8 formas de as tecnologias de IA prejudicarem o ambiente
Com a corrida à IA a avançar mais depressa do que nunca, muitos preocupam-se com a forma como estas tecnologias irão afetar o ecossistema. A adoção da IA continua a aumentar. Juntamente com ela, a sua pegada de carbono só irá piorar se os criadores, os utilizadores finais e os organismos reguladores continuarem a ignorar o seu impacto ambiental.
Embora a sustentabilidade ambiental generalizada através da IA continue a ser uma perspetiva viável, é necessária a cooperação entre actores individuais e entidades colectivas para abordar os impactos negativos desta tecnologia no nosso planeta.
Key Takeaways
O consumo significativo de energia pelos sistemas de inteligência artificial conduziu a uma pegada de carbono substancial, que não deve ser ignorada tanto pelos criadores como pelos utilizadores. É fundamental que todas as partes envolvidas reconheçam as implicações ambientais associadas a níveis tão elevados de utilização de energia e adoptem abordagens mais ecológicas para atenuar este impacto.
Os rápidos avanços da inteligência artificial deram origem a um ambiente que incentiva a descartabilidade, resultando num desperdício de recursos valiosos. É importante que os indivíduos sejam comedidos nas suas decisões de compra e que as empresas se concentrem na criação de produtos e serviços com valor real, em vez de se limitarem a procurar a novidade.
A ausência de uma autoridade reguladora unificada que supervisione a utilização e o avanço da inteligência artificial fez com que as questões ambientais fossem relegadas para uma posição secundária na agenda. A fim de mitigar os efeitos prejudiciais da IA no ambiente, é crucial que tanto os governos como as organizações ambientais trabalhem em conjunto para esse fim.
A computação de IA requer muita energia
Crédito da imagem: NOAA Photo Library/ Wikimedia Commons
O principal fator que contribui para o impacto ambiental substancial da inteligência artificial generativa resulta do seu consumo excessivo de energia. Por exemplo, quando se examinam chatbots como o ChatGPT, observa-se uma combinação de um limite elevado de tokens e um processamento rápido de entradas que requerem quantidades consideráveis de energia. Infelizmente, muitos utilizadores não estão conscientes dos requisitos de recursos associados a cada consulta de pesquisa e tendem a dirigir indiscriminadamente inúmeros pedidos aos chatbots sem ter em conta as suas consequências ambientais.
Semianalysis fez um modelo de custos do ChatGPT. Dizem que a OpenAI gere 3.617 servidores HGX A100 para responder aos milhões de pedidos que o ChatGPT recebe diariamente.
Cada servidor consome 3000 watts-hora se for semelhante ao Nvidia HGX A100 . Assim, para que 3617 unidades funcionem 24 horas por dia, 7 dias por semana, são necessários uns impressionantes 95 054 760 000 watts-hora ou 95 054,76 megawatts-hora por ano. Para referência, a cidade de Nova Iorque consome diariamente entre 5.500 e 10.000 megawatts-hora .
Os desenvolvimentos acelerados promovem estilos de vida descartáveis
O progresso acelerado da inteligência artificial gerou uma era caracterizada pela descartabilidade. Os consumidores de produtos tecnológicos sentem-se frequentemente compelidos a adquirir os dispositivos mais recentes, independentemente das suas necessidades reais. Para além disso, muitos indivíduos têm dificuldade em compreender os meandros destas ferramentas avançadas. Este apetite voraz por novidades é alimentado por empresas que apregoam capacidades inovadoras nas suas ofertas, conduzindo assim a esta procura frenética da “próxima grande novidade”.
Através da adesão a um modo de vida insustentável, os indivíduos permitem que os inovadores tecnológicos governem o apelo aos sistemas de inteligência artificial. Gastam-se recursos valiosos em instrumentos supérfluos que não produzem praticamente nenhuma vantagem significativa.
Veja-se o caso do ChatGPT. Muitos programadores aproveitaram a oportunidade oferecida pela sua popularidade para lançar os seus chatbots com inteligência artificial. Durante este período, empresas de tecnologia proeminentes, como a Microsoft, a Meta e a Google, investiram recursos consideráveis no desenvolvimento de modelos linguísticos de ponta. Por outro lado, muitas empresas simplesmente seguiram o exemplo sem se aprofundarem na mecânica subjacente ou nas potenciais aplicações destas ferramentas.
