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Documento de trabalho

Considerações sobre o impacto ambiental da IA ​​na ciência

Este artigo examina as implicações ambientais da aplicação da inteligência artificial (IA) na pesquisa científica. Ele serve como um guia para cientistas, instituições de pesquisa e formuladores de políticas científicas que buscam compreender as diversas abordagens para lidar com o impacto ambiental da IA ​​na ciência. Além disso, oferece orientações sobre como a redução dos custos ambientais pode contribuir para os objetivos mais amplos de sustentabilidade e uso ético da IA ​​em ambientes de pesquisa.

O artigo faz parte de uma série de três introduções que exploram várias dimensões técnicas da IA ​​e seu impacto na ciência:

  1. Tipos de IA na ciência
  2. Considerações sobre o impacto ambiental da IA ​​na ciência
  3. Dados para IA na ciência

Embora evidências sobre os impactos ambientais específicos da IA ​​na pesquisa científica ainda estejam surgindo, o artigo fornece estruturas conceituais e ferramentas práticas para ajudar a avaliar as implicações ambientais de todo o ciclo de vida da IA ​​em projetos científicos.

A primeira seção apresenta estruturas-chave para a compreensão dos impactos ambientais de forma holística.

A segunda seção descreve uma abordagem para definir e medir custos ambientais em todo o ciclo de vida da IA.

A terceira seção apresenta estratégias concretas para reduzir a pegada ambiental direta de projetos científicos que usam ou dependem de aplicações de IA que exigem muitos recursos.

Principais takeaways

  • Há pouca conscientização e evidências sobre os custos ambientais do uso de inteligência artificial (IA) em pesquisas científicas. Este artigo oferece estruturas e ferramentas que cientistas e instituições de pesquisa podem considerar para avaliar os impactos ambientais de suas pesquisas como parte de um uso mais sustentável, ético e responsável da IA ​​na ciência.
  • Abordar o impacto ambiental da IA ​​requer uma abordagem multidimensional. Cientistas e pesquisadores que planejam incorporar IA em seus fluxos de trabalho precisam avaliar as ferramentas à luz de seu valor científico, equidade social e custos ambientais em todo o ciclo de vida da IA, com atenção aos efeitos rebote e consequências de longo prazo.
  • A adoção de modelos de IA mais eficientes em termos de recursos traz benefícios ambientais e sociais. Abordagens menores, locais e econômicas para IA podem melhorar a acessibilidade, a viabilidade financeira, a transparência e a inclusão social em torno do uso da IA, especialmente em contextos de pesquisa diversos e com recursos limitados.

Considerações sobre o impacto ambiental da IA ​​na ciência

Setembro de 2025

DOI: 10.24948 / 2025.10


Este trabalho foi realizado com o auxílio de uma bolsa do Centro Internacional de Pesquisa para o Desenvolvimento (IDRC), Ottawa, Canadá. As opiniões aqui expressas não representam necessariamente as do IDRC ou de seu Conselho de Governadores.