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 centros de processamento de dados usados por empresas como OpenAI e Google. Eles descobriram que ao treinar o GPT-3, a Microsoft, que trabalha com o OpenAI, usou uma quantidade enorme de 185,000 galões de água.
Esta é a mesma quantidade de água necessária para resfriar um nuclear reator, de acordo com seus cálculos. O sistema ChatGPT precisa usar a mesma quantidade de água que uma garrafa de 500 ml para uma curta conversa de cerca de 20-50 perguntas e respostas. Mesmo que uma garrafa não pareça muito, quando você soma todas as pessoas que usam ChatGPT pela OpenAI, acaba usando muita água.
Para descobrir se os data centers sedentos do ChatGPT estão drenando recursos hídricos, um sistema para calcular a quantidade de água doce usada para resfriar servidores E produzindo energia para alimentar servidores de data center foi criado pelos pesquisadores.
Os pesquisadores mencionam que a quantidade de água que os grandes sistemas de computadores usam pode ficar ainda maior quando a próxima geração GPT-4 é lançado completamente. Mas é difícil saber com certeza porque ainda não há muitas informações disponíveis sobre isso.
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, que pode reagir a uma variedade de consultas do usuário em linguagem semelhante à humana, ganhou fama no ano passado. Ele alcançou feitos impressionantes em um curto espaço de tempo, incluindo a capacidade de resumir tópicos acadêmicos e responder a perguntas lógicas. Além disso, ele foi reprovado em testes de nível universitário para escolas de medicina e administração.
