AI e Sustentabilidade: O Desafio dos Profissionais de Machine Learning

Um recente estudo de machine learning (ML), conduzido pelo King’s College London, revelou que muitos praticantes se sentem alienados em relação à sustentabilidade dos modelos, destacando que as credenciais ambientais não são vistas como parte do desempenho da inteligência artificial.

Contexto da pesquisa

A pesquisa, que envolveu 23 profissionais de ML do Reino Unido e de outras partes do mundo, evidenciou uma falta de consciência coletiva sobre o impacto ambiental da AI. A crescente implementação de ferramentas de AI na economia global tem gerado um custo ambiental significativo, com as emissões globais de gases de efeito estufa da indústria de TIC dobrando na última década.

Método proposto

O estudo utilizou entrevistas qualitativas para investigar como os desenvolvedores de ML entendem seu papel na sustentabilidade. Ferramentas como CodeCarbon foram mencionadas como recursos úteis para estimar as emissões decorrentes da execução de códigos e do treinamento de modelos de AI. No entanto, os participantes frequentemente sentiam que sua responsabilidade era limitada e que as grandes empresas de tecnologia eram as principais responsáveis.

Resultados e impacto

“Como indivíduo, eu suponho que você realmente não pode fazer muito”
(“As an individual, I suppose you can’t really do much.”)

— Sinem Görücü, Doutoranda, King’s College London

Os resultados mostraram que os profissionais de ML, mesmo os mais conscientes em relação ao clima, se sentem desempoderados para agir. A pesquisa destacou a necessidade de integrar o pensamento sustentável em todas as práticas de AI. A competição acadêmica e a pressão por resultados rápidos frequentemente relegam a sustentabilidade a um plano secundário.

Embora existam ferramentas para monitorar o impacto ambiental, apenas uma mudança cultural na indústria pode resultar em melhorias significativas. O estudo sugere que uma abordagem integrada pode ajudar os profissionais a se sentirem mais capacitados e informados sobre suas contribuições à crise climática.

Em futuras pesquisas, a equipe espera realizar um estudo quantitativo mais amplo sobre as percepções de sustentabilidade entre praticantes de machine learning, abordando a desconexão entre a prática técnica e as necessidades ecológicas.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)