Agentes de IA têm sede de poder
Bem-vindo de volta ao Jogo de poder! A cada semana, a redatora sênior Molly Taft aborda um tópico em torno do maior problema desta temporada intermediária: data centers. Se você tiver alguma dúvida ou ideia para a coluna, sinta-se à vontade para enviar um e-mail para Molly em (e-mail protegido) ou alcance-os com segurança no Signal em mollytaft.76.
“O que diabos eles estão construindo todos esses data centers para?” um amigo exasperado me perguntou recentemente.
Eles não são os únicos a perguntar: recebemos várias perguntas semelhantes em nossa recente transmissão ao vivo do data center. É uma coisa realmente razoável para se perguntar. Afinal, se a IA já está a fazer todos estes avanços, porque é que as empresas tecnológicas estão a assumir dívidas de milhares de milhões de dólares e a construir algumas das maiores centrais eléctricas do mundo para construir ainda mais energia? mais centros de dados?
A resposta não é ajudar o usuário médio a pesquisar receitas ou lugares para visitar nas férias; consultas simples de chatbot são uma forma cada vez mais desatualizada de pensar sobre como a IA funciona. Agora, a IA tem tudo a ver com agentes – não existe uma definição oficial, mas, grosso modo, os agentes são grandes sistemas baseados em modelos de linguagem concebidos para tomar decisões autónomas para executar uma tarefa – e a mudança em direção a eles é parte do que está a impulsionar o aumento de poder de Silicon Valley.
“Em vez de fazer perguntas e respostas simples a um chatbot de IA, esses agentes podem dar a si mesmos centenas de pequenas solicitações com base na pergunta original do usuário”, diz meu colega Maxwell Zeff, que escreve o boletim informativo semanal Model Behavior. “Por exemplo, se alguém pedisse a um agente de IA para construir um site, ele poderia levar horas para construir recursos, solicitando-se novamente dezenas de vezes no processo para construir diferentes páginas da web, menus e conjuntos de dados que alimentam a coisa.”
Os agentes estão agora no centro do trabalho dos laboratórios de fronteira em IA. Eles estão fazendo coisas surpreendentes – e aterrorizantes. Recentemente, a OpenAI anunciou que um enxame de mais de 10.000 agentes enviando 2,7 milhões de mensagens resolveu um antigo problema matemático. (Os matemáticos rejeitaram as afirmações da empresa.) Embora isto seja uma exceção – os laboratórios de IA estão altamente empenhados em resolver problemas supostamente insolúveis e dispostos a investir quantidades incomuns de recursos para o fazer – todas essas mensagens queimaram através de muito poder de processamento. Isso equivale a muita energia: provavelmente no valor de dezenas de milhões de dólares, diz-me Max, embora seja difícil dizer exatamente quanto.
As empresas privadas de IA têm sido historicamente exigentes sobre o que divulgar quando se trata de métricas ambientais em torno dos seus produtos. Muitos CEOs costumam apontar consultas únicas feitas por indivíduos como uma medida do uso de recursos. Em uma recente entrevista em podcast, o CEO da OpenAI, Sam Altman, afirmou que o uso de água necessário para colher uma única amêndoa totalizou 38.000 consultas ChatGPT. (O cálculo foi contestado.)
“As pessoas que comem 12 amêndoas de cada vez não sentem que estão fazendo algo horrível do ponto de vista da água, na maior parte das vezes”, disse ele.
A introdução de agentes de IA, que consomem muito mais energia do que consultas simples, torna esses cálculos muito mais complexos. Há uma grande escassez de informações sobre o uso de energia dos agentes, cujas tarefas podem variar desde trabalhos simples até um dia inteiro de codificação autônoma envolvendo uma equipe de agentes “ajudantes” paralelos. Há um enorme abismo no uso de energia entre esses aplicativos — e uma expansão potencialmente ilimitada à medida que as tarefas se tornam mais complexas.
“Em outras áreas de crescimento tecnológico, somos limitados pelo número de pessoas que dirigem um carro ou fazem streaming da Netflix”, diz Boris Gamazaychikov, cofundador e CEO da Sustainable AI, um grupo de pesquisa e consultoria. “Agora, essas coisas estão meio dissociadas dos usuários – e se você ouvir os líderes de IA, acho que é isso que eles querem. Eles estão falando de unicórnios que têm um funcionário.”
