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La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando industrias, desde la medicina hasta el entretenimiento, pero su desarrollo acelerado plantea preguntas críticas sobre su sostenibilidad ambiental y sus implicaciones éticas. Mientras se celebran sus avances, pocos discuten el costo ecológico de entrenar modelos masivos de IA (como GPT-4 o sistemas de deep learning) o la explotación de recursos naturales para sostener su infraestructura. Además, la IA genera dilemas éticos, como el sesgo algorítmico, la privacidad de datos y el desplazamiento laboral. Investigar este tema permite analizar si la IA está alineada con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU o si, por el contrario, contribuye a problemas globales como la crisis climática y la inequidad social.

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Vivimos en una época en la que la IA está recibiendo más atención pública e inversión que nunca. Tras el desarrollo de ChatGPT, Google Gemini y muchos otros modelos generativos de IA, millones de personas utilizan cada vez más estas potentes herramientas para todo tipo de fines, desde resumir documentos, responder preguntas y dar explicaciones hasta generar contenidos creativos, incluidos códigos, canciones y campañas de marketing. Puedes obtener más información sobre la actual revolución de la IA generativa en nuestro Tema de Fundamentos de la IA.

Alinear la IA con los objetivos medioambientales es esencial para aumentar nuestras posibilidades de abordar la crisis climática. Fomentar el uso de la IA en los problemas relacionados con el clima es importante, pero esto por sí solo no servirá de mucho si la industria de la IA no aborda con firmeza su creciente huella medioambiental.

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Hoy en día, entrenar grandes modelos de IA (como ChatGPT, por ejemplo) consume enormes cantidades de energía y genera una huella de carbono considerable.

Green AI busca cambiar eso enfocándose en:

•Reducir el consumo de energía durante el entrenamiento y la ejecución de modelos.

•Optimizar algoritmos para que sean más ligeros y rápidos.

•Medir el costo ambiental de las investigaciones (por ejemplo, publicando cuánta energía se gastó).

•Priorizar la eficiencia tanto como la precisión: no solo hacer modelos más inteligentes, sino también más ecológicos.

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Los dilemas éticos en el desarrollo de la IA son numerosos y complejos como:

1.Sesgos algorítmicos:

La IA aprende de datos humanos, que a menudo están llenos de prejuicios. Eso puede hacer que tome decisiones injustas (por ejemplo, en contrataciones o sentencias judiciales).

2. Privacidad:

Muchas IAs necesitan recopilar enormes cantidades de datos personales para funcionar. ¿Hasta qué punto es ético recolectar, almacenar o usar esa información?

3. Responsabilidad:

Si una IA causa daño (por ejemplo, un coche autónomo que atropella a alguien), ¿quién es responsable? ¿El programador, la empresa, el usuario?

4. Desplazamiento laboral:

A medida que las IAs reemplazan trabajadores humanos, surge el dilema: ¿cómo protegemos a las personas cuyos empleos desaparecen?

5. Manipulación y desinformación:

Las IA pueden generar noticias falsas, deepfakes y campañas de manipulación a gran escala. ¿Cómo frenarlo sin limitar la libertad de expresión?

6. Autonomía de la IA:

¿Deberíamos permitir que las máquinas tomen decisiones críticas (como en medicina o defensa) sin intervención humana directa?

7. Impacto en la equidad global:

El desarrollo de IA tiende a concentrarse en ciertos países o grandes corporaciones, aumentando la brecha entre ricos y pobres.

8. Uso militar de IA:

Drones autónomos, robots soldados, armas inteligentes... ¿Debería haber límites éticos claros en el uso de IA para fines bélicos?

9. Derechos de las IA (en el futuro):

Si una IA llegara a tener consciencia (hipotéticamente), ¿debería tener derechos?

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En medio de este debate, Daniel Batten, analista neozelandés de 50 años especializado en Bitcoin y blockchain, ha tomado una posición destacada con su enfoque claro, linea y concreto. Reconocido mundialmente por profesionales y entusiastas del sector, Batten es también un apasionado activista ambiental que utiliza su profundo conocimiento tecnológico para promover nuevos enfoques para combatir el cambio climático. Destaca el papel positivo y activo que la minería puede desempeñar en beneficio del medio ambiente.