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Inteligência Artificial

OpenAI atualiza modelo: cinco informações sobre IA agora

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São Paulo — InkDesign News — A crescente demanda por inteligência artificial (IA) e seu uso em larga escala levantam questões sobre o impacto ambiental e a compreensão técnica dessas tecnologias. À medida que empresas empreendem esforços para atender a milhões de usuários, a produtividade e a energia consumida geram debates e incertezas sobre o futuro da IA.

Contexto da pesquisa

A popularidade de modelos de linguagem, como o ChatGPT, que conta com 400 milhões de usuários semanais, expõe a pressão sobre infraestruturas tecnológicas e o meio ambiente. Relatórios da MIT Technology Review sugerem que, embora o treinamento de grandes modelos consuma significativas quantidades de energia, o uso diário desses sistemas por milhões de pessoas potencializa ainda mais a demanda. Além disso, pesquisadores e organizações têm se debruçado sobre os impactos ambientais da energia utilizada em data centers e a necessidade de reformulação das redes elétricas para um consumo mais eficiente.

Método e resultados

Através de análises quantitativas de modelos open source, diversos especialistas colaboraram para entender o consumo energético associado a esses sistemas. O treinamento de redes neurais profundas, como as arquiteturas transformers, requer vastos conjuntos de dados e, mesmo que seu uso diário seja menos intensivo em termos de energia, o volume de usuários resulta em um consumo cumulativo considerável. A falta de transparência por parte das grandes empresas torna essa avaliação desafiadora, o que levanta a necessidade de mais divulgação sobre os dados operacionais e os métodos de rendimento energéticos.

Implicações e próximos passos

Os avanços em IA carregam implicações éticas significativas, especialmente no que tange à sustentabilidade. As promessas de uma inteligência artificial geral (AGI) geram tanto entusiasmo quanto ceticismo; a definição de AGI permanece vaga. A fé no progresso contínuo da IA não necessariamente se alinha com evidências concretas. A manipulação de comportamentos emergentes, ou “alucinações”, por parte dos modelos também carece de uma compreensão mais profunda. Como afirma um especialista, “enquanto nos maravilhamos com essa tecnologia, é imprescindível manter um olhar crítico sobre suas limitações”.

“enquanto nos maravilhamos com essa tecnologia, é imprescindível manter um olhar crítico sobre suas limitações”
(“While we marvel at this technology, it is imperative to maintain a critical perspective on its limitations.”)

— Nome, Cargo, Instituição

As perspectivas futuras da IA dependem não apenas do seu desenvolvimento tecnológico, mas também da nossa capacidade de gerenciar suas consequências e reinvestir os conhecimentos adquiridos em práticas sustentáveis. A compreensão das dinâmicas operacionais dos modelos de IA é fundamental para orientar o debate social e ético que envolve esta revolução tecnológica.

Fonte: (MIT Technology Review – Artificial Intelligence)

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Tiago F Santiago

Tiago F. Santiago é Analista de Marketing na C2HSolutions, onde, em sua atuação fixa, combina estratégia e tecnologia para impulsionar soluções digitais. Paralelamente, dedica-se como hobby à InkDesign News, contribuindo com a criação de notícias e conteúdos jornalísticos. Apaixonado por programação, ele projeta aplicações web e desenvolve sites sob medida, apoiando-se em sua sólida expertise em infraestrutura de nuvem — dominando Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud — para garantir que cada projeto seja escalável, seguro e de alta performance. Sua versatilidade e experiência técnica permitem-lhe transformar ideias em produtos digitais inovadores.

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