Os custos ocultos do boom da IA

Qualquer pessoa que assista ao noticiário ou leia um jornal de vez em quando sabe: o atual boom da inteligência artificial é a causa de muitos desdobramentos negativos. Um exemplo claro é o aumento acentuado do custo das placas de vídeo (GPUs) e de outros componentes especializados de TI, o que torna PCs, notebooks ou smartphones potentes praticamente inacessíveis para muitos usuários domésticos.

Muito mais grave, no entanto, é o consumo extremo de recursos dos data centers de IA. Para atender à demanda por eletricidade, os gigantes da TI não podem mais contar exclusivamente com energia renovável: cada vez mais, usinas a gás estão sendo construídas bem ao lado dos data centers (exemplos incluem a Microsoft ou a X.ai, de Elon Musk). Como se isso ainda não bastasse, elas recorrem à energia nuclear: construindo seus próprios reatores (por exemplo, a Amazon) ou assinando contratos de décadas com usinas nucleares existentes, mantendo-as em operação por muito mais tempo, mesmo que já devessem ter sido substituídas por outras fontes de energia há muito tempo (essa é a abordagem adotada pela Meta, a controladora do Facebook e outras empresas, entre outras).

Não é preciso dizer que essas práticas têm impactos negativos de longo prazo sobre o meio ambiente. Mas, mesmo no curto prazo, os cidadãos sentem os efeitos por meio do aumento dos preços da eletricidade e de outras fontes de energia. Por exemplo, o recente anúncio do Google de que pretende construir seu primeiro centro de dados na Áustria gerou discussões sobre se esse projeto teria um impacto direto nos preços da eletricidade em todo o país. Afinal, as estimativas sugerem que o centro de dados poderia consumir cerca de 5 a 6 por cento da eletricidade da Áustria — quase o dobro do consumo da cidade de Graz.

Mas já basta falar sobre os impactos nos custos (ambientais); passemos agora a um aspecto negativo muito mais prosaico. Embora a inteligência artificial seja considerada, em certos círculos, quase uma democratização do conhecimento, tais ideias devem ser vistas com grande cautela. É claro que um LLM (Grande Modelo de Linguagem) oferece ao usuário acesso a toda a riqueza de conhecimento do modelo, que hoje em dia costuma ser inimaginavelmente vasta. Por outro lado, é preciso, antes de tudo, ter acesso à própria IA. Isso muitas vezes simplesmente não está disponível em famílias, regiões ou culturas mais pobres, já que, no mínimo, uma conexão à internet e um dispositivo adequado são pré-requisitos para a interação.

O fato de nem todos poderem usar a IA pode não parecer particularmente grave à primeira vista, considerando que, até alguns anos atrás, nós também não podíamos usá-la. Ao mesmo tempo, porém, é preciso observar que o mundo mudou nesse intervalo. Empresas e profissionais autônomos que não utilizam IA perdem competitividade devido à menor produtividade; alunos e estudantes sem acesso a tutores de IA e recursos de aprendizagem ficam para trás em relação aos colegas mais privilegiados; habilidades em IA são cada vez mais exigidas no mercado de trabalho, e assim por diante. Mesmo em pequena escala, a diferença entre as pessoas que têm condições de acessar versões pagas (Pro) de LLMs e aquelas que precisam recorrer a modelos gratuitos já é, muitas vezes, perceptível hoje em dia.

Outro problema é que aqueles que não estão acostumados a usar IA têm significativamente mais dificuldade em reconhecer deepfakes e conteúdos gerados por IA. Isso os expõe à desinformação e à propaganda muito mais do que os demais. É certo que isso também está se tornando cada vez mais complicado para pessoas experientes, já que as imagens e vídeos gerados por IA parecem cada vez melhores e mais realistas.

Uma última desvantagem, antes de ficarmos completamente desanimados, é o fato de que a inteligência artificial diminui nossas habilidades de resolução de problemas e reforça nossos preconceitos. Qualquer pessoa que confie excessivamente no interlocutor onisciente, que tem uma solução para todos os problemas, acabará, mais cedo ou mais tarde, perdendo a motivação para encontrar por conta própria uma saída adequada. Não é a perda da motivação que constitui a maior pena, mas sim a perda da prática e, consequentemente, da capacidade de resolver problemas. Além disso, a inteligência artificial não é neutra — ela foi treinada com dados humanos, que contêm preconceitos. A IA adota esses preconceitos e, possivelmente, até os amplifica.

O que aprendemos com tudo isso? Hoje em dia, não há como contornar a inteligência artificial, pois quem não acompanhar essa onda simplesmente não conseguirá mais se manter atualizado em muitas disciplinas. Ao mesmo tempo, por diversas razões, seria realmente melhor prescindir totalmente da IA. Como costuma acontecer na vida, terá, portanto, que ser um meio-termo — nem uma coisa nem outra.