A crescente pegada ambiental da IA generativa

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A crescente pegada ambiental da IA generativa
T (T)wo mesesApós seu lançamento em novembro de 2022, OpenAI’sChatGPT emO que100 milhões de
pessoasUsuários ativos e, de repente, as empresas de tecnologia estavam correndo para oferecer ao
público uma IA mais “generativa”. Os especialistas compararam o impacto da nova tecnologia com a
Internet, ou eletrificação, ou a Revolução Industrial - ouA descoberta do fogo( , . e
O tempo vai separar o hype da realidade, mas uma consequência da explosão da inteligência artificial é
clara: a pegada ambiental desta tecnologia é grande e crescente.
O uso de IA é diretamente responsável pelas emissões de carbono da eletricidade não renovável e pelo
consumo de milhões de litros de água doce, e indiretamente aumenta os impactos da construção e
manutenção do equipamento com fome de energia no qual a IA funciona. Como as empresas de
tecnologia procuram incorporar a IA de alta intensidade em tudo, desde a redação de currículo até a
medicina do transplante renal e a escolha de alimentos para cães até a modelagem climática, elas citam
muitas maneiras pelas quais a IA poderia ajudar a reduzir a pegada ambiental da humanidade. Mas
legisladores, reguladores, ativistas e organizações internacionais agora querem garantir que os
benefícios não sejam superados pelos riscos crescentes da IA.
“O desenvolvimento da próxima geração de ferramentas de IA não pode vir às custas da saúde do nosso
planeta”, disse o senador de Massachusetts, Edward Markey, em fevereiro. Uma declaração em
Washington, depois que ele e outros senadores e representantes apresentaram um projeto de lei que
exigiria que o governo federal avaliasse a atual pegada ambiental da IA e desenvolvesse um sistema
padronizado para relatar impactos futuros. Da mesma forma, a “Lei de IA” da União Europeia, aprovada
https://undark.org/2023/01/07/interview-a-conversation-on-truth-and-fiction-with-chatgpt/
https://www.theguardian.com/technology/2023/feb/02/chatgpt-100-million-users-open-ai-fastest-growing-app
https://www.marketwatch.com/story/artificial-intelligence-is-more-profound-than-fire-electricity-or-the-internet-says-google-boss-11626202566
https://www.markey.senate.gov/news/press-releases/markey-heinrich-eshoo-beyer-introduce-legislation-to-investigate-measure-environmental-impacts-of-artificial-intelligence
https://techcrunch.com/2024/02/02/eu-ai-act-coreper-vote/
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pelos Estados-membros na semana passada, exigirá “sistemas de IA de alto risco” (que incluem os
poderosos “modelos de fundação” que alimentam o ChatGPT e IAs semelhantes) para relatar seu
consumo de energia, uso de recursos e outros impactos ao longo do ciclo de vida de seus sistemas. A
legislação da UE entra em vigor no próximo ano.
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Enquanto isso, a Organização Internacional para Padronização, uma rede global que desenvolve
padrões para fabricantes, reguladores e outros, disse que emitirá critérios para “IA sustentável” ainda
este ano. Isso incluirá padrões para medir a eficiência energética, o uso de matérias-primas, o transporte
e o consumo de água, bem como práticas para reduzir os impactos da IA ao longo de seu ciclo de vida,
desde o processo de mineração de materiais e fabricação de componentes de computador até a
eletricidade consumida por seus cálculos. A ISO quer permitir que os usuários de IA tomem decisões
informadas sobre seu consumo de IA.
No momento, não é possível dizer como seu pedido de inteligência artificial para ajuda de lição de casa
ou uma foto de um astronauta montando um cavalo afetará as emissões de carbono ou os estoques de
água doce. É por isso que a safra de 2024 de propostas de “IA sustentável” descreve maneiras de obter
mais informações sobre os impactos da IA.
