- Sasha Luccioni, pesquisadora de sustentabilidade em IA, lança o Sustainable AI Group para aumentar a transparência sobre emissões e uso de IA pelas empresas.
- Ela já criou um leaderboard de eficiência energética de modelos de IA de código aberto e critica grandes empresas por não divulgar dados relevantes.
- O objetivo é identificar alavancas para tornar os agentes de IA menos impactantes, analisando centros de dados, cadeia de suprimentos e emissões de transporte.
- Globalmente, a Europa já implementa exigências de sustentabilidade no Direito de IA da União Europeia, com iniciativas de relato; a IEA também monitora uso de energia por IA.
- Luccioni sugere medir o consumo energético por consulta e disponibilizar métricas de emissões, defendendo que isso pode se tornar uma vantagem competitiva para grandes provedores.
Sasha Luccioni, pesquisadora de sustentabilidade em IA, está conduzindo uma nova empreitada para exigir mais transparência sobre emissões e consumo de energia de sistemas de IA. O projeto Sustainable AI Group nasce da parceria com Boris Gamazaychikov, ex-chefe de sustentabilidade da Salesforce, e busca esclarecer os impactos ambientais das tecnologias de IA utilizadas por empresas.
A iniciativa surgiu em meio a pressões internas de empresas que adotam IA como parte central de seus serviços. Luccioni destaca a necessidade de saber onde rodam os modelos, quais são as redes elétricas envolvidas e quais as emissões da cadeia de suprimentos. O objetivo é orientar escolhas mais responsáveis sem abandonar a IA.
Além de mapear o consumo, a pesquisadora analisa diferentes tipos de ferramentas de IA, como sistemas de texto-para-voz ou de imagem para vídeo, que, segundo ela, ainda são pouco estudados em termos de impacto energético. O foco é medir, comparar e orientar decisões corporativas.
No plano internacional, Luccioni aponta diferentes cenários regulatórios. Na Europa, o ato de IA está entre as referências, com cláusulas de sustentabilidade e propostas de reporte. Na prática, países asiáticos e organizações como a IEA também buscam dados mais robustos sobre o uso de data centers.
Sobre o que gostaria de ver de grandes empresas, Luccioni menciona um painel de informações no usuário de plataformas de IA que indique energia consumida por consulta ou conversa, além de emissão de gases do efeito estufa e a origem da energia. Ela vê potencial vantagem competitiva em dados mais transparentes.
Luccioni também ressalta que não é preciso abandonar modelos menores. Em muitos cenários, classificadores simples já entregam resultados úteis sem o alcance dos grandes modelos. A distribuição de informações sobre consumo pode ajudar na tomada de decisão, inclusive sobre a escolha de modelos mais eficientes.
A pesquisadora defende que o setor precisa de dados confiáveis sobre consumo de energia e água para orientar políticas e investimentos. Mesmo valores considerados pequenos devem ser conhecidos, pois ajudam a dimensionar impactos em larga escala com o uso crescente de IA.
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