O Uso de Energia, Emissões de Carbono e Impactos Ambientais da IA Revelados

A inteligência artificial (IA) trouxe indubitavelmente conveniência e desafios para várias indústrias. Embora a IA tenha feito avanços significativos em campos como saúde e astronomia, seu impacto ambiental e potencial dano em outros setores levantam questões sobre seu benefício geral. A complexa interação entre a tecnologia de IA e seus efeitos no ambiente está provocando um chamado por mais pesquisa e transparência.

A professora Teresa Heffernan, da Saint Mary’s University, uma pesquisadora de IA, destaca preocupações sobre a pegada ambiental de grandes modelos de linguagem (LLMs) como o Bard do Google e o ChatGPT. Esses modelos, celebrados por suas capacidades baseadas em texto, consomem energia computacional substancial durante o treinamento e o uso, contribuindo para suas emissões de carbono.

A transparência é uma questão chave, com Heffernan apontando uma falta de abertura em relação aos dados e processos. Avaliar o impacto ambiental da IA, um relatório recente do Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) focou nas emissões de dióxido de carbono geradas durante o treinamento de LLMs. O relatório identificou três fatores críticos: tempo de treinamento do modelo, uso de energia do hardware e intensidade de carbono da rede elétrica, que juntos determinam o consumo de energia dinâmico dos LLMs.

A pesquisa revelou emissões de carbono assustadoras associadas ao treinamento de modelos de IA. Por exemplo, o GPT-3 da Microsoft emitiu o equivalente a 502 toneladas de CO2 durante o treinamento, equivalente às emissões de 304 casas em um ano. Da mesma forma, o Gopher da DeepMind, um LLM de 2021, liberou 352 toneladas de CO2 durante seu treinamento. Importante notar que as emissões de carbono continuam quando os modelos de IA respondem a consultas, contribuindo para impactos ambientais contínuos.

Os variados impactos ambientais das Aplicações de IA

Algoritmos menores como o Bloom, embora aparentemente menos impactantes, ainda produzem 19 quilogramas de CO2 por dia durante o desenvolvimento. Isso se torna substancial quando implantado em aplicativos voltados para o usuário, como pesquisas na web, levando a milhões de consultas diárias.

Além das emissões de carbono, os sistemas de IA também esgotam as reservas de água doce, pois geram calor durante a operação, exigindo resfriamento. A pesquisa da Universidade de Cornell indicou que os data centers do Google consumiram 12,7 bilhões de litros de água doce em 2021, enquanto um centro de treinamento do GPT-3 da Microsoft usou cerca de 700.000 litros. Mesmo uma interação simples com modelos de IA como o ChatGPT pode ser comparada ao consumo de uma garrafa de água de 500 mililitros para fins de resfriamento.

Preocupada com o impacto ambiental da IA, a CTVNews.ca entrou em contato com as empresas mencionadas no relatório. A Microsoft, por exemplo, enfatizou seu compromisso com a sustentabilidade, prometendo investimentos em pesquisa para medir o uso de energia e o impacto de carbono, enquanto melhora a eficiência e depende de energia limpa.

O compromisso da Microsoft com a responsabilidade ambiental

Embora o relatório se concentre em LLMs, outras aplicações de IA também exercem pressão ambiental. David Rolnick, professor de ciência da computação na McGill University, enfatizou que o impacto da IA depende de sua aplicação. A IA pode ser uma ferramenta para o bem quando usada em aplicações como monitoramento do desmatamento, mas pode exacerbar questões ambientais, como na exploração de petróleo e gás.

Rolnick compara a IA a um martelo, enfatizando que seu impacto depende de como é usado. Muitos algoritmos de IA são eficientes em energia e desempenham papéis essenciais em várias indústrias, desde a manufatura até as finanças.