{"id":46072,"date":"2025-02-16T19:50:08","date_gmt":"2025-02-16T18:50:08","guid":{"rendered":"https:\/\/correspondenciadeprensa.com\/?p=46072"},"modified":"2025-02-16T19:50:08","modified_gmt":"2025-02-16T18:50:08","slug":"medio-ambiente-queremos-quemar-el-planeta-para-producir-ilustraciones-baratas-con-ia-entrevista","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/correspondenciadeprensa.com\/?p=46072","title":{"rendered":"Medio Ambiente – \u201c\u00bfQueremos quemar el planeta para producir ilustraciones baratas con IA?\u201d [Entrevista]"},"content":{"rendered":"\n

Imagen: Fundaci\u00f3n Fepropaz<\/sub><\/p>\n\n\n\n

Entrevista a Wim Vanderbauwhede, Profesor de Inform\u00e1tica en la Universidad de Glasgow<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Elena de Sus*<\/strong><\/p>\n\n\n\n

CTXT<\/a><\/em>, 15-2-2025<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Correspondencia de Prensa<\/a><\/em>, 16-2-2025<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wim Vanderbauwhede es profesor de Inform\u00e1tica en la Universidad de Glasgow, donde dirige el grupo de investigaci\u00f3n de Inform\u00e1tica Sostenible y de Bajas Emisiones.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ha escrito sobre el elevado consumo de energ\u00eda<\/a> de los grandes modelos de inteligencia artificial generativa como ChatGPT, que considera que \u201cno nos podemos permitir\u201d. Recientemente, se ha mostrado esc\u00e9ptico con la idea de que los avances en eficiencia puedan producir un descenso de las emisiones de esta industria.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Atiende a CTXT por videollamada.<\/p>\n\n\n\n

–Investiga sobre la inform\u00e1tica de bajo consumo. \u00bfC\u00f3mo empez\u00f3 a interesarse por esta cuesti\u00f3n?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Estoy concienciado sobre el cambio clim\u00e1tico desde hace mucho. Al fin y al cabo, esto no es nada nuevo. Nac\u00ed en B\u00e9lgica y cuando viv\u00eda all\u00ed, hac\u00eda trabajo voluntario en una organizaci\u00f3n ecologista.<\/p>\n\n\n\n

En mi carrera acad\u00e9mica, me he centrado en mejorar la eficiencia de los ordenadores. Pero se sabe desde hace mucho que si mejoras la eficiencia de algo, normalmente pasa a ser m\u00e1s barato, as\u00ed que la demanda aumenta y como hay m\u00e1s demanda, las emisiones de carbono aumentan, no disminuyen.<\/p>\n\n\n\n

Toda la historia de la Revoluci\u00f3n Industrial ha sido una historia de mejora de la eficiencia. El aumento en la eficiencia de la m\u00e1quina de vapor nos llev\u00f3 a quemar much\u00edsimo carb\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Los ordenadores son, literalmente, millones de veces m\u00e1s eficientes que en los a\u00f1os treinta o cuarenta del siglo XX. Pero eso ha hecho que su uso sea ubicuo. As\u00ed que las emisiones totales de la computaci\u00f3n han crecido a pesar de todas las mejoras en eficiencia.<\/p>\n\n\n\n

Ten\u00eda este conflicto con el trabajo sobre la eficiencia y quer\u00eda contribuir a la sostenibilidad de una forma m\u00e1s amplia. Hace unos a\u00f1os tuve la oportunidad de iniciar una nueva actividad investigadora en el departamento donde trabajo, con el apoyo del jefe de departamento, y as\u00ed se cre\u00f3 el grupo de Inform\u00e1tica Sostenible y de Bajas Emisiones.<\/p>\n\n\n\n

El t\u00e9rmino que uso cuando doy charlas es inform\u00e1tica frugal. El mensaje de la inform\u00e1tica frugal es que debemos usar menos recursos inform\u00e1ticos, igual que debemos usar menos de cualquier recurso si no queremos un cambio clim\u00e1tico catastr\u00f3fico.<\/p>\n\n\n\n

No deber\u00edamos perseguir el crecimiento entendido como crecimiento del consumo de recursos y energ\u00eda porque eso es destructivo. Nuestro modelo social est\u00e1 pensado para animarnos a usar m\u00e1s recursos y m\u00e1s energ\u00eda, pero ese no es un modelo sostenible.<\/p>\n\n\n\n

