ChatGPT e Outros Modelos de IA Contribuem para as Emissões de CO₂

O Impacto Ambiental da IA Generativa

O crescente uso de modelos de IA generativa, como o ChatGPT e o Stable Diffusion, está levantando preocupações sobre o impacto ambiental significativo dessas tecnologias. Um estudo recente liderado por pesquisadores da Hugging Face e da Carnegie Mellon University revelou que gerar uma única imagem usando IA consome tanta energia quanto carregar completamente um smartphone.

A pesquisa analisou 10 prompts em 88 modelos de IA baseados em nuvem, utilizando a ferramenta Code Carbon para medir o consumo de energia. Surpreendentemente, a criação de imagens foi identificada como a atividade que mais consome energia e emite carbono. Modelos poderosos, como o Stable Diffusion XL, ao gerar 1.000 imagens, podem produzir uma quantidade de dióxido de carbono equivalente a dirigir um carro médio movido a gasolina por 6,5 quilômetros.

Embora parte das emissões resulte do treinamento de grandes modelos de IA em supercomputadores, a maioria provém do uso real desses modelos. Modelos generativos consomem consideravelmente mais energia do que modelos mais específicos, levantando questões sobre a necessidade de modelos tão grandes para tarefas específicas.

Sasha Luccioni, da Hugging Face, destaca a importância da conscientização e da seleção de modelos mais eficientes em termos energéticos. Ele enfatiza que empresas criadoras desses modelos devem assumir a responsabilidade pela pegada energética de suas tecnologias e incentiva práticas mais sustentáveis.

Jesse Dodge, cientista pesquisador do Allen Institute for AI, destaca a necessidade de questionar a utilização de modelos tão grandes, especialmente quando modelos mais específicos podem atender às necessidades da aplicação. A responsabilidade, segundo ele, recai sobre as empresas que criam e lucram com esses modelos.

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O estudo ressalta a importância de equilibrar os avanços da IA com considerações ambientais, incentivando a indústria e os usuários a adotarem práticas mais sustentáveis no desenvolvimento e uso de modelos de IA generativa.

Fonte: MIT Technology Review | Imagem gerada pelo DALL-E