingüinos en la Antártida, entonces eso no pasaría tan bien”.
Sinem Görücü, Ph.D. El candidato en King’s y el primer autor del artículo, dijo: “Las entrevistas cualitativas eran vitales para capturar cómo cada individuo pensaba sobre su trabajo, y nos sorprendió encontrar personas tan desagradables. Este era un grupo autosectivo de personas conscientes del clima pero que lucharon por ser activos climáticos como desarrolladores.
“La IA responsable nos enseñó que algo en la periferia de la conversación puede estar profundamente integrado en la práctica; nuestra investigación destaca que hay trabajo por hacer para repetir esa historia de éxito con sostenibilidad”.
En el futuro, el equipo espera hacer un gran estudio cuantitativo de las percepciones de sostenibilidad ambiental de los profesionales del aprendizaje automático.
Más información: Sinem Görücü et al, “Como individuo, supongo que realmente no puede hacer mucho”: percepciones de sostenibilidad ambiental de los profesionales de aprendizaje automático, procedimientos de la Conferencia ACM de 2025 sobre equidad, responsabilidad y transparencia (2025). Doi: 10.1145/3715275.3732088
Proporcionado por King’s College London
Cita: los ingenieros de IA no se sienten capacitados para abordar la crisis de sostenibilidad, sugiere una nueva investigación (2025, 14 de julio) recuperado el 14 de julio de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-07-ai-dont-embowered-tackle-sustainability.html
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