O Impacto Inesperado de Demandas de IA na Era do Hiper-Consumo da Internet. Descubra os Segredos por Trás dessa Transformação.

A Sede Insaciável da IA: A Era da Hiperconexão na Internet

Nos dias atuais, a inteligência artificial generativa é impossível de ignorar na internet. Sumários gerados por IA aparecem aleatoriamente no topo dos resultados de pesquisas do Google. Ou então você pode ser convidado a experimentar a ferramenta de IA do Meta ao navegar no Facebook. E aquele emoji cintilante está sempre presente, assombrando meus sonhos.

A Obsessão do Vale do Silício pela IA Generativa

A ânsia de adicionar IA a tantas interações online pode ser rastreada até o lançamento revolucionário do ChatGPT, da OpenAI, no final de 2022. O Vale do Silício logo se tornou obcecado pela IA generativa, e quase dois anos depois, as ferramentas de IA alimentadas por modelos de linguagem de grande porte permeiam a experiência do usuário na internet.

Um efeito colateral infeliz dessa proliferação é que os processos computacionais necessários para executar os sistemas de IA generativa são muito mais intensivos em recursos. Isso levou à chegada da era da hiperconexão da internet, um período definido pela disseminação de um novo tipo de computação que exige quantidades excessivas de eletricidade e água para ser construído e operado.

O Impacto Energético da IA Generativa

O Impacto Inesperado de Demandas de IA na Era do Hiper-Consumo da Internet. Descubra os Segredos por Trás dessa Transformação.
Source: wired.com

“No back-end, esses algoritmos que precisam estar em execução para qualquer modelo de IA generativa são fundamentalmente muito, muito diferentes do tipo tradicional de Pesquisa do Google ou e-mail”, diz Sajjad Moazeni, pesquisador de engenharia de computação da Universidade de Washington. “Para serviços básicos, esses eram muito leves em termos da quantidade de dados que precisavam ir e voltar entre os processadores.” Em comparação, Moazeni estima que os aplicativos de IA generativa são cerca de 100 a 1.000 vezes mais intensivos em computação.

As necessidades de energia da tecnologia para treinamento e implantação não são mais o segredo sujo da IA generativa, pois especialista após especialista previu, no ano passado, surtos na demanda de energia em data centers onde as empresas trabalham em aplicativos de IA. Quase como se fosse uma deixa, o Google recentemente parou de se considerar neutro em carbono, e a Microsoft pode pisar em seus objetivos de sustentabilidade na corrida em andamento para construir as maiores e melhores ferramentas de IA.

O Impacto no Consumo de Água

Além dos altos níveis de uso de energia, os data centers que treinam e operam modelos de IA generativa consomem milhões de galões de água.

“A água disponível para as pessoas usarem é muito limitada. É apenas a água doce da superfície e dos lençóis freáticos. Esses data centers, eles simplesmente evaporam a água no ar”, diz Shaolei Ren, pesquisador de IA responsável na UC Riverside e coautor de “Making AI Less ‘Thirsty’: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models”.

Embora possa parecer semelhante à primeira vista, o impacto no meio ambiente local da operação de gigantescos data centers pelas empresas não é comparável ao impacto de residentes que podem tomar várias banhos de espuma por semana ou deixar a torneira aberta enquanto escovam os dentes. “Eles são diferentes dos usuários residenciais normais. Quando pegamos a água da concessionária e, em seguida, descartamos a água de volta para o esgoto imediatamente, nós apenas retiramos a água — não estamos consumindo água”, explica Ren.

A Sustentabilidade em Questão

Claro, o Google e a Microsoft não são os únicos grandes concorrentes na corrida da IA. Quando contatada por e-mail, Melanie Roe, porta-voz da Meta, solicitou mais informações sobre esta história, mas não respondeu a mensagens posteriores. A OpenAI não respondeu aos pedidos de comentário.

Em vez de uma praga para o meio ambiente, as empresas de tecnologia geralmente posicionam o desenvolvimento de IA como parte da solução climática e fundamental para a inovação. Na tentativa de reduzir o impacto imediato da IA, bem como o custo, os pesquisadores e desenvolvedores estão buscando abordagens criativas para diminuir a energia necessária para criar ferramentas de IA, apoiando-se em chips de hardware mais eficientes. Eles também estão experimentando o potencial de modelos de IA menores que exigem menos computação.

Preocupações com a Rede Elétrica

Além das preocupações ambientais, esses data centers têm o potencial de sobrecarregar as redes elétricas locais com suas necessidades de energia. “Em Washington, há um data center da Microsoft sendo construído em Quincy”, diz Moazeni. “Eu sei que há muita preocupação de que a energia que eles estão queimando está basicamente sugando toda a energia naquela área.”

Ao redor do mundo, as fazendas de servidores que treinam e operam modelos de IA podem competir com moradores e empresas locais por eletricidade, podendo levar a blecautes durante os horários de pico.

Impacto no Usuário Final

Usuários que tentam ser conscientes sobre seu consumo de energia podem se encontrar perdidos. Mesmo que você não procure ferramentas de IA generativa, elas podem ser difíceis de evitar, pois agora são incluídas como recursos padrão em sistemas operacionais, aplicativos da web e programas de software comuns.

Seja ao fazer login em um portal de trabalho on-line ou simplesmente usando a internet para se conectar com amigos, é quase impossível navegar sem ver vários chatbots oferecendo resumos de informações e prometendo aumentos de produtividade.

Conclusão

Embora a IA já pareça onipresente, ela continuará a se infiltrar mais em nossas vidas on-line. À medida que isso acontecer, os limites superiores de seu uso de energia e consumo de água permanecem a ser vistos. A sede insaciável da IA por recursos é um desafio que as empresas de tecnologia terão que enfrentar nos próximos anos, à medida que buscam impulsionar o desenvolvimento dessa tecnologia transformadora.

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