Bill Gates: Inteligência Artificial e Emissão de Carbono
Enquanto muitos especialistas levantam preocupações sobre o impacto ambiental da inteligência artificial (IA), Bill Gates, co-fundador da Microsoft e filantropo, minimiza a gravidade dessas preocupações.
Dessa vez, portanto, ele destacou que os benefícios da IA superam os custos energéticos – como se a inovação tecnológica pode fornecer soluções para os problemas que ela mesma cria.
É possível que a IA carregue o potencial de resolver alguns dos problemas mais perturbadores da humanidade, incluindo mudanças climáticas, doenças e desigualdade?
Por exemplo, em um relatório de 2020 da PwC, foi estimado que a IA poderia contribuir com até 15,7 trilhões de dólares para a economia global até 2030, com aplicações que vão desde a otimização de redes elétricas até a descoberta de novos medicamentos.
Será que existe um impacto ambiental do consumo de energia necessário para treinar e operar esses sistemas avançados? Assim, vamos descobrir mais a seguir.
A Preocupação com o Gasto de Energia da IA
De acordo com um estudo de 2019 da Universidade de Massachusetts Amherst, treinar um único modelo de IA pode emitir tanto dióxido de carbono quanto cinco carros ao longo de sua vida útil.
Bill Gates, no entanto, vê essas preocupações sob uma luz diferente. Em entrevistas e artigos, Gates argumenta que a IA oferece soluções significativas para muitos dos desafios que enfrentamos, incluindo os ambientais.
As últimas afirmações feitas em um evento privado em Londres, onde ele detalhou sua mais recente empreitada, a Breakthrough Energy, falando em termos nada incertos: “não vamos nos precipitar com isso”.
Segundo o próprio Gates:
“[Os] data centers correspondem, no caso mais extremo, a um aumento de 6% de demanda de energia, mas esse número deve ficar mesmo entre 2% e 2,5%. A questão é: será que a IA pode acelerar uma redução maior que 6%? A resposta é ‘certamente’.”
“Embora o consumo de energia da IA seja uma preocupação legítima, não podemos ignorar o potencial da IA para contribuir com soluções que mais do que compensam esse custo”, disse Gates, em outra oportunidade em uma entrevista à Reuters.
A Visão de Futuro de Gates
Gates argumenta que a evolução contínua da tecnologia de IA levará ao desenvolvimento de soluções energéticas mais eficientes.
Um estudo recente, conduzido pela Rystad Energy, chegou a afirmar que o uso da IA pode “mais que dobrar” a conta de luz de data centers até 2030 somente nos Estados Unidos.
A análise afirma que, hoje, os grandes centros tecnológicos das empresas americanas consomem, em média, 130 terawatt-hora (tWh) – valor este estimado por todo o ano de 2023 – mas em 2023, eles podem chegar ao gasto de 307 tWh se adotarem massivamente o uso da inteligência artificial.
Isso, para um único país: globalmente, outra pesquisa – feita pelo Statista – afirma um mínimo de 620 tWh, e um máximo de 1.050 tWh.
Gates, no entanto, crê que nenhum dos dois cenários deve ocorrer, tendo em vista que as empresas de tecnologia estarão dispostas a arcar com esses aumentos conforme buscam por fontes mais limpas de energia. “Até mesmo porque”, ele argumenta, “isso lhes permitirá divulgar o fato de usarem ‘energia verde’”.
A Visão da Aliger
Enquanto as preocupações com o consumo de energia da IA são válidas e merecem atenção, figuras influentes como Bill Gates argumentam que os benefícios superam os custos.
A Aliger, uma empresa brasileira de engenharia multidisciplinar, compartilha dessa visão otimista e trabalha para aplicar a IA de maneira eficiente e sem maiores alarmismos, ajudando projetos a alcançar novos patamares de inovação.
Através de algoritmos avançados e aprendizado de máquina, a Aliger oferece ferramentas que permitem a automação de processos, análise de dados em grande escala e a criação de modelos preditivos.
Na Aliger, acreditamos que a adoção estratégica de soluções de inteligência artificial (IA) pode ser a chave para o sucesso tecnológico a longo prazo.
Diferente de muitas abordagens, nosso foco é garantir que a implementação da IA traga apenas benefícios e vantagens claras para projetos.
Ou seja, eliminar o maior número de problemas possíveis, e na mesma medida, fornecer soluções preditivas.
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