The Japan Times - Impacto ambiental da IA generativa em cinco números

EUR -
AED 3.806062
AFN 78.367375
ALL 99.666662
AMD 414.886103
ANG 1.869937
AOA 472.514554
ARS 1090.727365
AUD 1.6614
AWG 1.867778
AZN 1.76568
BAM 1.955734
BBD 2.09493
BDT 126.525762
BGN 1.95559
BHD 0.391187
BIF 3071.197128
BMD 1.036215
BND 1.408053
BOB 7.16976
BRL 6.053612
BSD 1.037565
BTN 89.827991
BWP 14.451516
BYN 3.395486
BYR 20309.819708
BZD 2.08413
CAD 1.506813
CDF 2956.322601
CHF 0.94437
CLF 0.037078
CLP 1023.10573
CNY 7.447076
CNH 7.585656
COP 4309.555648
CRC 523.382469
CUC 1.036215
CUP 27.459705
CVE 110.261307
CZK 25.201071
DJF 184.763811
DKK 7.462864
DOP 64.097853
DZD 140.180305
EGP 52.046257
ERN 15.543229
ETB 132.907048
FJD 2.407077
FKP 0.853413
GBP 0.836177
GEL 2.96398
GGP 0.853413
GHS 15.874468
GIP 0.853413
GMD 75.129599
GNF 8968.699587
GTQ 8.025731
GYD 217.072729
HKD 8.075117
HNL 26.431115
HRK 7.6468
HTG 135.715454
HUF 407.802929
IDR 16947.560142
ILS 3.711614
IMP 0.853413
INR 89.830903
IQD 1359.154474
IRR 43624.664125
ISK 146.687036
JEP 0.853413
JMD 163.634519
JOD 0.734888
JPY 160.828389
KES 133.845517
KGS 90.617425
KHR 4174.86016
KMF 489.974798
KPW 932.593877
KRW 1510.574324
KWD 0.319652
KYD 0.864671
KZT 537.641991
LAK 22573.243893
LBP 92912.887816
LKR 309.199643
LRD 206.473084
LSL 19.366651
LTL 3.059675
LVL 0.626797
LYD 5.093829
MAD 10.414751
MDL 19.371351
MGA 4824.838389
MKD 61.527939
MMK 3365.586846
MNT 3521.059671
MOP 8.328621
MRU 41.564608
MUR 48.339835
MVR 15.96847
MWK 1799.139737
MXN 21.427637
MYR 4.616379
MZN 66.22491
NAD 19.366651
NGN 1557.431939
NIO 38.178721
NOK 11.736734
NPR 143.725186
NZD 1.838842
OMR 0.398917
PAB 1.037565
PEN 3.859771
PGK 4.224858
PHP 60.536773
PKR 289.399406
PLN 4.213559
PYG 8183.72588
QAR 3.782073
RON 4.975288
RSD 117.126077
RUB 102.196577
RWF 1472.750669
SAR 3.886799
SBD 8.759842
SCR 14.862476
SDG 622.765742
SEK 11.502156
SGD 1.406355
SHP 0.853413
SLE 23.703464
SLL 21728.916467
SOS 592.980138
SRD 36.370643
STD 21447.564418
SVC 9.078696
SYP 13472.871201
SZL 19.354352
THB 35.018935
TJS 11.34562
TMT 3.637116
TND 3.313889
TOP 2.426924
TRY 37.136661
TTD 7.037764
TWD 34.138152
TZS 2645.71138
UAH 43.270951
UGX 3819.872051
USD 1.036215
UYU 44.898496
UZS 13462.549062
VES 60.484509
VND 25988.279504
VUV 123.02156
WST 2.90226
XAF 655.935029
XAG 0.0331
XAU 0.00037
XCD 2.800424
XDR 0.793173
XOF 655.935029
XPF 119.331742
YER 257.888119
ZAR 19.350081
ZMK 9327.184796
ZMW 29.026028
ZWL 333.660901
Impacto ambiental da IA generativa em cinco números
Impacto ambiental da IA generativa em cinco números / foto: CLEMENT MAHOUDEAU - AFP/Arquivos

Impacto ambiental da IA generativa em cinco números

O avanço da inteligência artificial (IA) generativa é acompanhado por preocupações crescentes sobre seu impacto ambiental, um dos principais temas de uma cúpula internacional sobre esta tecnologia que acontecerá neste mês em Paris.