–Sin embargo, desarrollos recientes como la IA generativa y el bitcoin <\/em>requieren mucha energ\u00eda.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En alg\u00fan momento, antes de que empezara la fiebre de la IA, tuvimos la burbuja del bitcoin<\/em> y parec\u00eda que el bitcoin<\/em> iba a consumir una gran cantidad de recursos. Pero el bitcoin<\/em> no es una moneda viable para un Estado naci\u00f3n. El exministro de Finanzas griego, Yanis Varoufakis, ha escrito mucho sobre ello. Si hace falta alguna prueba, El Salvador ha abandonado el bitcoin<\/em> como moneda nacional. Esto significa que el bitcoin<\/em> y sus derivados seguir\u00e1n siendo populares en algunos c\u00edrculos, pero no crecer\u00e1n demasiado. Por lo tanto, sus emisiones tampoco aumentar\u00e1n mucho. Adem\u00e1s, otras criptomonedas como Ethereum, basadas en el protocolo proof of stake,<\/em> en lugar de proof of work<\/em>, han crecido en popularidad. Su huella de carbono es 100 veces menor. As\u00ed que las emisiones de las criptomonedas no han experimentado un crecimiento espectacular, y el actual nivel de emisiones no es terrible. Si sigue as\u00ed no ser\u00e1 un gran problema. <\/p>\n\n\n\n

La IA generativa es diferente porque cuenta con el apoyo de muchos gobiernos. Todo el mundo parece creer que es m\u00e1gica y que crear\u00e1 un crecimiento ilimitado. O igual no lo creen, pero act\u00faan como si lo creyeran. Por lo tanto, es un impulso importante para producir m\u00e1s chips, m\u00e1s centros de datos y generar m\u00e1s electricidad. En este momento, el 70% de la electricidad sigue procediendo de combustibles f\u00f3siles. As\u00ed que vamos a quemar m\u00e1s carb\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

–\u00bfEntonces el problema es el apoyo estatal a la IA?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El apoyo estatal retrasa el proceso. Las burbujas normalmente explotan solas porque la gente empieza a darse cuenta de que no hay nada ah\u00ed. Pero si los gobiernos piensan que esto es una buena idea, invertir\u00e1n en ello y estas inversiones se llevar\u00e1n a cabo incluso si la gente ya se est\u00e1 dando cuenta de que no vale la pena, porque las instituciones son lentas. As\u00ed que todo se retrasa. Y con ese retraso, por supuesto, se generan m\u00e1s emisiones.<\/p>\n\n\n\n

Hoy en d\u00eda es muy dif\u00edcil lograr crecimiento econ\u00f3mico. Y si crees que tienes que conseguirlo, cualquier cosa que prometa ese crecimiento te va a interesar. El gobierno del Reino Unido, por ejemplo, es as\u00ed. Tambi\u00e9n el de los Estados Unidos. Piensan que la IA les va a dar crecimiento, as\u00ed que est\u00e1n dedicando inversiones a esa \u00e1rea y esas inversiones se producir\u00e1n aunque la burbuja reviente este a\u00f1o. Y por supuesto, si el gobierno est\u00e1 diciendo que la IA es buena, es mucho m\u00e1s dif\u00edcil para una persona corriente decir que la IA es mala.<\/p>\n\n\n\n

–Con el lanzamiento de los modelos de IA generativa de la empresa china DeepSeek, m\u00e1s eficientes, parece que la burbuja ha reventado. Al menos, las acciones de Nvidia han ca\u00eddo y ha habido mucho debate sobre el hecho de que quiz\u00e1s no tenga sentido una inversi\u00f3n tan grande en centros de datos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

He estado analizando la informaci\u00f3n que DeepSeek ha querido facilitar. <\/p>\n\n\n\n

Para empezar, la narrativa de que han tenido que usar GPUs de menor rendimiento por las restricciones a las exportaciones del gobierno estadounidense es falsa. Voy a explicar por qu\u00e9 es falsa.<\/p>\n\n\n\n

Para cumplir con las restricciones a las exportaciones de 2022, Nvidia cre\u00f3 una serie especial de GPUs para el mercado chino que rinden peor en un apartado espec\u00edfico. Se llama rendimiento de punto flotante de doble direcci\u00f3n. Pero la IA no necesita rendimiento de punto flotante de doble direcci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Lo necesitan los superordenadores que hacen c\u00e1lculos cient\u00edficos. Pero los chinos han producido sus propios superordenadores para c\u00e1lculos cient\u00edficos, no est\u00e1n comprando GPUs de Nvidia para eso. Las est\u00e1n comprando para la IA, y para la IA esto es irrelevante.<\/p>\n\n\n\n

