A Inteligência Artificial (IA) existe há pouco tempo, mas já é considerada uma mudança radical devido ao seu potencial transformador. No entanto, seu desenvolvimento, manutenção e descarte são todos responsáveis por uma grande pegada de carbono. Isso faz com que as pessoas se preocupem com o impacto ambiental da IA. Neste blog, vamos nos aprofundar nesse dilema oculto.
Impacto Ambiental Real da Inteligência Artificial: Negativo vs Positivo
Por trás de qualquer inteligência artificial (IA), existe um processo que consome muita energia e gera uma enorme pegada de carbono. Atualmente, os centros de dados de IA funcionam 24 horas por dia, 7 dias por semana, e utilizam energia proveniente principalmente de combustíveis fósseis . Eles são responsáveis por cerca de 2.5% a 3.7% das emissões globais de gases de efeito estufa.
Você ficará surpreso ao saber que, segundo pesquisadores da OpenAI , a capacidade computacional necessária para treinar os melhores modelos de IA tem dobrado a cada 3.4 meses desde 2012. Um estudo recente realizado por especialistas da Universidade de Massachusetts, Amherst, também analisou o impacto ambiental do treinamento de diversos modelos de IA de grande porte. Eles descobriram que esse processo pode gerar mais de 626,000 libras de dióxido de carbono . Isso equivale a quase 5 vezes as emissões de um carro americano médio durante toda a sua vida útil.
A tabela abaixo representa os principais impactos positivos e negativos da IA:
| Impactos Positivos | Impactos negativos |
| Auxilia no combate ao desmatamento, incêndios florestais, doenças da vida selvagem e no monitoramento da biodiversidade. | Alto consumo de energia elétrica durante o treinamento. |
| Incentiva iniciativas de Economia Circular. | Aumento potencial no uso de recursos como água e matérias-primas. |
| Otimiza processos de agricultura, transporte e gestão de resíduos. | Contribui para a geração de lixo eletrônico. |
| Prevê padrões de uso de energia e aumenta a eficiência energética. | Pode agravar problemas ambientais existentes. |
| Melhora o desempenho em fontes de energia renováveis. | O tempo de computação extenso para treinamento aumenta as emissões de IA. |
| Gerencia o fornecimento de eletricidade e aumenta a confiabilidade. | Vieses em dados de treinamento podem levar a decisões tendenciosas por algoritmos de IA. |
| Analisa o solo, prevê rendimentos e identifica pragas para uma agricultura sustentável. | Maior demanda de energia à medida que aumenta o uso de IA. |
| Auxilia na resposta eficiente a desastres. | O treinamento intensivo em água doce contribui para a escassez de água. |
| Facilita a criação de novos materiais. | Gera emissões de CO2 comparáveis às da aviação, afetando comunidades marginalizadas. |
| Apoia esforços de conservação da biodiversidade. | O consumo de energia leva à poluição do ar. |
Impacto negativo da inteligência artificial no meio ambiente
Sua principal desvantagem está ligada aos centros de dados, que consomem muita energia para manter os modelos de IA. Comparados a edifícios comuns, eles usam de 10 a 50 vezes mais energia por andar. Com o aumento do tamanho dos Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLM, na sigla em inglês), o consumo de energia desses centros de dados continua a crescer . Vamos discutir alguns desafios ambientais associados à IA.
1. Aumento do consumo de energia
O treinamento de modelos de IA consome uma quantidade enorme de eletricidade, que é produzida principalmente a partir de combustíveis fósseis. Tudo isso resulta em aumento nas emissões de gases de efeito estufa.
De acordo com o Escritório de Eficiência Energética e Energia Renovável dos EUA , os centros de dados, incluindo aqueles usados para IA, representam quase 2% do consumo total de eletricidade nos EUA.
2. Aumento do consumo de recursos
O uso de IA em indústrias como a de manufatura pode aumentar o consumo de recursos, incluindo água e matérias-primas. Isso pode prejudicar o meio ambiente.
O treinamento de IA também depende de GPUs (Unidades de Processamento Gráfico). Para sua produção, são necessários metais raros e um consumo significativo de água.