Tamanho do texto:

A seguir, cinco números que mostram este impacto:

- Consumo dez vezes maior que o Google

Cada pesquisa no ChatGPT, o chatbot da OpenAI que pode gerar todos os tipos de conteúdo com uma simples solicitação, consome 2,9 Wh de eletricidade.

Isso é 10 vezes superior ao gasto de uma pesquisa no Google, de acordo com a Agência Internacional de Energia (IEA).

Atualmente, a OpenAI reivindica 300 milhões de usuários semanais, com cerca de um bilhão de solicitações enviadas diariamente.

Além do ChatGPT, que popularizou a IA generativa com seu lançamento em 2022, há uma grande variedade de bots de conversação.

Só na França, por exemplo, quase 70% dos jovens de 18 a 24 anos relatam usar essa tecnologia, segundo uma pesquisa do instituto de pesquisa Ifop.

- 3% do consumo de eletricidade em 2030

Os data centers, que armazenam as informações e fornecem a enorme capacidade de computação exigida pela IA, estão no centro dessa tecnologia.

Em 2023, estas infraestruturas digitais foram responsáveis por quase 1,4% do consumo global de eletricidade, de acordo com um estudo da Deloitte.

Com o rápido crescimento do uso, o número pode chegar a 3% dos gastos globais até 2030, cerca de 1.000 TWh, o consumo anual combinado da França e da Alemanha, diz a consultoria.

Enquanto isso, a AIE prevê um aumento de mais de 75% na demanda de eletricidade desses centros entre 2022 e 2026, impulsionado pela IA e pelas criptomoedas.

Nesse ritmo, 40% dos data centers dedicados à inteligência artificial não receberão fornecimento de energia suficiente até 2027, de acordo com um estudo da empresa norte-americana Gartner.

- 300 toneladas de CO2

O treinamento de um grande modelo de linguagem de IA gera cerca de 300 toneladas de CO2, o equivalente a 125 voos de ida e volta entre Nova York e Pequim, estimaram pesquisadores da universidade americana Massachusetts Amherst em 2019.

Os especialistas de Oxford chegaram a uma conclusão semelhante em 2021, calculando que uma única sessão de treinamento do GPT-3, o modelo OpenAI que sustenta o ChatGPT, produziu 224 toneladas de CO2.

E para progredir, as empresas precisam treinar milhares de modelos.

No entanto, é difícil avaliar com precisão as emissões de gases de efeito estufa causadas pela IA generativa.

Especialistas e instituições internacionais reclamam que as informações sobre as condições de fabricação desses modelos e sobre os data centers são escassas e que há uma falta de regras de medição globais.

- 6,6 bilhões de metros cúbicos de água até 2027

A operação de data centers requer sistemas de resfriamento com uso intensivo de água.

Por exemplo, o GPT-3 consome 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 Arlington.

Seu estudo publicado em 2023 estimou que o crescimento da demanda de IA exigirá o consumo de 4,2 a 6,6 bilhões de metros cúbicos de água em 2027, o que representa de quatro a seis vezes o consumo anual da Dinamarca.

- 2.600 toneladas de lixo eletrônico

Essa tecnologia também gerou 2.600 toneladas de lixo eletrônico em 2023, como placas gráficas, servidores ou cartões de memória, de acordo com um estudo publicado na revista científica Nature Computational Science.

O número pode aumentar para 2,5 milhões de toneladas até 2030, uma quantidade equivalente a 13,3 bilhões de smartphones, de acordo com esse estudo.

Além disso, os servidores e chips de computador necessários para desenvolver a IA envolvem o uso de metais raros, cuja extração intensiva, especialmente na África, é realizada por meio de processos poluentes, observa a Agência Francesa de Transição Ecológica.

K.Hashimoto--JT