Ramon López de Mántaras acusa Sam Altman de plantejar una comparació “absurda”: l’energia humana és condició de vida; l’energia de la intel·ligència artificial generativa és un extra opcional que cal justificar.
Sam Altman ha trobat una manera cridanera —i explosiva— de respondre una pregunta incòmoda: el cost ambiental de la intel·ligència artificial. En un acte a l’Índia organitzat per The Indian Express, el conseller delegat d’OpenAI va rebutjar com a “totalment falses” les xifres virals sobre l’aigua que suposadament consumeix cada consulta de ChatGPT, i va admetre que la preocupació “justa” és l’energia total, perquè “el món està fent servir molta IA” i, per tant, caldria accelerar la transició cap a nuclear, eòlica i solar.
Fins aquí, el debat podria quedar-se en el terreny habitual: manca de transparència (no hi ha obligació legal de publicar consums), estimacions acadèmiques i la tensió creixent entre centres de dades i xarxes elèctriques. El problema és el que va venir després. Segons TechCrunch, Altman es va queixar que moltes converses sobre l’energia de ChatGPT són “injustes” quan comparen l’energia d’entrenar models amb el cost que un humà respongui una pregunta; i ho va rematar amb una frase que ha encès les xarxes: “també cal molta energia per ‘entrenar’ un humà” —“uns 20 anys de vida i tot el menjar que menges”— a més de “l’evolució dels 100.000 milions de persones que han viscut” per produir algú capaç de pensar. (techcrunch.com)
Aquesta analogia, que pretén relativitzar el cost de la intel·ligència artificial, és la que ha provocat la resposta airada de Ramon López de Mántaras, un dels pioners europeus de la disciplina i figura clau de la recerca a Espanya. Professor d’investigació emèrit del CSIC, fundador i exdirector de l’Institut d’Investigació en Intel·ligència Artificial (IIIA-CSIC), López de Mántaras fa dècades que adverteix dels dreceres conceptuals i ètiques amb què la indústria intenta normalitzar decisions d’alt impacte. (iiia.csic.es) (cccb.org)
El nucli del xoc: constant vital vs variable tecnològica
La crítica de López de Mántaras, formulada en una resposta pública a les declaracions d’Altman, es resumeix en una idea que desmunta la metàfora des de la base: el consum energètic humà és una constant biològica i inevitable associada a existir; el consum energètic de la intel·ligència artificial generativa és una variable afegida, opcional i, per tant, prescindible.
Dit d’una altra manera: una persona menja per viure; un model no “viu”, s’entrena i s’executa perquè hem decidit fer-ho. Segons López de Mántaras, presentar totes dues corbes com si fossin intercanviables no és una comparació justa, sinó una confusió interessada: l’energia humana sosté el món tal com és; l’energia de la IA se suma al món tal com és. I quan una cosa s’hi suma —i a més escala a nivell planetari— la pregunta no és si “tot consumeix”, sinó quin consum afegim, per a què, amb quins beneficis i amb quins costos.
Aquest matís és devastador per a la defensa d’Altman, perquè li treu el terreny de joc. Si el debat és “tot consumeix energia”, la discussió es torna moralment difusa i políticament còmoda: no canvia res. Si el debat és “quin consum addicional acceptem?”, llavors cal entrar en la comptabilitat real: intensitat elèctrica, origen de l’energia, pics de demanda, externalitats, ús de sòl, aigua, materials i —clau— prioritats socials.
El truc retòric d’“entrenar humans”
Altman no només equipara consums. També adopta el vocabulari de l’enginyeria: “entrenar” una persona. La formulació funciona com a provocació (i com a mem), però té efectes secundaris: desplaça el focus de l’impacte industrial cap a una obvietat biològica i converteix l’educació humana en un procés comparable a l’optimització estadística d’un sistema.
López de Mántaras ho considera una doble malaptesa: primer, perquè “entrenar persones” en aquest sentit és una simplificació reductora; i segon, perquè porta el lector a la conclusió errònia que la despesa energètica humana competeix amb la despesa energètica de la IA, quan en realitat no són categories alternatives, sinó capes superposades. L’ésser humà no deixa de menjar perquè existeixi ChatGPT; el que passa és que, a més de menjar, construïm més centres de dades.
