Análise do Grantham Research Institute mostra que ganhos de eficiência proporcionados pela inteligência artificial podem ter efeitos ambientais contrários ao esperado
A inteligência artificial pode ser usada para tornar a exploração de petróleo e gás mais eficiente. O que parece uma boa notícia, contudo, esconde um risco: isso pode acabar aumentando as emissões de gases de efeito estufa. O alerta aparece em uma análise do Grantham Research Institute on Climate Change and the Environment, da London School of Economics (LSE), que examina os impactos ambientais diretos e indiretos da expansão da inteligência artificial.
Segundo o instituto, empresas de petróleo e gás já utilizam inteligência artificial em diferentes etapas da atividade, incluindo exploração, produção, manutenção e identificação de novas reservas. A tecnologia pode ajudar, por exemplo, a processar grandes volumes de dados e melhorar a eficiência das operações.
O problema apontado pelos pesquisadores é que uma operação mais eficiente pode também se tornar mais barata e produtiva. Em vez de necessariamente reduzir o consumo de combustíveis fósseis, esse ganho de eficiência pode aumentar a atratividade econômica da exploração e produção de petróleo e gás.
O resultado é um efeito conhecido na economia ambiental como efeito rebote: uma tecnologia que reduz custos ou aumenta a eficiência de determinado recurso pode estimular seu uso, reduzindo ou até anulando parte do benefício ambiental esperado.
O Grantham Research Institute destaca justamente esse risco no caso da IA. A tecnologia pode contribuir para reduzir emissões em algumas aplicações, mas também pode melhorar a eficiência de atividades que geram emissões, criando um efeito contrário ao objetivo de descarbonização.
Da descoberta do poço à manutenção
A presença da IA na indústria de petróleo e gás não se limita a uma etapa específica. De acordo com o instituto, sistemas de inteligência artificial podem ser empregados na exploração de novas reservas, na produção, na manutenção de equipamentos e na otimização das operações.
Essa capacidade tem um valor econômico evidente para o setor, ao apoiar as empresas a encontrar reservas, reduzir custos operacionais e melhorar a produtividade pode tornar projetos mais eficientes. Contudo, do ponto de vista climático, existe uma questão relevante que é: até que ponto isso não vai incentivar a postergação do fim do uso dos combustíveis fósseis.
É justamente aí que o estudo chama atenção para um possível efeito indireto da tecnologia. Se a IA tornar a produção de petróleo e gás mais eficiente e barata, ela pode contribuir para a expansão dessas atividades, em vez de apenas reduzir seu impacto ambiental.
O ponto é particularmente relevante porque a IA também pode ser empregada para reduzir emissões. Outro estudo do próprio Grantham Research Institute, produzido em parceria com a Systemiq, estimou que aplicações de IA em energia, transporte e alimentação poderiam contribuir para reduções de 3,2 bilhões a 5,4 bilhões de toneladas de CO₂ equivalente por ano até 2035. No setor de energia, por exemplo, os pesquisadores apontam possibilidades relacionadas à otimização de redes elétricas e ao aumento da utilização de fontes renováveis.
Isso cria uma espécie de paradoxo: a mesma tecnologia pode ajudar a tornar uma rede elétrica mais eficiente e, ao mesmo tempo, tornar a exploração de combustíveis fósseis mais eficiente.
Ser mais eficiente não significa automaticamente emitir menos. Se a eficiência tecnológica reduz o custo de uma atividade intensiva em carbono, ela pode estimular essa atividade. No caso dos combustíveis fósseis, isso significa que uma ferramenta criada para processar dados, otimizar operações e reduzir custos pode, indiretamente, contribuir para manter ou ampliar a exploração de petróleo e gás. Ao mesmo tempo, quando aplicada a setores como energia, transporte e alimentação, a mesma tecnologia pode contribuir para reduzir emissões.
É essa diferença entre eficiência tecnológica e resultado ambiental que torna o impacto climático da IA mais complexo do que simplesmente calcular a quantidade de energia consumida pelos data centers.
O impacto ambiental vai além do petróleo
O petróleo e gás é apenas um dos exemplos do impacto – negativo – da IA apresentados pelo Grantham Research Institute. A expansão da IA também aumenta a demanda por eletricidade e água para alimentar e resfriar data centers, além de pressionar a cadeia de fornecimento de minerais necessários para chips, equipamentos e infraestrutura energética.
O instituto chama atenção ainda para outros possíveis efeitos indiretos. Entre eles está o uso de IA em veículos autônomos. Dependendo de como a tecnologia for adotada, ela poderia estimular o uso de automóveis particulares em vez do transporte público.
A análise também aborda aplicações de IA em biodesign e os possíveis riscos ambientais associados à introdução de novos organismos em ecossistemas.
Por isso, o impacto climático da inteligência artificial não depende apenas de quanto os próprios modelos de IA consomem de eletricidade. Também importa para que a tecnologia está sendo utilizada, os riscos do uso e quais atividades econômicas ela torna mais eficientes.
Fonte: Um Só Planeta
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