Alto consumo de água para produzir imagens no ChatGPT
- adautoribeirorepor
- 4 de abr.
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ChatGPT gasta muita água para produzir imagens; entenda
Adauto Jornalismo
O ChatGPT consome até 500 ml de água a cada 20 a 50 perguntas feitas. A geração de imagens demanda mais água, equivalente a 20 comandos de texto. Um milhão de novos usuários geraram cerca de 75 mil litros de água em uma hora.
A indústria de IA pode demandar até 6,6 bilhões de metros cúbicos de água até 2027. Especialistas pedem maior transparência sobre o consumo hídrico das empresas de tecnologia.
Uma pesquisa recente revelou que o ChatGPT consome até quinhentos mililitros de água a cada vinte a cinquenta perguntas.
Esse consumo se intensifica em tarefas mais complexas, como a geração de imagens, onde o gasto pode ser equivalente a setenta e cinco mil litros de água em apenas uma hora.
O estudo, realizado pelas universidades de Colorado Riverside e Texas Arlington, destaca que o resfriamento dos data centers é essencial para a operação contínua dos servidores.
O CEO da OpenAI, Sam Altman, comentou sobre o aumento da demanda, mencionando que a plataforma recebeu um milhão de novos usuários em uma hora, resultando em três milhões de imagens geradas em um único dia.
Especialistas em inteligência artificial, como Nina da Hora, ressaltam que esse problema não é exclusivo da OpenAI, mas uma preocupação comum entre diversas ferramentas de IA, que consomem grandes quantidades de recursos computacionais e, consequentemente, de água.
A pesquisa também aponta que a demanda global por inteligência artificial pode chegar a seis bilhões de metros cúbicos de água até dois mil e vinte e sete, o que equivale à retirada anual total de água de quatro a seis Dinamarcas.
Os cientistas alertam para a urgência da escassez de água doce e sugerem que a indústria de IA deve assumir uma responsabilidade social em relação à sua pegada hídrica.
Para mitigar esse impacto, o estudo propõe estratégias como o desenvolvimento de sistemas de resfriamento mais eficientes e a escolha de locais frios para data centers. Além disso, recomenda-se uma regulação criteriosa sobre quando e onde treinar modelos de IA, visando reduzir o uso de água.
A conscientização sobre a pegada ambiental das ferramentas digitais pode se tornar um critério relevante na adoção de novas tecnologias.
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