3. Adicionar ao lixo eletrônico
Esses resíduos contêm substâncias químicas nocivas, incluindo chumbo, mercúrio e cádmio. Além de poluir a água e o solo, podem causar danos significativos aos seres humanos e à natureza.
O Fórum Econômico Mundial prevê que, até 2050, produziremos mais de 120 milhões de toneladas métricas de lixo eletrônico por ano. Para evitar que isso aconteça, precisamos de uma melhor gestão e reciclagem desse tipo de lixo.
Referência cruzada: Gestão atual de resíduos eletrônicos utilizando técnicas de inteligência artificial
4. Impacto nos ecossistemas naturais
Tecnologias de inteligência artificial, como carros autônomos e drones de entrega, podem prejudicar animais e a natureza. Isso pode levar ao aumento do desperdício e do consumo, especialmente no comércio eletrônico, onde as mercadorias são entregues com rapidez e frequência.
A IA na agricultura também pode levar ao uso excessivo de fertilizantes e pesticidas, o que pode prejudicar a água, o solo e a biodiversidade. O uso da IA no meio ambiente também levanta questões éticas. Precisamos equilibrar os benefícios da IA com a proteção da natureza para que ambos coexistam.
5. Aumento da emissão de carbono
Como as operações de IA são responsáveis por consumir muita energia, elas são as principais culpadas por trás do aumento das emissões de carbono. Milhões de horas de tempo de computação são gastas treinando novas gerações de modelos de IA. Isso aumenta ainda mais o consumo de energia.
Frequentemente, a produção dessa energia também depende de gás natural, petróleo, carvão ou energia hidrelétrica, que são todas importantes fontes de emissões de IA.
6. Promover preconceitos na tomada de decisões
O principal problema apontado por todos os que se opõem à IA está relacionado à probabilidade de a IA tomar decisões tendenciosas. Os algoritmos de IA dependem fortemente dos dados com os quais são treinados. Decisões tendenciosas podem causar vieses nesses dados.
Usar IA para controlar o ambiente levanta uma série de preocupações éticas. Se seu algoritmo for treinado em dados que favorecem o crescimento econômico em detrimento do cuidado ambiental, ele pode priorizar ganhos econômicos de curto prazo em detrimento da saúde ambiental de longo prazo.
Referência cruzada: O que fazemos em relação aos vieses na IA?
7. Aumento da demanda de energia
As tendências atuais mostram como a IA gradualmente conquistou um lugar em nossas vidas como uma ferramenta de ajuda. Com o tempo, seu uso aumentará mais e também sua demanda de energia. Isso é, portanto, um grande contribuidor para as emissões de gases de efeito estufa.
Por exemplo, se as tendências atuais de IA persistirem, até 2027, a NVIDIA poderá fornecer quase 1.5 milhão de unidades de servidores de IA por ano. Esses servidores podem consumir cerca de 85.4 terawatts-hora de eletricidade anualmente . Isso excederá até mesmo o consumo de energia de muitos países pequenos.
8. Contribuindo para o desperdício de água e poluição do ar
Você talvez não saiba que o treinamento de modelos de IA exige muita água doce. Isso também pode contribuir para o desperdício de água. Um estudo recente sugere que o ChatGPT requer quase 500 ml de água para cada 20 a 50 perguntas e respostas para resfriar seus data centers. Essa água pode ser contaminada com produtos químicos e resíduos. Portanto, para reutilizá-la, pode ser necessário um tratamento adicional.
O estudo também revelou que o treinamento do GPT-3 pode ter consumido mais de 700,000 litros de água potável . Infelizmente, a água evapora durante o uso e não pode ser reutilizada. Isso agrava o problema da escassez hídrica. A energia utilizada pela IA também pode contribuir para a poluição do ar, especialmente se ela utiliza fontes de energia não renováveis.
Veja também Como Reduzir a Pegada de Carbono como Estudante na Escola ou Universidade.