É aconselhável ter cuidado ao aceder a chatbots de inteligência artificial a partir de fontes não fidedignas, uma vez que agentes maliciosos podem criar aplicações falsificadas de modelos populares como o ChatGPT com a intenção de enganar indivíduos desprevenidos, levando-os a revelar dados sensíveis ou a incorrer em encargos excessivos pelos serviços.
Nenhum órgão central de governação regula a utilização e o desenvolvimento da IA
Crédito da imagem: Cancillería Argentina/ Wikimedia Commons
O rápido progresso da inteligência artificial ultrapassa os quadros regulamentares e as limitações atualmente em vigor. Por exemplo, o diretor executivo da OpenAI, Sam Altman, defende a adoção de medidas mais rigorosas para regular os poderosos sistemas de IA. Atualmente, não existe um órgão de gestão único que supervisione e aplique a regulamentação das actividades relacionadas com a IA.
Apesar do facto de as agências reguladoras poderem começar a abordar as preocupações relacionadas com a inteligência artificial, é pouco provável que coloquem a degradação ambiental na primeira linha das suas prioridades. Em vez disso, é mais provável que se concentrem em questões como as alucinações induzidas pela IA, as violações éticas e as infracções à privacidade. Embora estas preocupações sejam certamente significativas, seria um erro permitir que ofusquem os efeitos prejudiciais que a IA pode ter no ambiente.
Para que o governo possa abordar eficazmente a questão das emissões de carbono das empresas tecnológicas, é essencial que colabore com as organizações ambientais na monitorização destas entidades. Ao implementar medidas regulamentares que se concentrem na redução do consumo de energia, nas práticas de gestão de resíduos e em técnicas de extração responsáveis, o impacto global dos criadores de inteligência artificial pode ser significativamente diminuído.
Os esforços agrícolas orientados para a IA dão prioridade à produção em detrimento da saúde dos ecossistemas
Os sectores agrícolas estão a explorar formas de integrar sistemas baseados em IA na agricultura. A implementação estratégica pode ajudar a maximizar o crescimento das culturas, automatizar o trabalho manual e combater as calamidades naturais, minimizando as despesas gerais. A IA agrícola é uma indústria em crescimento. Market.us prevê mesmo que o tamanho do mercado global excederá os 10,2 mil milhões de dólares até 2032.
A inteligência artificial (IA) agrícola oferece inúmeras vantagens, como maior eficiência, maior produtividade e maior sustentabilidade; no entanto, muitas vezes negligencia as necessidades substanciais de energia associadas ao seu desenvolvimento e implementação. Além disso, a ênfase na maximização do rendimento das culturas e na racionalização dos procedimentos de colheita pode contribuir involuntariamente para impactos ambientais prejudiciais, promovendo técnicas agrícolas intensivas que conduzem à degradação do solo e à desertificação.
Treinar a IA requer tentativas e erros
Crédito da imagem: mikemacmarketing/ Wikimedia Commons
O aproveitamento de grandes quantidades de dados para treinar sistemas avançados de inteligência artificial envolve um investimento significativo em recursos computacionais. O processo de recolha e processamento de informações para estas plataformas pode consumir uma enorme quantidade de energia, podendo atingir milhões de watts-hora.
Além disso, o processo de avaliação de dados envolve uma abordagem sistemática para identificar e resolver erros através de experiências e aperfeiçoamentos repetidos. À medida que os programadores melhoram progressivamente os seus modelos, devem também dedicar um esforço significativo à resolução de quaisquer complicações imprevistas que surjam durante este processo iterativo.
Tomemos o ChatGPT como exemplo. Um estudo da Universidade de Cornell mostra que o OpenAI consumiu 405 V100 GPU anos de energia para treinar o GPT-3 em 175 mil milhões de parâmetros. Em termos mais simples, uma GPU V100 demoraria 405 anos a construir o ChatGPT.
Assumindo que a OpenAI utiliza algo semelhante a GPUs Nvidia V100 , que consomem 300 watts-hora, 405 anos de consumo de energia equivalem a 1.064.340.000 watts-hora. Para referência, a maioria dos agregados familiares consome 30 000 watts-hora por dia. Assim, a energia que a OpenAI utilizou para treinar o ChatGPT inicialmente poderia alimentar 35.478 casas durante 24 horas.
