A Inteligência Artificial (IA) está cada vez mais presente em nossas vidas e sua aplicação na criação de imagens por meio de plataformas como DALL-E ou Midjourney não é exceção.
Durante todo o ano de 2023, temos visto como o fervor pelo uso dessas plataformas tem crescido, criando peças admiráveis até mesmo em comunidades não tão predominantes na comunidade artística, como é o caso dos autores dedicados à criação de Fan Art.
No entanto, pouco se refletiu sobre a quantidade de recursos que esse tipo de tecnologia consome, onde antigamente a quantidade de hardware e energia exigida por qualquer processo de Inteligência Artificial era brutal.
Sam Altman na verdade recentemente se tornou viral por ressuscitar uma previsão que ele havia feito em 2021 e que agora, vários meses depois, parece estar prestes a se tornar realidade.
No entanto, um estudo recente demonstrou que essa prática de gerar imagens por meio de IA tem um impacto significativo no consumo de energia.
Criar uma imagem por Inteligência Artificial consome tanta energia quanto a bateria completa do seu smartphone
A pesquisa, publicada no arXiv, por pesquisadores da Hugging Face e da Universidade Carnegie Mellon, comparou o consumo de energia de diferentes tarefas de sistemas de Inteligência Artificial. Para isso, eles usaram um conjunto de modelos pré-treinados e pediram que realizassem 1.000 inferências para cada tarefa.
Os resultados mostraram que as tarefas de Inteligência Artificial baseadas em texto são mais eficientes energeticamente do que os trabalhos que envolvem a geração de imagens. A geração de texto consumiu apenas 0,042 kWh, enquanto a geração de imagens exigiu 1,35 kWh.
Essa diferença se deve ao fato de que as tarefas de geração de imagens exigem um processamento de dados maior do que as tarefas de geração de texto.
Para criar uma imagem, a IA deve analisar um grande conjunto de dados de ilustrações e fotos já existentes e, em seguida, usar esse conhecimento para criar uma nova imagem. Esse processo requer uma grande quantidade de poder de computação, o que resulta em um maior consumo de energia.
O estudo também descobriu que o consumo de energia da geração de imagens varia de acordo com o tamanho da ilustração criada:
Por exemplo, o modelo de geração de imagens menos eficiente durante todo o experimento utilizou tanta energia como 950 carregamentos de smartphones (11,49 kWh), o que equivale a quase uma carga por cada imagem criada para os testes.
Estes resultados destacam o crescente impacto ambiental da IA. É uma tendência que não parece diminuir, pelo contrário.
Então, o desafio agora seria criar modelos mais eficientes que proporcionem resultados memoráveis com um mínimo de consumo de recursos.
