Navegar nas ondas da internet tem um custo que vai muito além do que cada um paga pelo seu serviço de telecomunicações. Há que considerar, cada vez mais, o impacto que o processamento de informação tem no ambiente, nomeadamente no consumo de água e de eletricidade, mas também nas emissões de CO2 que daí resultam. Uma análise do The Washington Post com investigadores da Universidade da Califórnia revela que gerar um texto com 100 palavras no ChatGPT implica, em média, o consumo de 519 mililitros de água.

O jornal norte-americano estima que se 10% da força laboral daquele país usasse o serviço de inteligência artificial (IA) semanalmente, o consumo de água seria superior a 435 milhões de litros de água. Em causa está o arrefecimento necessário dos centros de dados, que geram muito calor pelo processamento de dados. A pensar neste desafio, numa altura em que o mundo procura tornar-se mais sustentável e atingir objetivos de redução de emissões, acaba de ser lançado um sistema de classificação de ferramentas de IA com base na sua pegada ambiental.

É o AI Energy Score, uma ferramenta de benchmarking que permite que utilizadores individuais e desenvolvedores de software consigam distinguir entre os modelos de IA mais e menos eficientes, do ponto de vista da utilização de energia. A solução – que resulta de uma colaboração entre a Salesforce, Hugging Face, Cohere e Carnegie Mellon University – classifica um total de 166 modelos de IA, os mais usados em todo o mundo, e disponibiliza uma tabela pública com pontuação para as dez tarefas mais comuns, como geração de texto, imagem ou resumo.

Uma análise recente da Schroders mostra que a utilização de ferramentas alimentadas por IA está a aumentar a procura global por energia – entre 2012 e 2023, a energia consumida por data centres aumentou a uma taxa de crescimento anual composta de 14%, mais do que os 2,5% da procura total de energia no mesmo período.

A ferramenta AI Energy Score foi estreada no AI Action Summit, que se realizou em França na semana passada. "Estamos num momento crítico com a rápida aceleração da crise climática e da inovação da IA", afirmou, no evento, Boris Gamazaychikov, responsável pela sustentabilidade em IA na Salesforce. "Não houve, até ao momento, muita transparência sobre a ligação entre os modelos de IA e seus impactos ambientais", acrescentou.

Com a disponibilização deste serviço, o objetivo é apoiar as empresas na seleção de modelos de IA com base no seu nível de eficiência, de forma que as organizações possam medir, com mais precisão, o impacto da tecnologia na sua pegada carbónica. "Ao criar um sistema de classificação transparente, abordamos um bloqueador fundamental para reduzir o impacto ambiental da IA", disse ainda Sasha Luccioni, AI & Climate Lead da Hugging Face.