Impacto ambiental da IA
Um tema cada vez mais relevante: a IA consome muita energia.
Principais preocupações
| Preocupação | Detalhe |
|---|---|
| Consumo de energia | Treinar grandes modelos de IA (como LLMs) exige enormes quantidades de energia elétrica |
| Uso de água | Data centers precisam de água para refrigeração dos processadores |
| Segurança do emprego | Automação pode deslocar trabalhadores em diversas indústrias |
Mas a IA também pode ter impactos ambientais positivos:
| Aspecto positivo | Detalhe |
|---|---|
| Otimização de recursos | IA pode otimizar o uso de energia, água e materiais em diversos setores |
| Monitoramento e proteção | IA auxilia no monitoramento ambiental — detecção de desmatamento, poluição e mudanças climáticas via satélites e sensores |
| Agricultura | IA de precisão otimiza o uso de água, fertilizantes e pesticidas, reduzindo desperdício e impacto ambiental |
Exemplos para fixar
Exemplo 1: Treinar um único modelo de linguagem de grande porte pode consumir tanta energia quanto cinco carros durante toda a sua vida útil. Isso inclui não só a eletricidade dos servidores, mas também a água usada para refrigeração e os recursos para fabricar o hardware.
Exemplo 2: Por outro lado, a IA é usada para monitorar desmatamento na Amazônia por meio de imagens de satélite, detectando áreas de corte ilegal em tempo quase real. Esse é um impacto ambiental positivo da IA.
Exemplo 3: Na agricultura, sistemas de IA analisam dados de sensores no solo e imagens de drones para recomendar a quantidade exata de irrigação em cada trecho de uma plantação, reduzindo o consumo de água em até 30%.
Esse equilíbrio entre impactos negativos e positivos torna fundamental pensar em sustentabilidade no desenvolvimento de IA — o tema da próxima seção.