Estudo indica que o ChatGPT usa meio litro de água a cada 20 questões

Estudo indica que o ChatGPT usa meio litro de água a cada 20 questões

O ChatGPT tem vindo a ser cada vez mais utilizado no dia a dia de muitos utilizadores, mas para fornecer as respostas que vemos na plataforma, é necessária uma grande capacidade de processamento – a qual possui os seus impactos a nível ambiental.

De acordo com o investigador Shaolei Ren, da Universidade da Califórnia, o ChatGPT e plataformas similares de IA, que usam modelos LLM, podem “consumir” até 500 ml de água entre cada 20 a 50 questões que colocam.

O investigador, que publicou o seu trabalho, indica que 500 ml pode não parecer muito, mas quando se combina com todos os utilizadores que a plataforma possui, torna-se um valor consideravelmente elevado.

De acordo com o investigador: “É justo dizer que a maior parte do crescimento [da água] [no relatório ambiental de 2022 da Microsoft] se deve à IA. O seu forte investimento em IA generativa e a parceria com a OpenAI. A maioria das pessoas não tem conhecimento da utilização de recursos subjacente ao ChatGPT. Se não se tem conhecimento da utilização dos recursos, não há forma de os ajudar a conservar”.

A Microsoft é uma das empresas que confirma este problema, e em resposta ao portal AP News, afirma que se encontra a trabalhar em formas de melhorar o uso de recursos naturais nas suas plataformas de IA.

A empresa afirma que “Continuaremos a monitorizar as nossas emissões e a acelerar o progresso, aumentando a nossa utilização de energia limpa para alimentar os centros de dados, adquirindo energia renovável e outros esforços para atingir os nossos objetivos de sustentabilidade de sermos negativos em termos de carbono, positivos em termos de água e zero resíduos até 2030.”

Ao mesmo tempo, a OpenAI também afirma a existência do mesmo problema, e que se encontra a desenvolver formas de usar as suas LLMs num formato mais eficiente. Este processo, no entanto, não será algo imediato, e existe uma forte possibilidade que venha a ser necessário bastante tempo até que se otimize completamente o uso das LLMs a nível energético.