Uma pergunta que o ChatGPT não consegue responder: quanta energia você consome?
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“Como um modelo de linguagem de IA, não tenho presença física nem consumo energia diretamente”, dirá, ou: “O consumo de energia associado às minhas operações está relacionado principalmente aos servidores e infraestrutura usados para hospedar e executar o modelo.”
O Bard do Google é ainda mais audacioso. “Minha pegada de carbono é zero”, afirma. Questionado sobre a energia que é consumida na sua criação e formação, responde: “não é de conhecimento público”.
Enquanto competem para construir modelos de IA cada vez mais sofisticados, empresas como a OpenAI, Google e Microsoft não divulgam quanta eletricidade e água são necessárias para treinar e executar seus modelos de IA, quais fontes de energia alimentam seus data centers ou mesmo onde eles estão localizados.
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Agora, enquanto a indústria de tecnologia corre para incorporar IA generativa em praticamente tudo – de aplicativos de entrega de comida a serviços de saúde mental – especialistas e pesquisadores do setor alertam que o crescimento descontrolado da tecnologia pode ter um custo ambiental significativo.
“Esse uso exponencial de IA traz consigo a necessidade de mais e mais energia”, disse Sasha Luccioni, líder climática da empresa de IA Hugging Face. “E, no entanto, estamos vendo essa mudança de pessoas usando modelos generativos de IA apenas porque acham que deveriam, sem que a sustentabilidade seja levada em consideração.”
Luccioni é uma das poucas pesquisadoras que tentaram avaliar as emissões geradas na criação de modelos específicos de IA.
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Em um trabalho de pesquisa que ainda não foi revisado por pares (🇬🇧), ela e seus co-autores calcularam a quantidade de energia usada para treinar o modelo de linguagem grande do próprio Hugging Face, Bloom, em um supercomputador; a energia usada para fabricar o hardware do supercomputador e manter sua infraestrutura; e a eletricidade usada para executar o programa depois de lançado. Eles descobriram que gerou cerca de 50 toneladas métricas de emissões de dióxido de carbono (CO2), o equivalente a um indivíduo fazendo cerca de 60 voos entre Londres e Nova York.
Os especialistas frisam que a pegada energética de Bloom é menor do que a de outros programas de IA generativa, já que os supercomputadores de Bloom são alimentados por energia nuclear, que não produz emissões de carbono. Por outro lado, os escassos dados publicamente disponíveis sugerem que cerca de 500 toneladas métricas de CO2 foram produzidas apenas no treinamento do modelo GPT3 do ChatGPT – o equivalente a mais de um milhão de milhas percorridas por carros movidos a gasolina.
Ainda mais obscura é a quantidade de água consumida na criação e uso de vários modelos de IA. Os data centers usam água em sistemas de resfriamento evaporativo para evitar o superaquecimento do equipamento. Um estudo (🇬🇧) não revisado por pares, liderado por pesquisadores da UC Riverside, estima que o treinamento do GPT3 – nos data centers de última geração da Microsoft nos EUA – poderia potencialmente ter consumido 700 mil litros (184.920,45 galões) de água doce.
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Se as empresas forem mais transparentes sobre os recursos naturais utilizados e as emissões de carbono liberadas na criação e uso de modelos de IA, elas poderão ajudar a abrir discussões sobre quando e como usar estrategicamente a IA generativa, disse Luccioni. Pode valer a pena o custo ambiental de usar a tecnologia de IA generativa no tratamento do câncer, mas um desperdício usá-la em outros casos.
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