Estudo revela a quantidade de recursos naturais usados pelo ChatGPT

Um levantamento divulgado na última quarta-feira (18), pelo Washington Post, mostrou o quanto de água e energia elétrica um chatbot como o ChatGPT, baseado no modelo GPT-4, gasta para gerar um simples e-mail com 100 palavras. O impacto ambiental dos chatbots vai além do uso de eletricidade, com quantidades consideráveis de água sendo utilizadas para manter os servidores resfriados.


ChatGPT consome cerca de 519 ml de água para gerar um simples e-mail (Foto: reprodução/Haans/Pixabay)

Chatbots de inteligência artificial, como o ChatGPT, consomem grandes quantidades de água e eletricidade para processar comandos simples, como a geração de um e-mail de 100 palavras. Um estudo revelou que o consumo de água para cada resposta pode chegar a 519 ml, enquanto a eletricidade utilizada equivale a manter 14 lâmpadas de LED acesas por uma hora. O impacto ambiental é ainda mais significativo quando esse uso se acumula ao longo do tempo.

Quantidade de água utilizada por um Chatbot

Segundo a pesquisa feita pelo Washington Post, em parceria com pesquisadores da Universidade da Califórnia, para gerar um e-mail simples de até 100 palavras, um chatbot como o ChatGPT consome um volume expressivo de água, essencial para o resfriamento dos servidores que processam as informações nos data centers. Esses centros de processamento utilizam sistemas de resfriamento com água para impedir o superaquecimento dos servidores que executam milhões de cálculos por segundo. A cada comando dado ao ChatGPT, como responder a uma pergunta ou gerar texto, os servidores aumentam sua temperatura, e o uso de água torna-se indispensável.

Ao longo de um ano, se o ChatGPT for usado para gerar um e-mail desse tipo uma vez por semana, o consumo de água chega a impressionantes 27 litros. Essa quantidade pode parecer pequena individualmente, mas se multiplicada pelos milhões de comandos que os chatbots processam diariamente, o impacto se torna enorme.

O consumo de eletricidade e sua comparação


A eletricidade usada para criar um e-mail no ChatGPT é suficiente para acender 14 lâmpadas de LED (Foto: reprodução/RonLach/Pexels

Além do uso de água, o ChatGPT também consome uma quantidade significativa de energia elétrica. Para gerar o mesmo e-mail de 100 palavras, o chatbot gasta 0,14 kWh, o que seria suficiente para manter 14 lâmpadas de LED acesas por uma hora. Em um ano, esse uso semanal representaria 7,5 kWh, o equivalente ao consumo de nove casas em uma hora.

Embora esses números possam parecer abstratos, eles evidenciam a carga que esses sistemas colocam sobre a infraestrutura elétrica global, especialmente com o aumento no uso de IA em vários setores.

A importância do resfriamento nos data centers

O grande consumo de água e eletricidade nos chatbots não vem da própria geração de respostas, mas do ambiente onde eles operam: os data centers. Essas salas de computadores precisam de condições controladas para que o calor gerado pelas máquinas não comprometa seu funcionamento. Muitos desses centros recorrem a sistemas de resfriamento por água, explicando a quantidade significativa de recursos hídricos utilizada.

A pesquisa feita pela Universidade da Califórnia indica que, embora os números variem conforme a localização do data center e o modelo utilizado, os impactos ambientais são sempre elevados.

Inteligência artificial: cientistas questionam o futuro da comédia e do senso de humor

Cientistas e humoristas estão colaborando para decifrar se as inteligências artificiais poderão um dia replicar o senso de humor humano. Com o avanço dos algoritmos e a coleta de vastos dados de comédia, ambos questionam se as máquinas conseguirão fazer as pessoas rirem genuinamente.

A possibilidade da inteligência artificial (IA) ser capaz de replicar o senso de humor do ser humano é uma questão que intriga cientistas e especialistas no campo da tecnologia. Ao mesmo tempo em que as máquinas avançam em áreas como reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural e criação de conteúdos, o senso de humor permanece como uma das habilidades mais complexas de serem replicadas. 


Pesquisadores testam algoritmos de IA (Foto: reprodução/Linkedin/@Technopolis)

Para entender essa dificuldade é preciso reconhecer que o humor envolve mais do que apenas a criação de piadas. Ele é intrinsecamente ligado ao contexto cultural, às nuances da linguagem e à interpretação emocional. Essas camadas adicionais de complexidade fazem com que a tarefa de ensinar uma IA a ser verdadeiramente engraçada seja imensamente desafiadora.

Ciência e o uso das inteligências artificiais

Cientistas ao redor do mundo estão focados em desenvolver algoritmos que permitam às máquinas entenderem e reproduzirem o humor. Isso envolve a análise de vastos bancos de dados contendo piadas, esquetes de comédia e interações humanas que envolvem humor. Entretanto, mesmo com os avanços tecnológicos, muitos especialistas acreditam que o humor é tão subjetivo e ligado à experiência humana que as máquinas podem nunca ser capazes de replicá-lo plenamente.

Especialistas como Alison Powell e Les Carr discutem os desafios e os riscos que a inteligência artificial representa para os humoristas, incluindo a questão da originalidade e do plágio. A capacidade dos programas de IA de criar piadas que realmente façam o público rir ainda é limitada, especialmente em contextos em que a autenticidade e a vulnerabilidade do comediante são fundamentais.

Senso de humor e Chatgpt

Karen Hobbs, uma comediante britânica, desafiou a si mesma ao se apresentar com um roteiro escrito pelo ChatGPT, uma plataforma de IA. Em um show de stand-up em Londres, Hobbs tentou conectar-se com o público usando piadas geradas por IA, mas a experiência destacou as limitações da tecnologia.


Humorista Karen Hobbs (Foto: reprodução/Instagram/@karen_hobbs)

A IA, especialmente os grandes modelos de linguagem (LLMs) como o ChatGPT, processa vastas quantidades de texto para gerar respostas que, estatisticamente, parecem ser as mais apropriadas. No entanto, o humor, especialmente em situações de improviso, requer mais do que a reprodução de padrões pré-existentes, exige uma compreensão do contexto, da linguagem corporal e das nuances culturais, aspectos que a IA ainda não domina plenamente.