Alerta sobre desafios ambientais devido à inteligência artificial

A inteligência artificial não desencadeia apenas emissões de CO₂. Um novo relatório da Universidade das Nações Unidas alerta que a sua As pegadas na água e no solo crescerão com a mesma rapidez Nos próximos anos.

De acordo com o estudo, os data centers que suportam IA consumirão 945 terawatts-hora de eletricidade em 2030. Poder triplo Que é usado hoje por 650 milhões de pessoas no Paquistão, Bangladesh e Nigéria juntas.

Três pegadas que não andam de mãos dadas

Documento, título O custo ambiental do uso de energia da IA (AI O custo ambiental do consumo de energia) assinado por UNU-INWEH, A organização das Nações Unidas é especializada em água, meio ambiente e saúde. É dirigido pelo professor Kaveh Madani.

Até agora, as análises do impacto da inteligência artificial concentraram-se quase exclusivamente nas emissões de carbono derivadas da formação de modelos. O novo relatório muda o foco para duas outras variáveis-chave.

Cada quilowatt-hora consumido por um sistema de IA também possui uma marca d’água, portanto Refrigeração e geração de energiaE um Pegadas terrestresPara infraestrutura energética. E estes três sinais não se desenvolvem ao mesmo tempo.

O custo oculto da mudança de fontes

Substitua o carbono por A bioenergia pode reduzir a pegada de carbono da eletricidade em 70%. No entanto, o mesmo substituto Multiplica a pegada hídrica por 30 e a pegada do solo por 100.

“O que mais nos surpreende é a frequência com que as decisões verdes são tomadas a partir de uma perspectiva de carbono Eles se tornam piores para a água ou o solo» explica Mariam Axel, investigadora da UNU-INWEH e autora principal do relatório.

Até 2030, as pegadas hídricas associadas aos centros de dados igualarão as necessidades domésticas básicas de água de 1,3 mil milhões de pessoas que vivem na África Subsariana. A sua área territorial excederá 14.500 quilómetros quadrados, o dobro do tamanho da área metropolitana de Jacarta.

A verdadeira despesa está no seu uso

O debate público centrou-se no custo energético do treinamento de grandes modelos. O treinamento do GPT-3 exigiu 1,3 gigawatts-hora, enquanto o GPT-4 teria consumido entre 50 e 70.

O relatório argumenta que esta abordagem está ultrapassada. Uma vez implantado um modelo, seu uso diário, a chamada estimativa, concentra entre 80% e 90% do consumo total de energia da IA.

Somente o ChatGPT processa aproximadamente 2,5 bilhões de consultas diariamente, o que se traduz em 383 gigawatts-hora de eletricidade por ano. Para um único produto. Para compensar estas emissões seriam necessárias 2,6 milhões de árvores plantadas ao longo de uma década.

Uma imagem custa mais de 1.000 chats

O gasto energético varia muito dependendo da tarefa. Uma consulta de chat tradicional consome cerca de 200 vezes mais energia do que uma simples classificação de texto. Criar uma única imagem com IA pode exigir até 1.450 vezes a energia base. De acordo com os cálculos do relatório, um vídeo curto gerado por IA pode consumir tanta energia quanto 200 mil classificações de spam.

A energia necessária para criar uma imagem é equivalente a manter uma lâmpada LED de 10 watts acesa durante 17 minutos.. Um vídeo complexo consegue mantê-lo funcionando por 42 horas, utilizando água equivalente a cerca de dois dias de consumo por uma pessoa.

O paradoxo da eficiência

Os cientistas buscam o efeito rebote, também chamado Paradoxo de JevonsExplicar por que a eficiência não é suficiente. Quando os modelos ficam mais baratos, eles tendem a ser mais usados.

“Muitas pessoas acreditam que à medida que a tecnologia melhora, a pegada ambiental da IA ​​diminui. Mas isso é apenas parte do problema”, alerta Madani, recentemente nomeado para o prémio. Prêmio Água de Estocolmo 2026.

Sem limites claros de o tokenDuração da resolução ou resultados padrão, melhorias de eficiência por consulta são anuladas por aumentos no volume de uso, conclui o relatório.

Irlanda, Uruguai e México são os primeiros a notar

A distribuição dos benefícios e encargos da IA ​​é muito desigual. Na Irlanda, os centros de dados consumirão 21% da eletricidade medida em 2023, mais do que todos os lares do país.. A operadora de rede suspendeu novas conexões em Dublin até 2028.

em Querétaro, MéxicoA expansão da infra-estrutura informática está a pressionar o abastecimento de água no meio de uma seca prolongada. no Uruguai, Um projeto de data center com uso intensivo de água coincide com a seca de 2023 que saiu de Montevidéu sem beber água.

«Se você cruzar o mapa dos data centers com estresse hídrico, em muitos casos Os mesmos campos correspondem», afirma Mir Mateen, Chefe do Programa de Análise Geoespacial da UNU-INWEH.

Distribuição digital

O relatório também alerta para uma exclusão digital. Apenas 32 países possuem data centers especializados em IA E mais de 90% dessa capacidade está concentrada nos Estados Unidos e na China. Hoje, mais de 150 países carecem de infra-estruturas.

além de, A infraestrutura de IA poderá gerar 2,5 milhões de toneladas de lixo eletrônico por ano até 2030Grande parte deles é processada em países de baixa renda e com poucas garantias ambientais.

“O sistema global que cria a inteligência artificial também deve ser governado por ela Padrões de estabilidade e justiça», diz Shilidzi Marwala, reitor da Universidade das Nações Unidas.

Seis princípios para IA sustentável

Relatório Propõe um quadro baseado em seis princípios: Transparência, eficiência desde a concepção, equidade e justiça ambiental, responsabilidade em todo o ciclo de vida, cooperação global e utilização sustentável.

Entre suas recomendações está que Os governos integram infraestruturas de IA no planeamento energético e gestão da água, e que as empresas de tecnologia tratem a seleção de modelos e os resultados padrão como decisões com impacto ambiental direto.

Os autores enfatizam que O documento não é uma acusação contra a inteligência artificial. “Há um apelo para usá-lo de forma responsável e abordar proativamente seus efeitos indesejados”, resumiu Madani.