A IA tem um potencial incrível, mas existem algumas desvantagens sérias que devem ser consideradas.
Com a corrida da IA progredindo mais rápido do que nunca, muitos se preocupam com a forma como essas tecnologias afetarão o ecossistema. A adoção de IA continua a aumentar. Junto com isso, sua pegada de carbono só piorará se desenvolvedores, usuários finais e órgãos reguladores continuarem ignorando seu impacto ambiental.
Dito isso, a adoção em massa sustentável ainda é possível. Mas indivíduos e organizações devem trabalhar juntos para resolver como a IA prejudica o meio ambiente.
Principais conclusões
- A computação de IA consome grandes quantidades de energia, contribuindo para sua grande pegada de carbono. Desenvolvedores e usuários devem estar cientes do impacto ambiental e considerar práticas mais sustentáveis.
- Desenvolvimentos acelerados em IA perpetuam uma cultura descartável, levando ao desperdício de recursos. Os consumidores devem evitar compras desnecessárias e as empresas devem priorizar inovações significativas.
- Atualmente, não há um órgão governamental central que regule o uso e o desenvolvimento da IA, deixando as preocupações ecológicas no final da lista de prioridades. A colaboração entre o governo e grupos ambientais é necessária para minimizar o impacto ambiental da IA.
1. A computação de IA requer muita energia
O principal culpado por trás da grande pegada de carbono da IA generativa é seu consumo de energia. Tome os chatbots como exemplo. Alto limite de token do ChatGPT e o processamento rápido de entrada têm demandas massivas de energia. A maioria dos usuários não percebe os recursos necessários para cada consulta de pesquisa – eles inundam chatbots sem pensar com prompts aleatórios.
Semianálise fez um modelo de custo do ChatGPT. Eles dizem que o OpenAI executa 3.617 servidores HGX A100 para responder aos milhões de prompts que o ChatGPT recebe diariamente.
Cada servidor consome 3.000 watts-hora se for semelhante ao Nvidia HGX A100. Portanto, para que 3.617 unidades funcionem 24 horas por dia, 7 dias por semana, elas precisam de 95.054.760.000 watts-hora ou 95.054,76 megawatts-hora por ano. Para referência, A cidade de Nova York usa de 5.500 a 10.000 megawatts-hora diariamente.
O rápido crescimento da IA perpetua uma cultura descartável. Os consumidores de tecnologia são pressionados a obter os sistemas mais recentes do mercado, independentemente de precisarem ou não. Alguns mal entendem esses gadgets. Eles perseguem a “próxima grande novidade” porque as empresas prometem recursos novos e disruptivos.
Ao sucumbir a esse estilo de vida insustentável, os consumidores permitem que os líderes tecnológicos controlem a demanda por plataformas de IA. Os recursos são desperdiçados em ferramentas redundantes que geram benefícios insignificantes.
Veja o ChatGPT, por exemplo. Milhões de desenvolvedores capitalizaram seu boom lançando seus chatbots orientados por IA. Enquanto líderes de tecnologia como Microsoft, Meta e Google construíram modelos de linguagem inovadores, a maioria das empresas apenas seguiu a tendência.
Evite baixar chatbots de IA não verificados online. Hackers usam aplicativos ChatGPT falsos para induzir os usuários a divulgar informações pessoais e pagar taxas de assinatura exorbitantes.
3. Nenhum órgão governamental central regulamenta o uso e o desenvolvimento da IA
Os rápidos avanços da IA ultrapassam as diretrizes e restrições governamentais. Até mesmo líderes globais de tecnologia como Sam Altman, CEO da OpenAI, pede uma intervenção regulatória de IA mais rigorosa para controlar modelos poderosos. Até o momento, nenhuma autoridade monitora e regulamenta as atividades de IA.
Mas mesmo se órgãos governamentais começam a lidar com os riscos relacionados à IA, os danos ecológicos estarão no final da lista. Eles provavelmente priorizarão alucinações de IA, violações éticas e ameaças à privacidade. Embora igualmente importantes, esses assuntos não devem ofuscar os impactos ecológicos negativos da IA.
O governo deve trabalhar com grupos ambientais para monitorar as empresas de tecnologia. Eles poderiam minimizar a pegada de carbono dos desenvolvedores de IA regulando seu consumo de energia, métodos de descarte e extração mineral.
4. Esforços agrícolas orientados por IA priorizam os rendimentos sobre a saúde do ecossistema
Os setores agrícolas estão explorando maneiras de integrar sistemas baseados em IA à agricultura. A implementação estratégica pode ajudar a maximizar o crescimento da colheita, automatizar o trabalho manual e combater calamidades naturais, minimizando as despesas gerais. A IA agrícola é uma indústria em crescimento. Market.us ainda prevê que o tamanho do mercado global excederá US$ 10,2 bilhões até 2032.
