Riesgos para el medio ambiente

Estrategia de mitigacion

1. Fomentar el desarrollo y la adopción prioritaria de modelos de inteligencia artificial intrínsecamente más eficientes (Green AI). Esto implica la implementación de Small Language Models (SLMs) para tareas especializadas, técnicas de compresión de modelos como la cuantización, y la optimización de los ciclos de entrenamiento mediante la detención temprana al alcanzar un rendimiento adecuado, reduciendo de manera significativa el consumo de recursos computacionales y energéticos. 2. Acelerar la transición energética en la infraestructura de soporte, exigiendo que los centros de datos que albergan el desarrollo y despliegue de la IAPG operen exclusivamente con fuentes de energía renovable. Esta medida debe complementarse con la aplicación de técnicas operacionales de eficiencia, como la limitación de potencia (power capping) en unidades de procesamiento (GPUs/CPUs) y la descentralización de la carga de inferencia hacia dispositivos de borde (on-device AI). 3. Establecer marcos regulatorios y estándares internacionales que obliguen a la medición, auditoría y divulgación transparente del impacto ambiental de los modelos de IA. Dicha rendición de cuentas debe abarcar tanto las emisiones operacionales derivadas del consumo de electricidad como las emisiones incorporadas asociadas a la fabricación y el desecho del hardware, lo cual es fundamental para orientar la inversión pública y privada hacia soluciones de bajo carbono.