Towards Conscious AI: The Role of Computer Sciences in the Energy, Social, and Ethical Sustainability of Artificial Intelligence
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Artificial intelligence has transformed multiple sectors, but its rapid growth brings significant energy, environmental, social, and ethical challenges. To achieve true sustainability, computer science must integrate technical optimization, computational ethics, and social governance. On the energy side, key approaches include pruning, quantization, smaller models, greener infrastructures, and decentralized methods such as federated learning, which reduce consumption and emissions. Social and ethical sustainability requires frameworks that incorporate transparency, fairness, human values, and context-aware metrics to evaluate justice and explainability. Sustainable AI depends on combining energy efficiency with social responsibility, supported by future priorities such as social metrics, integrated auditing tools, renewable-aligned infrastructures, and participatory governance models.
La inteligencia artificial ha transformado múltiples sectores, pero su rápido crecimiento trae importantes desafíos energéticos, ambientales, sociales y éticos. Para lograr una verdadera sostenibilidad, las ciencias de la computación deben integrar la optimización técnica, la ética computacional y la gobernanza social. En el ámbito energético, destacan enfoques como el pruning, la quantization, los modelos más pequeños, las infraestructuras verdes y métodos descentralizados como el federated learning, que reducen el consumo y las emisiones. La sostenibilidad social y ética requiere marcos que incorporen transparencia, equidad, valores humanos y métricas contextualizadas para evaluar justicia y explicabilidad. La sostenibilidad de la IA depende de combinar eficiencia energética con responsabilidad social, apoyada en prioridades futuras como métricas sociales, herramientas de auditoría integrales, infraestructuras alineadas con energías renovables y modelos de gobernanza participativa.
La inteligencia artificial ha transformado múltiples sectores, pero su rápido crecimiento trae importantes desafíos energéticos, ambientales, sociales y éticos. Para lograr una verdadera sostenibilidad, las ciencias de la computación deben integrar la optimización técnica, la ética computacional y la gobernanza social. En el ámbito energético, destacan enfoques como el pruning, la quantization, los modelos más pequeños, las infraestructuras verdes y métodos descentralizados como el federated learning, que reducen el consumo y las emisiones. La sostenibilidad social y ética requiere marcos que incorporen transparencia, equidad, valores humanos y métricas contextualizadas para evaluar justicia y explicabilidad. La sostenibilidad de la IA depende de combinar eficiencia energética con responsabilidad social, apoyada en prioridades futuras como métricas sociales, herramientas de auditoría integrales, infraestructuras alineadas con energías renovables y modelos de gobernanza participativa.