Introdução
A empolgação em torno dos benefícios potenciais da inteligência artificial generativa é inegável. Desde a melhoria da produtividade dos trabalhadores até o avanço da pesquisa científica, essa tecnologia tem sido amplamente adotada em muitas indústrias. No entanto, as consequências ambientais dessa corrida pelo ouro em IA generativa ainda são difíceis de quantificar e mitigar.
Consumo de energia e emissões de carbono
O poder computacional necessário para treinar modelos de IA generativa, que frequentemente possuem bilhões de parâmetros, pode demandar uma quantidade impressionante de eletricidade. Isso leva a um aumento nas emissões de dióxido de carbono e pressões sobre a rede elétrica. Além disso, a implantação desses modelos em aplicações do mundo real e a sua utilização diária por milhões de pessoas consomem grandes quantidades de energia, mesmo após o desenvolvimento inicial do modelo.
Impacto no uso de água e hardware
Além das demandas elétricas, uma grande quantidade de água é necessária para resfriar o hardware usado no treinamento e ajuste fino dos modelos de IA generativa. Isso pode pressionar os suprimentos de água municipais e perturbar os ecossistemas locais. O aumento do número de aplicações de IA generativa também impulsionou a demanda por hardware de computação de alto desempenho, gerando impactos ambientais indiretos devido à sua fabricação e transporte.
Centros de dados e suas demandas
Os centros de dados, usados para treinar e rodar modelos de aprendizado profundo, têm um papel importante nas implicações ambientais da IA generativa. Esses centros consomem grandes quantidades de eletricidade, e o crescimento rápido da construção de novos centros de dados devido à IA generativa requer eletricidade majoritariamente proveniente de usinas de energia fóssil.
Desafios e soluções
Embora a demanda por novos centros de dados não possa ser atendida de forma sustentável, existem maneiras de promover o desenvolvimento responsável da IA generativa que apoie objetivos ambientais. Isso exigirá uma consideração abrangente de todos os custos ambientais e sociais da IA generativa, bem como uma avaliação detalhada do valor de seus benefícios percebidos.
