El agua es necesaria para el desarrollo, la producción y el consumo, pero estamos abusando y contaminando un recurso y un sistema insustituibles.

Se han identificado ocho límites seguros y justos para cinco ámbitos (clima, biosfera, agua, nutrientes y aerosoles) más allá de los cuales hay daños importantes para los seres humanos y la naturaleza y aumenta el riesgo de cruzar puntos de inflexión.Los humanos ya han cruzado elLímites seguros y justos del sistema Tierra para el agua.

Hasta la fecha, se han cruzado siete de los ocho límites, y aunque el límite de los aerosoles no se ha cruzado a nivel global, sí se ha cruzado a nivel de ciudades en muchas partes del mundo.

Para el agua, los límites seguros y justos especifican que los flujos de agua superficial no deben fluctuar más del 20 por ciento en relación con el flujo natural mensualmente;mientras que la extracción de agua subterránea no debe ser superior a latasa de recarga.Ambos límites han sido cruzados.

Estos umbrales se han superado a pesar de que las necesidades mínimas de los más pobres del mundo para acceder a servicios de agua y saneamientono se han cumplido.Atender estas necesidades ejercerá una presión aún mayor sobresistemas de agua ya filtrados.

El potencial de la IA

Los optimistas tecnológicos sostienen que la inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de resolver los problemas hídricos del mundo.Los partidarios de la IA sostienen que puede ayudar a lograr objetivos tanto medioambientales como sociales.Objetivos de Desarrollo Sostenible(ODS), por ejemplo, diseñando sistemas para abordar la escasez de docentes y médicos, aumentar el rendimiento de los cultivos y gestionar nuestras necesidades energéticas.

En la última década, la investigación en esta área ha crecido exponencialmente, con aplicaciones potenciales que incluyen el aumento deEficiencia hídrica y monitoreo en la agricultura.,seguridad del aguaymejorar el tratamiento de aguas residuales.

Los biosensores impulsados ​​por IA pueden ser más precisosdetectar químicos tóxicos en el agua potableque las prácticas actuales de control de calidad.

El potencial de la IA para cambiar el agua utilizada enagriculturaes evidente a través de la construcción de máquinas, robots y sensores inteligentes que optimizan los sistemas agrícolas.

Por ejemplo,riego inteligenteAutomatiza el riego mediante la recopilación y el análisis de datos para optimizar el uso del agua.mejorando la eficienciaydetectando fugas.

Como académicos del desarrollo internacional que estudian la relación entre el agua, el medio ambiente y la desigualdad global, tenemos curiosidad por saber si la IA realmente puede marcar una diferencia o si exacerba los desafíos existentes.Aunque existe literatura revisada por pares sobre el uso de la IA para la gestión del agua y los ODS, no hay artículos revisados ​​por pares sobre las implicaciones directas e indirectas de la IA enuso del agua.

IA y uso del agua

La investigación inicial muestra que la IA tiene una huella hídrica significativa.Utiliza agua tanto paraenfriar los servidoresque alimentan sus cálculos y para producir la energía que consume.A medida que la IA se integre más en nuestras sociedades, su huella hídrica crecerá inevitablemente.

El crecimiento de ChatGPT y modelos de IA similares ha sido aclamado como "el nuevo google." Pero si bien una sola búsqueda en Google requieremedio mililitro de agua en energía, ChatGPT consume500 mililitros de agua por cada cinco a 50 indicaciones.

AIusosycontaminaagua a través de la producción de hardware relacionada.La producción de hardware de IA implica una extracción intensiva de recursos de materiales raros como silicio, germanio, galio, boro y fósforo.La extracción de estos minerales tiene unImpacto significativo en el medio ambiente y contribuye a la contaminación del agua..

Los semiconductores y los microchips requieren grandes volúmenes de agua en eletapa de fabricación.Otro hardware, como por ejemplo para variossensores, también tienen una huella hídrica asociada.

Los centros de datos proporcionan la infraestructura física para entrenar y ejecutar la IA, y su consumo de energía.podría duplicarse para 2026.Las empresas de tecnología que utilizan agua para hacer funcionar y enfriar estos centros de datos necesitarán potencialmente extracciones de agua de 4,2 a 6,6 mil millones de metros cúbicos para 2027.

En comparación,Los centros de datos de Googleutilizó más de 21 mil millones de litros de agua potable en 2022, un aumento del 20 por ciento con respecto a su uso en 2021.

Entrenar una IA al nivel informático de un cerebro humano durante un año puede costar126.000 litros de agua.Cada año elpoder de computaciónnecesario para entrenar la IAaumenta diez veces, requiriendo más recursos.

El uso de agua en los centros de datos de las grandes empresas tecnológicas está tremendamente subestimado; por ejemplo, elEl consumo de agua en el centro de datos holandés de Microsoft fue cuatro veces superior al plan inicial..La demanda de agua para refrigeración sóloaumentardebido al aumento de las temperaturas medias debido al cambio climático.

Necesidades conflictivas

La demanda de agua del sector tecnológico es tan alta que las comunidades están protestando contra ella porque amenaza sus medios de vida.El centro de datos de Google en The Dalles, Oregón, una zona propensa a la sequía, está generando preocupación ya que utiliza uncuarta parte del agua de la ciudad.

Taiwán, responsable del 90 por ciento de la población mundialproducción avanzada de chips semiconductores, ha recurrido a la siembra de nubes, la desalinización del agua, los trasvases de agua entre cuencas y la interrupción del riego en 180.000 hectáreas.para abordar sus necesidades de agua.

Localización de centros de datos

A medida que el agua se vuelve cada vez más cara y escasa en relación con la demanda, las empresas ahora están colocando estratégicamente sus centros de datos en elmundo en desarrolloâincluso en el seco África subsahariana,Las inversiones en centros de datos están aumentando..

El centro de datos previsto por Google en Uruguay, que recientemente sufrió suLa peor sequía en 74 años., requeriría 7,6 millones de litros por día,provocando protestas generalizadas.

Lo que surge es un cuadro familiar de desigualdad geográfica, a medida que los países en desarrollo se encuentran atrapados en un dilema entrebeneficios económicosque ofrece la inversión internacional y la presión que esto impone sobre la disponibilidad de recursos hídricos locales.

Creemos que hay pruebas suficientes para preocuparnos de que la rápida adopción de la IA corre el riesgo de exacerbar las crisis del agua en lugar de ayudar a abordarlas.Hasta el momento, no existen estudios sistemáticos sobre la industria de la IA y su consumo de agua.Las empresas de tecnología se han mostrado reservadas sobre la huella hídrica de sus nuevos productos.

La pregunta más amplia es: ¿Las contribuciones sociales y ambientales de la IA se verán eclipsadas por su enorme huella hídrica?

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