Na ausência de padrões e regulamentos, as empresas de tecnologia vêm relatando o que quiserem,
como quiserem, sobre seu impacto na IA, disse Shaolei Ren, professora associada de engenharia
elétrica e de computação da UC Riverside, que estuda os custos de água da computação na última
década. Trabalhando a partir de cálculos de uso anual de água para sistemas de refrigeração pela
Microsoft, Ren estima que uma pessoa que se envolve em uma sessão de perguntas e respostas com
GPT-3 (aproximadamente 10 t0 50 respostas) impulsiona o consumo de meio litro de água doce. “Vai
variar de acordo com a região e, com uma IA maior, poderia ser mais.” Mas muita coisa ainda não
revelou sobre os milhões de litros de água usados para esfriar computadores que executam a IA, disse
ele.
O mesmo acontece com o carbono.
Como as empresas de tecnologia procuram incorporar a IA em tudo, desde a
redação de currículos até a medicina do transplante de rim, elas citam muitas
maneiras pelas quais isso poderia ajudar a reduzir a pegada ambiental da
humanidade.
https://www.techpolicy.press/addressing-ai-energy-consumption-why-the-eu-must-embrace-ecodesign-for-software/
https://undark.org/2023/11/29/military-artificial-intelligence/
https://www.iec.ch/blog/importance-sustainable-ai
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“Os cientistas de dados hoje não têm acesso fácil ou confiável a medições de [impactos de gases de
efeito estufa da IA], o que impede o desenvolvimento de táticas acionáveis”, escreveu um grupo de 10
pesquisadores proeminentes em impactos de IA em um artigo de conferência de 2022. Desde que eles
apresentaram seu artigo, os aplicativos e usuários de IA proliferaram, mas o público ainda está no
escuro sobre esses dados, disse Jesse Dodge, pesquisador do Instituto Allen de Inteligência Artificial em
Seattle, que foi um dos coautores do artigo.
A IA pode ser executada em muitos dispositivos – a IA simples que corrige automaticamente as
mensagens de texto será executada em um smartphone. Mas o tipo de IA que as pessoas mais querem
usar é grande demais para a maioria dos dispositivos pessoais, disse Dodge. “Os modelos que são
capazes de escrever um poema para você, ou rascunho de um e-mail, esses são muito grandes”, disse
ele. “O tamanho é vital para que eles tenham essas capacidades.”
As grandes IAs precisam executar imensos cálculos muito rapidamente, geralmente em Unidades de
Processamento Gráfica especializadas – processadores originalmente projetados para computação
intensa para renderizar gráficos em telas de computador. Em comparação com outros chips, as GPUs
são mais eficientes em termos energéticos para a IA e são mais eficientes quando são executadas em
grandes “centros de dados em nuvem” – edifícios especializados cheios de computadores equipados
com esses chips. Quanto maior o data center, mais eficiente em termos de energia ele pode ser. As
melhorias na eficiência energética da IA nos últimos anos são em parte devido à construção de mais
“centros de dados de hiperescala”, que contêm muito mais computadores e podem aumentar
rapidamente. Onde um data center típico de nuvem ocupa cerca de 100.000 pés quadrados, um centro
de hiperescala pode ser de 1 ou mesmo 2 milhões de pés quadrados.
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Este campo é para fins de validação e deve ser mantido inalterado.
As estimativas do número de data centers em nuvem em todo o mundo variam de cerca de 9.000 a
quase 11.000. Mais estão em construção. A Agência Internacional de Energia, ou AIE, projeta que o
consumo de eletricidade dos data centers em 2026 será o dobro de 2022 – 1.000 terawatts,
aproximadamente equivalente ao consumo total atual do Japão.
No entanto, como uma ilustração de um problema com a forma como os impactos da IA são medidos,
essa estimativa da AIE inclui toda a atividade do data center, que se estende além da IA para muitos
aspectos da vida moderna. Executando a interface da loja da Amazon, servindo os vídeos da Apple TV,
armazenando e-mails de milhões de pessoas no Gmail e “mining” Bitcoin também são realizados por
data centers. (Outros relatórios da IEA excluem operações de criptografia, mas ainda agrupam todas as
outras atividades de data center.)
