Em março de 2025 a empresa estadunidense de inteligência artificial OpenAI incluiu a ferramenta de criação de imagens no seu modelo generativo. A funcionalidade, até então disponível apenas para assinantes do ChatGPT Plus, Pro e Team, concede livre acesso à geração de imagens a partir de um simples comando, atendido pelo software que realiza a tarefa. A tecnologia, que usa o modelo GPT-4o, se popularizou entre os brasileiros ao transformar fotos em imagens adequadas ao estilo de animação do Studio Ghibli. Nas redes sociais, milhares de internautas participaram da trend protagonizando um verdadeiro painel animado, que apesar de adorável ainda fosse contra os ideais artísticos de Hayao Miyazaki, diretor da companhia de animação. 

O avanço da ferramenta propôs um debate para além do movimento artístico e domínio dos direitos autorais, que se concentrou especificamente no impacto ambiental causado pelo uso deliberado de IA para o atendimento de tarefas consideradas dispensáveis. Se por um lado é possível utilizar os modelos generativos para otimizar o trabalho e automatizar processos, por outro vê-se a banalização do impacto ambiental causado pelos mesmos. A ascensão de inteligências artificiais segue acompanhada do mínimo esforço por exemplo à conscientização quanto ao consumo de água, recurso necessário para o resfriamento dos supercomputadores responsáveis por processar os dados e realizar o comando solicitado pelos usuários.      

Para que possam operar sem interrupção garantido a eficiência da IA generativa, os data centers, grandes estruturas físicas, responsáveis por abrigar enormes e potentes computadores, consomem altos níveis de energia e dependem da constante atualização de equipamentos. O alto consumo do recurso elétrico ocorre pois, além de manter os servidores funcionando, cerca de 40% dessa energia é usada para resfriar os data centers e evitar superaquecimento, conforme a empresa de equipamentos de refrigeração Danfoss. De acordo com o artigo “Making AI Less “Thirsty”: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models” (Tornando a IA menos “sedenta”: descobrindo e abordando a pegada hídrica secreta dos modelos de IA) estima-se que as infraestruturas relacionadas a IA poderão consumir seis vezes mais água do que a Dinamarca, um país de 6 milhões de habitantes. Ao trazer este comparativo ao Brasil, é necessário atenção redobrada ao avanço da tecnologia visto que muitas comunidades não possuem acesso à água potável e saneamento básico. 

O professor, ambientalista e membro titular do Conselho Municipal de Ciência e Tecnologia de Vitória Luiz Fernando Schettino destaca a importância do próprio modelo de IA como ferramenta para ajudar na construção de medidas éticas e sustentáveis, que considerem não somente o melhor uso de recursos ambientais como também o respeito às comunidades que habitam estes espaços. “Que isso não signifique mais uma força de degradação da natureza dos recursos naturais e das pessoas. Porque não faz sentido se você tiver um desenvolvimento científico, tecnológico e socioeconômico se as pessoas não estiverem incluídas, cuidadas e protegidas.” destaca o ambientalista. 

Em entrevista, Schettino também reforçou que os riscos socioambientais para o desenvolvimento da ferramenta podem ser diversos como desmatamento, contaminação do solo e de rios por remoção dos metais pesados, conflitos fundiários além de impactos sociais em comunidades tradicionais, localizadas em regiões indígenas ou reservas ambientais, que poderão ser desrespeitadas na busca de matéria prima para equipamentos tecnológicos. No artigo publicado no portal de notícias ES Brasil, Schettino destaca a importância da pesquisa científica e da inovação na construção de um futuro sustentável. Segundo ele, através do olhar analítico-crítico dos pesquisadores, é possível identificar problemas relacionados à sustentabilidade e propor aplicações para a mitigação de práticas consideradas prejudiciais ao meio ambiente. Paralelo a isso, o fator transformador da inovação em captar ideias e aplicá-las em soluções viáveis à sociedade, fornece aos resultados das pesquisas científicas um novo propósito, considerando as potenciais parcerias entre projetos inovadores, Governo e instituições privadas. “Governos e organizações que investem em ciência e tecnologia tornam-se protagonistas na busca por soluções sustentáveis, promovendo regulamentações, incentivos e investimentos que impulsionam práticas mais responsáveis.” adiciona Schettino.

Os 60% restantes da energia elétrica consumida nos data centers são utilizados para manter o funcionamento das estruturas e são provenientes da queima de combustíveis fósseis que produzem gases do efeito estufa sendo estes os responsáveis por aquecer o planeta. A Agência Internacional de Energia informou que uma solicitação feita ao ChatGPT consome 10 vezes mais eletricidade do que uma pesquisa no Google. Embora a escassez de dados globais ligados ao consumo de demais países, a agência estima que no centro tecnológico da Irlanda, o desenvolvimento de IA poderá consumir quase 35% da energia do país até 2026. 

