Conforme estudos, o treinamento da inteligência artificial GPT 4 emitiu a mesma quantidade de poluentes que cinco carros durante toda a vida útil deles.
Automatizar sistemas complexos, analisar bases de dados imensas, responder a “qualquer pergunta”, criar imagens e textos a partir de simples comandos, etc. Essas são apenas algumas das funções que as IAs (inteligências artificiais) desempenham no mundo hoje em dia.
Capaz de auxiliar o ser humano a realizar trabalhos difíceis com mais facilidade e quebrar barreiras tecnológicas, a inteligência artificial pode ser uma importante ferramenta para melhorar a compreensão sobre problemas climáticos e ambientais, por exemplo.
Contudo, por trás de todos esses benefícios evidenciados com a popularização de IAs como o ChatGPT (da OpenIA) e o Bard (da Google), essa tecnologia esconde um sistema de poluição ambiental e gasto energético pouco debatido na atualidade.
No treinamento do GPT 4, por exemplo, estima-se que foram geradas cerca de 600 toneladas de CO2, o equivalente ao que cinco carros poluem juntos durante toda a vida útil deles. A informação é do doutor, professor e pesquisador da área de Tecnologia de Informação André Moraes dos Santos.
Atuando na Univali (Universidade do Vale do Itajaí), em Itajaí no Litoral Norte de Santa Catarina, ele destaca que para entender como a inteligência artificial vem causando danos ao meio ambiente é necessário primeiramente contextualizar a origem da ferramenta.
O que é uma inteligência artificial?
“Ao contrário do que geralmente pensamos, essa tecnologia é algo que surgiu há várias décadas, tendo um importante marco por volta de 1950”, comenta André. Na época, ela era diferente e muito mais limitada do que hoje.
Ele detalha que a ascensão da IA surgiu com o avanço do poder computacional dos últimos anos, que deram vida aos modelos já imaginados naquela época.
De maneira enxuta, o professor resume a inteligência artificial como um sistema capaz de simular comportamentos e capacidades intelectuais que são típicas dos humanos. “Não só simular, mas potencializar e até mesmo expandir ou criar capacidades não existentes”, acrescenta.
Ele pontua que usamos tecnologias de inteligência artificial há décadas, mas que apenas nos últimos anos essa ferramenta atingiu capacidades realmente surpreendentes.
Como são criadas?
“Modelos de IA não são criados do nada. Eles precisam ser alimentados e treinados com milhares de dados. O treinamento é um processo onde os modelos recebem quantidades realmente enormes de dados sobre o que eles estão sendo treinados”, explica Moraes.
Como exemplo ele cita o ChatGPT, que foi alimentado com textos, artigos científicos, conversas de fóruns, linhas de código de programação, conteúdo de redes sociais, entre outros. Além dos dados, processadores super-rápidos para fazer e refazer bilhões de cálculos milhares de vezes.
Nesse sentido, para armazenar e realizar todos esses processos, muita energia elétrica é consumida pelos sistemas computacionais que operam as IAs. Outro fator relevante é que isso gera muito calor, precisando de um sistema de refrigeramento muito robusto para não superaquecer as máquinas.
“Estima-se que o ChatGPT 4 usou algo em torno de 300 mil núcleos de processamento e mais de 20 mil placas gráficas, consumindo aproximadamente 60 mil Megawatts. O Brasil leva um mês para produzir isso em energia renovável”, afirma André.
Ele reforça que esse consumo é baseado apenas nessa IA específica de uma única empresa, que está em um universo de centenas de companhias que investem no ramo atualmente.
“Para o treinamento do GPT 4 é estimado que foram geradas cerca de 600 toneladas de CO2, o que cinco carros emitem juntos durante todo o tempo útil de vida deles”, pontua o pesquisador em Tecnologia de Informação.
Ainda, André dos Santos destaca que podem ter sido necessárias várias rodadas de treinamentos, o que facilmente multiplica esse valor de 600 toneladas de CO2.
Indo mais a fundo, o professor explica que “o gasto mensal da operação e uso do ChatGPT é estimado em 10x esse valor. E estamos falando apenas de uma das centenas de modelos que as empresas têm desenvolvido”.
Toda a cadeia produtiva e de gastos energéticos envolvidos na produção dos milhares de processadores de última geração, servidores de armazenamento, sistemas de refrigeração e monitores, por exemplo, ajudam a aumentar cada vez mais esses números.
O avanço dessas tecnologias pode aumentar ainda mais a emissão de poluentes ou otimizar esse processo?
A resposta do pesquisador é clara: “Considerando o aumento do número de empresas e usuários que utilizam IA e o crescimento da complexidade dos modelos, a tendência é de que a emissão de poluentes aumente”.
Contudo, Moraes lembra que algumas empresas criadoras de inteligências artificiais e cientistas buscam utilizar fontes de energia renovável para mitigar os danos ao meio ambiente. Além disso, as próprias IAs podem ajudas a encontrar novas e melhores formas para reduzir as emissões.
Para o professor e pesquisador da Univali, é essencial lembrar que toda essa enorme quantidade de equipamentos que colocam a IA em funcionamento fica obsoleta rapidamente, ampliando a geração de lixo eletrônico.
Ele comenta que, ainda sem números precisos, é provável que “até 2030 o mundo vai produzir mais de 75 milhões de toneladas de lixo eletrônico por ano”.