A maioria das empresas de tecnologia que administram data centers não revela qual porcentagem deseus processos de uso de energia é IA. A exceção é o Google, que diz que o “aprendizado de máquina”
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3531146.3533234
https://venturebeat.com/business/why-hyperscale-modular-data-centers-improve-efficiency/
https://www.statista.com/statistics/1228433/data-centers-worldwide-by-country/
https://brightlio.com/data-center-stats/#pp-toc-huja89rng0qk-anchor-0
https://iea.blob.core.windows.net/assets/6b2fd954-2017-408e-bf08-952fdd62118a/Electricity2024-Analysisandforecastto2026.pdf
https://www.iea.org/energy-system/buildings/data-centres-and-data-transmission-networks
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– a base para a IA humana – representa um pouco menos de 15% do uso de energia de seus data
centers.
Na ausência de padrões e regulamentos, as empresas de tecnologia têm
relatado o que quiserem, como quiserem, sobre seu impacto na IA.
Outra complicação é o fato de que a IA, ao contrário da mineração de Bitcoin ou compras on-line, pode
ser usada para reduzir os impactos da humanidade. A IA pode melhorar os modelos climáticos,
encontrar maneiras mais eficientes de fazer tecnologia digital, reduzir o desperdício no transporte e
reduzir o uso de carbono e água. Uma estimativa, por exemplo, descobriu que as casas inteligentes
administradas pela IA poderiam reduzir o consumo de CO2 das famílias em até 40%. E um projeto
recente do Google descobriu que um aquecimento de dados atmosféricos de rápida crise de IA pode
guiar os pilotos de companhias aéreas para caminhos de voo que deixarão o menor número de rastros.
Como os rastros criam mais de um terço da contribuição da aviação comercial para o aquecimento
global, “se toda a indústria da aviação se aproveitar desse único avanço de I.I.”, diz Dave Patterson,
professor emérito de ciência da computação na UC Berkeley e pesquisador do Google, “essa única
descoberta economizaria mais CO2e (CO2 e outros gases de efeito estufa) do que o CO2e de todas as
I.A. em 2020”.
A análise da Patterson prevê que a pegada de carbono da IA em breve se estabilizará e depois
começará a encolher, graças a melhorias na eficiência com que o software e o hardware da IA usam
energia. Um reflexo dessa melhoria de eficiência: à medida que o uso de IA aumentou desde 2019, sua
porcentagem de uso de energia no centro de dados do Google se manteve em menos de 15%. E
enquanto o tráfego global de internet aumentou mais de vinte vezes desde 2010, a participação da
eletricidade mundial usada por data centers e redes aumentou muito menos, de acordo com a AIE.
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No entanto, dados sobre como melhorar a eficiência não convencem alguns céticos, que citam um
fenômeno social chamado “paradoxo dos Jenvons”: tornar um recurso menos dispendioso às vezes
aumenta seu consumo a longo prazo. “É um efeito de rebote”, disse Ren. “Você torna a rodovia mais
ampla, as pessoas usam menos combustível porque o tráfego se move mais rápido, mas então você
recebe mais carros entrando. Você tem mais consumo de combustível do que antes.” Se o aquecimento
doméstico for 40% mais eficiente devido à IA, escreveu um crítico recentemente, as pessoas podem
acabar mantendo suas casas mais quentes por mais horas do dia.
https://dl.acm.org/action/downloadSupplement?doi=10.1145%2F3624719&file=3624719-vor.pdf
https://theconversation.com/ai-is-supposed-to-make-us-more-efficient-but-it-could-mean-we-waste-more-energy-220990
https://blog.google/technology/ai/ai-airlines-contrails-climate-change/
https://www.iea.org/energy-system/buildings/data-centres-and-data-transmission-networks
https://undark.org/2023/01/07/interview-a-conversation-on-truth-and-fiction-with-chatgpt/
https://theconversation.com/ai-is-supposed-to-make-us-more-efficient-but-it-could-mean-we-waste-more-energy-220990
https://theconversation.com/ai-is-supposed-to-make-us-more-efficient-but-it-could-mean-we-waste-more-energy-220990
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“A IA é um acelerador para tudo”, disse Dodge. “Isso faz com que tudo o que você está desenvolvendo
seja mais rápido.” No Instituto Allen, a IA ajudou a desenvolver melhores programas para modelar o
clima, rastrear espécies ameaçadas de extinção e conter a pesca excessiva, disse ele. Mas a IA
globalmente também poderia apoiar “muitas aplicações que poderiam acelerar as mudanças climáticas.
É aqui que você entra em questões éticas sobre que tipo de IA você quer.
Se o uso global de eletricidade pode parecer um pouco abstrato, o uso da água dos data centers é uma
questão mais local e tangível – particularmente em áreas afetadas pela seca. Para resfriar eletrônicos
delicados nos interiores limpos dos data centers, a água tem que estar livre de bactérias e impurezas
que possam produzir as obras. Em outras palavras, os data centers muitas vezes competem “pela
mesma água que as pessoas bebem, cozinham e lavam”, disse Ren.
Em 2022, os data centers do Google consumiram cerca de 5 bilhões de galões (quase 20 bilhões de
litros) de água doce para resfriamento. (“Uso de consumo” não inclui água que é executada através de
um edifício e depois devolvida à sua fonte.) De acordo com um estudo recente da Ren, os data centers
do Google usaram 20% mais água em 2022 do que em 2021, e o uso da água da Microsoft aumentou
34% no mesmo período. (Os data centers do Google hospedam seu chatbot Bard e outras IAs
generativas; os servidores da Microsoft hospedam o ChatGPT, bem como seus irmãos maiores GPT-3 e
GPT-4. Todos os três são produzidos pela OpenAI, na qual a Microsoft é um grande investidor.)
Em The Dalles, Oregon, os três data centers existentes no Google usam mais de
um quarto do abastecimento de água da cidade.
Como mais centros de dados são construídos ou expandidos, seus vizinhos têm sido perturbados para
descobrir quanta água eles tomam. Por exemplo, em The Dalles, Oregon, onde o Google administra três
data centers e planeja mais dois, o governo da cidade entrou com uma ação em 2022 para manter o uso
da água do Google em segredo de agricultores, ambientalistas e tribos nativas americanas que estavam
preocupados com seus efeitos na agricultura e nos animais e plantas da região. A cidade retirou seu
processo no início do ano passado. Os registros que ele então tornou públicos mostraram que os três
centros de dados existentes do Google usam mais de um quarto do abastecimento de água da cidade. E
no Chile e no Uruguai, protestos irromperam sobre os data centers planejados do Google que
explorariam os mesmos reservatórios que fornecem água potável.
Acima de tudo, dizem os pesquisadores, o que é necessário é uma mudança de cultura dentro do
mundo rarefeito do desenvolvimento da IA. Os criadores da IA genérative precisam se concentrar além
dos trancos e limites técnicos de suas mais recentes criações e ser menos cautelosos sobre os detalhes
dos dados, software e hardware que eles usam para criá-lo.
Algum dia no futuro, disse Dodge, uma IA pode ser capaz – ou ser legalmente obrigada – informar um
usuário sobre o impacto da água e do carbono de cada pedido distinto que ela faz. “Essa seria uma
ferramenta fantástica que ajudaria o meio ambiente”, disse ele. Por enquanto, porém, os usuários
individuais não têm muita informação ou poder para conhecer sua pegada de IA, muito menos tomar
decisões sobre isso.
“Não há muito que as pessoas possam fazer, infelizmente”, disse Ren. Agora, você pode “tentar usar o
serviço criteriosamente”, disse ele.
https://undark.org/2021/05/31/foreign-farms-virtual-water/
https://arxiv.org/abs/2304.03271
https://www.oregonlive.com/silicon-forest/2022/12/googles-water-use-is-soaring-in-the-dalles-records-show-with-two-more-data-centers-to-come.html
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Correção, 21 de fevereiro de 2024: Uma versão anterior deste artigo citou incorretamente o
pesquisador Dave Patterson como referindo-se às emissões de CO2 da aviação global. Patterson estava
realmente se referindo a emissões de CO2e (“equivalente a dióxido de carbono”), uma medida que inclui
CO2 e outros gases de efeito estufa.
David Berreby escreve sobre IA e robótica, e seu trabalho apareceu no The New York Times, National
Geographic,Slate e outras publicações. Ele é o autor de “Eu e eles: A Ciência da Identidade”.
https://press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/U/bo5812106.html