Se han desarrollado más de 200 leyes para regular la IA en más de 100 países. Muchos de ellos se centran en cuestiones como la privacidad, los prejuicios, la desinformación, la seguridad y la ciberseguridad en lugar de las consecuencias medioambientales de la IA.
La IA es una industria sedienta y que consume mucha energía. Conduce a enormes emisiones de gases de efecto invernadero, contaminación y pérdida de la naturaleza. Estos impactos surgen en parte de la fabricación y el uso de “chips de computadora complejos” que consumen mucha energía, carbono y agua, llamados unidades de procesamiento gráfico (GPU), para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, así como el aumento de los desechos electrónicos.
Mi investigación sobre las respuestas regulatorias a la IA en la UE y el Reino Unido destaca cómo las leyes a menudo ignoran las implicaciones ambientales de esta gran tecnología. Es preocupante la falta de obligaciones estrictas en las leyes y políticas de IA.
Existen consecuencias ambientales en todas las etapas del ciclo de vida de la IA. Desde la fabricación de hardware de IA, el entrenamiento de modelos de IA, el despliegue y uso de la IA hasta la eliminación del hardware de IA.
La fabricación de componentes se basa en la extracción de elementos de tierras raras. Esto puede contaminar el suelo y el agua, contaminar el aire y provocar la pérdida de la naturaleza y los hábitats forestales. Entrenar modelos de IA requiere una increíble cantidad de energía y agua. Un equipo de investigadores estimó en 2025 que el entrenamiento de GPT-3 (un modelo de lenguaje de gran tamaño lanzado por OpenAI en 2020) consumía aproximadamente 700.000 litros de agua dulce para la generación de electricidad y la refrigeración de los centros de datos.
Aunque los modelos de IA se están volviendo más eficientes energéticamente, a medida que los modelos se hacen más grandes y la IA prolifera, el consumo general de energía y las emisiones asociadas están aumentando. Y la energía consumida en el uso de la IA, incluso para generar texto o imágenes, supera ampliamente la utilizada durante el entrenamiento.
Sin embargo, es difícil medir con precisión los efectos ambientales de la IA, en parte debido a la falta de transparencia de las empresas de tecnología.
Cuando la Ley de IA de la UE entró en vigor el 1 de agosto de 2024, era la “primera ley integral del mundo” sobre IA. La Ley de IA reconoce algunas de las consecuencias ambientales de la IA. También requiere que “los sistemas de IA se desarrollen y utilicen de manera sostenible y respetuosa con el medio ambiente”.
Establece que los proveedores de IA deben revelar información sobre “datos de consumo de energía conocidos o estimados del modelo”. Pero, aunque prometedora, esta información sólo debe proporcionarse cuando la solicite la Oficina de IA, que se ha establecido dentro de la Comisión Europea.
Otras medidas incluyen la preparación de códigos de conducta para evaluar y minimizar “el impacto de los sistemas de IA en la sostenibilidad ambiental”. Pero esto no es obligatorio. En general, la Ley de IA es intencionalmente antropocéntrica. Afirma que: “La IA debería ser una tecnología centrada en el ser humano. Debería servir como herramienta para las personas, con el objetivo final de aumentar el bienestar humano”.
El Reino Unido no tiene una legislación específica sobre IA. Actualmente, la IA solo está regulada por las leyes existentes. El libro blanco de 2023 del gobierno del Reino Unido sobre la regulación de la IA, que propone un marco regulatorio para la IA, no prioriza la sostenibilidad en absoluto. Aunque el libro blanco reconoce que la IA puede contribuir a que las tecnologías respondan al cambio climático, no aborda específicamente ningún riesgo ambiental:
El marco regulatorio propuesto no busca abordar todos los desafíos sociales y globales más amplios que pueden estar relacionados con el desarrollo o uso de la IA. Esto incluye cuestiones relacionadas con… la sostenibilidad. Estas son cuestiones importantes a considerar… pero están fuera del alcance de nuestras propuestas para un nuevo marco general para la regulación de la IA.
¿Un futuro transparente?
Una mayor transparencia comienza cuando los desarrolladores de IA tienen que revelar información sobre cuánta energía y agua se consumen, cuánto carbono se emite, los elementos de tierras raras extraídos y cuánto plástico se utiliza durante el proceso de producción de IA.
Estos datos luego proporcionan una línea de base. Luego se podrán establecer objetivos y límites apropiados para la eficiencia energética, las emisiones de carbono y el uso del agua para mejorar la sostenibilidad de la IA.
Se han hecho varias propuestas sobre cómo se podrían lograr en la práctica una reducción de las emisiones de carbono y del consumo de agua, como entrenar modelos de IA en redes energéticas con menos uso de carbono o en centros de datos que consuman menos agua.
Las advertencias sobre los efectos ambientales podrían indicar a los consumidores cuánto dióxido de carbono se emite o cuánto agua se consume en cada consulta. Además, un sistema de etiquetado de IA podría reflejar los esquemas de etiquetado de eficiencia energética existentes en la UE, que indican claramente la eficiencia energética de los electrodomésticos, clasificándolos desde los más eficientes energéticamente (verde oscuro) hasta los menos eficientes energéticamente (rojo).
Las propuestas incluyen un sistema de calificación AI “energy star” y un sistema de certificación social y ambiental. Esto ayudaría a los consumidores a tomar decisiones informadas sobre qué sistemas de IA utilizar o si se debería utilizar la IA. Los incentivos fiscales y de financiación también podrían alentar a las empresas tecnológicas a tomar decisiones más sostenibles.
Al integrar la sostenibilidad en las leyes de IA, a través de este tipo de medidas, se puede salvaguardar en cierta medida el planeta junto con la rápida expansión de la IA.
Louise Du Toit, profesora de Derecho, Facultad de Derecho de Southampton, Universidad de Southampton
Foto de Markus Stickling en Unsplash
