Este nuevo artículo del NYT es una de las tergiversaciones más flagrantes del problema del agua relacionado con la IA que he visto. Un montón de fotos y primeros planos de grifos secos y personas sufriendo por la sequía, con un subtítulo que dice "Cuando Microsoft abrió un centro de datos en el centro de México el año pasado.... Los cortes de agua, que antes duraban días, se extendieron por semanas" En ninguna parte del artículo se aclara cuánto agua de la comunidad está utilizando el centro de datos. Sorpresa, de nuevo, cuando indagas, descubres que el centro de datos está utilizando fracciones mínimas del agua de la región, comparable a cualquier otra industria en la región. El centro de datos parece tener un permiso máximo de 25 millones de galones por año (aproximadamente 1/4 de una gran fábrica de automóviles). Un permiso máximo suele ser mucho más alto que el uso real. Está ahí para escenarios de peor caso, porque los permisos son difíciles de cambiar una vez que los obtienes. Microsoft afirma que solo extrae agua el 5% del año. El área en la que se encuentra el centro de datos extrae 25 mil millones de galones por año si multiplicamos la población por el número de agua por persona que da el gobierno. Por lo tanto, la cantidad máxima de agua de la región que se permite extraer al centro de datos es solo el 0.1% del agua allí. Si este artículo dijera "Después de que se construyó una fábrica, la demanda de agua de una región aumentó en 1/1000. Las sequías que duraban días ahora duraban semanas" y luego presentara un montón de fotos de personas sufriendo por falta de agua, creo que el lector promedio preguntaría "Espera, ¿qué? Claramente no es la causa del problema del agua entonces." Los autores seguramente saben que podrían simplemente investigar cómo se compara el centro de datos con cualquier otro uso regional de agua, pero como de costumbre no lo hacen, y dejan al lector inferir que debe ser el principal culpable. Intencionalmente engañoso. Cuando tenga tiempo, puedo investigar las otras regiones mencionadas, pero esto es bastante fácil, ¡y tú, el lector, puedes hacer lo mismo! Artículo del NYT: