IA generativa pode gerar até 5 milhões de toneladas métricas de lixo eletrônico até 2030, diz estudo

A inteligência artificial está a evoluir depressa na capacidade de imitar quem a criou. Hoje, a IA generativa já consegue sustentar conversas com naturalidade, criar arte, produzir filmes e até aprender sozinha a replicar jogos de computador.

Mas um novo estudo de investigadores da Chinese Academy of Sciences e da Reichman University, em Israel, faz um alerta: além de copiar talentos humanos, a inteligência artificial pode estar, sem intenção, a reproduzir outro traço bem menos nobre da humanidade moderna - o de degradar o meio ambiente.

Impulsionados pelo crescimento explosivo de sistemas de IA generativa, que incluem chatbots como o ChatGPT e outras ferramentas de criação de conteúdo, poderemos acumular entre 1.2 milhão e 5 milhões de toneladas métricas adicionais de lixo eletrônico até ao fim desta década.

LLMs e IA generativa: por que exigem tanta infraestrutura

O trabalho concentra-se sobretudo nos modelos de linguagem grandes (LLMs), um tipo de programa de IA capaz de interpretar e produzir linguagem humana, além de executar tarefas relacionadas.

Treinados com conjuntos massivos de textos, os LLMs identificam relações estatísticas por trás das regras e dos padrões da linguagem e aplicam isso para gerar conteúdos semelhantes - o que viabiliza capacidades impressionantes, como responder perguntas, produzir imagens e redigir textos.

Apesar dos benefícios, a IA generativa também trouxe uma série de questões filosóficas e práticas para a sociedade: desde o receio de a IA substituir empregos até preocupações sobre uso indevido por pessoas, enganos deliberados, ou mesmo a hipótese de o sistema ganhar autoconsciência e agir de forma rebelde.

Lixo eletrônico: um impacto indireto que começa a preocupar

Como destaca o estudo, a IA generativa também está a acender sinais de alerta por causa da quantidade intimidante de lixo eletrônico extra que a tecnologia tende a gerar de forma indireta.

Isso acontece porque o avanço da IA generativa depende de melhorias tecnológicas rápidas - tanto na infraestrutura de hardware quanto nos chips. Segundo os autores, as atualizações necessárias para acompanhar o ritmo de crescimento podem agravar os problemas já existentes com lixo eletrônico, dependendo de como forem aplicadas medidas de redução e gestão de resíduos.

"LLMs demandam recursos computacionais consideráveis para treinamento e inferência, o que requer hardware e infraestrutura de computação extensivos", escrevem os autores. "Essa necessidade levanta questões críticas de sustentabilidade, incluindo o consumo de energia e a pegada de carbono associada a essas operações."

Os investigadores observam que estudos anteriores se concentraram em grande parte no uso de energia e nas emissões de carbono associadas aos modelos de IA, dando relativamente pouca atenção aos materiais físicos envolvidos ao longo do ciclo de vida desses sistemas - e ao rastro de equipamentos eletrônicos descartados que fica para trás.

Projeções até 2030: quatro cenários de adoção e descarte

Sob liderança de Peng Wang, especialista em gestão de recursos do Key Lab of Urban Environment and Health da Chinese Academy of Sciences, a equipa estimou uma projeção das possíveis quantidades de lixo eletrônico associadas à IA generativa entre 2020 e 2030.

Para isso, foram modelados quatro cenários, cada um representando um nível diferente de produção e uso de sistemas de IA generativa - indo de um cenário agressivo, com adoção ampla, até um cenário conservador, com uso mais limitado.

No cenário mais agressivo, o volume total de lixo eletrônico atribuído à IA generativa poderia chegar a 5 milhões de toneladas métricas entre 2023 e 2030, com o descarte anual a poder alcançar 2.5 milhões de toneladas métricas até ao fim da década. Em termos aproximados, isso equivale a cada pessoa no planeta descartar um smartphone.

Esse cenário de uso elevado também projeta que o lixo eletrônico adicional incluiria 1.5 milhão de toneladas métricas de placas de circuito impresso e 500,000 toneladas métricas de baterias, que podem conter materiais perigosos como chumbo, mercúrio e cromo.

Os autores lembram que, apenas no ano passado, foram descartadas 2.6 mil toneladas de eletrônicos provenientes de tecnologia dedicada à IA. E, considerando que o volume total de lixo eletrônico da tecnologia em geral deve aumentar cerca de um terço, chegando a 82 milhões de toneladas até 2030, fica evidente que a IA está a agravar um problema que já é grave.

Ao comparar os cenários, Peng e os seus colegas destacam um ponto essencial: a IA generativa não precisa, necessariamente, impor uma carga tão excessiva de lixo eletrônico.

Economia circular: como reduzir o lixo eletrônico da IA generativa

Os investigadores apontam que a International Energy Agency e muitas empresas de tecnologia defendem estratégias de economia circular para enfrentar o lixo eletrônico.

De acordo com o estudo, as abordagens mais eficazes são a extensão da vida útil e a reutilização de modelos, o que envolve prolongar a longevidade da infraestrutura existente e reaproveitar materiais e módulos essenciais no processo de remanufatura.

A adoção de estratégias de economia circular como essas pode reduzir o volume de lixo eletrônico associado à IA generativa em até 86 percent, relatam os autores.

O estudo foi publicado em Nature Computational Science.