A Inteligência Artificial (IA) tem se destacado como um poderoso recurso tecnológico, com o potencial de revolucionar indústrias de trilhões de dólares, desde o varejo até a medicina. No entanto, a criação de cada novo chatbot e gerador de imagens requer uma quantidade significativa de eletricidade, o que levanta preocupações sobre as emissões de carbono associadas ao aquecimento global.
Grandes empresas como Microsoft Corp., Alphabet Inc. (empresa-mãe do Google) e OpenAI, fabricante do ChatGPT, utilizam a computação em nuvem, que depende de milhares de chips dentro de servidores localizados em grandes centros de dados ao redor do mundo, para treinar algoritmos de IA chamados modelos. O sucesso do ChatGPT tem incentivado outras empresas a lançarem seus próprios sistemas de IA e chatbots concorrentes, ou a desenvolverem produtos que usam grandes modelos de IA para oferecer recursos a usuários, desde compradores do Instacart até usuários do Snap e CFOs. No entanto, a IA consome mais energia do que outras formas de computação, e o treinamento de um único modelo pode consumir mais eletricidade do que 100 residências nos EUA usam em um ano inteiro. A quantidade total de eletricidade e emissões de carbono atribuídas à IA ainda é desconhecida devido ao crescimento acelerado do setor e à falta de transparência.
A transparência no uso de energia e emissões por modelos de IA é essencial. Com essas informações em mãos, governos e empresas podem tomar decisões informadas sobre o uso de grandes modelos de IA para pesquisas médicas ou preservação de línguas indígenas, por exemplo, considerando o consumo de eletricidade e emissões envolvidos. A falta de transparência pode resultar em uma análise mais rigorosa, como aconteceu na indústria de criptomoedas, onde o consumo de energia do Bitcoin gerou críticas e medidas regulatórias.
Os modelos de IA estão se tornando cada vez maiores, com o GPT-3 da OpenAI utilizando 175 bilhões de parâmetros, em comparação com os 1,5 bilhão de seu antecessor. O treinamento desses modelos consome uma quantidade significativa de energia, mas o uso real do modelo após o treinamento pode consumir ainda mais energia devido às milhões ou bilhões de solicitações que recebem. No entanto, as empresas de IA estão trabalhando para melhorar a eficiência energética de seus modelos e têm compromissos de carbono negativo ou neutro. Por exemplo, a Microsoft, o Google e a Amazon têm metas de neutralidade de carbono, investindo em pesquisa para medir o uso de energia e impacto de carbono da IA e implementando medidas para tornar seus sistemas mais eficientes.
No entanto, ainda há desafios a serem enfrentados. Um dos principais mistérios é a quantidade total de emissões de carbono associadas às unidades de processamento gráfico (GPUs), que são amplamente utilizadas para treinar modelos de IA. A Nvidia, principal fabricante de GPUs, afirma que suas GPUs são mais eficientes em termos de energia do que as CPUs para tarefas de IA. No entanto, a divulgação completa das emissões diretas e indiretas relacionadas às GPUs ainda não é conhecida.
Em resumo, a energia elétrica desempenha um papel crucial no avanço das Inteligências Artificiais. O aumento do tamanho dos modelos de IA e a demanda por treinamento e uso eficiente desses modelos estão impulsionando a necessidade de transparência no consumo de energia e nas emissões de carbono associadas à IA. As empresas estão trabalhando para melhorar a eficiência energética de seus sistemas e alcançar metas de sustentabilidade, mas ainda há desafios a serem superados para garantir o equilíbrio entre o avanço tecnológico e a proteção ambiental.