9. Tem falta de responsabilidade e transparência
Frequentemente, o desenvolvimento e a utilização da IA não são transparentes nem responsabilizados. Muitas empresas priorizam o lucro e a competitividade em detrimento dos potenciais danos ambientais causados pelas tecnologias de IA.
As IAs também são complexas e, devido a essa complexidade, os usuários têm dificuldade em determinar sua real pegada ambiental. Além disso, os dados ocultos e os métodos de treinamento sigilosos usados no desenvolvimento de IA dificultam a avaliação precisa da pegada de carbono ou do impacto ambiental da IA. Para garantir que a IA esteja alinhada com as preocupações ambientais, precisamos desenvolver e implementar procedimentos e leis transparentes.
10. Pode prejudicar comunidades historicamente marginalizadas
Essa tecnologia é utilizada em diversos setores e gera emissões de dióxido de carbono semelhantes às da indústria da aviação. O aumento dessas emissões é particularmente prejudicial às comunidades historicamente marginalizadas que vivem em áreas altamente poluídas. Elas são mais suscetíveis aos riscos à saúde associados à poluição.
Leia também: Os centros de dados sedentos da ChatGPT estão esgotando os recursos hídricos.
Impacto Positivo da Inteligência Artificial no Meio Ambiente
Não se sobrecarregue apenas com seus aspectos negativos, ele tem muitos positivos também. Ele tem a capacidade de analisar grandes quantidades de dados, como os de satélites meteorológicos. Os outros impactos positivos associados a ele são discutidos abaixo:
1. Mitigação das Alterações Climáticas
A inteligência artificial (IA) tem um enorme potencial para nos ajudar a preservar e combater a natureza. Ela auxilia no monitoramento mais rápido e abrangente das mudanças climáticas. Seus dados podem nos ajudar a prever desastres naturais com precisão . Isso não só facilita a evacuação eficiente, como também minimiza os danos. Aqui estão algumas maneiras pelas quais ela ajuda a mitigar as mudanças climáticas:
- Combate ao desmatamento: Ao analisar imagens de satélite, ajuda organizações como WWF usar IA, como Previsão Florestal detectar e prevenir o desmatamento ilegal.
- Combate a incêndios florestais: Ao analisar dados como filmagens de câmeras, ele pode ajudar a localizar e prever o crescimento de incêndios florestais. Isso permite que os bombeiros respondam de forma mais eficaz.
- Detecção de doenças da vida selvagem: É rápido na identificação de sinais de doenças na vida selvagem. Isso é muito útil na detecção precoce, bem como na prevenção.
- Rastreamento da biodiversidade: Quando a IA é combinada com drones e filmagens de satélite, ela pode monitorar eficientemente mudanças no comportamento animal. Ela pode não apenas rastrear diferentes populações de animais, mas também identificar ameaças à biodiversidade.
- Prevenção da sobrepesca: Ferramentas de IA como o Iniciativa Barco Inteligente pode nos ajudar a monitorar práticas de pesca e prevenir atividades de pesca ilegal.
Referência cruzada: Monitoramento baseado em IA auxilia na detecção de doenças em fazendas
2. Contribuindo para a Economia Circular
Eles podem ajudar a contribuir para uma economia circular
- Identificação e recuperação de materiais recicláveis: Robôs guiados por IA são mais rápidos e eficientes na triagem de recicláveis. Eles ajudam a promover a reciclagem e reduzir as emissões de gases de efeito estufa.
- Reciclagem e Reutilização de Água: Você pode usar ferramentas de IA para monitorar a qualidade da água. Elas ajudam a detectar poluição precocemente e também auxiliam em processos de tratamento de água.
3. Otimizando Operações
Eles otimizam as operações em uma ampla variedade de setores:
- Agricultura: Neste setor, ferramentas de IA são usadas para possuir dados sobre solo e clima. Isso não só ajuda a melhorar a agricultura de precisão, mas também aumenta os rendimentos.
- Transporte: Suas ferramentas podem ser usadas para otimizar rotas e reduzir congestionamentos de trânsito. No geral, elas minimizam as emissões causadas pelo transporte.
