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 IA, há um processo intensivo em energia com uma pegada de carbono enorme. Hoje, os data centers de IA funcionam 24 horas por dia, 7 dias por semana e usar energia derivada principalmente de combustíveis fósseis. Eles representam quase 2.5 para% 3.7 das emissões globais de gases de efeito estufa.
Você ficará chocado ao saber que, de acordo com Pesquisadores OpenAI, o poder de computação necessário para treinar os melhores modelos de IA vem dobrando a cada 3.4 meses desde 2012. A estudo recente por especialistas da Universidade de Massachusetts, Amherst, também analisaram o impacto ambiental do treinamento de vários modelos de IA de grande porte. Eles descobriram que isso processo poderia produzir mais de 626,000 libras de dióxido de carbono. Isso é quase 5 vezes as emissões de um carro americano médio ao longo de 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 data centers, pois eles consomem muita energia para manter os modelos de IA. Em comparação com edifícios comuns, eles usam cerca de 10 a 50 vezes mais energia por andar. Com os Large Language Models (LLM) como o GPT-4 ficando maiores, o o uso de energia desses data centers continua a aumentar. 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 eBook da Digibee Escritório de Eficiência Energética e Energia Renovável dos EUA, os centros de dados, incluindo aqueles usados para IA, são responsáveis por 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, metais raros e uso significativo de água são necessários.
3. Adicionar ao lixo eletrônico
este lixo consiste em produtos químicos nocivos incluindo chumbo, mercúrio e cádmio. Além de poluir a água e o solo, eles também podem causar danos significativos aos humanos e à natureza.
Por 2050, o Fórum Econômico Mundial prevê, nós iremos produzir mais de 120 milhões de toneladas métricas de lixo eletrônico a cada ano. Para evitar que isso aconteça, precisamos de melhor gestão e reciclagem de lixo eletrônico.
Referência cruzada: Gestão Atual de Resíduos Eletrônicos Usando Técnicas de Inteligência Artificial
4. Impacto nos ecossistemas naturais
IAs como carros autônomos e drones de entrega pode prejudicar os animais e a natureza. Isso pode levar ao aumento do desperdício e do consumo, especialmente no comércio eletrônico, onde os produtos são entregues com rapidez e frequência.
A IA na agricultura também pode usar muitos fertilizantes e pesticidas. Isso pode prejudicar a água, o solo e a biodiversidade. Usar IA para o meio ambiente também dá origem a preocupações éticas. Precisamos equilibrar os benefícios da IA com a proteção da natureza para que eles 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.
Muitas vezes, o a produção desta energia depende também do gás natural, do petróleo, carvão, ou, hidroeletricidade, que são todos principais fontes de emissões de IA.
6. Promover preconceitos na tomada de decisões
O maior problema que todo anti-IA tem está relacionado à probabilidade de a IA tomar decisões tendenciosas. Algoritmos de IA dependem muito 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 sobre os preconceitos 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 da IA persistirem, até 2027, NVIDIA poderia entregar quase 1.5 milhão de unidades de servidores de IA por ano. Esses servidores podem usar cerca de 85.4 terawatts-hora de eletricidade por ano. Isso excederá até mesmo o consumo de energia de muitos países pequenos.
8. Contribuindo para o desperdício de água e poluição do ar
Você pode não saber que os modelos de IA de treinamento exigem muita água doce. Isso também pode contribuir para o desperdício de água. A estudo recente sugere que O ChatGPT requer quase 500 ml de água para cada 20-50 perguntas e respostas para resfriar seus data centers. Essa água pode ser contaminada com produtos químicos e resíduos. Então, para reutilizá-la, pode ser necessário tratamento extra.
O estudo também demonstrou que o treinamento do GPT-3 pode ter consumiu mais de 700,000 litros de água limpa. Infelizmente, a água evapora durante o uso e não pode ser reutilizada. Isso piora o problema da escassez de água. A energia que a IA usa também pode contribuir para a poluição do ar, especialmente se estiver usando fontes de energia não renováveis.
Além disso, confira Como reduzir a pegada de carbono como estudante na escola ou faculdade
9. Tem falta de responsabilidade e transparência
Frequentemente, o desenvolvimento e o uso de IA não são transparentes ou responsáveis. Muitas empresas priorizar o seu ganho financeiro e competitividade em detrimento dos potenciais danos ambientais causadas por tecnologias de IA.
As IAs também são complexas e, devido a essa complexidade, os usuários lutam para descobrir sua pegada ambiental real. Além disso, os dados ocultos e os métodos de treinamento secretos usados para o 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, nós necessidade de desenvolver e implementar procedimentos e leis transparentes.
