Environmental impacts
La intensificación del uso de sistemas de inteligencia artificial, y sus crecientes demandas energéticas, podría generar impactos medioambientales significativos. La magnitud de estos riesgos se incrementará conforme la capacidad de la IA avance.
ENTIDAD
1 - Humano
INTENCIÓN
2 - Involuntario
TIEMPO
2 - Post-despliegue
ID del riesgo
mit800
Linea de dominio
6. Socioeconómico y Ambiental
6.6 > Daño ambiental
Estrategia de mitigacion
1. Adoptar un marco de Electrificación Sostenible que priorice el abastecimiento de energía renovable (eólica, solar) para los centros de datos, en conjunción con el establecimiento de métricas rigurosas de Eficiencia de Uso de Energía (PUE) para mitigar las emisiones de carbono operacionales asociadas al entrenamiento y despliegue de los sistemas de IA. 2. Promover la optimización algorítmica y el diseño de *hardware* energéticamente eficiente, enfocándose en la compresión de modelos, el uso de sistemas preentrenados y la evaluación crítica de la necesidad de emplear modelos de alta intensidad computacional (como la IA Generativa), en favor de alternativas de menor impacto energético. 3. Implementar un régimen de Transparencia de la Huella Hídrica y Energética, obligando a reportar las demandas de consumo de agua y energía por modelo específico, y desarrollar sistemas avanzados de gestión de refrigeración en centros de datos que permitan la reutilización del agua tratada, particularmente en zonas de estrés hídrico.