- Gestão de resíduos: A IA pode ser usada para prever a demanda e otimizar o inventário. Isso pode aprimorar os processos de gerenciamento de resíduos para reduzir o desperdício e melhorar a eficiência.
4. Melhorar a eficiência energética
Os pontos abaixo mostram como a IA pode melhorar essa eficiência:
- Previsão do uso de energia: Ele é capaz de prever padrões de consumo de energia e identificar áreas para conservação de energia.
- Otimizando Sistemas de Resfriamento: Empresas como o Google usam IA para otimizar sistemas de resfriamento. Isso não só reduz o consumo de energia, mas também as emissões de carbono.
5. Apoiar a energia renovável
Ela também apoia o florescimento de fontes de energia renováveis, como a solar e a eólica. Ela faz isso prevendo sua produção de energia, melhorando seu desempenho e simplificando sua manutenção.
Por exemplo, a GE Renewable Energy utiliza inteligência artificial em suas turbinas eólicas. Essas turbinas possuem sensores e algoritmos de IA que conseguem prever mudanças nas condições do vento . Em seguida, ajustam o funcionamento das turbinas de acordo com essas mudanças. Essa capacidade preditiva não só aumenta a produção de energia, como também garante a operação eficiente das turbinas.
6. Auxiliando as Redes Inteligentes
A inteligência artificial ajuda a tornar as redes de energia mais inteligentes. Ela analisa informações de sensores e medidores. Essas informações ajudam as concessionárias a gerenciar a oferta e a demanda de eletricidade. Isso reduz ainda mais o desperdício de energia e aumenta a confiabilidade.
A Microsoft também está usando IA para aumentar a eficiência energética em seus data centers. Como parte de suas metas de sustentabilidade, a empresa pretende se tornar neutra em carbono até 2030.
7. Ajudando a agricultura sustentável
A IA pode ser uma grande aliada na agricultura sustentável. Como, você deve estar curioso. Bem, ela pode analisar dados do solo e prever a produtividade das colheitas. Também pode detectar surtos de pragas e doenças. Isso pode ajudar os agricultores a maximizar a produção agrícola e a minimizar o uso de fertilizantes e pesticidas.
A FarmWise é um exemplo de aplicação da IA na agricultura sustentável. Ela utiliza robôs com inteligência artificial para identificar e remover ervas daninhas dos campos com precisão. Isso reduz a necessidade de herbicidas químicos e contribui para a adoção de métodos de cultivo sustentáveis.
8. Assistência na resposta a desastres
A IA pode acelerar o progresso tecnológico. Isso pode ser um divisor de águas na resposta a desastres. As ferramentas de IA podem fornecer previsões precisas sobre grandes eventos ambientais, como mudanças climáticas, erosão e deslizamentos de terra. Se tivermos um conhecimento mais preciso sobre a ocorrência de um desastre, estaremos mais bem preparados para combatê-lo.
9. Criando novos materiais
Essa tecnologia também pode ser útil na criação de materiais ecológicos. Eles podem ser projetados para terem certas qualidades, como leveza ou resistência. Podemos usar esses materiais na construção civil ou na indústria aeroespacial.
Se pudermos fazer os materiais de fontes renováveis, também reduziremos nossa dependência de combustíveis fósseis. Isso também minimizará os danos ambientais associados à produção de materiais.
10. Promoção da biodiversidade
Este é um dos principais impactos ambientais positivos da IA. Ela auxilia na proteção de diferentes ecossistemas e espécies. A IA consegue analisar grandes quantidades de dados e utiliza essa capacidade para analisar informações sobre populações, habitats e ameaças relacionadas a diferentes ecossistemas e espécies.
Agora, vamos discutir a relação entre IA e sustentabilidade ambiental. Isso nos ajudará a determinar se elas podem coexistir.
Veja também: Urtopia revela a primeira bicicleta elétrica do mundo integrada com o ChatGPT.
A sustentabilidade ambiental é possível por meio da IA?
Sim, a IA pode ser muito útil para melhorar a sustentabilidade ambiental. Algumas das maneiras pelas quais ela pode tornar a sustentabilidade ambiental possível são discutidas abaixo.
