Em 2025, a IA e as alterações climáticas, dois dos maiores perturbadores sociais que enfrentamos, irão colidir.
O verão de 2024 bateu o recorde do dia mais quente da Terra desde o início da recolha de dados, gerando ampla cobertura mediática e debate público. Este também foi o ano em que tanto a Microsoft como a Google, duas das principais grandes empresas tecnológicas que investem fortemente na investigação e desenvolvimento da IA, falharam as suas metas climáticas. Embora isto também tenha chegado às manchetes e provocado indignação, os impactos ambientais da IA ainda estão longe de ser do conhecimento comum.
Na realidade, o atual paradigma da IA “quanto maior, melhor” – sintetizado pela busca das empresas de tecnologia por modelos de linguagem cada vez maiores e mais poderosos, apresentados como a solução para todos os problemas – acarreta custos muito significativos para o meio ambiente. Isso vai desde a geração de quantidades colossais de energia para alimentar os information facilities que executam ferramentas como ChatGPT e Midjourney até os milhões de galões de água doce que são bombeados através desses information facilities para garantir que não superaqueçam e as toneladas de metais de terras raras necessários para construir o {hardware} que eles contêm.
Os information facilities já usam 2 por cento da eletricidade globalmente. Em países como a Irlanda, esse número chega a um quinto da electricidade gerada, o que levou o governo irlandês a declarar uma moratória efectiva sobre novos centros de dados até 2028. Embora grande parte da energia utilizada para alimentar centros de dados seja oficialmente “carbono -neutro”, isto depende de mecanismos como créditos de energia renovável, que compensam tecnicamente as emissões incorridas pela geração desta eletricidade, mas não alteram a forma como ela é gerada.
Lugares como Beco do data center‘na Virgínia são alimentados principalmente por fontes de energia não renováveis, como gás naturale os fornecedores de energia estão a adiar a desactivação das centrais eléctricas a carvão para acompanharem a evolução aumento das demandas de tecnologias como IA. Os information facilities estão sugando enormes quantidades de água doce de aquíferos escassos, colocando as comunidades locais contra os fornecedores de information facilities em locais que vão desde Arizona para Espanha. Em Taiwano governo optou por alocar recursos hídricos preciosos para instalações de produção de chips para se manter à frente da crescente procura, em vez de permitir que os agricultores locais os utilizassem para regar as suas colheitas no meio da pior seca que o país viu em mais de um século.
Minha pesquisa mais recente mostra que a mudança de modelos de IA padrão mais antigos – treinados para realizar uma única tarefa, como responder a perguntas – para novos modelos generativos pode consumir até 30 vezes mais energia apenas para responder exatamente ao mesmo conjunto de perguntas. As empresas de tecnologia que estão cada vez mais adicionando modelos generativos de IA a tudo, desde motores de busca a software program de processamento de texto, também não estão divulgando o custo do carbono dessas mudanças – ainda não sabemos quanta energia é usada durante uma conversa com ChatGPT ou ao gerar uma imagem com Gêmeos do Google.
Grande parte do discurso das grandes tecnologias em torno dos impactos ambientais da IA seguiu duas trajetórias: ou não é realmente um problema (de acordo com Bill Gates), ou um avanço energético surgirá e consertará magicamente as coisas (de acordo com Sam Altman). O que realmente precisamos é de mais transparência em torno dos impactos ambientais da IA, através de iniciativas voluntárias como a Estrela de energia AI projeto que estou liderando, que ajudaria os usuários a comparar a eficiência energética dos modelos de IA para tomar decisões informadas. Prevejo que em 2025, iniciativas voluntárias como estas começarão a ser aplicadas através de legislação, desde governos nacionais até organizações intergovernamentais como as Nações Unidas. Em 2025, com mais investigação, sensibilização pública e regulamentação, começaremos finalmente a compreender Pegada ambiental da IA e tomar as medidas necessárias para reduzi-lo.
