Por AFP - Agence France Presse
O impacto ambiental da IA generativa em números
Por Daxia ROJAS
A ascensão da inteligência artificial (IA) generativa é acompanhada por temores crescentes sobre a pegada ecológica da tecnologia, uma das principais questões discutidas em uma cúpula global em Paris nos dias 10 e 11 de fevereiro.
Aqui estão alguns números importantes sobre a situação no início de 2025:
Cada solicitação feita ao chatbot da OpenAI, que é capaz de gerar todos os tipos de respostas a consultas em linguagem natural, consome 2,9 watts-hora de eletricidade.
Isso é dez vezes mais do que o valor equivalente para uma pesquisa no Google, de acordo com a Agência Internacional de Energia (IEA).
A OpenAI afirma que o ChatGPT tem agora 300 milhões de usuários semanais que fazem um total de um bilhão de solicitações por dia.
Além do ChatGPT, que liderou o surgimento da IA generativa na consciência pública em 2022, há milhares de chatbots.
Uma pesquisa realizada pelos pesquisadores franceses do Ifop revelou que 70% dos jovens de 18 a 24 anos do país disseram que usavam IA generativa.
Nos Estados Unidos, uma pesquisa da Morning Consult constatou que 65% dos jovens de 13 a 17 anos usavam IA generativa, com o número próximo à metade para a população em geral.
A IA generativa não funcionaria sem os data centers que hospedam vastas reservas de informações e capacidade de computação.
Em 2023, os data centers foram responsáveis por quase 1,4% do consumo global de eletricidade, de acordo com um estudo da consultoria Deloitte.
Mas com os investimentos maciços planejados para a IA generativa, espera-se que esse número chegue a 3% até 2030, ou 1.000 terawatts-hora (TWh).
A Deloitte disse que esse número é comparável ao consumo anual combinado da França e da Alemanha.
A IEA previu um aumento de mais de 75% no consumo de energia dos data centers até 2026, em comparação com os níveis de 2022, para 800 TWh.
A consultoria americana Gartner disse que a alta demanda de energia significava que até 40% dos data centers construídos para aplicativos de IA poderiam enfrentar escassez de eletricidade até 2027.
O treinamento de um dos grandes modelos de linguagem (LLMs) que alimentam os chatbots gera cerca de 300 toneladas de dióxido de carbono de gás de efeito estufa, estimaram pesquisadores da Universidade de Massachusetts Amherst em 2019.
Isso é aproximadamente a mesma produção de 125 voos de ida e volta entre Nova York e Pequim.
Dois anos depois, pesquisadores da Universidade de Oxford estimaram o número em 224 toneladas para uma única sessão de treinamento do modelo GPT-3 da OpenAI.
Os desenvolvedores precisam treinar milhares de modelos para avançar sua tecnologia.
Apesar dessas estimativas, os pesquisadores afirmam que julgar as emissões gerais de efeito estufa da IA generativa é um desafio.
Especialistas e instituições apontaram a falta de informações sobre como os modelos são produzidos, bem como a ausência de padrões globais de medição.
Além de energia, a IA generativa também consome água, especialmente para resfriar o hardware do computador.
O GPT-3 requer cerca de meio litro de água para gerar entre 10 e 50 respostas, de acordo com uma estimativa conservadora feita por pesquisadores da Universidade da Califórnia Riverside e da Universidade do Texas em Arlington.
Em geral, espera-se que o aumento na demanda de água da IA seja de 4,2 bilhões a 6,6 bilhões de metros cúbicos (155 bilhões a 233 bilhões de pés cúbicos).
Isso equivale a quatro a seis vezes o consumo anual de água da Dinamarca, de acordo com o mesmo estudo de 2023.
Cerca de 2.600 toneladas de lixo eletrônico, como placas de vídeo, servidores e chips de memória, surgiram de aplicativos de IA generativa em 2023, de acordo com um estudo publicado na revista Nature Computational Science.
Os pesquisadores extrapolaram esse número para 2,5 milhões de toneladas até 2030 se as tendências atuais continuarem e nada for feito para limitar o desperdício.
Isso seria o equivalente a cerca de 13,3 bilhões de smartphones descartados.
E, assim como grande parte do hardware de computador, os equipamentos de IA, incluindo os chips, requerem metais raros para serem fabricados.
A mineração desses metais, geralmente na África, pode envolver processos altamente poluentes.
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