Você pode se surpreender ao saber que a IA já está se mostrando uma arma poderosa na luta contra as mudanças climáticas. A ONU, por exemplo, incorporou a IA em seu centro de imagens de satélite UNOSAT, utilizando algoritmos para analisar imagens de áreas inundadas e avaliar onde equipes de resposta a desastres são necessárias.

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A IA também pode ajudar a prever futuros desastres e auxiliar comunidades vulneráveis a antecipar o que pode estar por vir. De fato, a ONU trabalha com comunidades vulneráveis em Burundi, Chade e Sudão, usando IA para analisar mudanças ambientais passadas e criar projeções futuras.

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Mas a IA, com seu alto consumo de energia, não estaria contribuindo para o problema climático? Bem, sim, isso também é verdade. (Nunca disse que havia uma resposta simples para a pergunta do título!) Uma das maiores preocupações é que, com o aumento das ferramentas de IA generativa como o ChatGPT, o custo energético da IA só vai aumentar.

ChatGPT (e amigos) são devoradores de energia

Em 2019, pesquisadores da Universidade de Massachusetts Amherst decidiram analisar a pegada de carbono de grandes modelos de IA – do tipo que alimenta as ferramentas de hoje, como o ChatGPT. Eles descobriram que treinar um único modelo de IA pode emitir cinco vezes mais que um carro médio durante todo seu ciclo de vida (incluindo a fabricação).

Isso por si só não é ideal. Não é um número desastroso, mas não é ideal. No entanto, as coisas mudaram drasticamente desde então. Na época do estudo, o modelo de linguagem da OpenAI era o GPT-2. Atualmente, estamos no GPT-4. O GPT-2 foi treinado com 1,5 bilhão de parâmetros (o número de variáveis no modelo), mas o GPT-4, segundo relatos, possui impressionantes 1,8 trilhão de parâmetros. Isso é um salto enorme. Naturalmente, um modelo tão significativamente maior consome mais energia do que o estudo de 2019.

E, não podemos esquecer, isso é apenas a energia necessária para treinar a IA. Também há a energia associada às pessoas usando essas ferramentas. Fazer uma pergunta ao ChatGPT consome mais energia do que uma pesquisa padrão na internet, e isso, entre os aproximadamente 180 milhões de usuários que o ChatGPT acumulou até agora, é expressivo. Calcular o custo energético dessas conversas é complicado, mas algumas estimativas sugerem que as pesquisas no ChatGPT poderiam consumir tanta energia quanto 33.000 residências dos EUA diariamente. Essa é uma estimativa impressionante. Cada conversa com o ChatGPT também consome aproximadamente uma garrafa pequena de água.

Se ferramentas como ChatGPT, Google Bard e o chatbot de IA da Microsoft Bing continuarem a atrair usuários, os números futuros serão, sem dúvida, ainda mais alarmantes.

Então, a IA vai piorar a crise climática, certo?

Bem, não é tão simples assim. Porque, embora as ferramentas de IA generativa estejam a caminho de se tornarem importantes fontes de emissões de carbono, elas também podem nos ajudar a encontrar as soluções necessárias para resolver nossos maiores problemas climáticos.

Existem várias maneiras pelas quais a IA generativa pode impulsionar os esforços para combater as mudanças climáticas. Ela pode ser usada para prever e gerenciar a demanda de energia, por exemplo. Pode ser usada para gerar previsões mais precisas sobre a produção de energia futura, permitindo que os fornecedores aloquem recursos de maneira mais eficaz. Pode ser usada para projetar sistemas renováveis melhores – sistemas mais eficientes e escaláveis. E pode ser usada para projetar soluções melhores de captura e armazenamento de carbono.

Claro, isso não compensa o enorme custo energético associado à IA generativa (e à IA em geral). Precisamos absolutamente que as empresas de IA se comprometam a reduzir suas pegadas de carbono e invistam em IA sustentável. Mas não podemos analisar o custo climático da IA sem também reconhecer seus benefícios potenciais.

A conclusão é que a crise climática é um dos problemas mais urgentes que a humanidade já enfrentou. E a IA generativa é uma das tecnologias mais poderosas às quais já tivemos acesso. Juntando os dois, esperamos chegar a soluções inovadoras e, em última análise, ajudar na luta contra as mudanças climáticas.

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