O gasto energético resultante da criação de uma única imagem com inteligência artificial pode ser equivalente a uma carga inteira no celular. Foi essa a conclusão de uma pesquisa publicada nesta semana nos EUA, que analisou diferentes modelos de linguagem para entender a eficiência de cada um deles no consumo de eletricidade.
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O levantamento descobriu que há ampla diferença de gasto energético entre diferentes tecnologias do setor, algumas mais otimizadas, outras nem tanto. De maneira geral, os chatbots de inteligência artificial são os que menos consomem energia , enquanto a transformação de um prompt de texto em uma imagem apareceu na outra ponta, como a mais fominha.
Para chegar às conclusões, os estúdios da Universidade Carnegie Mellon e da organização Hugging Face, que trabalha no desenvolvimento de IA, fizeram 1.000 solicitações para diferentes tecnologias disponíveis no mercado. Em média, o consumo para respostas em texto foi de 0,42 kWh (quilowatt-hora), enquanto a geração de uma imagem exigiu 1,35 kWH — esse total, afirmam os pesquisadores, varia de acordo com o tamanho do arquivo e o nível de detalhes exigido.
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Ao colocar tudo no máximo em um dos modelos menos eficientes, veio a surpresa com o consumo de nada menos do que 11,49 kWh, que a pesquisa aponta ser equivalente a 950 cargas completas em um smartphone — ou seja, quase uma carga de celular por imagem gerada. Isso mostra que, além da precisão e da fidelidade aos pedidos dos usuários, os desenvolvedores da tecnologia também precisam olhar com atenção para o consumo de energia.
IAs são grandes emissoras de carbono
O estudo norte-americano também avaliou a quantidade de emissões de CO2 dos modelos de inteligência artificial e chegou a resultados semelhantes. Mais uma vez, as tecnologias voltadas às respostas em texto se mostraram menos poluentes, enquanto as geradoras de imagens ficaram na outra ponta da lista.
Os resultados são um pouco diferentes nesse quesito. A pesquisa concluiu que modelos de inteligência artificial focados em uma tarefa específica são menos poluentes que os generalistas, que precisam analisar todo o banco de dados antes de entregar o que foi pedido. A maior necessidade de processamento, que pode chegar a mais de 10 bilhões de parâmetros contra cerca de 600 milhões das tarefas focadas, emite mais gases poluentes.
Quando os retornos foram exigidos apenas em texto, as IAs mais eficientes e voltadas a tarefas específicas registraram emissão de 0,3 g de CO2, enquanto as piores colocadas jogaram até 10 g de gás carbônico na atmosfera. Já com as imagens, as tecnologias menos poluentes variaram de 4 g a 10 g, enquanto esse pode chegar a 30 g nas tecnologias generalistas. A mesma dinâmica, com 1.000 pedidos de geração, foi usada aqui.
O estudo aponta ainda os gastos energéticos e a emissão de carbono relacionadas ao treinamento de IAs também são bem maiores do que as gerações em si, novamente por conta da quantidade de parâmetros a serem analisados. Nas conclusões, os pesquisadores apontam que este é o primeiro passo na direção de tecnologias mais eficientes e esperam que novos estudos ajudem os desenvolvedores a buscarem meios mais sustentáveis de levarem a inovação adiante.
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