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Não é segredo que a inteligência artificial (IA) depende de uma quantidade massiva de energia elétrica para funcionar, o que, por sua vez, emite carbono. No entanto, o número exato de eletricidade consumida ainda não é devidamente quantificado pelas desenvolvedoras — e, se é, não é claramente divulgada.
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Algumas estimativas já existem para tentar prever o consumo da IA. Por exemplo, um novo estudo revelou que treinar um modelo de linguagem como o GPT-3, da OpenAI, consome muito mais energia elétrica do que o uso diário do mesmo modelo, ultrapassando o consumo anual de uma centena de casas.
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IA vs. energia elétrica
Segundo o The Verge, especialistas dizem que os números conhecidos de consumo elétrico da IA ainda são apenas uma fração do total. Isso porque os modelos de linguagem em si variam muito e as empresas têm feito pouco para divulgar o quanto realmente consomem.
Por exemplo, em e-mail ao site, a CTO de operações e inovações em nuvem da Microsoft, Judy Priest, disse que a companhia tem investido no desenvolvimento de metodologias para quantificar o uso de energia e impacto de carbono da IA, mas não detalha como isso está sendo feito e nem números parciais.
Outra questão que dificulta as estimativas é que cada tecnologia tem um consumo diferente, inclusive dependendo da atividade. Construir um modelo do zero, treiná-lo e usá-lo no dia a dia quando já estiver pronto têm custos energéticos diferentes.
Ainda, com o avanço das tecnologias, algumas empresas podem ter desenvolvido formas de melhorar a eficiência energética, mas isso é algo que igualmente não está sendo divulgado.
Estimativas de consumo
Mesmo assim, há estimativas.
Um estudo de novembro de 2022 estipula que o treinamento de um modelo de linguagem grande, como o GPT-3, consome pouco menos de 1.300 megawatts-hora. A quantidade é equivalente ao consumo anual de cerca de 130 residências nos Estados Unidos ou a 1.625.000 horas assistidas na Netflix (cada hora consome 0,008 MWh de eletricidade).
O número pode ter aumentado, já que os modelos cresceram desde 2022, ou diminuído, já que é possível que as desenvolvedoras tenham otimizado o gasto energético. O estudo também afirma que o treinamento de uma IA gasta mais energia do que as atividades corriqueiras diárias.
Segundo Sasha Luccioni, pesquisadora da empresa franco-americana de IA Hugging Face, é um desafio manter as estimativas atualizadas e as empresas se tornaram cada vez mais secretas à medida que os lucros cresciam. Por exemplo, há alguns anos, a OpenAI publicava como treinava sua IA, o que já não faz mais.
Também é difícil saber exatamente quão grande cada modelo de linguagem é, contando com suas extensões e modelos subjacentes.
Nova análise do consumo energético da IA
Pensando nisso, Luccioni e colegas publicaram um artigo em dezembro do ano passado (atualmente aguardando revisão de pares) atualizando suas estimativas.
Eles testaram 88 modelos diferentes, com abrangências diversas (por exemplo, IAs dedicadas para texto, imagens e vídeos). Em cada análise, executaram uma mesma atividade 1 mil vezes e estimaram o custo de energia.
Veja os resultados:
- A maioria das tarefas testadas usa uma quantidade pequena de energia, cerca de 0,002 kWh (9 segundos de Netflix) para analisar amostras escritas e 0,047 kWh (3,5 minutos de Netflix) para gerar texto;
- Já em IAs de geração e imagem, o custo energético foi de 2.907 kWh. Em comparação, o estudo lembrou que um smartphone médio usa 0,012 kWh para carregar. Ou seja, gerar uma imagem artificialmente gasta tanta energia quanto carregar um celular por inteiro;
- No entanto, isso variou para cada modelo de linguagem e tarefa. Gerar uma imagem de 64 x 64 pixels consumiu muito menos eletricidade do que imagens em 4K;
- Apesar das variações, algumas conclusões gerais foram que imagens consomem mais energia do que texto e gerar resultados (seja em texto ou imagem) consome mais energia do que classificar os inputs.
Pesquisadores estimam que o custo energético da IA aumentará no futuro, podendo chegar a meio por cento do consumo global de eletricidade em poucos anos.
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