As maiores empresas de tecnologia do mundo aumentaram substancialmente seu uso de chuva para resfriar os datacenters, gerando preocupações sobre o impacto ambiental do boom da lucidez sintético generativa.
Microsoft, Google e Meta, possuidor do WhatsApp e Instagram, elevaram o uso da chuva nos últimos anos, com milhões de usuários conectados aos seus serviços online.
Acadêmicos sugerem que a demanda por IA aumentaria a retirada de chuva —onde é removida de fontes subterrâneas ou superficiais— para entre 4,2 bilhões e 6,6 bilhões de metros cúbicos até 2027, ou muro da metade do volume consumido pelo Reino Unificado a cada ano.
Pesquisadores da Universidade da Califórnia, nos EUA, escreveram em um item citado na revista Nature na semana passada que era um “momento crítico para desenredar e mapear os passos dos modelos de IA em meio à crise cada vez mais grave de escassez de chuva guloseima, agravada por secas prolongadas e atrasada infraestrutura pública de chuva”.
Essa preocupação cresceu no último ano, à medida que as principais empresas de tecnologia competem para lançar produtos que usam IA generativa, alcançam modelos de linguagem capazes de processar e gerar grandes quantidades de texto, números e outros dados.
Esses modelos precisam de uma grande quantidade de força de computadores para operar, exigindo o uso de enormes fazendas de servidores que utilizam chuva gelada para resfriar o equipamento, absorvendo o calor do ar. Segmento da chuva evapora no processo de resfriamento, enquanto secção pode ser reutilizada.
A chuva é usada na maioria das formas de geração de combustível e força, por exemplo, para bombear petróleo e gás ou para produzir vapor em usinas termelétricas. Ela também evapora da superfície de reservatórios aproveitados para força hidrelétrica.
Em 2022, o período mais recente com dados disponíveis, a Microsoft aumentou seu consumo de chuva em 34%, o Google, em 22% e a Meta, em 3%, uma vez que resultado do aumento do uso de datacenters.
Essas empresas têm uma vez que objetivo, até 2030, restituir mais chuva aos sistemas —com o uso de aquíferos por exemplo— do que consomem, financiando trabalhos para melhorar a infraestrutura de regadura ou restaurando sistemas de áreas úmidas.
Um mês antes de a OpenAI, dona do ChatGPT, concluir o treinamento de seu padrão mais avançado (o GPT-4) uma meão de datacenters em West Des Moines, no Iowa (EUA), consumiu 6% da chuva do província, de tratado com um processo movido por seus moradores.
Shaolei Ren, professor associado da UC Riverside, sugeriu que pedir entre 10 e 50 respostas do ChatGPT, executado em seu padrão anterior GPT-3, equivaleria a “ingerir” uma garrafa de 500 ml de chuva, dependendo de quando e onde é implantado.
O GPT-4 tem mais parâmetros e exige mais força, portanto provavelmente usará mais chuva, disse Ren. Informações detalhadas sobre o uso de força do padrão não foram disponibilizadas.
Pesquisadores pediram dados mais abrangentes e uma maior transparência das empresas de IA, uma vez que a disponibilização do quanto consome, por exemplo, mecanismos de procura e serviços de IA.
“Reconhecemos que treinar grandes modelos pode exigir muita chuva, e é uma das razões pelas quais estamos continuamente trabalhando para melhorar a eficiência”, disse a Open AI ao ser questionada sobre o tema. “Também acreditamos que grandes modelos de linguagem podem ser úteis para açodar a colaboração científica e a invenção de soluções climáticas.”
A Microsoft afirmou que “atualmente, a repartição de IA representa exclusivamente uma fração da eletricidade usada pelos datacenters, que coletivamente usam muro de 1% do fornecimento global de eletricidade. Quanto isso aumenta e uma vez que o desenvolvimento da IA afeta essa corrida dependerá de muitos fatores”. Já o Google se recusou a comentar.
Kate Crawford, professora de pesquisa na USC Annenberg que se especializa nos impactos sociais da IA, disse: “Sem uma transparência maior e mais relatórios sobre o tema, é impossível rastrear os verdadeiros impactos ambientais dos modelos de IA. E isso é importante em um momento em que muitas partes do planeta estão enfrentando secas profundas e prolongadas, e a chuva potável já é um recurso escasso”.
Por isso, ela alertou sobre um desvelo que deve ser tomado. “Não queremos usar ferramentas de IA generativa às cegas sem saber seus verdadeiros impactos em um momento em que o planeta já enfrenta uma crise climática”, avaliou.