- Para a agricultura, pode ser usado para monitorar condições ambientais e rendimentos de colheitas. Pode até ajudar a reduzir o uso de água e fertilizantes.
- Pode otimizar o uso da água e fornecer gestão eficiente dos recursos hídricos. Tenta reduzir o custo de gestão e o impacto ambiental.
- Na fabricação, pode ajudar fazer projetos de sistemas precisos. Isso pode ajudar a reduzir o desperdício e o uso de energia na produção.
- Ao reciclar calor e rastrear a ocupação, ele pode otimizar o uso de energia em edifícios. Pode assim ser ótimo para gerenciamento de instalações.
- IA com imagens de satélite ajuda detectar mudanças no uso da terra e doenças nas plantações desde o início. Isso ajuda no uso sustentável da terra.
- Pode monitorar poluição do ar níveis e alertar os moradores urbanos sobre as fontes de poluição.
- É capaz de gerenciar o fornecimento de energia de forma eficiente e melhorou as previsões de produção de energia renovável.
- Ele detecta a poluição precocemente e, portanto, reduz as emissões de gases de efeito estufa de veículos.
- Pode ajudar conservar recursos naturais. Isso é feito por meio da racionalização de insumos agrícolas, da redução de desperdícios na fabricação e da otimização do uso de energia em edifícios.
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Reflexões sobre a sustentabilidade da IA generativa por CEOs de tecnologia e escolas de negócios
Este é outro tipo de inteligência artificial que pode criar diferentes tipos de conteúdo, incluindo imagens, som, texto e dados sintéticos. A recente excitação em torno dele se deve às suas interfaces fáceis de usar, que permitem que os usuários criem textos, gráficos e vídeos de primeira linha rapidamente.
Isto é o que os renomados CEOs, empresas e escolas de negócios de tecnologia têm a dizer sobre a IA Generativa:
1. De acordo com Paul Daugherty , Diretor de Tecnologia e Inovação da Accenture, a empresa defende o engajamento ativo com a IA generativa. Ele afirma que as empresas devem mergulhar de cabeça, usá-la, experimentar e obter experiência em primeira mão . Essa abordagem também é seguida internamente na Accenture.
2. De acordo com a IBM , a IA generativa pode aumentar a eficiência dos recursos empresariais. Ela consegue isso analisando dados para a distribuição de energia em tempo real, reduzindo custos e emissões. Auxilia os CEOs a projetar empresas sustentáveis. Isso garante que os ideais se traduzam em estratégias acionáveis e resultados mensuráveis. Consequentemente, a gestão poderá atender às expectativas das partes interessadas de forma eficaz.
3. A Harvard Business Review afirma que a IA generativa pode impulsionar a criatividade de funcionários e clientes. Ela pode auxiliar na geração e identificação de novas ideias, aprimorando sua qualidade. Também pode promover o pensamento divergente, combater o viés de especialização, avaliar ideias, refiná-las e fomentar a colaboração.
4. A EY apresenta outro dado interessante. Descobriu que quase 70% dos CEOs reconhecem a urgência de adotar a IA generativa (GenAI) para se manterem competitivos. No entanto, 68% também demonstram bastante incerteza em relação a essa tecnologia. Essa falta de certeza está dificultando sua capacidade de agir com rapidez.
5. De acordo com a análise da Deloitte , uma transformação digital eficaz pode impulsionar o valor de mercado em até US$ 1.25 trilhão . E a IA de última geração atuará como um importante catalisador para essa mudança. Com o mercado de IA de última geração dobrando a cada dois anos, as previsões indicam que os aumentos de produtividade impulsionados pela IA poderão adicionar US$ 7 trilhões ao PIB global na próxima década.
Então, a IA generativa ainda é nova, mas certamente é elogiada por suas habilidades. Ela pode aumentar sua criatividade, impulsionar a eficiência de recursos e até mesmo impulsionar transformações digitais. Embora o real impacto ambiental da IA seja reconhecido, os CEOs ainda estão um pouco incertos sobre sua adoção. Para mais conteúdo informativo, fique ligado em nosso site.
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