Los modelos de IA de OpenAI, Google y las dem\u00e1s empresas estadounidenses funcionan con unas GPUs de Nvidia llamadas A100. Para entrenar estos modelos, usan unas superiores llamadas H100.<\/p>\n\n\n\n

Para el mercado chino, Nvidia vend\u00eda las equivalentes A800 y H800 [Nota: Estados Unidos tambi\u00e9n prohibi\u00f3 la exportaci\u00f3n de estas al a\u00f1o siguiente, en 2023]. En su paper<\/em>, DeepSeek dice que su modelo funciona con la H800. La H800 es superior a la A100 en casi todos los aspectos, solo es un poco peor en conectividad. As\u00ed que si combinas varias de estas GPUs en una red, el ancho de banda de la red es menor, y en el paper<\/em> DeepSeek explica c\u00f3mo resolvieron esto. Es una muestra de buena ingenier\u00eda, pero no te da un gran beneficio.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed que no estamos hablando de una capacidad de c\u00f3mputo restringida. Esto es tope de gama. Es mejor que lo que usan la mayor\u00eda de las empresas en sus centros de datos ahora mismo. <\/p>\n\n\n\n

DeepSeek ha sido muy listo con dos cosas. Han lanzado una app<\/em> que le ha gustado a la gente. Su precio es competitivo. Y tienen un mont\u00f3n de modelos m\u00e1s peque\u00f1os de c\u00f3digo abierto con los que la gente puede jugar. Y creo que esto es en lo que se han fijado los medios, pero tampoco es nuevo. Meta ya hab\u00eda lanzado modelos m\u00e1s peque\u00f1os de c\u00f3digo abierto con Llama. No son realmente de c\u00f3digo abierto, ni unos ni otros, porque los datos que han utilizado no son p\u00fablicos, pero este es otro tema. <\/p>\n\n\n\n

El caso es que el modelo que hace las inferencias principales no es tan peque\u00f1o. En comparaci\u00f3n con GPT4, por ejemplo, DeepSeek ha conseguido utilizar menos par\u00e1metros al mismo tiempo en un momento determinado, as\u00ed que su modelo ser\u00e1 un poco m\u00e1s eficiente energ\u00e9ticamente. <\/p>\n\n\n\n

La idea es ingeniosa, han demostrado que funciona y eso es bueno. Pero volvemos al mismo problema. Si su precio es competitivo, m\u00e1s gente lo usar\u00e1. As\u00ed que es probable que el resultado no sea una reducci\u00f3n del consumo energ\u00e9tico. Puede ser un aumento si la empresa se hace muy grande.<\/p>\n\n\n\n

–Se ha puesto mucho el foco en el coste de entrenar estos modelos de IA generativa, pero usted ha escrito que el coste de usarlos es mucho mayor.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

S\u00ed. Eso es cierto tanto si hablamos de costes ambientales como de costes financieros. No soy el \u00fanico que ha escrito sobre esto. Mucha gente est\u00e1 observando que el coste econ\u00f3mico del entrenamiento est\u00e1 pasando a ser anecd\u00f3tico. Yo lo he calculado.<\/p>\n\n\n\n

Los costes de inferencia [uso] escalan con el n\u00famero de usuarios. Los costes de entrenamiento solo escalan si haces un modelo m\u00e1s grande. Aqu\u00ed es probablemente donde DeepSeek ha sido m\u00e1s inteligente porque su cl\u00faster de GPUs no es muy grande, se las arreglaron para entrenar el modelo en un cl\u00faster m\u00e1s peque\u00f1o, ya que es una empresa peque\u00f1a. Eso les permite ahorrar en el coste inicial. Pero si se convierten en una gran empresa, van a necesitar muchos centros de datos para responder a todas las consultas de los usuarios. Ese ser\u00e1 el coste dominante.<\/p>\n\n\n\n