No entanto, apesar desses benefícios, a IA agrícola ainda negligencia o enorme consumo de energia de treinamento e construção desses sistemas. Priorizar altas produtividades e métodos de colheita eficientes também compromete o ecossistema. Nesse ritmo, a IA poderia promover inadvertidamente práticas agrícolas intensivas que destroem e desidratam a terra.
5. IA de treinamento requer tentativa e erro
O treinamento de plataformas orientadas por IA em bilhões de parâmetros requer recursos maciços. Entre preparar conjuntos de dados para extração e inseri-los em modelos de IA, o processo pode facilmente consumir milhões de watts-hora.
Além disso, o teste de dados consiste em tentativas e erros rigorosos. Os desenvolvedores continuarão consumindo recursos massivos de energia à medida que desenvolvem iterações de modelo, solucionam problemas e corrigem imprecisões.
Tomemos o ChatGPT como exemplo. A estudo da Universidade Cornell mostra que o OpenAI consumiu 405 anos de GPU V100 de energia para treinar o GPT-3 em 175 bilhões de parâmetros. Simplificando, uma GPU V100 levaria 405 anos para construir o ChatGPT.
Supondo que o OpenAI use algo semelhante a GPUs Nvidia V100, que consomem 300 watts-hora, 405 anos de consumo de energia equivalem a 1.064.340.000 watts-hora. Para referência, a maioria das residências consome 30.000 watts-hora por dia. Portanto, a energia que o OpenAI usou para treinar o ChatGPT inicialmente poderia alimentar 35.478 casas por 24 horas.
O hardware usado na construção, treinamento e comercialização de programas de IA consiste em vários metais terrosos. Tome as GPUs como exemplo. Fabricá-los requer cobre, estanho, prata e zinco, entre outras matérias-primas, e as empresas de tecnologia precisam de milhares de GPUs para manter os sistemas de IA.
Os desenvolvedores devem explorar métodos alternativos de obtenção de matérias-primas. Caso contrário, as atividades de mineração prejudiciais só aumentarão à medida que a demanda por hardware relacionado à IA aumentar. Mesmo as maiores minas secariam depois de várias décadas.
7. Potencial congestionamento de tráfego
A IA pode construir um ambiente mais eficiente em termos energéticos, futuro inteligente para a indústria automobilística. Um estudo da Jornal Internacional de Pesquisa Ambiental e Saúde Pública afirma que os carros autônomos produzem de 50 a 100% menos emissões de carbono do que os veículos tradicionais. Os fabricantes de automóveis em todo o mundo integrarão gradualmente a IA nas suas unidades.
Embora com baixo consumo de combustível, o surgimento de carros guiados por IA também aumenta o congestionamento do tráfego em cidades densamente povoadas. Os veículos particulares continuarão a superar os centros de transporte público. A pesquisa longitudinal pela Universidade de Adelaide diz que os consumidores preferem comprar carros sem motorista em vez de deslocamento ou compartilhamento de veículos.
8. A evolução da IA aumenta o lixo eletrônico
A IA está evoluindo rapidamente porque os desenvolvedores continuam lançando novos produtos de hardware e software. Todos eles querem dominar o mercado global primeiro. Infelizmente, buscar tecnologias disruptivas aumenta o crescente problema do lixo eletrônico na sociedade. Lembre-se: a manutenção de sistemas de IA requer milhares de GPUs e servidores, a maioria dos quais não pode ser reciclada.
o mundo conta relata que 85% do lixo eletrônico vai para aterros e incineradores e 70% contém elementos tóxicos. Os desenvolvedores de IA devem explorar métodos de descarte mais sustentáveis. Práticas ecológicas como reduzir o consumo de combustível fóssil, prolongar os ciclos de vida do hardware e projetar métodos de reciclagem irão revolucionar a indústria.
A IA é ruim para o meio ambiente?
Apesar dos efeitos ambientais nocivos da IA, ela não é intrinsecamente insustentável. A maioria das questões acima decorre de como os humanos projetam, programam, implementam e gerenciam tecnologias orientadas por IA. As empresas de tecnologia devem parar de sacrificar práticas ecológicas para um progresso rápido. Mesmo alcançar o pico da inteligência artificial geral não justificará o esgotamento dos recursos naturais da Terra.
As empresas também devem priorizar a tecnologia ecológica. Os aplicativos de negócios, comerciais e industriais da IA ofuscam seu potencial de ajudar o meio ambiente. A indústria já está inundada com aplicativos e ferramentas aleatórias de IA. Mas poucos desenvolvedores se interessam em alavancar a IA para preservação de recursos e mudanças climáticas.
