O impacto ambiental da inteligência artificial: uma preocupação além da desinformação e das ameaças ao trabalho

No campo da inteligência artificial (IA), as discussões geralmente giram em torno da desinformação e da ameaça potencial aos empregos humanos. No entanto, uma professora da Universidade de Boston, Kate Saenko, está chamando a atenção para outra preocupação significativa – o impacto ambiental substancial das ferramentas generativas de IA.

Como pesquisador de IA, Saenko levanta preocupações sobre os custos de energia da construção de modelos de IA. Em um artigo no The Conversation, ela enfatiza: “Quanto mais poderosa a IA, mais energia ela consome”.

Embora o consumo de energia de criptomoedas como Bitcoin e Ethereum tenha gerado amplo debate, o rápido desenvolvimento da IA ​​não recebeu o mesmo nível de escrutínio em termos de seu impacto no planeta.

O professor Saenko pretende mudar essa narrativa, reconhecendo os dados limitados disponíveis sobre a pegada de carbono de uma única consulta de IA generativa. No entanto, ela destaca que pesquisas apontam que o consumo de energia é quatro a cinco vezes maior do que uma simples busca em buscadores.

Um estudo notável de 2019 examina um modelo de IA generativo chamado Representações de codificador bidirecional de transformadores (BERT), que consiste em 110 milhões de parâmetros. Esse modelo consumiu energia equivalente a um voo transcontinental de ida e volta para uma pessoa durante seu processo de treinamento, utilizando unidades de processamento gráfico (GPUs). Os parâmetros, que orientam as previsões do modelo e aumentam a complexidade, são ajustados durante o treinamento para reduzir erros.

Em comparação, Saenko revela que o modelo GPT-3 da OpenAI, com impressionantes 175 bilhões de parâmetros, consumiu energia equivalente a 123 veículos de passageiros movidos a gasolina dirigidos por um ano ou aproximadamente 1,287 megawatts-hora de eletricidade. Além disso, gerou impressionantes 552 toneladas de dióxido de carbono. Notavelmente, esse gasto de energia ocorreu antes mesmo de qualquer consumidor começar a utilizar o modelo.

Com a crescente popularidade dos chatbots de IA, como o Perplexity AI e o ChatGPT da Microsoft integrados ao Bing, a situação é ainda mais agravada pelo lançamento de aplicativos móveis, tornando essas tecnologias ainda mais acessíveis a um público mais amplo.

Felizmente, Saenko destaca um estudo do Google que propõe várias estratégias para mitigar a pegada de carbono. Empregar arquiteturas de modelos, processadores e data centers ecologicamente corretos mais eficientes pode reduzir substancialmente o consumo de energia.

Embora um único grande modelo de IA possa não devastar o meio ambiente sozinho, Saenko adverte que, se várias empresas desenvolverem bots de IA ligeiramente diferentes para vários fins, cada um atendendo a milhões de clientes, o uso cumulativo de energia pode se tornar uma preocupação significativa.

Por fim, Saenko sugere que mais pesquisas são essenciais para aumentar a eficiência da IA ​​generativa. De forma encorajadora, ela destaca o potencial da IA ​​para operar em fontes de energia renováveis. Ao otimizar a computação para coincidir com a disponibilidade de energia verde ou localizar centros de dados onde a energia renovável é abundante, as emissões podem ser reduzidas por um fator notável de 30 a 40 em comparação com a dependência de redes dominadas por combustíveis fósseis.

Em conclusão, embora persistam as preocupações com a desinformação e o deslocamento de empregos devido à IA, a ênfase do professor Saenko no impacto ambiental das ferramentas generativas de IA levanta uma questão crítica. Ele exige mais pesquisas e abordagens inovadoras para garantir que o desenvolvimento da IA ​​esteja alinhado com as metas de sustentabilidade. Ao fazer isso, podemos aproveitar o potencial da IA ​​enquanto minimizamos sua pegada de carbono, abrindo caminho para um futuro mais verde.

 

Fonte: https://bitcoinworld.co.in/the-environmental-impact-of-artificial-intelligence-a-concern-beyond-misinformation-and-job-threats/