Em uma época em que a rápida progressão da inteligência artificial (IA) generativa está remodelando as indústrias e as sociedades, surge uma preocupação perigosamente crítica: o consumo de energia.
O crescimento exponencial da capacidade de computação necessária para processar respostas de IA e treinar grandes modelos está levantando suspeitas. O engenheiro-chefe de IA generativa da Meta, Sergey Edunov, propõe uma solução aparentemente modesta: a criação de apenas dois reatores nucleares poderia atender às demandas de energia da IA generativa.
Essa perspectiva otimista responde às preocupações de longa data sobre o impacto ambiental da IA, principalmente em termos de emissões de carbono. Segundo um relatório, o processo de desenvolvimento de técnicas de aprendizagem profunda, um aspecto crucial da aprendizagem de máquina dentro da IA, emite um volume considerável de 284 toneladas de dióxido de carbono equivalente (CO₂e). Para colocar isso em perspectiva, é comparável à pegada de carbono anual de 47 cidadãos espanhóis.
Jordi Torres, professor da Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) e pesquisador do Barcelona Supercomputing Center (BSC), reconhece que o treinamento de modelos de IA consome muita energia. No entanto, ele ressalta que, depois de treinados, esses modelos são muito eficientes em termos de energia. Torres faz um paralelo: “Uma vez preparados, eles são muito eficientes: podem ser usados publicamente, como no caso dos tradutores automáticos, e também podem ser reutilizados para melhorar os produtos resultantes
O cerne da questão está na dicotomia do consumo de energia da IA durante a fase de treinamento, mas relativamente barato quando estiver operacional. Isso nos leva a uma pergunta desafiadora:
Quantos reatores nucleares são realmente necessários para saciar o apetite voraz da IA generativa?
A afirmação de Sergey Edunov de que dois reatores nucleares poderiam ser suficientes levanta dúvidas. A viabilidade e as implicações de tal solução exigem uma análise cuidadosa. Embora a energia nuclear seja conhecida por sua eficiência e baixa emissão de carbono, a segurança, o descarte de resíduos e a percepção do público são questões preocupantes. Muitas pessoas tendem a associar a palavra “nuclear” a nada mais do que um perigo tóxico para a população e o meio ambiente.
Além disso, a crescente onipresença da IA em vários setores exige uma estratégia de energia abrangente. Se a IA continuar sua trajetória de adoção generalizada, o cenário global de energia deverá evoluir para se adaptar às suas demandas de forma sustentável.
A interseção da IA e do impacto ambiental nos leva a explorar soluções e políticas inovadoras. As regulamentações podem ser implementadas para garantir o desenvolvimento e a implantação responsáveis da IA? Há espaço para fontes alternativas de energia para impulsionar a revolução da IA sem comprometer nossos compromissos ambientais?
À medida que navegamos pelo território desconhecido da influência da IA em nossa infraestrutura de energia, as percepções de especialistas como Jordi Torres e Sergey Edunov lançam luz sobre as complexidades da questão. Não há dúvida de que o futuro da IA tem um potencial transformador, mas é fundamental que sigamos esse caminho com uma consciência profunda de suas implicações ambientais e busquemos soluções que equilibrem o progresso com a sustentabilidade.
Continue sua formação
No horizonte acelerado da inteligência artificial e da engenharia de software, a FUNIBER apresenta o Mestrado em Direção Estratégica em Engenharia de Software. Esse programa voltado para o futuro responde aos desafios na interseção de tecnologias e seu impacto ambiental, conciliando as demandas de IA com a sustentabilidade.
A essência do programa está em sua visão holística da engenharia de software como um processo estratégico intrínseco às organizações modernas. Pense em energias renováveis: as tecnologias emergentes e as formas como as implementamos podem fazer uma mudança significativa em nossa pegada de carbono. Esse programa enfatiza a compreensão estratégica do desenvolvimento de software, que é crucial em nosso contexto tecnológico em rápida mudança.
O compromisso com a sustentabilidade envolve a busca de soluções alternativas para os desafios do consumo de energia e das emissões de CO₂e presentes na IA generativa. Adquirir uma formação acadêmica como a oferecida pelo Mestrado em Direção Estratégica em Engenharia de Software permite que os alunos liderem essa mudança, fornecendo as ferramentas necessárias para integrar os objetivos da engenharia de software e da sustentabilidade.
O Mestrado em Direção Estratégica em Engenharia de Software busca desenvolver líderes transformacionais, profissionais capazes de equilibrar eficiência energética, oportunidades tecnológicas e sustentabilidade. Esses líderes precisarão entender profundamente as implicações do software e de seu desenvolvimento na matriz energética global e, assim, forjar um caminho sustentável para o futuro da IA.
Fontes:
La inteligencia artificial tiene un impacto ambiental mucho mayor del que se creía
La respuesta de un ejecutivo de Meta a cuánto consume la IA: «solo harían falta dos reactores nucleares para cubrirlo»
Foto: Todos os direitos reservados.