A rápida evolução da Inteligência Artificial (IA), especialmente em áreas como o Processamento de Linguagem Natural (NLP), trouxe avanços notáveis, mas também gerou um problema significativo: o consumo energético massivo necessário para treinar modelos complexos. Pesquisadores da Universidade de Massachusetts Amherst conduziram um estudo detalhado que revelou o impacto ambiental dessa crescente demanda por energia.
Treinar grandes modelos de IA, como BERT, GPT-2 e ELMo, requer vastos recursos computacionais e gera emissões substanciais de dióxido de carbono (CO₂). O estudo mostrou que o treinamento de certos modelos pode emitir até 284 toneladas de CO₂, o equivalente às emissões geradas por um carro ao longo de toda sua vida útil. Isso levanta preocupações sobre a sustentabilidade do desenvolvimento de IA, considerando que muitas das infraestruturas computacionais ainda dependem de fontes de energia não renováveis, como carvão e gás.
Além do impacto ambiental, o estudo destaca o alto custo financeiro associado ao desenvolvimento desses modelos, que pode ultrapassar a casa dos bilhões de dólares em alguns casos. Isso cria barreiras para pesquisadores acadêmicos e instituições com menos recursos, concentrando o avanço da IA em grandes corporações.
Para mitigar esses efeitos, os autores sugerem investir em algoritmos e hardware mais eficientes, além de promover o acesso equitativo a recursos computacionais. A utilização de mini reatores nucleares também é uma alternativa que vem sendo explorada para garantir energia limpa e estável para data centers. Mas ao mesmo tempo, surgem preocupações quanto à gestão de resíduos nucleares, segurança operacional e altos custos iniciais. Além disso, o uso de reatores nucleares não elimina a necessidade de reduzir o consumo de energia, seja por meio de IA mais eficiente ou hardware menos intensivo.
O avanço da IA traz um dilema para a sustentabilidade. Embora seja uma ferramenta poderosa, é necessário desenvolver soluções que equilibrem o progresso tecnológico com a preservação ambiental, garantindo um futuro mais limpo e eficiente.
