Enviar Um E-mail Com O ChatGPT é O Equivalente A Consumir Uma Garrafa De água

O ChatGPT com GPT-4 usa aproximadamente 519 mililitros de água, um pouco mais do que uma garrafa de 16,9 onças, para escrever um e-mail de 100 palavras, de acordo com uma pesquisa original do The Washington Post e da University of California, Riverside. Esse uso extravagante de recursos pode piorar as condições de seca causadas pelo homem, particularmente em climas já secos.

A reportagem do Washington Post é baseada no artigo de pesquisa “Making AI Less “Thirsty”: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models” de Mohammad A. Islam da UT Arlington, e Pengfei Li, Jianyi Yang e Shaolei Ren da University of California, Riverside. Os repórteres Pranshu Verma e Shelly Tan e sua equipe de edição usaram informações públicas para seus cálculos de estimativas de pegada hídrica e uso de eletricidade, conforme detalhado em seu artigo.

O que você vai ler:

Quanta água e eletricidade são necessárias para o ChatGPT?

O Washington Post e a Universidade da Califórnia, Riverside examinaram a eletricidade necessária para executar servidores de IA generativa e a água para manter esses servidores resfriados. A quantidade de água e eletricidade usada em data centers específicos pode variar dependendo do clima em que esses data centers estão localizados. O estado de Washington e o Arizona têm consumos de água particularmente pesados.

Em áreas onde a eletricidade é mais barata ou mais abundante que a água, os data centers podem ser resfriados por meio de um sistema elétrico em vez de torres de resfriamento cheias de água, por exemplo.

Outras descobertas incluem:

Se um em cada 10 americanos trabalhadores (cerca de 16 milhões de pessoas) escrever um único e-mail de 100 palavras com o ChatGPT semanalmente por um ano, a IA exigirá 435.235.476 litros de água. Esse número é aproximadamente equivalente a toda a água consumida em Rhode Island ao longo de um dia e meio.
Enviar um e-mail de 100 palavras com GPT-4 consome 0,14 quilowatt-hora (kWh) de eletricidade, o que, segundo o The Washington Post, é equivalente a deixar 14 lâmpadas LED acesas por uma hora.
Se um em cada 10 americanos trabalhadores escrever um único e-mail de 100 palavras com o ChatGPT semanalmente por um ano, a IA extrairá 121.517 megawatts-hora (MWh) de eletricidade. Essa é a mesma quantidade de eletricidade consumida por todas as famílias de Washington DC por 20 dias.
O treinamento do GPT-3 consumiu 700.000 litros de água.

Em uma declaração ao The Washington Post, a representante da OpenAI, Kayla Wood, disse que o criador do ChatGPT está “trabalhando constantemente para melhorar a eficiência”.

VEJA: Gigantes da tecnologia podem ocultar as emissões de gases de efeito estufa de projetos de IA ao levar em consideração as emissões baseadas no mercado.

Quanta eletricidade é necessária para gerar uma imagem de IA?

Em dezembro de 2023, pesquisadores da Carnegie Mellon University e da Hugging Face descobriram que são necessários 2,907 kWh de eletricidade por 1.000 inferências para gerar uma imagem de IA; essa quantidade difere dependendo do tamanho do modelo de IA e da resolução da imagem. Especificamente, os pesquisadores testaram o consumo de energia da fase de inferência, que ocorre toda vez que a IA responde a um prompt, já que pesquisas anteriores se concentraram na fase de treinamento.

Enquanto a reportagem do The Washington Post se concentrou no alto custo de um prompt de IA relativamente pequeno (um e-mail), o custo de usar IA para tarefas mais rigorosas só aumenta a partir daí. A geração de imagens criou a maior parte das emissões de carbono de todas as tarefas de IA testadas pelos pesquisadores da Carnegie Mellon University e Hugging Face.

A dependência excessiva da IA pode ter impactos negativos tanto na Terra como nos resultados financeiros

IA faminta por recursos troca lucro atual por seca pior e pressão crescente na rede elétrica. IA generativa também pode afastar clientes: um anúncio de agosto do Google Gemini gerou reação negativa dos consumidores. Uma pesquisa de julho da Gartner descobriu que 64% dos 5.728 clientes prefeririam não encontrar IA no atendimento ao cliente.

As organizações devem encontrar maneiras de incentivar o pensamento de longo prazo quando se trata de qual tecnologia os funcionários escolhem usar no dia a dia. Criar uma política ambiental — e segui-la — pode aumentar a confiança dos clientes em um negócio e ajudar a espalhar o lucro em longo prazo.

“Muitos dos benefícios da IA generativa são especulativos e podem aparecer no futuro, à medida que as empresas exploram rapidamente diversos casos de uso que podem desencadear ampla adoção”, disse o professor de engenharia da Penn, Benjamin Lee, em um e-mail para a TechRepublic. “Mas muitos dos custos da IA generativa são reais e incorridos imediatamente à medida que os data centers são construídos, as GPUs são alimentadas e os modelos são implantados.”

“As empresas devem estar confiantes de que, historicamente, uma tecnologia amplamente usada se torna cada vez mais eficiente à medida que os cientistas da computação otimizam repetidamente e incrementalmente a eficiência do software e do hardware ao longo de anos de pesquisa e engenharia consistentes”, disse Lee. “O problema com a IA generativa é que os casos de uso, aplicativos de software e sistemas de hardware estão todos evoluindo rapidamente. Os cientistas da computação ainda estão explorando a tecnologia e não há um alvo claro para suas otimizações.”

Uma maneira de mitigar os impactos ambientais da IA é operar data centers com energia renovável, eólica, solar, hidrelétrica ou nuclear, disse Akhilesh Agarwal, COO da empresa de gerenciamento de fornecedores apexanalytix, em um e-mail para a TechRepublic.

“É crucial que as empresas que implementam tecnologias de IA permaneçam atentas aos potenciais custos ambientais caso não invistam em práticas sustentáveis, pois o crescimento descontrolado da IA pode agravar os problemas globais de consumo de recursos”, disse Agarwal.

Por outro lado, a IA pode “otimizar processos, reduzir ineficiências e até mesmo contribuir para esforços de sustentabilidade”, disse Agarwal, e seu impacto deve ser medido em relação à emissão de carbono de uma força de trabalho humana executando as mesmas tarefas.