Uma nova pesquisa publicada na revista Frontiers evidencia como diferentes prompts de inteligência artificial podem ter impactos ambientais distintos, com algumas solicitações emitindo até 50 vezes mais CO₂ do que outras. Os especialistas alertam para a crescente pegada de carbono gerada pelos centros de dados que alimentam esses sistemas.
O consumo de energia das IAs e seu impacto no meio ambiente
Segundo a Agência Internacional de Energia, uma solicitação feita ao ChatGPT consome cerca de 10 vezes mais energia do que uma pesquisa no Google. Os centros de dados, essenciais para o funcionamento das IA, representaram 4,4% do consumo de eletricidade nos Estados Unidos em 2023, e essa proporção deve atingir entre 6,7% e 12% até 2028, com o crescimento do número de centros ao redor do mundo, que passou de 500 mil em 2012 para mais de 8 milhões em 2024.
O estudo analisou 14 grandes modelos de linguagem (LLMs), variando de sete a 72 bilhões de parâmetros, e utilizou 1.000 perguntas padrão para medir o número de “tokens” — unidades mínimas de dados — usadas na geração de respostas. Quanto mais tokens o modelo precisa, maior é a emissão de CO₂.
Os fatores que influenciam as emissões de carbono na IA
Modelos com maior capacidade de raciocínio, que realizam tarefas mais complexas, como o Cogito, geraram em média 543,5 tokens por questão, enquanto modelos mais concisos usaram apenas 37,7 tokens. Quanto mais tokens utilizados, maior a emissão de gases de efeito estufa, independentemente da acurácia da resposta.
Diferenças por tópicos e modelos de IA
Além do número de tokens, o tema da pergunta influencia as emissões. Perguntas de história do ensino médio produzem, até seis vezes, menos emissões do que tópicos como álgebra abstrata ou filosofia, que demandam raciocínio mais elaborado. Modelos mais precisos, como o Cogito, emitiram três vezes mais CO₂ do que versões mais rápidas e menos detalhadas, embora apresentem menor eficiência energética em relação à precisão.
De acordo com Maxmilian Dauner, um dos autores do estudo, modelos que mantêm as emissões abaixo de 500 gramas de CO₂ raramente alcançam mais de 80% de precisão nas respostas, evidenciando o desafio de equilibrar eficiência e exatidão na inteligência artificial.
Consequências para os usuários e o meio ambiente
Os pesquisadores esperam que a conscientização sobre o impacto ecológico do uso da IA leve os usuários a serem mais seletivos e conscientes ao solicitar respostas, especialmente para tarefas menos essenciais. “Se as pessoas soubessem o custo de CO₂ de suas interações com a IA, poderiam optar por usos mais sustentáveis”, afirma Dauner.
Perspectivas e desafios futuros
O estudo destaca a necessidade de otimizar tanto a eficiência energética quanto a precisão dos modelos de IA, buscando reduzir a pegada de carbono sem comprometer sua funcionalidade. O avanço na tecnologia pode facilitar essa dupla meta, promovendo uma inteligência artificial mais sustentável e menos prejudicial ao meio ambiente.
