Según algunas estimaciones del MIT, la producción de la energía necesaria para el entrenamiento de la IA produce una contaminación equivalente a la producida por cinco autos durante toda su vida útil.Este hallazgo es bastante incómodo para las grandes compañías punteras en los avances de ésta tecnología.

Uno de los casos más sonados y polémicos se produjo el 2 de diciembre, cuando Google despide a una de sus co-lideres en proyectos de IA, la renombrada investigadora de ética aplicada a la Inteligencia Artificial, Timnit Gebru; éste hecho se produce porque Google quería oblogarla a retirar la publicación de su artículo científico que analizaba algunos de los riesgos de la implementación del procesamiento del lenguaje usando Inteligencia Artificial, a lo que ella se negó rotundamente.

El modelo de entrenamiento de las actuales IA es poco eficiente, ya que consiste en leer en forma intensiva muchos datos y de variados tipos. Este modelo difiere de la forma como trabaja el cerebro humano durante el proceso de aprendizaje.

La Inteligencia Artificial moderna ha comenzado a utilizar redes neuronales artificiales, que mediante el uso de cálculos matemáticos imitan el comportamiento de las neuronas del cerebro humano.

El uso cada vez mas extendido de redes neuronales en Inteligencia Artificial, que son mucho más eficientes, producirán que el consumo de energía se reduzca drásticamente y los riesgos para el medio ambiente disminuyan a niveles aceptablemente más bajos.