21 Haide Maria Hupffer, Adriano Sbaraine e Danielle Paula Martins 3. PEGADA DE CARBONO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E OS DESAFIOS PARA TORNÁ-LA MAIS SUSTENTÁVEL Como toda nova tecnologia, na utilização da IA observa-se também um duplo e paradoxal papel, ou seja, se de um lado a IA tem um grande potencial para contribuir enormemente para a resolução de problemas da humanidade e, consequentemente, para o equilíbrio ambiental e bem-estar das presentes e futuras gerações, por outro lado a ampliação do uso de IA pode exacerbar a degradação ambiental ou seu uso indevido pode colocar inúmeras vidas e o meio ambiente em risco (Gupta et al., 2021). No ano de 2021, globalmente foram emitidas 36 bilhões de toneladas de dióxido de carbono (CO2). Reduzir a pegada de carbono é essencial para mitigar os impactos devastadores das alterações no sistema climático. O setor de tecnologia produziu entre 2% e 3% das emissões globais de carbono no ano de 2021 e precisa assumir a sua quota-parte de responsabilidade em direção à neutralidade de carbono. As cadeias de abastecimento do setor de tecnologia são complexas e consomemmuita energia, o que em consequência gera um alto impacto no sistema climático. As cinco maiores empresas (Alphabet/Google, Amazon, Apple, Microsoft e Meta) consomem a mesma quantidade de energia que toda a população da Nova Zelândia. Por outro lado, como observado no itemanterior, as empresas de tecnologia têm um papel importante nas mudanças climáticas e recursos digitais para inovar em energia limpa. Muitas delas, a exemplo do Google e da Amazon, estão desenvolvendo ações para conciliar crescimento com sustentabilidade ambiental (Navarro, 2023). Galaz et al. (2021) realizam uma análise sobre ecossistemas críticos com alto impacto ambiental, como a agricultura e a silvicultura. Os autores observaram que além dos inúmeros benefícios que a IA pode propiciar, ela também pode apresentar riscos sistêmicos, compreendidos como riscos que evoluem a partir das diferentes interações de redes de sistemas complexos, ampliada pela conectividade entre humanos, máquinas e sistemas socioecológicos. O primeiro risco sistêmico observado por Galaz et al. (2021) está relacionado aos vieses algorítmicos e seus danos alocativos que podem derivar de inconsistências e preconceitos nos dados de treinamento, violações de segurança que podem corromper o sistema de captura de dados e tomada de decisões, indução a erro ou a preconceitos por
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