É difícil ler, ouvir ou assistir a qualquer canal de notícias sem ver algo sobre inteligência artificial (IA). O mercado de IA está projetado para atingir US$ 407 bilhões até 2027, com uma taxa de crescimento anual de 37,3% de 2023 a 2030, conforme a Grand View Research. As organizações continuam a encontrar maneiras inovadoras de alavancar a IA para aumentar a produtividade e a eficiência. Ao mesmo tempo, o mundo luta para descobrir se e como regulamentar essas ferramentas poderosas. Como muitas coisas na vida, a chave é encontrar o equilíbrio certo, e há várias compensações a serem lembradas.
Com o aumento do uso de dados, também ocorre um aumento da pegada de carbono. Não surpreendentemente, os conjuntos de dados necessários para treinar e executar modelos de IA são grandes e muitas vezes complexos, levando a um maior consumo de energia.
De acordo com um estudo do MIT, a nuvem agora tem uma pegada de carbono maior do que toda a indústria aérea e o treinamento de um único modelo de IA pode emitir mais de 626.000 libras de dióxido de carbono equivalente. Como muitas organizações estão monitorando suas pegadas de carbono de perto, isso adiciona outra camada de consideração às decisões tomadas sobre data centers, aprendizado de máquina e uso de energia.
Ao mesmo tempo, a IA tem um papel importante na solução de problemas ambientais complexos. Sua capacidade de agregar rapidamente dados de várias fontes tem sido usada para ajudar a informar análises e monitoramento em tempo real de emissões, qualidade do ar, desastres climáticos e impactos ambientais. Em um estudo recente do BCG, 87% dos líderes climáticos e de IA consideram a inteligência artificial uma ferramenta útil na luta contra as mudanças climáticas, com a redução e medição de emissões citadas como os principais impulsionadores da criação de valor comercial.
Mais trabalho e pesquisa precisam ser feitos para encontrar o equilíbrio certo entre o uso dessas ferramentas e a minimização de seu impacto ambiental. Isso começa com o desenvolvimento da consciência e compreensão das ferramentas e seus efeitos colaterais. As organizações precisarão calcular o impacto de seu uso de IA e aprendizado de máquina, examinar onde os dados são armazenados (incluindo as fontes de energia para o armazenamento) e projetar modelos de dados da maneira mais eficiente possível.
É difícil dizer se os efeitos adversos da energia superam as eficiências positivas obtidas por meio de ferramentas de IA. Como nosso uso diário dessas ferramentas continua a crescer por meio do ChatGPT e do aprendizado de máquina, é importante estar atento aessas compensações e continuar realizando a devida diligência para entender todos os impactos de nossas escolhas.
