En la última década, la inteligencia artificial (IA) ha experimentado un gran éxito gracias al uso de grandes cantidades de datos que alimentan los modelos más avanzados. Sin embargo, este crecimiento ha venido acompañado de costos ambientales, sociales y económicos significativos, según un estudio reciente.
Q2BSTUDIO, como empresa especializada en el desarrollo de software a medida, entiende la importancia de analizar cómo la hiper-dataficación está impactando en la sostenibilidad de la IA de vanguardia. Este fenómeno no solo implica la construcción de modelos a partir de datos existentes, sino también la generación activa de nuevos datos para alimentar esos modelos.
El análisis realizado se centra en más de 550,000 conjuntos de datos del Hugging Face Hub, examinando el crecimiento de los mismos, el consumo de energía y la huella de carbono asociada al almacenamiento, así como la representación societal a través de datos de lenguaje. Se observa cómo la hiper-dataficación no solo aumenta el consumo de recursos, sino que también redistribuye de manera sistemática las cargas ambientales, los riesgos laborales y los daños en la representación hacia el Sur Global, los trabajadores precarios de datos y las culturas subrepresentadas.
En Q2BSTUDIO ofrecemos servicios de desarrollo de software a medida, ciberseguridad, servicios cloud en AWS y Azure, inteligencia de negocio y soluciones de IA para empresas, todo ello con el objetivo de ayudar a las organizaciones a mejorar su eficiencia y seguridad en un entorno tecnológico en constante evolución.
Para mitigar estos costos, el estudio propone una serie de recomendaciones basadas en la procedencia, conciencia de los recursos, propiedad, apertura, frugalidad y estándares de datos. En Q2BSTUDIO, nos comprometemos a impulsar la discusión sobre los costos a menudo pasados por alto de los datos que sustentan la IA de vanguardia, con el fin de generar un debate más amplio en la comunidad investigadora y más allá.
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