Grande parte do foco nos riscos potenciais da tecnologia de inteligência artificial (IA) generativa tem sido sobre como ela afeta os artistas e a propriedade dos direitos autorais, assim como o emprego e o salário das pessoas. Mas novas pesquisas mostram que os perigos da IA vão muito além e podem ser catastróficos para o meio ambiente. Pesquisadores da startup de IA Hugging Face trabalharam ao lado de cientistas da Carnegie Mellon University, em Pittsburgh, EUA, para determinar a pegada de carbono de diferentes conteúdos gerados por IA. A conclusão foi que gerar imagens consome muito mais energia em relação a criar textos do que se imaginava.

O custo médio de 1.000 consultas de classificação de texto, a menos dispendiosa das 10 tarefas comuns de IA medidas pela equipe, é de 0,002 kWh. Já geração de imagens, de longe a mais dispendiosa das tarefas testadas, requer 2.907 kWh por 1.000 instâncias. Esses 2.907 kWh podem não parecer muito, já que a energia necessária para carregar a bateria de um Tesla Modelo 3 completamente descarregada é de 50 kWh. Assim, gerar cerca de 17.200 imagens usando IA requer a mesma eletricidade que carregar a bateria de um carro elétrico.

Embora seja difícil determinar com precisão quantas imagens diferentes usuários da plataforma de IA criam a cada dia, se uma plataforma popular como o DALL-E for tão desgastante quanto o modelo da equipe de pesquisa, seus usuários usarão a energia necessária para carregar quase 2.000 carros elétricos diariamente ao gerar imagens. Adicione-se a isso plataformas como Midjourney, Adobe Firefly e outros aplicativos e serviços e fica fácil imaginar uma demanda de eletricidade muito maior.

Os pesquisadores observam que é muito difícil determinar o custo do treinamento do modelo de IA, uma vez que os dados necessários são raramente publicados. O estudo também ajuda a contextualizar um dos aspectos mais importantes e subestimados dos sistemas de IA: seu apetite insaciável por energia e as graves repercussões ambientais do seu funcionamento, que permanece quase totalmente descontrolado.

À medida que a IA se torna mais popular, e especialmente os sistemas de vídeo generativos que necessitam de muito mais recursos, o treinamento de novos modelos continuará a ser um consumidor crescente de energia e, com isso, um gerador de emissões de carbono. Um estudo mais recente mostrou que treinar o ChatGPT-3 com 175 bilhões de parâmetros exigiu 1.287 MWh de eletricidade e emitiu mais de 550 toneladas métricas de carbono, o que equivale a dirigir 112 carros típicos movidos a gasolina em um ano.

Como demonstra a pesquisa em curso, as empresas de IA devem considerar o seu consumo de energia e as suas pegadas de carbono, o que exige que esses dados sejam rastreados e disponibilizados. Isso se torna cada vez mais vital à medida que a crise climática se agrava e a IA se torna cada vez mais integrada à sociedade. Idealmente, a legislação deveria regular adequadamente a IA de uma forma que considerasse o maior impacto na humanidade, incluindo os efeitos ambientais.