{"id":3570,"date":"2024-10-21T09:15:00","date_gmt":"2024-10-21T12:15:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufsm.br\/pet\/sistemas-de-informacao\/?p=3570"},"modified":"2025-09-08T15:01:01","modified_gmt":"2025-09-08T18:01:01","slug":"o-impacto-ambiental-das-inteligencias-artificiais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ufsm.br\/pet\/sistemas-de-informacao\/2024\/10\/21\/o-impacto-ambiental-das-inteligencias-artificiais","title":{"rendered":"O impacto ambiental das Intelig\u00eancias Artificiais"},"content":{"rendered":"\n

Ol\u00e1, pessoal! Nesta edi\u00e7\u00e3o do PET Reda\u00e7\u00e3o, vamos explorar o tema da intelig\u00eancia artificial sob uma \u00f3tica ainda pouco discutida: a do seu impacto ambiental.<\/span><\/p>\n

No campo da tecnologia, os \u00faltimos anos foram marcados por um crescimento exponencial na popularidade das intelig\u00eancias artificiais (IAs), principalmente a partir de novembro de 2022, quando a empresa estadunidense OpenAI lan\u00e7ou sua primeira vers\u00e3o do ChatGPT [1]. Essa populariza\u00e7\u00e3o, entretanto, tamb\u00e9m trouxe problemas; entre eles est\u00e1 o alto custo ambiental para desenvolver e manter esse tipo de tecnologia.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

O custo das IAs<\/b><\/h2>\n

Um dos fatores que mais influenciam o impacto causado pelas IAs \u00e9 o seu alto consumo de energia. Isso porque para que um sistema de intelig\u00eancia artificial seja desenvolvido, treinado e executado, \u00e9 necess\u00e1rio um grande investimento computacional. O treinamento de IAs, por exemplo, \u00e9 um processo no qual o modelo \u00e9 \u201calimentado\u201d com grandes conjuntos de dados para que aprenda a reconhecer padr\u00f5es e possa realizar tarefas de maneira aut\u00f4noma. Tanto o armazenamento dos dados quanto a \u201calimenta\u00e7\u00e3o\u201d do modelo exige processamento, e por isso s\u00e3o geralmente realizados atrav\u00e9s dos chamados <\/span>data centers<\/span><\/i>, locais f\u00edsicos que armazenam m\u00e1quinas de computa\u00e7\u00e3o utilizadas para armazenar e processar dados. Em 2020, pesquisadores analisaram o custo de energia necess\u00e1rio para treinar modelos de processamento de linguagem neural, e convertendo o consumo em emiss\u00f5es aproximadas, os autores da pesquisa estimaram que a pegada de carbono de um grande modelo de linguagem \u00e9 cerca de 300.000kg de emiss\u00f5es de di\u00f3xido de carbono, cerca de 125 voos de ida e volta entre Nova York e Pequim [2].<\/span><\/p>\n

Outro agravante no gasto energ\u00e9tico dos <\/span>data centers<\/span><\/i> \u00e9 o fato de que eles est\u00e3o, em sua maioria, concentrados em pa\u00edses com baixo volume de recursos renov\u00e1veis, como os EUA, a Europa e a China, amea\u00e7ando uma poss\u00edvel satura\u00e7\u00e3o no fornecimento de energia local e tamb\u00e9m o aumento no consumo de energia de combust\u00edveis f\u00f3sseis.<\/span><\/p>\n

Al\u00e9m do consumo energ\u00e9tico dos <\/span>data centers<\/span><\/i>, eles tamb\u00e9m consomem grandes quantidades de a\u01f5ua, uma vez que para o bom desempenho dos computadores, eles precisam estar entre 15\u00baC e 25\u00baC, exigindo um sistema de refrigera\u00e7\u00e3o do ambiente onde s\u00e3o mantidos, afinal as m\u00e1quinas geram muito calor. Em um artigo publicado em 2023, os pesquisadores conclu\u00edram que para cada 20-50 perguntas e respostas simples do ChatGPT, s\u00e3o consumidos cerca de 500ml de \u00e1gua [3].<\/span><\/p>\n

Os efeitos do aumento no gasto de recursos naturais s\u00e3o sentidos tanto por empresas quanto pelos moradores dos locais onde est\u00e3o instalados os <\/span>data centers<\/span><\/i>. A Google registrou um aumento de 50% na sua emiss\u00e3o de carbono em 2023 quando comparada com 2019, enquanto a Microsoft registrou um crescimento de 30% desde 2020 [4]. Em Santiago, no Chile, comunidades locais protestam contra a constru\u00e7\u00e3o de novos <\/span>data centers<\/span><\/i>, uma vez que a presen\u00e7a do <\/span>data center<\/span><\/i> da Google agrava a seca da regi\u00e3o [5].<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

Poss\u00edveis solu\u00e7\u00f5es<\/b><\/h2>\n

Pensando em suprir a necessidade energ\u00e9tica de seus <\/span>data centers<\/span><\/i> e levando em considera\u00e7\u00e3o a expans\u00e3o das IAs, o Google assinou um acordo com a startup Kairos para que esta forne\u00e7a energia nuclear \u00e0s instala\u00e7\u00f5es. A previs\u00e3o \u00e9 que entre 2030 e 2035 sejam constru\u00eddos pequenos reatores que entregar\u00e3o at\u00e9 500MW de energia limpa [6].<\/span><\/p>\n