O hardware de IA é feito de metais terrestres
A construção, o desenvolvimento e a comercialização de aplicações de inteligência artificial dependem de uma série de elementos terrestres para os seus componentes de hardware. Por exemplo, as unidades de processamento gráfico (GPUs) são fabricadas com substâncias metálicas como o cobre, o estanho, a prata e o zinco, para além de muitas outras matérias-primas. Além disso, as empresas de tecnologia necessitam frequentemente de um número substancial de GPUs para sustentar as suas operações de IA.
Para mitigar os potenciais impactos negativos do esgotamento de recursos no futuro, os programadores devem considerar a exploração de meios alternativos de aquisição de matérias-primas. Se não o fizerem, poderão resultar num aumento das práticas de mineração destrutivas, à medida que a procura de hardware orientado para a IA continua a aumentar. Eventualmente, mesmo minas substanciais esgotarão as suas reservas dentro de algumas décadas.
Potencial congestionamento de tráfego
Crédito da imagem: Tesla
A IA pode construir um futuro mais inteligente e energeticamente eficiente para a indústria automóvel. Um estudo do International Journal of Environmental Research and Public Health afirma que os automóveis autónomos produzem 50 a 100 por cento menos emissões de carbono do que os veículos tradicionais. Os fabricantes de automóveis de todo o mundo integrarão gradualmente a IA nas suas unidades.
Embora eficientes em termos de consumo de combustível, o aparecimento de automóveis guiados por IA também aumenta o congestionamento do tráfego nas cidades densamente povoadas. Os veículos privados continuarão a ultrapassar o número de centros de transportes públicos. Um inquérito longitudinal da Universidade de Adelaide diz que os consumidores prefeririam comprar carros sem condutor em vez de se deslocarem ou partilharem veículos.
A evolução da IA aumenta o lixo eletrónico
Crédito da imagem: Alex Proimos/ Wikimedia Commons
Os avanços na inteligência artificial estão a progredir a um ritmo acelerado devido à introdução contínua de soluções inovadoras de hardware e software por parte de programadores que lutam pela liderança da indústria. No entanto, esta procura incessante de tecnologia de ponta contribuiu para um problema crescente de resíduos electrónicos que agrava ainda mais as preocupações da sociedade. É importante notar que a preservação da funcionalidade destes sistemas de IA requer uma extensa rede de unidades de processamento gráfico (GPUs) e servidores, muitos dos quais não podem ser reutilizados ou reciclados quando atingem o fim do seu ciclo de vida útil.
The World Counts refere que 85% do lixo eletrónico vai para aterros e incineradores e 70% contém elementos tóxicos. Os criadores de IA devem explorar métodos de eliminação mais sustentáveis. As práticas ecológicas, como a redução do consumo de combustíveis fósseis, o prolongamento dos ciclos de vida do hardware e a conceção de métodos de reciclagem, irão reformular a indústria.
A IA é má para o ambiente?
Apesar do impacto negativo que a Inteligência Artificial (IA) pode ter no ambiente, a sua sustentabilidade não é necessariamente predeterminada pela sua natureza. A maioria das preocupações em torno das consequências ambientais da IA resultam de acções humanas na conceção, programação, implementação e gestão de sistemas alimentados por IA. É imperativo que as empresas tecnológicas dêem prioridade a práticas responsáveis e ambientalmente conscientes em detrimento de avanços rápidos. Além disso, mesmo que a IA atingisse um estado de inteligência artificial geral, não se justificaria esgotar os recursos naturais do planeta para alcançar tais avanços.
Para garantir a sustentabilidade, as empresas devem colocar uma tónica significativa na implementação de tecnologias com consciência ecológica. Embora a inteligência artificial tenha inúmeras utilizações empresariais, comerciais e industriais, ainda há uma margem considerável para o desenvolvimento da utilização da IA para promover a conservação do ambiente e atenuar os efeitos das alterações climáticas. Infelizmente, muitas aplicações de IA estão atualmente disponíveis sem que seja dada muita atenção aos seus potenciais benefícios para a preservação dos recursos naturais ou para o combate ao aquecimento global.