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6. Socioeconómico y Ambiental2 - Post-despliegue

Impacto Ambiental y Social

La investigación se centra en el espectro completo de las consecuencias sociales de la Inteligencia Artificial. Esto incluye desde las disrupciones en el mercado laboral y el impacto potencial en la salud mental, hasta los desafíos éticos que plantean las tecnologías de manipulación, como los *deepfakes*. Paralelamente, se analiza la huella ecológica de la IA, equilibrando el consumo masivo de recursos y las emisiones de carbono derivadas del entrenamiento algorítmico con el potencial que tiene la propia tecnología para ofrecer soluciones a problemas medioambientales.

Fuente: MIT AI Risk Repositorymit160

ENTIDAD

3 - Otro

INTENCIÓN

3 - Otro

TIEMPO

2 - Post-despliegue

ID del riesgo

mit160

Linea de dominio

6. Socioeconómico y Ambiental

262 riesgos mapeados

6.0 > Socioeconómico y Ambiental

Estrategia de mitigacion

1. Implementación obligatoria de infraestructura energética sostenible en centros de datos, priorizando la adopción de fuentes de energía renovable (solar y eólica) y la optimización de la eficiencia energética del hardware (incluyendo sistemas de refrigeración avanzada) para mitigar la huella de carbono asociada al entrenamiento y despliegue de modelos de IA. 2. Desarrollo y aplicación de mecanismos técnicos y protocolos de ciberseguridad para la detección proactiva de tecnologías manipulativas, como los *deepfakes*, incluyendo el análisis forense de contenido y la verificación de identidad mediante pruebas de *liveness* en procesos sensibles (p. ej., financieros y de recursos humanos). 3. Fomento de la transparencia en el consumo de recursos mediante el establecimiento de un sistema de etiquetado ambiental para modelos de IA y centros de datos, junto con la regulación del uso y la gestión sostenible de recursos hídricos a través de la reutilización y el reciclaje del agua empleada en los sistemas de enfriamiento.