El respaldo público a la inteligencia artificial incluye financiación, ventajas fiscales y acceso a suelo, agua, energía, infraestructuras y datos. Para entrenar modelos se han incorporado obras creativas, publicaciones en redes sociales e interacciones de usuarios, con poca capacidad de decisión para muchas de las personas afectadas. El uso de esos materiales ha provocado numerosas demandas.

Un equipo del Oxford Internet Institute, dirigido por la profesora Sandra Wachter, sostiene que esas aportaciones deberían devolver un beneficio medible a la sociedad. El planteamiento aparece en el estudio «Optimising for happiness in EU technology policy to repay public subsidies for AI», publicado en Royal Society Open Science.

Los autores sitúan el bienestar junto al crecimiento económico y la mitigación de riesgos como objetivo de las políticas de IA. Reducir el daño no equivale a producir un beneficio social, sostienen. El marco considera la conexión con otras personas como una dimensión, junto con la competencia y la autonomía. Los chatbots que imitan emociones humanas pueden restar valor a los vínculos reales. Una dependencia intensa de la IA puede deteriorar habilidades y su influencia puede dificultar las decisiones propias. Los centros de datos consumen suelo y agua y dejan menos espacios verdes y árboles.

Las empresas que reciban apoyo público tendrían que calcular por adelantado cómo su tecnología mejorará el bienestar y responder por ese resultado. La UE ha reservado €20.000 millones para AI gigafactories. GenAI4EU y el Digital Europe programme destinan €700 millones mediante proyectos de investigación de Horizon a la IA generativa y la supercomputación.

El debate llega con costes materiales crecientes. El consumo eléctrico de los centros de datos puede elevar los recibos domésticos. Los fabricantes de memoria priorizan los chips con mayor margen, lo que encarece la DRAM y la NAND convencionales y los dispositivos que las utilizan. El agua empleada para refrigerar servidores añade otra presión.

En 2026, Anthropic advirtió de un posible riesgo de extinción humana si los modelos potentes no se controlan adecuadamente. En 2025, Anthropic y OpenAI plantearon también un escenario de desempleo masivo cuando las empresas recurren a la IA para reducir costes. La dificultad de obtener datos de los fabricantes de modelos y de sus proveedores cloud complica la medición del daño ambiental.