ChatGPT consome grande quantidade de água para gerar imagens; entenda

O ChatGPT pode utilizar até 500 ml de água a cada 20 a 50 perguntas que recebe. Isso se assemelha a consumir uma garrafinha de água sempre que essa quantidade de interações é solicitada por um usuário. Quando se trata de tarefas mais complicadas, como a criação de imagens, o consumo de água se intensifica e se dá de forma mais rápida. Para produzir uma imagem, a plataforma da inteligência artificial (IA) da OpenAI requer algo em torno de 20 comandos verbais. Já no caso de textos, a mesma quantidade de água poderia atender até 50 interações, uma diferença notável que não se aplica às ilustrações.

Pesquisas conduzidas pelas universidades do Colorado Riverside e Texas Arlington, divulgadas no final de março, revelam esse dilema. O uso de água pelo ChatGPT não era um fato desconhecido. Seus processadores, que operam 24 horas por dia, necessitam de uma quantidade considerável de energia e utilizam esse recurso natural como parte do processo de resfriamento. A discussão tomou nova dimensão com a popularidade das últimas semanas, onde muitos internautas começaram a solicitar ao ChatGPT a criação de imagens inspiradas no estilo do Studio Ghibli, utilizando suas próprias fotografias. “É extremamente divertido ver as pessoas apreciando as imagens geradas pelo ChatGPT, mas nossas GPUs estão quase derretendo. Esperamos que não demore muito. A versão gratuita do ChatGPT permitirá em breve apenas três gerações diárias”, comentou o CEO da OpenAI, Sam Altman, no X, referindo-se ao súbito aumento da demanda.

Nina da Hora, uma especialista em IA, enfatiza que essa dificuldade não é um problema exclusivo da OpenAI, mas um obstáculo que afeta todas as IAs generativas. “Ferramentas como Midjourney, DALL·E e diversas outras plataformas de geração de imagem consomem uma quantidade significativa de recursos computacionais a cada solicitação, refletindo diretamente no uso de água nos data centers, que precisam manter as máquinas em temperaturas adequadas. Mesmo com a febre atual relacionada ao Studio Ghibli, esse consumo consistente permanece gerando um impacto significativo”, analisa.

Uma nova realidade é a surpresa dos usuários, uma vez que a indústria de tecnologia sempre foi reconhecida como grande consumidora de recursos naturais, devido ao volume de processamento de dados que realiza, conforme afirma o professor e especialista em IA, Fernando Moulin. “Esse processamento consome uma quantidade imensa de energia, e a passagem dessa energia por condutores e processadores, por exemplo, produz um calor físico que transforma energia elétrica em calor”, explica. “O calor gerado por esse fenômeno é considerável, e existem equipamentos conhecidos como ‘trocadores de calor’ que utilizam água para resfriar os servidores, evitando que superaqueçam ou se danifiquem enquanto operam.”

Com a ascensão dessa nova moda, a OpenAI anunciou que um milhão de novos usuários se cadastraram na plataforma em apenas uma hora, resultando na criação de 3 milhões de imagens em um só dia. Com base nesses dados, é possível calcular que o consumo de água originado apenas desse público foi em torno de 75 mil litros em uma janela de 60 minutos.

A pegada hídrica da inteligência artificial é significativa. Projetões estimam que, até 2027, a demanda global por IA pode representar entre 4,2 e 6,6 bilhões de metros cúbicos de água — equivalente à retirada anual total de água de quatro a seis Dinamarcas ou metade do Reino Unido, conforme destaca a pesquisa publicada em março. “Isso é altamente preocupante, considerando que a escassez de água doce tornou-se um dos problemas mais urgentes da atualidade”, afirmam os cientistas envolvidos no estudo. “Para atenuar os desafios associados à água, a inteligência artificial deve assumir uma responsabilidade social, exemplificando uma abordagem consciente em relação à sua própria pegada hídrica.”

De acordo com o professor e especialista em IA, Adilson Batista, a falta de transparência por parte das empresas de IA força a dificuldade em realizar análises aprofundadas sobre suas pegadas de carbono e hídrica. “Grandes empresas de tecnologia ainda oferecem poucos dados a respeito do consumo de água e energia de seus modelos, o que impede uma compreensão clara do impacto ambiental gerado por essas ferramentas”, analisa. “Promover uma maior conscientização sobre essas informações seria benéfico, com as empresas adotando políticas de divulgação mais claras e publicando relatórios regulares com indicadores ambientais.”

O estudo realizado pelas universidades do Colorado Riverside e Texas Arlington também sugere diversas estratégias para minimizar o impacto no consumo hídrico dos modelos de IA, como o desenvolvimento de sistemas de resfriamento mais eficientes, a escolha de locais para data centers em regiões mais frias, e a adoção de tecnologias alternativas que reduzam a necessidade de água. A regulação também é vista como um caminho viável pelos pesquisadores. “Decidir de maneira criteriosa quando e onde treinar um grande modelo de IA pode impactar significativamente sua pegada hídrica”, destaca o estudo. “Podemos programar de forma dinâmica o treinamento e a inferência do IA considerando a utilização de água, diminuindo sua pegada hídrica.”

Além disso, o texto sugere que tanto usuários quanto empresas devem considerar a pegada ambiental das ferramentas digitais usadas. Assim como a preocupação com as emissões de carbono e o consumo de energia tem ganhado visibilidade nos últimos anos, o uso da água pode tornar-se um critério importante na adoção de novas tecnologias. “Para mitigar a pegada de carbono, muitas vezes é melhor ‘seguir o sol’ quando a energia solar é abundante. Contudo, para diminuir a pegada hídrica, pode ser mais vantajoso ‘não seguir o sol’, evitando os horários de maior temperatura do dia, quando a eficiência no uso da água é reduzida”, conclui a pesquisa.

Referência: [estudo das universidades de Colorado Riverside e Texas Arlington]