A iniciativa n\u00e3o foi t\u00e3o bem-vista por entidades como o Greenpeace, que n\u00e3o considera a energia nuclear como verdadeiramente limpa. A Kairos promete entregar uma solu\u00e7\u00e3o inovadora, entretanto, utilizando sal de fl\u00faor para fazer o resfriamento das usinas, ao inv\u00e9s de \u00e1gua.<\/span><\/p>\n

Em mat\u00e9ria para a revista Forbes [7], Luis Gon\u00e7alves, presidente da Dell Technologies para Am\u00e9rica Latina, traz algumas possibilidades para gerir a crescente pegada de carbono da IA, como por exemplo modernizar a infraestrutura para deix\u00e1-la mais eficiente, reciclar equipamentos antigos, e utilizar IAs espec\u00edficas para cada necessidade, a fim de dimensionar corretamente as necessidades computacionais e oferecer maior efici\u00eancia.<\/span><\/p>\n

Gon\u00e7alves tamb\u00e9m argumenta a favor do uso da IA como um agente nas a\u00e7\u00f5es contra mudan\u00e7as clim\u00e1ticas, polui\u00e7\u00e3o e desmatamento.\u00a0 Ele sugere que a tecnologia pode ser usada para otimizar redes energ\u00e9ticas, monitorar <\/span>data centers <\/span><\/i>para otimizar a efici\u00eancia energ\u00e9tica, al\u00e9m de colaborar em outros campos, como sistemas de transporte mais eficientes e a captura e armazenamento de di\u00f3xido de carbono.<\/span><\/p>\n

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Conclus\u00f5es<\/b><\/h2>\n

A quest\u00e3o do impacto ambiental das IAs \u00e9 um grande ponto negativo no uso das ferramentas. Atualmente, existem poucas solu\u00e7\u00f5es concretas, al\u00e9m de uma lacuna no que diz respeito \u00e0s legisla\u00e7\u00f5es que tratam de intelig\u00eancia artificial. O projeto de lei de IA brasileiro [8], tamb\u00e9m citado na PET Reda\u00e7\u00e3o \u201cVi\u00e9s Algor\u00edtmico\u201d[9], afirma que “as entidades p\u00fablicas e privadas devem priorizar o uso de sistemas e aplicativos de intelig\u00eancia artificial que visem a efici\u00eancia energ\u00e9tica e a racionaliza\u00e7\u00e3o do consumo de recursos naturais”. A PL foi aprovada em audi\u00eancia p\u00fablica e atualmente, em outubro de 2024, est\u00e1 em processo de tramita\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

\u00c9 de suma import\u00e2ncia tornar sustent\u00e1vel uma tecnologia que tem crescido cada vez mais. S\u00f3 assim, seu potencial poder\u00e1 ser devidamente explorado e poderemos garantir que seu uso \u00e9, de fato, ben\u00e9fico para a sociedade como um todo.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

Refer\u00eancias<\/h2>\n

[1] – <\/span>https:\/\/openai.com\/index\/chatgpt\/<\/span><\/a><\/p>\n

[2] – MARTINEAU, K. Shrinking deep learning\u2019s carbon footprint. MIT News, 7 ago. 2020. Dispon\u00edvel em: https:\/\/news.mit.edu\/2020\/shrinking-deep-learning-carbon-footprint-0807.<\/span><\/p>\n

[3] – Vide P. Li, J. Yang, M.A. Islam, S. Ren, “Making AI Less “Thirsty”: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models”, 2023, dispon\u00edvel em <\/span>https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2304.03271<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

[4] – <\/span>https:\/\/www.cnbc.com\/2024\/07\/02\/googles-carbon-emissions-surge-nearly-50percent-due-to-ai-energy-demand.html<\/span><\/a><\/p>\n

[5] – <\/span>https:\/\/www.cnbc.com\/2024\/07\/02\/googles-carbon-emissions-surge-nearly-50percent-due-to-ai-energy-demand.html<\/span><\/a><\/p>\n

[6] – <\/span>https:\/\/www.jcam.com.br\/noticias\/energia-nuclear-e-ia-google-vai-usar-reatores-para-reduzir-impacto-ambiental-da-inteligencia-artificial\/<\/span><\/a><\/p>\n

[7] – <\/span>https:\/\/www.jcam.com.br\/noticias\/energia-nuclear-e-ia-google-vai-usar-reatores-para-reduzir-impacto-ambiental-da-inteligencia-artificial\/<\/span><\/a><\/p>\n

[8] – <\/span>https:\/\/www25.senado.leg.br\/web\/atividade\/materias\/-\/materia\/157233<\/span><\/a><\/p>\n

[9] – <\/span>https:\/\/www.ufsm.br\/pet\/sistemas-de-informacao\/2023\/11\/28\/vies-algoritmico<\/span><\/a><\/p>\n

https:\/\/www.nexojornal.com.br\/expresso\/2024\/07\/09\/inteligencia-artificial-ia-impactos-ambientais<\/p>\n

Autora: Isadora Fenner Spohr<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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