Costos Ambientales
La demanda computacional requerida para el entrenamiento, la validación y el despliegue de sistemas de IA generativa, particularmente los modelos de gran envergadura, implica un consumo considerable de recursos energéticos. Este consumo se traduce, consecuentemente, en la emisión de gases de efecto invernadero, exacerbando la crisis climática global.
ENTIDAD
1 - Humano
INTENCIÓN
2 - Involuntario
TIEMPO
3 - Otro
ID del riesgo
mit172
Linea de dominio
6. Socioeconómico y Ambiental
6.6 > Daño ambiental
Estrategia de mitigacion
1. Priorizar la transición de los centros de datos y la infraestructura de cómputo de IA hacia fuentes de energía renovable o libre de carbono para reducir las emisiones operacionales de gases de efecto invernadero. 2. Desarrollar e implementar modelos de IA y algoritmos más eficientes energéticamente, junto con la optimización de hardware (por ejemplo, mediante modelos ligeros, técnicas de baja precisión y detención temprana del entrenamiento), para disminuir el consumo de energía por unidad computacional. 3. Establecer estándares de transparencia y mecanismos obligatorios de reporte que exijan a la industria publicar datos detallados sobre el consumo energético, las emisiones de carbono y la huella hídrica total (incluyendo el carbono incorporado del hardware y la infraestructura) de los sistemas de IA.
EVIDENCIA ADICIONAL
Mientras que los costes ambientales del cómputo se han convertido en un foco de investigación activa (con la celebración incluso de talleres específicos), el impacto de la fabricación del hardware de IA permanece insuficientemente explorado. Esta disparidad se debe a que estimar el gasto energético del cómputo es relativamente más transparente que rastrear las emisiones a lo largo de toda la cadena de suministro de manufactura. Si bien algunas estimaciones sugieren que el proceso de fabricación conlleva costes ambientales sustanciales, la información global sobre emisiones es escasa, impidiendo que exista un consenso claro sobre la huella de carbono total de los sistemas de Inteligencia Artificial.