De acordo com pt.wedoany.com-Um novo relatório de pesquisa divulgado pela Universidade das Nações Unidas (UN University) aponta que a corrida global para expandir a escala da inteligência artificial está a impor uma ampla carga ambiental sobre os sistemas de energia, água, terra, minerais e resíduos, para além do âmbito da pegada de carbono. O relatório enfatiza que a atual medição focada apenas nas emissões de gases com efeito de estufa, especialmente as relacionadas com o treino de grandes modelos, é demasiado restrita, ignorando outros pontos de pressão com impactos igualmente substanciais.
O relatório indica que o custo ambiental da inteligência artificial não deve ser visto apenas como um subproduto das ferramentas de produtividade digital; está a tornar-se um setor de infraestrutura física, envolvendo cada vez mais o planeamento energético, os direitos da água, o uso do solo e a gestão de resíduos. A investigação mostra que a procura de energia impulsionada pelo uso quotidiano da IA representa 80% a 90% da procura total. Um serviço de IA amplamente utilizado processa cerca de 2,5 mil milhões de consultas por dia, consumindo centenas de gigawatts-hora de eletricidade anualmente. A diferença no consumo de energia entre diferentes tarefas é enorme: gerar uma imagem de IA pode exigir mais de mil vezes a energia necessária para classificar texto, e a geração de vídeo consome ainda mais. O relatório também aponta um efeito de rebound — sistemas mais baratos e rápidos levam a um maior uso, e mesmo que cada tarefa individual se torne mais eficiente, a procura total pode ainda assim aumentar.
O relatório estima que, até 2030, os centros de dados poderão consumir 945 terawatts-hora de eletricidade por ano, quase três vezes o consumo total anual de eletricidade do Paquistão, Bangladesh e Nigéria (com uma população total superior a 650 milhões de pessoas). Ao mesmo tempo, até ao final desta década, o consumo de água relacionado com a IA poderá equivaler às necessidades anuais básicas de água doméstica de 1,3 mil milhões de pessoas. A sua potencial pegada territorial pode ultrapassar os 14.500 quilómetros quadrados. Estas pressões distribuem-se de forma desigual por diferentes regiões: em áreas com escassez de água, a infraestrutura de IA pode competir por recursos hídricos com famílias, agricultura e indústria; em mercados com restrições energéticas, os centros de dados podem sobrecarregar redes elétricas já sob pressão devido à eletrificação e adaptação climática. O desafio dos resíduos eletrónicos também está a crescer; até 2030, a infraestrutura de IA poderá gerar até 2,5 milhões de toneladas de resíduos eletrónicos por ano, com a maior parte do fardo a recair sobre países de rendimento médio-baixo com capacidade limitada de eliminação segura. Além disso, a cadeia de abastecimento de minerais críticos da qual depende o hardware de IA pode causar danos ambientais e injustiças sociais nas regiões de mineração.
O relatório relaciona o crescimento da infraestrutura de IA com a desigualdade global. Mais de 90% da capacidade computacional dedicada à IA está concentrada nos Estados Unidos e na China, enquanto mais de 150 países carecem de infraestrutura doméstica significativa de IA. Este desequilíbrio limita a participação económica e levanta questões de justiça ambiental — algumas regiões podem sofrer os impactos da extração, energia, água ou resíduos da IA sem ter acesso equitativo aos seus benefícios económicos. O relatório apela a uma governação reforçada para que o desenvolvimento da IA respeite os limites planetários e propõe um ecossistema de IA responsável baseado em transparência, eficiência de design, equidade, responsabilidade pelo ciclo de vida, cooperação global e utilização sustentável. O relatório insta os governos a integrar a infraestrutura de IA no planeamento energético, hídrico e de uso do solo, e incentiva as empresas a reduzir o consumo de recursos desde a fase de design, enquanto os utilizadores são aconselhados a optar por aplicações de menor impacto sempre que possível.
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