De acordo com pesquisadores da University of Colorado Riverside e da University of Texas Arlington, os data centers sedentos do ChatGPT estão drenando muito os recursos hídricos. Eles examinaram os efeitos ambientais do treinamento de IA em um artigo recente intitulado Making AI Less Thirsty.
Pesquisadores investigaram quanta água é necessária para resfriar os centros de processamento de dados usados por empresas como a OpenAI e o Google. Eles descobriram que, ao treinar o GPT-3, a Microsoft, que trabalha com a OpenAI, usou a enorme quantidade de 185,000 galões de água.
Essa é a mesma quantidade de água necessária para resfriar um reator nuclear , segundo seus cálculos. O sistema ChatGPT precisa usar a mesma quantidade de água que uma garrafa de 500 ml para uma conversa curta de cerca de 20 a 50 perguntas e respostas. Embora uma garrafa não pareça muita coisa, quando se soma o número de pessoas que usam o ChatGPT da OpenAI, o consumo acaba sendo considerável.
Para descobrir se os centros de dados da ChatGPT estão consumindo muitos recursos hídricos, os pesquisadores criaram um sistema para calcular a quantidade de água doce usada para resfriar os servidores e produzir energia para alimentá-los.
Os pesquisadores mencionam que a quantidade de água usada pelos grandes sistemas de computadores pode aumentar ainda mais quando a próxima geração do GPT-4 estiver totalmente operacional. Mas é difícil ter certeza, pois ainda não há muitas informações disponíveis sobre o assunto.
Eles querem que as empresas que fazem esses sistemas contem mais a todos sobre quanta água usam e o que estão fazendo para usar menos água. Esses dados podem desempenhar um papel crucial na solução da crise global da água.
O chatbot de IA ChatGPT, da OpenAI, capaz de responder a uma variedade de perguntas de usuários em linguagem semelhante à humana , ganhou notoriedade no ano passado. Ele alcançou feitos impressionantes em pouco tempo, incluindo a capacidade de resumir tópicos acadêmicos e responder a perguntas lógicas. Além disso, foi reprovado em testes de admissão para faculdades de medicina e administração.