Hace unos a\u00f1os, los costes de entrenamiento eran mucho m\u00e1s altos porque los modelos se entrenaban de forma poco eficiente. No sab\u00edan c\u00f3mo hacerlo bien. As\u00ed que necesitaban muchos recursos para obtener un modelo no muy bueno, y seguramente ten\u00edan que repetir los procesos. Pero ahora los costes de la inferencia son los dominantes, definitivamente. Y tambi\u00e9n las emisiones derivadas de la inferencia.<\/p>\n\n\n\n

–\u00bfPiensa que los mercados han reaccionado al lanzamiento de DeepSeek de forma exagerada?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Absolutamente, s\u00ed. Sobre todo los mercados estadounidenses porque esto viene de China y est\u00e1n asustados. Pero pienso que Nvidia no deber\u00eda preocuparse.<\/p>\n\n\n\n

Quiero decir, por las razones que he explicado, sus ventas dependen m\u00e1s del hecho de que la gente proyecta un crecimiento enorme de la IA.<\/p>\n\n\n\n

Los CEOs de las grandes empresas han estado diciendo que necesitan multiplicar por 100 la fabricaci\u00f3n de chips en los siguientes diez a\u00f1os o as\u00ed. Esas cosas han hecho que las acciones suban. El problema es que los centros de datos ya se est\u00e1n construyendo. Y tambi\u00e9n las centrales el\u00e9ctricas para darles suministro porque un centro de datos necesita electricidad en cuanto est\u00e9 construido. <\/p>\n\n\n\n

As\u00ed que incluso si nada de esto llega a suceder con la IA, habr\u00e1n empezado a construir y despu\u00e9s querr\u00e1n usar esas infraestructuras porque si no, habr\u00e1n hecho un muy mal negocio. Ese es el da\u00f1o que creo que se est\u00e1 haciendo.<\/p>\n\n\n\n

No es posible multiplicar la producci\u00f3n de semiconductores por 100 porque, como mucho, podemos multiplicar la capacidad de minado de los materiales necesarios por dos. As\u00ed que esto no va a pasar. Y es probable que toda esta gente lo sepa.<\/p>\n\n\n\n

–\u00bfPuede que todo el mundo sepa que es una burbuja?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

S\u00ed. Pero hace mucho da\u00f1o porque da a la industria de los combustibles f\u00f3siles la excusa perfecta para producir m\u00e1s, por toda la energ\u00eda que dicen que har\u00e1 falta para algo que probablemente nunca va a ocurrir.<\/p>\n\n\n\n

–Usted considera que estos grandes modelos de lenguaje no valen la pena, \u00bfverdad? Incluso si son \u00fatiles para algunas cosas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

S\u00ed, personalmente pienso que la IA generativa que est\u00e1 siendo impulsada por OpenAI y el resto de compa\u00f1\u00edas que compiten con ellos no es muy \u00fatil. Quiero decir, es \u00fatil para escenarios espec\u00edficos, pero cuando tienes un escenario espec\u00edfico puedes usar un modelo mucho m\u00e1s peque\u00f1o para hacer lo mismo.<\/p>\n\n\n\n

Tenemos estos grandes modelos que pueden hacer de todo para todo el mundo desde 2020 o as\u00ed, y la productividad global definitivamente no ha crecido.<\/p>\n\n\n\n

Las empresas que usan Copilot y otros grandes modelos de lenguaje para programar ven que es problem\u00e1tico, porque es mucho m\u00e1s dif\u00edcil debuguear<\/em> [corregir] c\u00f3digo que no ha sido escrito por tus propios desarrolladores, sino por una m\u00e1quina. Puedes pensar que el c\u00f3digo se escribir\u00e1 m\u00e1s r\u00e1pido porque lo hace la m\u00e1quina, pero la m\u00e1quina no garantiza que sea correcto. No puede. Un modelo de lenguaje de IA generativa no tiene noci\u00f3n de lo que significan las cosas. <\/p>\n\n\n\n

Y hay muchas cosas as\u00ed. Si te fijas en la IA que genera im\u00e1genes, puede parecer brillante, pero en realidad es mediocre. No puede sustituir a los buenos ilustradores porque quien quiera una ilustraci\u00f3n de calidad no puede usar eso. \u00bfQueremos quemar el planeta para producir ilustraciones baratas?<\/p>\n\n\n\n

Antes de que existiera la IA generativa, la gente no deseaba tenerla. Ha sido un empuje tecnol\u00f3gico, no un tir\u00f3n del mercado. El problema es que al crear esta tecnolog\u00eda creamos una gran cantidad extra de emisiones en un momento en el que no podemos permitirnos eso. Las emisiones deben bajar. Si la IA generativa es \u00fatil o no es irrelevante. Podr\u00eda ser extremadamente \u00fatil, pero si aun as\u00ed hace que el planeta arda, no es buena.<\/p>\n\n\n\n