Além disso, data centers produzem lixos eletrônicos (que geralmente contém substâncias perigosas como o chumbo e mercúrio), dependem de minerais essenciais (a fabricação de um computador de 2 kg necessita de 800 kg de matérias-primas) e elementos raros para produção dos microchips que alimentam a IA (elementos estes que muitas vezes são extraídos de maneira insustentável). Um relatório do Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente (PNUMA), Navigating New Horizons (Navegando Novos Horizontes), examinou as promessas e perigos do avanço da inteligência artificial e revelou que tangente aos problemas ambientais, as inteligências artificiais podem reverberar negativamente e não intencionalmente em outras esferas da vida cotidiana. Um exemplo seria o avanço da desinformação sobre mudanças climáticas e variados tópicos relacionados que minimizaria a ameaça de “destruição do planeta” no contexto social. O PNUMA recomendou ainda, em sua nova nota, cinco medidas principais:

1. Estabelecimento de procedimentos padronizados para medição do impacto ambiental da IA pelos países; atualmente existem ínfimas informações confiáveis sobre o assunto. 
2. Desenvolvimento de regulamentações que demandem divulgação das consequências ambientais diretas dos produtos e serviços de empresas ligadas à IA com o apoio do PNUMA. 
3. Garantir a eficiência dos algoritmos de IA pelas empresas de tecnologia a fim de reduzir sua demanda por energia, reciclando água e lixo eletrônico quando possível. 
4. Incentivo nacional às empresas para tornarem seus data centers mais ecológicos, utilizando energia renovável e compensando suas emissões de carbono.
5. Em regulamentações ambientais mais amplas, as nações podem inserir suas políticas relacionadas à IA garantindo um cuidado do desenvolvimento tecnológico em sua base. 

Howard Roatti, especialista em inteligência artificial e professor da FAESA, afirma que o crescimento do modelo generativo é natural e bem-vindo, mas que deve ser pensado com cuidado. “Uma das soluções é tirar um pouco do peso dos grandes servidores e apostar em execuções locais, nos próprios dispositivos — o que a gente chama de edge computing. Com modelos otimizados e bem treinados, dá pra fazer muita coisa sem depender tanto da nuvem.” afirma o professor. Adicionalmente, Roatti reforça que é preciso que a comunidade pare de utilizar modelos enormes para execução de tarefas simples. Segundo ele, “Muitas vezes, um modelo bem menor resolve o problema com a mesma qualidade e muito menos custo.” A adoção de modelos de linguagem mais enxutos, que elimina cálculos menos decisivos para rodar em equipamentos mais simples em versões reduzidas de redes diretamente a dispositivos menores, pode aliviar a carga nos data centers. Além disso, a aposta em chips feitos sob medida é uma alternativa para entrega de uma performance parecida com as GPUs (unidades de processamento gráfico capazes de realizar cálculos matemáticos em alta velocidade), mas com consumo muito menor. As estratégias não excluem a demanda por hardware especializado, mas ajudam a prolongar a vida útil das máquinas e a adiar a extração de metais raros. 

O engenheiro elétrico e mestre em Ciências da Computação, Inteligência Artificial, Imagem e Visão Artificial Haroldo Durães destaca medidas para minimização dos impactos ambientais dos data centers como a instalação dessas estruturas em locais naturalmente frios ou até subaquáticos onde o custo do resfriamento é mais baixo, seriam os “data centers passivos”. Além desta medida, Durães reforça o trabalho de empresas de tecnologia que implementam medidas sustentáveis para o funcionamento de seus data centers. Segundo ele,  “Eles aproveitam horários de menor demanda e maior disponibilidade de eletricidade limpa, contratam provedores “verdes” com energia solar ou eólica (e uso de créditos de carbono), gerenciam o hardware desligando máquinas ociosas e concentrando cargas nos servidores mais eficientes, e adotam código leves que executam treinamentos de baixa precisão sem perda real de qualidade.” Outra alternativa seria o monitoramento em tempo real do consumo de kWh (quilowatt-hora, unidade de medida da energia elétrica) e automatização de limites do gasto energético. O engenheiro finaliza reiterando a ideia primordial do ambientalista Luiz Fernando Schettino, “É difícil imaginar que isso ocorra de forma sistêmica sem regulamentação dessas práticas promovidas pelo setor público. Sem uma reforma estrutural que alinhe incentivos econômicos à práticas sustentáveis e sem penalidades reais para quem ultrapassar cotas de emissão, as iniciativas serão medidas meramente paliativas”

Em suma, ainda que o impacto ambiental da inteligência artificial generativa continue sendo um ponto crítico, é importante destacar que os avanços em pesquisa e desenvolvimento adequam-se a um uso mais equilibrado. É redundante dizer que toda ação sustentável conta para desacelerar a crise climática, portanto salienta-se a consciência individual do uso dos modelos generativos para execução de tarefas superficiais e sugere-se a adoção de ferramentas tecnológicas menos abrasivas ao meio ambiente.