IA generativa tem seus problemas – e um dos maiores é o impacto ambiental
Cientista da computação explica a pegada de carbono do ChatGPT e de outros modelos de IA
A IA generativa é a nova tecnologia por trás dos chatbots e geradores de imagens. Mas qual é o seu impacto no planeta?
Como pesquisadora de IA, sempre me preocupo com os custos energéticos envolvidos na criação de modelos de inteligência artificial. Quanto mais poderosa for a IA, mais energia ela consome. Então, o que o surgimento de modelos cada vez mais poderosos poderia significar para a futura pegada de carbono da sociedade?
Pesquisadores estimaram que a criação do GPT-3 gerou 552 toneladas de dióxido de carbono.
O termo “generativo” se refere à capacidade de um algoritmo de IA de produzir dados complexos. Já a IA “discriminativa” escolhe entre um conjunto fixo de opções e produz apenas um resultado – por exemplo, decidir aprovar ou não um empréstimo bancário.
A IA generativa pode gerar respostas muito mais complexas, como uma frase, um parágrafo, uma imagem ou até um vídeo curto. Há muito tempo é usada em assistentes virtuais controlados por voz ou para sugerir a próxima palavra em um site de busca. No entanto, só recentemente ganhou a capacidade de gerar linguagem semelhante à humana e fotos realistas.
USANDO MAIS ENERGIA DO QUE NUNCA
O consumo exato de um único modelo de IA é difícil de estimar e inclui a energia utilizada na fabricação do equipamento, na criação do modelo e no seu uso. Em 2019, pesquisadores descobriram que a criação de um modelo de IA generativa chamado BERT, com 110 milhões de parâmetros, consumia a mesma quantidade de energia de um voo transcontinental de ida e volta para uma pessoa.
A quantidade de parâmetros se refere ao tamanho do modelo – e modelos maiores geralmente são mais poderosos. Pesquisadores estimaram que a criação do GPT-3, com 175 bilhões de parâmetros, consumiu 1.287 megawatt-horas e gerou 552 toneladas de dióxido de carbono, o equivalente a 123 veículos movidos a gasolina dirigidos por um ano. Isso apenas para produzir o modelo, antes mesmo que os consumidores comecem a usá-lo.
Modelos maiores demandam mais energia durante o uso. Há poucos dados sobre a pegada de carbono de uma única consulta, mas alguns especialistas da indústria estimam que seja de quatro a cinco vezes maior do que a de um mecanismo de busca.
Conforme os chatbots e geradores de imagens se tornam mais populares e o Google e a Microsoft incorporam modelos de linguagem de IA em seus sistemas de busca, o número de consultas aumenta exponencialmente a cada dia.
BOTS DE IA PARA BUSCAS
Há alguns anos, poucas pessoas fora dos laboratórios de pesquisa usavam modelos como o BERT ou o GPT. Mas isso mudou no dia 30 de novembro de 2022, quando a OpenAI lançou o ChatGPT. De acordo com os últimos dados disponíveis, o chatbot teve mais de 1,5 bilhão de acessos em março de 2023. A Microsoft o incorporou no Bing e o disponibilizou para todos no dia 4 de maio de 2023.
Se os chatbots se tornarem tão populares quanto os mecanismos de busca, seu custo energético pode aumentar significativamente. Mas os assistentes de IA têm muitos outros usos além da busca, como escrever documentos, resolver equações matemáticas e criar campanhas de marketing.
Outro problema é que os modelos de IA precisam ser constantemente atualizados. O ChatGPT, por exemplo, foi treinado apenas com dados até 2021, portanto, não sabe nada sobre o que aconteceu desde então.
A informação sobre a pegada de carbono de sua criação não é pública, mas provavelmente é muito maior do que a do GPT-3. Se tivesse que ser recriado regularmente para atualizar seu conhecimento, os custos de energia aumentariam ainda mais.
A vantagem é que fazer uma pergunta a um chatbot pode ser uma maneira mais objetiva de obter informações do que usar um site de busca. Em vez de receber uma página cheia de links, você obtém uma resposta direta, como se estivesse interagindo com um humano – supondo que alguns dos problemas de precisão sejam resolvidos. Obter informações mais rapidamente poderia compensar o aumento do consumo de energia.
CAMINHOS A SEGUIR
Os grandes modelos de IA generativa vieram para ficar e é provável que as pessoas recorram cada vez mais a eles em
Se os chatbots se tornarem tão populares quanto os mecanismos de busca, seu custo energético pode aumentar significativamente.
busca de informações. Por exemplo, se hoje um aluno precisa de ajuda para resolver um problema de matemática, ele pode pedir auxílio a um tutor, a um amigo ou consultar um livro didático. No futuro, provavelmente perguntará a um chatbot. O mesmo se aplica a outras áreas do conhecimento, como aconselhamento jurídico ou expertise médica.
Um único grande modelo de IA não vai destruir o meio ambiente. Mas, se mil empresas desenvolverem diferentes bots para diferentes fins, cada um deles usado por milhões de clientes, o consumo de energia pode se tornar um problema. Mais pesquisas são necessárias para tornar a IA generativa mais eficiente.
A boa notícia é que ela pode funcionar com energia renovável. Levando o processamento para onde a energia verde é mais abundante, ou programando a computação para horários em que a energia renovável está mais disponível, é possível reduzir as emissões em até 30 a 40 vezes em comparação com o uso de uma rede dominada por combustíveis fósseis.
A pressão da sociedade pode incentivar empresas e laboratórios de pesquisa a divulgar as pegadas de carbono de seus modelos de IA, como alguns já fazem. No futuro, talvez os consumidores possam até usar essas informações para escolher um chatbot “mais verde”.
Este artigo foi republicado do The Conversation sob licença Creative Commons. Leia o artigo original.