Y seg\u00fan mis c\u00e1lculos, si las proyecciones de estos hombres de negocios se hicieran realidad, la IA por s\u00ed sola ser\u00eda suficiente para saltarnos todos los objetivos clim\u00e1ticos. Como he dicho, es muy improbable que esto pase. Pero est\u00e1n diciendo que no les importar\u00eda que pasara. Y no nos podemos permitir ese aumento de las emisiones.<\/p>\n\n\n\n

–Simple y llanamente.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Podemos permitirnos modelos m\u00e1s peque\u00f1os. En inform\u00e1tica, hacemos una gran distinci\u00f3n entre lo que preferimos llamar machine learning<\/em> y lo que se est\u00e1 llamando IA, que normalmente es IA generativa.<\/p>\n\n\n\n

–De acuerdo. Creo que hay mucha confusi\u00f3n con esto. \u00bfPodr\u00eda explicar cu\u00e1l es la diferencia?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El gobierno del Reino Unido tambi\u00e9n comete este error. Hablan de que la IA puede hacer grandes cosas como detectar un c\u00e1ncer en una imagen de una resonancia magn\u00e9tica o en una radiograf\u00eda y por lo tanto, debemos construir m\u00e1s centros de datos para la IA generativa. Pero SegNet, el modelo puntero en detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de colon, con un 99% de acierto, tiene 7,6 millones de par\u00e1metros, mientras GPT4 tiene m\u00e1s de un bill\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Esto supone que SegNet utiliza 100.000 veces menos energ\u00eda que GPT4. Puede funcionar en un PC en el hospital. No necesitas construir ning\u00fan centro de datos para obtener mejores diagn\u00f3sticos. Solo unos pocos servidores en hospitales. <\/p>\n\n\n\n

–\u00bfY qu\u00e9 es lo que tienen en com\u00fan entre esas diferentes cosas que llamamos IA?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La mayor\u00eda de los modelos hoy en d\u00eda utilizan redes neuronales. Una red neuronal es una abstracci\u00f3n inspirada en el cerebro en la que, esencialmente, cada neurona recibe unas se\u00f1ales o inputs, que son n\u00fameros, los multiplica por pesos y luego los suma y luego normaliza el resultado y lo env\u00eda a otra neurona. Y si haces eso el suficiente n\u00famero de veces, obtienes algo que puede hacer extrapolaciones en un espacio de par\u00e1metros muy amplio. As\u00ed que se le da muy bien\u2026 vamos a decir adivinar cosas, pero es hacer aproximaciones estad\u00edsticas.<\/p>\n\n\n\n

El modelo que se usa para detectar c\u00e1nceres es una red neuronal convolucional. Esas son las que se usan para im\u00e1genes. Las que se usan para textos se llaman redes neuronales recurrentes. En una imagen, los p\u00edxeles est\u00e1n uno junto a otro. En un texto, las palabras van una detr\u00e1s de otra. Los grandes modelos de inteligencia artificial generativa son versiones mucho m\u00e1s avanzadas de estos dos tipos de redes neuronales.<\/p>\n\n\n\n

No es lo mismo un modelo que detecta un patr\u00f3n en una imagen que un modelo generativo que tiene que producir un texto o una imagen nueva. Eso es m\u00e1s trabajo. Por eso los modelos generativos son m\u00e1s costosos en t\u00e9rminos energ\u00e9ticos, porque tienen que hacer m\u00e1s c\u00e1lculos.<\/p>\n\n\n\n

–He le\u00eddo que podr\u00edamos estar alcanzando un l\u00edmite en los datos disponibles para entrenar estos grandes modelos, que ya no se pueden encontrar muchos m\u00e1s. No s\u00e9 si eso es cierto.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Es peor que eso. Ahora hay mucho contenido generado con IA en internet. Esta no es mi especialidad, pero se ha demostrado que si le das a un modelo de IA contenido generado por IA, tiende a empeorar su rendimiento muy r\u00e1pido. Se llama envenenamiento. No es f\u00e1cil de evitar porque los bots <\/em>que scrapean<\/em> internet [programas que recogen datos de las p\u00e1ginas web, en este caso para entrenar la IA] no pueden distinguir si una p\u00e1gina ha sido generada por IA o no. Eso significa que los mejores datos para modelos generalistas ser\u00e1n los previos a 2022.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, no puedes seguir haciendo modelos m\u00e1s grandes, tienes que empezar a hacer cosas como lo que ha hecho DeepSeek. De hecho, OpenAI ya estaba haciendo cosas similares. Tiene un modelo con 1,76 billones de par\u00e1metros, pero solo usa 200.000 millones al mismo tiempo. Simplemente porque no es posible acceder a todos a la vez. DeepSeek ha demostrado que se puede hacer bien con menos a\u00fan.<\/p>\n\n\n\n

