A Governança da IA e Seus Impactos Ambientais
A política de inteligência artificial (IA) nas principais economias do mundo está se expandindo rapidamente, mas seu custo ambiental permanece em grande parte invisível. À medida que os governos se apressam em regular os riscos da IA relacionados à segurança, viés e responsabilidade, a pegada física da computação em larga escala continua a crescer sem restrições significativas.
O Custo Ambiental da IA
Um novo estudo analisa as políticas de IA na União Europeia, nos Estados Unidos e na China, e conclui que, apesar das diferenças políticas e estilos regulatórios, todos os três regimes convergem para um mesmo resultado: nenhum deles trata a sustentabilidade ambiental como uma restrição obrigatória para a implantação da IA.
Esse desequilíbrio é visto como estrutural, embutido na forma como as estruturas de governança da IA são projetadas e aplicadas. Os sistemas de IA dependem de data centers, clusters de computação de alto desempenho, redes de nuvem globais e cadeias de suprimento de hardware intensivas em minerais. Essa infraestrutura exige eletricidade contínua, água para resfriamento e processos de fabricação intensivos em carbono.
A Sustentabilidade como Uma Questão Secundária
A maioria das regulamentações de IA considera a sustentabilidade como uma preocupação secundária, abordada por meio de melhorias de eficiência ou compromissos voluntários, em vez de limites executáveis. Embora os ganhos de eficiência sejam reais, eles são constantemente superados pelo crescimento na demanda total por computação.
Os autores do estudo argumentam que a sustentabilidade deve ser tratada como uma condição material rígida, que define o que é fisicamente viável. A política de IA, até o momento, falhou em internalizar essas restrições, permitindo que as decisões de escala prossigam sem referência aos limites ambientais.
Comparação das Políticas de IA
O estudo realiza uma análise comparativa das políticas de IA na União Europeia, nos Estados Unidos e na China. Apesar das diferenças em estilo de governança, as questões ambientais são tratadas de maneira semelhante. Na União Europeia, a governança da IA está ancorada em um quadro abrangente de direitos, mas não impõe provisões vinculativas sobre consumo de energia ou emissões de carbono.
Nos Estados Unidos, a governança federal de IA é fragmentada e as limitações ambientais desempenham um papel pequeno. Na China, embora existam considerações ambientais, não há limites absolutos sobre o crescimento computacional.
Mecanismos de Externalização dos Custos Ambientais
Os autores identificam vários mecanismos que explicam por que a externalização ambiental persiste. Um dos principais fatores é a expansão computacional impulsionada pela conformidade. À medida que os sistemas de IA são submetidos a requisitos de segurança e transparência mais rigorosos, sua carga computacional aumenta, consumindo mais energia. Outro fator é a duplicação de infraestrutura impulsionada pela soberania tecnológica.
A Necessidade de Limites Ambientais Vinculativos
Para abordar o impacto ambiental da IA, é necessária uma mudança no design das políticas. A sustentabilidade deve ser tratada como uma condição vinculativa que molda a forma como os sistemas de IA são implantados. Isso implica a implementação de orçamentos de carbono executáveis para o treinamento de modelos em larga escala e relatórios obrigatórios de emissões de energia.
Os autores enfatizam que essa dinâmica não resulta de uma falta de consciência sobre a pegada ambiental da IA, mas reflete uma escolha de governança que trata a sustentabilidade como externa às decisões sobre escala e infraestrutura.
Conclusão
Sem limites vinculativos, a governança da IA continuará a priorizar o crescimento, a segurança e a competitividade, enquanto compromete os objetivos climáticos. Integrar restrições ambientais nas políticas de IA é essencial para garantir que a expansão da tecnologia não ocorra à custa do meio ambiente.
