A Inteligência Artificial Generativa: Um Desafio Financeiro e Ambiental
A Inteligência Artificial (IA) generativa, que tem a capacidade de produzir conteúdo, imagens, música e código com uma velocidade e precisão surpreendentes, está transformando a maneira como trabalhamos e vivemos. No entanto, é essencial avaliar os custos financeiros e ambientais associados a esta tecnologia emergente.
O Processo e os Custos Ocultos da IA Generativa
O desenvolvimento de modelos de IA envolve duas etapas principais: o treinamento do modelo, onde a inteligência é desenvolvida e a informação é categorizada, e identificação ou inferência, que utiliza as informações armazenadas para entender novos dados. Esta última prática é particularmente cara em termos de energia.
Os custos ocultos da IA generativa são significativos. Por exemplo, o modelo ChatGPT da OpenAI tem altos custos de inferência. Espera-se que seu sucessor, GPT-4, tenha uma demanda computacional ainda maior e um consumo energético mais alto. Essas limitações representam sérios desafios para escalar a IA generativa devido aos altos custos associados.
Impacto Ambiental e Soluções Propostas
Além dos custos financeiros, o impacto ambiental da IA é considerável devido ao seu alto consumo de energia. É necessário obter dados concretos sobre as emissões de carbono da IA gerativa e priorizar arquiteturas de computação mais eficientes em termos energéticos.
O hardware atual também apresenta limitações. Os problemas com o uso do CPU para inferência em modelos de aprendizado profundo são evidentes. Soluções ao nível do sistema são necessárias para suportar o processamento de dados em grande escala.
Afortunadamente, existem soluções propostas para esses desafios. O uso de energia verde para alimentar a IA é uma opção viável. Além disso, a gestão energética impulsionada pela IA para centros de dados pode melhorar a eficiência. Também é crucial investir em hardware que possa suportar todo o processamento a um custo financeiro e energético menor.
A democratização da IA também pode ser parte da solução. As pequenas empresas podem aproveitar os modelos de IA que não dependem dos recursos das grandes empresas. Uma solução alternativa baseada em chips poderia economizar recursos e reduzir o impacto nos sistemas energéticos globais.
Em conclusão, existe uma necessidade urgente de encontrar soluções viáveis e sustentáveis para o crescimento exponencial do uso e demanda por Inteligência Artificial nos negócios. À medida que avançamos para um futuro cada vez mais digitalizado e interconectado, devemos garantir que nossas tecnologias sejam tanto financeiramente quanto ambientalmente sustentáveis.
Sandra é especialista em marketing digital e experta em redes sociais. Ela completou uma pós-graduação em Comunicação e RP para marcas de moda no Idep Barcelona, além de outra em Marketing e reputação online: comunidades virtuais. Sandra está a par das últimas tendências e melhores práticas em redes sociais, e isso se reflete em seu trabalho diário, gerando um impacto positivo no mundo digital.