En cualquier caso, no puedes seguir haci\u00e9ndolos m\u00e1s grandes y esperando que su funcionamiento mejore porque hay l\u00edmites tanto en la calidad de los datos como en la ingenier\u00eda necesaria. As\u00ed que s\u00ed, los resultados probablemente empezar\u00e1n a estancarse, no llegar\u00e1n a ser mucho mejores. <\/p>\n\n\n\n

–Entonces la idea de que podemos alcanzar una inteligencia artificial general a partir de estos modelos\u2026<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Eso es absurdo. Quienes promueven esa idea saben que es una distracci\u00f3n. Se dedican a decir \u201coh, la inteligencia artificial general ser\u00e1 muy peligrosa y tenemos que adoptar todo tipo de salvaguardas para asegurarnos de que si tenemos una, se comporte correctamente\u201d. Esa es la distracci\u00f3n perfecta para no tener que preocuparnos de las verdaderas consecuencias negativas de estos productos.<\/p>\n\n\n\n

No hay ninguna posibilidad de que un generador de patrones estad\u00edsticos se vuelva inteligente. No hay nada en esos modelos que de verdad imite a la inteligencia.<\/p>\n\n\n\n

Llevamos m\u00e1s de 50 a\u00f1os pensando en la inteligencia artificial. Muy profundamente. Y creo que cualquiera que se haya dedicado a ello estar\u00eda de acuerdo en que los modelos de IA generativa o cualquier cosa que ahora llamemos IA no son del tipo que nos llevar\u00eda a un software<\/em> autoconsciente.<\/p>\n\n\n\n

Parecen inteligentes porque todo lo que sabemos est\u00e1 ah\u00ed. Se ha introducido un resumen de todo el conocimiento que el ser humano ha puesto online en esos modelos. As\u00ed que tienen una aproximaci\u00f3n de todo.<\/p>\n\n\n\n

*Elena de Sus<\/strong> es periodista, de Huesca, y forma parte de la redacci\u00f3n de CTXT.<\/p>\n\n\n\n

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No deber\u00edamos perseguir el crecimiento entendido como crecimiento del consumo de recursos y energ\u00eda porque eso es destructivo. Nuestro modelo social est\u00e1 pensado para animarnos a usar m\u00e1s recursos y m\u00e1s energ\u00eda, pero ese no es un modelo sostenible.<\/p>\n","protected":false},"author":102520410,"featured_media":46075,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_coblocks_attr":"","_coblocks_dimensions":"","_coblocks_responsive_height":"","_coblocks_accordion_ie_support":"","advanced_seo_description":"","jetpack_seo_html_title":"","jetpack_seo_noindex":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[31683],"tags":[17212,703607558,1513071,703610631,703609815,703610633,703605093],"class_list":["post-46072","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-medio-ambiente","tag-america-latina","tag-bitcoin","tag-combustibles-fosiles","tag-deepseek","tag-ia","tag-openai","tag-productividad","fallback-thumbnail"],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/correspondenciadeprensa.com\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/MedioAmbiente16022025.jpg?fit=1026%2C474&ssl=1","jetpack_likes_enabled":false,"jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p7lt2C-bZ6","amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/correspondenciadeprensa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/46072","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/correspondenciadeprensa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/correspondenciadeprensa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/correspondenciadeprensa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/102520410"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/correspondenciadeprensa.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=46072"}],"version-history":[{"count":10,"href":"https:\/\/correspondenciadeprensa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/46072\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":46083,"href":"https:\/\/correspondenciadeprensa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/46072\/revisions\/46083"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/correspondenciadeprensa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/46075"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/correspondenciadeprensa.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=46072"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/correspondenciadeprensa.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=46072"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/correspondenciadeprensa.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=46072"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}