Durante anos, os gigantes da tecnologia promoveram agressivamente a ideia de que a inteligência artificial (IA) será uma solução fundamental para as alterações climáticas. A Google, por exemplo, afirmou que a IA poderia reduzir as emissões globais de gases com efeito de estufa em 5–10% até 2030 – um número significativo equivalente às emissões anuais da União Europeia. No entanto, um olhar mais atento revela que estas afirmações se baseiam em evidências duvidosas e muitas vezes servem para justificar uma construção explosiva e com utilização intensiva de energia de infraestruturas de IA.
A realidade é que grande parte do entusiasmo em torno dos benefícios climáticos da IA carece de apoio científico. O pesquisador de energia Ketan Joshi investigou as alegações do Google e descobriu que o valor de redução de 5 a 10% originou-se de uma análise do BCG de 2021 que se baseou na “experiência com clientes” – uma fonte vaga e infundada. Esta estimativa surgiu convenientemente antes do atual boom da IA, impulsionado por modelos generativos que consomem muita energia, como o ChatGPT.
O custo energético do crescimento da IA
As empresas tecnológicas estão a correr para desenvolver a IA, mas isso tem um preço ambiental elevado. Nos EUA, a expansão dos centros de dados para alimentar estes sistemas de IA é tão grande que está a manter as centrais a carvão operacionais e a adicionar centenas de gigawatts de nova energia a gás à rede. Apesar destes custos, os executivos tecnológicos insistem que os benefícios da IA superam as exigências energéticas. O Earth Fund de Jeff Bezos organizou eventos que promovem a IA como uma “força ambiental para o bem”, enquanto o ex-CEO do Google, Eric Schmidt, argumenta que focar na IA é mais eficaz do que tentar cumprir as metas climáticas existentes. O CEO da OpenAI, Sam Altman, até prometeu que a IA “consertará” o clima.
No entanto, um novo relatório de Joshi, apoiado por organizações ambientais, revela que apenas um quarto das mais de 150 afirmações sobre os benefícios climáticos da IA são apoiadas por investigação académica. Mais de um terço destas alegações carecem de qualquer prova citada publicamente.
A desconexão da IA generativa
O problema não é apenas a falta de provas; é o tipo de empresas de IA que estão promovendo. Muitas aplicações de aprendizagem automática mais antigas e com menor consumo de energia têm sido utilizadas há muito tempo em campos científicos para reduzir emissões. Mas é a IA generativa – ChatGPT, Gemini e modelos semelhantes – que está impulsionando a atual construção do data center. As empresas muitas vezes confundem estes dois, sugerindo falsamente que toda a IA é igualmente benéfica.
Transparência e responsabilidade
Os especialistas argumentam que as empresas tecnológicas precisam de ser transparentes sobre os custos energéticos do seu desenvolvimento de IA. Joshi defende a divulgação completa do consumo de energia, afirmando que se as empresas temem o exagero, devem revelar números exatos: “Se [as empresas de tecnologia] estão preocupadas com o facto de as pessoas estarem a exagerar ou a exagerar os impactos climáticos da IA generativa, então nada as deve impedir de dizer: ‘Bem, OK, o nosso crescimento energético este ano foi de seis terawatts-hora, e dois deles foram para a IA generativa.'”
A narrativa de que precisamos de modelos massivos de IA – e da energia quase infinita para os alimentar – serve para nos convencer de que este é o único futuro possível. Modelos mais pequenos e mais eficientes podem muitas vezes alcançar resultados semelhantes a uma fracção do custo ambiental, mas são ignorados em favor da abordagem “maior é melhor”, preferida pelos gigantes tecnológicos.
Conclusão
As alegações de que a IA salvará o planeta são, em grande parte, uma propaganda infundada. A rápida expansão da infra-estrutura generativa de IA está a aumentar a procura de energia sem provas claras de benefícios climáticos equivalentes. Enquanto as empresas tecnológicas não derem prioridade à transparência e à responsabilização, as suas promessas continuarão a ser gestos vazios face ao agravamento da crise climática.