10. Pode prejudicar comunidades historicamente marginalizadas
Esta tecnologia é usada em vários setores e gera emissões de dióxido de carbono semelhantes às da indústria da aviação. Essas emissões aumentadas são particularmente prejudiciais às comunidades historicamente marginalizadas que vivem em áreas altamente poluídas. Elas são mais suscetíveis aos riscos para a saúde associados à poluição.
Leia também: Os Data Centers sedentos do ChatGPT estão drenando 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 IA tem um potencial enorme para nos ajudar a preservar a natureza e a combater a natureza. Ela ajuda no monitoramento mais rápido e mais amplo das mudanças climáticas. Seus dados podem nos ajudar prever desastres naturais com precisão. Isso não apenas facilita a evacuação eficiente, mas também minimiza danos. Aqui estão algumas maneiras pelas quais isso 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 na fazenda
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 Energias Renováveis faz uso de IA em suas turbinas eólicas. Essas turbinas têm sensores e algoritmos de IA, que podem prever mudanças nas condições do vento. Eles então ajustam as operações da turbina de acordo. Essa capacidade preditiva não só aumenta sua produção de energia, mas também garante que as turbinas estejam funcionando de forma eficiente.
6. Auxiliando as Redes Inteligentes
A IA ajuda a tornar as redes de energia mais inteligentes. examina informações de sensores e medidores. Essas informações ajudam as concessionárias a gerenciar a oferta e a demanda de eletricidade. Isso diminui ainda mais o desperdício de energia e aumenta a confiabilidade.
Microsoft também está usando IA para impulsionar a eficiência energética em seus data centers. Como parte de suas metas de sustentabilidade, ela está almejando se tornar carbono-negativa até 2030.
7. Ajudando a agricultura sustentável
A IA pode ser um grande suporte na agricultura sustentável. Como, você deve estar curioso. Bem, pode analisar dados do solo e prever rendimentos de culturas. Também pode detectar surtos de pragas e doenças. Eles podem ajudar os agricultores a maximizar sua produção agrícola. Eles promovem o uso mínimo de fertilizantes e pesticidas.
FarmWise é um exemplo de IA sendo usada na agricultura sustentável. Ela está usando robôs controlados por IA para identificar e remover ervas daninhas dos campos com precisão. Isso reduz a necessidade de herbicidas químicos e ajuda a dar suporte aos seus métodos de agricultura sustentável.
8. Assistência na resposta a desastres
A IA pode acelerar o progresso tecnológico. Isso pode mudar o jogo na resposta a desastres. As ferramentas de IA podem dar previsões precisas sobre os principais eventos ambientais como mudanças climáticas, erosão e deslizamentos de terra. Se tivermos conhecimento mais preciso sobre a ocorrência de um desastre, estaremos mais prontos para combatê-lo.
9. Criando novos materiais
Esta tecnologia também pode ser útil na criação de materiais ecológicos. Eles podem ser projetados para ter certas qualidades, como leveza ou resistência. Podemos usar tais materiais para construção ou 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. Ela pode analisar grandes quantidades de dados. Ele usa essa capacidade para analisar dados sobre a população, habitat 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.
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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, que é o Diretor de Tecnologia e Inovação da Accenture, sua empresa defende o engajamento ativo com IA generativa. Ele diz que as empresas devem mergulhar, usá-lo, experimentar e ganhar experiência em primeira mão. Esta abordagem também é seguida em Accenture internamente.
2 De acordo com IBM, a IA generativa pode melhorar a eficiência dos recursos empresariais. Pode fazê-lo por analisando dados para distribuição de energia em tempo real, reduzindo custos e emissões. Ajuda CEOs a projetar empresas sustentáveis. Isso garante que os ideais se traduzam em estratégias acionáveis e resultados mensuráveis. Isso ajudará a gerência a atender às expectativas dos stakeholders de forma eficaz.
3. Harvard Business Review afirma que generativo A IA pode aumentar a criatividade de funcionários e clientes. Pode auxiliar na geração e identificação de novas ideias e no aprimoramento de sua qualidade. Também pode promover o pensamento divergente, combater o viés de expertise, avaliar ideias, refiná-las e fomentar a colaboração.
4. EY afirma outro fato interessante. Descobriu que quase 70% dos CEOs reconhecem a urgência de adotar IA generativa (GenAI) para permanecerem competitivos. Mas 68% também estão bastante incertos sobre essa tecnologia. Essa falta de certeza está dificultando sua capacidade de agir rapidamente.
5. De acordo com Análise da Deloitte, transformação digital eficaz pode aumentar o valor de mercado em até US$ 1.25 trilhão. E, a Gen AI atuará como um grande catalisador para trazer essa mudança. Com o mercado de Gen AI dobrando a cada dois anos, as previsões afirmam que os aprimoramentos de produtividade impulsionados pela IA podem adicionar $ 7 trilhões para o 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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