Unintentional: indirect
Este concepto aborda los efectos adversos que la implementación de la inteligencia artificial puede generar sobre la biosfera. Específicamente, se refiere a los impactos sistémicos —ya sea a través de la mediación de sistemas socioeconómicos humanos o mediante la alteración directa de los procesos ecológicos— que culminan en un detrimento significativo para las poblaciones animales.
ENTIDAD
2 - IA
INTENCIÓN
2 - Involuntario
TIEMPO
2 - Post-despliegue
ID del riesgo
mit637
Linea de dominio
6. Socioeconómico y Ambiental
6.6 > Daño ambiental
Estrategia de mitigacion
1. Establecer regulaciones vinculantes que impongan límites al consumo de energía, agua y territorio de la infraestructura de IA, exigiendo el uso de fuentes de energía 100% renovable y adicional. Complementariamente, incorporar la consideración del bienestar y la protección de los animales no humanos como un principio fundamental en los marcos de gobernanza de la IA, a nivel nacional e internacional. 2. Fomentar la investigación y la adopción industrial de arquitecturas de IA inherentemente eficientes ("Green AI"), tales como la adaptación de bajo rango (LoRA), la destilación de modelos y el uso estratégico de modelos de lenguaje pequeños (SLM) frente a LLMs de gran escala. Implementar la programación consciente del carbono para optimizar la carga de trabajo computacional a momentos y regiones con mayor disponibilidad de energía limpia. 3. Exigir la validación rigurosa de los modelos de IA empleados en el monitoreo de la biodiversidad, con especial énfasis en la corrección de errores de clasificación (falsos positivos) para evitar sesgos en las estimaciones poblacionales. Restringir y supervisar el despliegue de sistemas de IA en la agricultura y ganadería que maximicen la producción a costa de la intensificación del sufrimiento animal, asegurando que se priorice el "Bienestar de Precisión".