Historicamente, as revoluções tecnológicas causaram emissões de dióxido de carbono mais elevadas - a primeira Revolução Industrial foi alimentada a carvão e a segunda a petróleo. Será que a inteligência artificial - a tecnologia de uso geral do nosso tempo - vai fazer o mesmo? Os primeiros sinais são preocupantes. As emissões de CO2 da Microsoft aumentaram cerca de 30% desde 2020, à medida que a empresa investia em infra-estruturas de IA, e as da Google aumentaram quase 50% nos últimos cinco anos.

Mas há duas forças compensatórias a considerar: a procura e a eficiência. Embora a procura tenha aumentado, a eficiência melhorou. Os chips de empresas como a Nvidia estão a melhorar e espera-se que a próxima geração de semi-condutores seja cinco vezes mais rápida do que a atual. Do mesmo modo, a OpenAI e outros líderes da indústria estão a tornar os seus modelos mais eficientes a

treinar e executar.

No entanto, dada a procura crescente de IA, o consumo de energia a nível mundial poderá continuar a aumentar, mesmo que os modelos se tornem mais eficientes. O que realmente importa são as emissões e, para as projetar, precisamos de saber como será gerada a eletricidade para alimentar os centros de dados de IA e de que forma a IA terá impacto nas indústrias com utilização intensiva de carbono.

De acordo com a Agência Internacional de Energia, os centros de dados foram responsáveis por cerca de 1-1,5% da utilização de eletricidade em todo o mundo em 2023, e esta percentagem irá certamente aumentar a curto prazo. A Microsoft, a Google e a Meta quase duplicaram o seu consumo acumulado de eletricidade entre 2020 e 2022, e isso foi antes da chegada do ChatGPT. Desde então, só reforçaram os seus compromissos de expansão desta infraestrutura.

Embora os centros de dados tenham representado cerca de 1% das emissões de CO2 relacionadas com a energia em 2023, os sistemas de eletricidade que os alimentam estão a descarbonizar-se rapidamente. Nos Estados Unidos, 41% da eletricidade foi produzida a partir de fontes sem qualquer emisão de carbono em 2023 - marcando um aumento de um quarto na última década - e na Europa, a proporção está mais próxima de 60%. Nos Estados Unidops, na Europa, no Reino Unido e na China, as energias renováveis são o meio de produção de eletricidade que regista o crescimento mais rápido.

Ao mesmo tempo, o Goldman Sachs prevê que a procura de energia pelos centros de dados cresça 15% por ano até 2030, sendo a IA responsável por um quinto desse crescimento. Mesmo que dois quintos das necessidades energéticas dos centros de dados dos EUA sejam satisfeitas por energias renováveis, a infraestrutura de IA emitiria cerca de 26 milhões de toneladas de CO2 adicionais por ano.

Mas embora seja uma quantidade enorme em termos absolutos, é necessário contextualizá-la. As emissões adicionais da IA representariam 0,4% das emissões atuais e menos do que as emissões de "âmbito 1" (diretas) de qualquer uma das três maiores companhias aéreas dos EUA. Apesar das manchetes sobre a pegada de carbono da IA, o sistema energético americano é tão grande que o impacto direto da IA representa mais uma perturbação do que uma mudança sistemática.

Além disso, há provas convincentes de que a IA pode reduzir as emissões numa série de setores difíceis de descarbonizar. Dado que os rastos de condensação dos aviões são responsáveis, por si só, por cerca de 35% das emissões da aviação, a Google e a American Airlines estão a explorar a forma como a aprendizagem automática pode ser utilizada para minimizar a formação de rastos. Os resultados preliminares mostram que cerca de um sexto das emissões da aviação a nível mundial poderia ser evitado (mais do que o total de toda a produção atual dos centros de dados de IA nos EUA).

Do mesmo modo, o desperdício alimentar (que representa 6% das emissões globais) pode ser reduzido utilizando a IA para prever a procura, gerir os níveis de produção e otimizar calendários em toda a cadeia de abastecimento. A IA já está a ser utilizada para reduzir as emissões dos processos industriais (atualmente 30% do total global), por exemplo, ajudando no desenvolvimento de materiais de inspiração biológica que dependem menos dos combustíveis fósseis (mas que continuam a cumprir as normas mecânicas das indústrias) e reduzindo o custo e aumentando a eficiência da reciclagem de materiais. E a IA também ajudará na adaptação ao clima, melhorando a previsão meteorológica e os sistemas de alerta precoce. A preparação atempada tem o potencial de salvar vidas e reduzir as perdas económicas.

Assim, embora a IA vá muito provavelmente aumentar o consumo global de energia a curto prazo, o seu potencial para reduzir as emissões numa vasta gama de indústrias é imenso. Não nos podemos esquecer que o progresso tecnológico pode dissociar o crescimento económico das emissões. O Reino Unido, por exemplo, aumentou o PIB per capita em quase 50% desde 1990, ao mesmo tempo que reduziu as emissões domésticas para metade. A IA poderá ser a chave para acelerar esta tendência a nível mundial.

No entanto, para concretizar todo o potencial da IA como ferramenta de descarbonização, serão necessárias políticas climáticas mais fortes. Colocar um preço no carbono e reforçar o apoio à energia limpa criaria fortes incentivos para as empresas investirem em soluções de IA que minimizem as emissões e acelerem a transição para um futuro sustentável. Se jogarmos bem as nossas cartas, a IA pode muito bem revelar-se o nosso trunfo na luta contra as alterações climáticas.

Azeem Azhar, fundador da Exponential View, é membro executivo da Harvard Business School e investidor em tecnologia. Carl Benedikt Frey, professor associado de IA e Trabalho no Oxford Internet Institute e diretor do Programa do Futuro do Trabalho na Oxford Martin School, é o autor de "The Technology Trap: Capital, Labor, and Power in the Age of Automation" (Princeton University Press, 2019).

Direitos de autor: Project Syndicate, 2024.
www.project-syndicate.org

Tradução: Inês Santinhos Gonçalves