Há um lado negro da inteligência artificial de que se fala frequentemente, mas menos se tem em conta, e que não é outro senão o seu custo climático.
Apesar de todo o entusiasmo e potencial da IA, ela requer enormes quantidades de energia para treinar modelos de IA e, mesmo quando você a usa para escrever texto ou criar imagens, ainda requer energia suficiente para funcionar. Esses processos resultam na liberação de quantidades significativas de carbono, dependendo de onde o data center está localizado e onde o modelo de IA opera.
Modelos maiores requerem mais potência
Os especialistas dizem que à medida que a tecnologia amadurece e se desenvolve, as emissões de carbono só vão piorar com o tempo, à medida que as empresas procuram construir modelos ainda maiores porque a tecnologia é escalável por natureza e o seu desempenho aumenta com o tamanho, o que por sua vez é benéfico para os negócios, mas caro para o meio ambiente.
Alex de Vires afirma que modelos maiores também acarretam maiores necessidades energéticas, o que não é bom para o ambiente. É o fundador da Digiconomist e a área de pesquisa de sua empresa estuda as consequências ambientais das novas tecnologias.
O treinamento de modelos de IA em grande escala, como aqueles executados no backend do ChatGPT, consome muita energia, como estimaram os pesquisadores ao longo dos anos. David Petterson, professor de ciência da computação na UC Berkeley e autor principal do artigo de pesquisa publicado em 2021, escreveu que o modelo GPT-3 AI, que foi refinado pela OpenAI para uso como ChatGPT, aparentemente exigia 1.287 megawatts de energia elétrica para treinamento. Essa quantidade de energia é suficiente para abastecer 123 residências americanas de médio porte durante um ano inteiro.
Embora aqui estejamos falando do modelo de inteligência artificial mais famoso do mundo, que pode ser o maior de sua época, muitos outros modelos que consomem enormes quantidades de energia também foram desenvolvidos posteriormente.
De acordo com Sacha Luccioni, chefe de IA e clima da Hugging Face, o modelo Gopher, um projeto do Google DeepMind anunciado em 2021, precisava de cerca de 1.066 megawatts-hora, como ele mencionou em outro artigo de pesquisa publicado em 2022.
O modelo de geração atual tem um custo climático ainda maior
Mas ambos são uma geração mais antiga de modelos de IA e são consideravelmente pequenos para os padrões atuais. Acredita-se que o sucessor do GPT-3, o GPT-4, seja 10 vezes maior e exija entre 51 e 62 gigawatts de energia para treinar, o que, segundo o pesquisador Kasper Groes Albin Ludvigsen, é mais do que as necessidades coletivas de 4.600 lares norte-americanos.
Da mesma forma, o Google agora tem um modelo muito maior de Gopher, chamado Gemini, e embora o Google não tenha divulgado quanta energia ele requer, o cálculo é simples: quanto maior você constrói, mais energia será necessária.
Estas estimativas abrangeram apenas as fases de desenvolvimento e formação. Há outro ponto importante, pois esses modelos são feitos para serem usados em operações do mundo real que exigem que eles produzam resultados com base em seu treinamento, e produzir esse resultado em resposta às solicitações dos usuários também requer energia.
Segundo especialistas, a resposta do ChatGPT a 1000 perguntas requer um consumo de 47 watts, o que equivale a alimentar cinco lâmpadas LED comuns durante uma hora. Agora pense em como tudo isso pode aumentar rapidamente, já que estamos falando apenas de respostas baseadas em texto.
Especialistas argumentam que os desenvolvedores de IA podem reduzir sua pegada de carbono usando data centers que funcionam com energia limpa, já que as emissões de carbono da IA variam amplamente dependendo de onde ela é armazenada e opera.
De acordo com a Bloomberg, a procura de electricidade já aumentou recentemente, e a procura adicional destes centros de dados em expansão está mesmo a ultrapassar a utilização de fontes de energia renováveis. Portanto, as unidades de abastecimento em todo o mundo também estão a atrasar o encerramento de centrais eléctricas a carvão e a gás natural, o que também aumenta a pegada de carbono da IA.
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