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Este muro explora el impacto ambiental que genera el desarrollo y uso de la inteligencia artificial, analizando sus efectos en el consumo de energía, emisiones de carbono y posibles soluciones sostenibles.

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1. Introducción

¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

Breve explicación de cómo funciona (entrenamiento de modelos, uso de grandes servidores).

2. El costo climático de la IA

Alto consumo energético en centros de datos.

Emisiones de CO₂ derivadas del entrenamiento de modelos grandes (como ChatGPT).

Enorme demanda de electricidad y enfriamiento de servidores.

3. Ejemplos concretos

Entrenar un modelo de IA puede emitir tanto CO₂ como varios autos en toda su vida útil.

Empresas tecnológicas usan granjas de servidores que consumen la energía de ciudades enteras.

4. Consecuencias ambientales

Aumento de la huella de carbono.

Mayor presión sobre los recursos naturales (agua para enfriar servidores, electricidad).

5. Posibles soluciones sostenibles

Uso de energías renovables en los centros de datos.

Optimización de modelos más ligeros y eficientes.

Regulaciones internacionales para reducir la huella climática de la IA.

6. Opinión personal / reflexión

Reconocer los beneficios de la IA, pero también sus costos.

Necesidad de equilibrar innovación tecnológica con sostenibilidad ambiental.

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Diagramas que comparen emisiones de la IA vs. autos o aviones.

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La inteligencia artificial dominará el mundo

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5. Bibliografía / Fuentes sugeridas

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5. Bibliografía / Fuentes sugeridas

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Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP.

Nature Climate Change – artículos sobre impacto ambiental de la IA.

Reportes de Greenpeace sobre centros de datos y consumo energético.

BBC News: “El costo ambiental oculto de la inteligencia artificial”.