Aquí apareix un punt especialment incòmode per a OpenAI: la mateixa existència de la intel·ligència artificial generativa depèn d’una infraestructura humana massiva —mineria, fabricació, logística, construcció, operació— i de treball humà directe i indirecte. És a dir: la IA no “substitueix” el consum humà; s’hi recolza.
La part en què Altman té raó… i la part que eludeix
Seria injust caricaturitzar. Altman encerta a assenyalar que la variable rellevant no és el cost per consulta aïllada, sinó el consum total a escala, perquè el volum ho canvia tot. En el mateix acte, reconeix que el món “fa servir molta IA” i que el debat energètic és legítim. (indianexpress.com)
Però la seva defensa també evidencia un patró industrial: quan falten dades verificables, la narrativa es converteix en arma. En negar amb contundència xifres virals sobre aigua —sense publicar xifres pròpies—, la conversa queda en una zona grisa: el públic sent “és fals” i ho dona per resolt; els investigadors responen “no ho podem verificar”; i l’empresa manté el control del relat.
Aquest buit és central. No hi ha obligació general de revelar consum d’energia i aigua, així que el sistema funciona amb estimacions, filtracions i estudis indirectes. En aquest escenari, la comparació “els humans també consumeixen” és útil no per la seva exactitud, sinó per la seva capacitat de diluir el marc de responsabilitat: si tot és consum, res no és específic; si res no és específic, no hi ha mètriques; i sense mètriques, no hi ha rendició de comptes.
El que realment discuteix López de Mántaras: legitimitat i balanç social
La frase més incisiva de la seva resposta no va de quilowatts, sinó de filosofia política aplicada: la intel·ligència artificial generativa és una opció que s’afegeix al consum existent i, per tant, ha de passar un test de necessitat. Què guanyem a canvi? Què perdem? Qui guanya i qui paga?
Aquest enfocament desplaça el debat de l’“eficiència per resposta” cap al balanç social:
- Si la IA s’integra en sanitat, recerca biomèdica o eficiència industrial, el benefici públic pot ser alt.
- Si s’integra sobretot en producció massiva de contingut, automatització publicitària, entreteniment infinit o substitució de tasques de baixa rendibilitat social, el retorn és discutible.
- Si la IA incrementa la pressió sobre les xarxes elèctriques i apuja el preu de l’electricitat a zones on s’instal·len centres de dades, el cost es socialitza encara que el benefici es privatitzi.
Altman suggereix que la sortida és generar més energia (nuclear, eòlica, solar). És una part de la resposta, però també pot ser una manera d’evitar l’altra: governar la demanda. I aquí el xoc amb López de Mántaras és frontal: no n’hi ha prou amb “que hi hagi energia”; cal decidir per a què s’usa.
L’analogia amb el núvol: quan el cost marginal deixa de ser invisible
La indústria tecnològica ha viscut diverses vegades el mateix cicle. Al principi, el cost marginal sembla màgic: “el núvol ho resol”, “la IA ho fa”. Després arriba el moment comptable: factures, pics de demanda, saturació i regulació. Amb la IA generativa estem entrant en aquesta etapa: ja no és només un debat acadèmic, sinó un debat d’infraestructura.
Altman intenta sostenir la legitimitat amb una comparació antropològica. López de Mántaras exigeix sostenir-la amb comptabilitat i amb ètica de prioritats. I aquesta diferència és rellevant perquè marca dos futurs possibles:
- Futur d’expansió sense fre: s’assumeix la demanda com a inevitable; es construeix energia i centres de dades; el cost es reparteix; la societat s’hi adapta.
- Futur d’expansió governada: es mesura, s’audita, es limita allò superflu, es prioritza el que té alt retorn social i s’exigeix transparència.
La resposta de López de Mántaras apunta al segon: no demonitzar la tecnologia, sinó negar-se a acceptar el “tot consumeix” com a excusa universal.
Una baralla que no és personal: és el marc del debat públic
El xoc entre un líder industrial i un científic veterà no és només un episodi de titulars. És una lluita pel marc. Si el marc és “la IA és tan natural com menjar”, la discussió queda neutralitzada. Si el marc és “la IA és una capa opcional que suma demanda”, la discussió es torna política: regulació, transparència, prioritats i incentius.
I per això la frase d’Altman irrita tant: no només intenta convèncer, sinó desactivar. López de Mántaras ho llegeix com el que és: una estratègia retòrica per evitar que el debat es faci en els termes incòmodes —els de xifres, auditories i decisions col·lectives.
