O mundo está testemunhando a ascensão avassaladora de algoritmos de aprendizado de máquina, e o planeta pode enfrentar sérias consequências devido à crescente popularidade dos serviços de IA generativa disponível por meio de assinaturas online. Pela primeira vez, cientistas calcularam a quantidade de energia necessária para alimentar esses serviços – e é substancial.
Os serviços de IA generativa são verdadeiras máquinas de desperdício de energia, sendo a “criação” de imagens baseada em IA a atividade mais prejudicial em termos de emissões de carbono. Um estudo recentemente publicado pela startup de IA Hugging Face e pela Universidade Carnegie Mellon busca compreender o impacto dos sistemas de IA no planeta, analisando diferentes atividades e modelos generativos.
O artigo examinou a quantidade média de emissões de carbono produzidas por modelos de IA para 1.000 consultas, constatando que a geração de texto é uma atividade significativamente menos intensiva em comparação com a geração de imagens. Um chatbot respondendo a até 1.000 consultas consome cerca de 16% da energia necessária para carregar completamente um smartphone, enquanto a geração de imagens por meio de um modelo de IA “poderoso” pode consumir tanta energia quanto uma carga completa.
A líder do estudo, Alexandra Sasha Luccioni, afirmou que as pessoas costumam pensar na IA como uma “entidade tecnológica abstrata” que existe em uma “nuvem”, sem impacto ambiental. A nova análise demonstra que cada vez que fazemos uma consulta a um modelo de IA, a infraestrutura de computação que sustenta esse modelo tem um custo substancial para o planeta.
A equipe de Luccioni calculou as emissões de carbono associadas a 10 tarefas populares de IA, utilizando a plataforma Hugging Face para responder perguntas, gerar texto, classificar imagens, entre outras. Os cientistas desenvolveram uma ferramenta chamada Code Carbon para medir a energia usada por essas tarefas, calculando a potência utilizada por um computador executando o modelo de IA.
Ao utilizar um modelo poderoso, como o Stable Diffusion XL, para gerar 1.000 imagens, o estudo descobriu que isso causa emissões de carbono equivalentes a dirigir um carro a gasolina médio por 4,1 milhas. O modelo menos intensivo em carbono para a geração de texto foi responsável por emissões de CO2 equivalentes a dirigir 0,0006 milhas em um veículo semelhante.
Leia também: China lista as coisas que suas IAs generativas não podem gerar
O estudo também destaca que o uso de modelos generativos grandes e complexos é uma questão muito mais intensiva em energia do que empregar modelos de IA menores treinados em tarefas específicas. Modelos complexos foram treinados para realizar várias tarefas ao mesmo tempo, podendo consumir até 30 vezes mais energia em comparação com um modelo mais simples e focado em uma tarefa específica.
Os pesquisadores também calcularam que as emissões diárias provenientes dos serviços de IA são significativamente mais altas do que as emissões associadas ao treinamento de modelos de IA. Modelos generativos populares, como o ChatGPT, são utilizados milhões de vezes por dia e levariam apenas algumas semanas para superar as emissões de CO2 associadas ao seu treinamento.
Vijay Gadepally, cientista de pesquisa no MIT Lincoln Lab, afirmou que as empresas que lucram com modelos de IA devem ser responsabilizadas pelas emissões de gases de efeito estufa.
