ChatGPT “bebe” água? Entenda como a IA afeta o planeta em cada resposta

Usar o ChatGPT pode ser mais refrescante para o usuário do que para o planeta. De acordo com uma pesquisa das universidades de Colorado Riverside e Texas Arlington, cada 20 a 50 perguntas feitas à inteligência artificial da OpenAI pode gerar um consumo de até 500 ml de água — o equivalente a uma garrafinha inteira.

A explicação está longe de ser metafórica. Para manter os servidores operando, a plataforma consome grandes quantidades de energia, o que gera calor.

Para resfriar os equipamentos, data centers recorrem à água, usada em sistemas chamados “trocadores de calor”. E é aí que entra o impacto ambiental: quanto mais interações, maior a necessidade de resfriamento — e, consequentemente, de água.

A situação se agrava quando o comando envolve a geração de imagens, que demanda ainda mais energia.

De acordo com os pesquisadores, uma única imagem gerada pode representar o mesmo consumo de água que 20 comandos de texto.

A febre Ghibli e o alerta da OpenAI

Nas últimas semanas, a popularização de um novo uso do ChatGPT intensificou a discussão. Milhares de usuários passaram a pedir à IA que transformasse fotos em imagens com o estilo do Studio Ghibli, em uma onda viral.

A demanda cresceu tanto que o próprio CEO da OpenAI, Sam Altman, comentou no X (antigo Twitter):

“É superdivertido ver as pessoas adorando as imagens no ChatGPT, mas nossas GPUs estão derretendo. A versão gratuita em breve fará apenas três gerações por dia.”

A empresa também revelou que, no auge da tendência, mais de 1 milhão de novos usuários acessaram a plataforma em apenas uma hora e cerca de 3 milhões de imagens foram criadas em um único dia.

Com base nesses dados, pesquisadores estimam que o gasto de água nesse intervalo pode ter chegado a 75 mil litros — apenas para manter os servidores resfriados.

Mais que moda: um problema estrutural

A cientista da computação e pesquisadora de IA Nina da Hora destaca que o impacto ambiental não é exclusivo da OpenAI. Outras plataformas populares, como Midjourney e DALL·E, também utilizam infraestruturas que exigem resfriamento intensivo, o que significa que cada nova geração de imagem carrega consigo um custo ambiental invisível.

— Esse uso diário, mesmo fora das febres do momento, continua gerando impacto — alerta.

O professor e especialista em IA Fernando Moulin explica que a origem do problema está no próprio funcionamento das máquinas.

“O processamento de dados consome muita energia, e isso gera calor. Para manter os equipamentos funcionando de forma estável, usa-se água no resfriamento — principalmente em grandes data centers”.

Projeções preocupantes até 2027

A pesquisa também faz uma estimativa alarmante: até 2027, a indústria de inteligência artificial pode demandar entre 4,2 e 6,6 bilhões de metros cúbicos de água por ano — o equivalente à retirada total de água de quatro a seis Dinamarcas, ou metade do Reino Unido.

— Isso é preocupante, especialmente diante do avanço da escassez de água doce no mundo — alertam os autores do estudo. Eles defendem que o setor de IA precisa assumir responsabilidade social e ambiental, repensando o uso de recursos naturais.

Mais transparência e alternativas

Para o professor Adilson Batista, especialista em IA, a falta de transparência sobre o consumo real de água e energia por parte das big techs ainda é um obstáculo.

“As empresas divulgam poucos dados sobre os impactos ambientais de seus modelos. Seria essencial que adotassem políticas mais claras de divulgação, com relatórios periódicos de consumo”, afirma.

O estudo sugere caminhos para mitigar esse impacto, como o desenvolvimento de tecnologias de resfriamento mais eficientes, a instalação de data centers em regiões mais frias e a regulação do setor.

Os cientistas também propõem que o uso da IA seja feito com consciência ambiental, tanto por empresas quanto por usuários.

— Para reduzir a pegada hídrica, talvez o ideal seja não “seguir o sol”, como se faz com a energia solar, mas evitar as horas mais quentes do dia, quando o uso de água nos sistemas de resfriamento é menos eficiente — conclui a pesquisa.

Com informações da CNN.

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