- O impacto da explosão de ferramentas de IA na energia e no clima
- Grandes empresas de tecnologia ultrapassando as metas de emissão com AI
- Complexidade e contradições na avaliação do impacto climático da tecnologia
Nós temos falado muito sobre IA ultimamente no Decoder; é inevitável. Mas há um feedback que recebemos que eu realmente queria focar: como a explosão de ferramentas de IA afeta o clima. Afinal, para executar IA em grande escala, precisamos construir muitos data centers e lotá-los de GPUs ávidas por energia. Isso consome muita energia, e se vale a pena usar toda essa energia é uma questão que frequentemente surge quando falamos sobre IA. É tanto uma questão de preocupação prática – “nossa rede antiga pode suportar tudo isso?” – quanto uma objeção moral – “não devemos construir esses sistemas porque vão arruinar o planeta.”
O que é particularmente complicado é que grandes empresas de tecnologia como Amazon, Google e Microsoft têm passado os últimos anos trabalhando com governos ao redor do mundo para definir metas ambiciosas em torno do uso de energia sustentável, de modo que possamos desacelerar a taxa de mudança climática para simplesmente “ruim” ao invés de “catastrófica.” Mas agora, com a IA, todas essas empresas estão ultrapassando suas metas de emissão e estão piorando ao longo do tempo. Isso não é ótimo. Mas colocar um monte de computadores em um data center e fazê-los funcionar a toda velocidade é basicamente como tudo funciona agora. Se você tem uma objeção moral à IA com base em preocupações climáticas, você também pode ter uma objeção moral ao TikTok e YouTube, que constantemente estão ingerindo e codificando milhões de horas de vídeo. Você pode ter uma objeção moral aos videogames, que rodam em GPUs ávidas por energia nas casas das pessoas e frequentemente requerem cargas de trabalho intensas em data centers para o multiplayer online. E eu vou arriscar, mas estou bastante certo de que qualquer pessoa com preocupações climáticas sobre IA tem uma avaliação bastante severa sobre criptomoedas também. Quer dizer, pense sobre isso: a Nvidia H100, que é o padrão ouro para GPUs de IA, é bastante similar à Nvidia RTX 4090 focada em jogos em termos de consumo de energia. Qual framework devemos usar para avaliar o impacto climático dessas placas e como nos sentimos sobre como elas são usadas? É confuso e complicado, e há uma série de contradições aparentes ao longo do caminho. Então, é perfeito para o Decoder. Para nos ajudar a entender, convidei a repórter sênior de ciências do Verge, Justine Calma, para ver se podemos desembaraçar esse nó. Nos avise como nos saímos. Comentários
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