AI-ul poluează masiv. Modelele AI avansate emit de 50 de ori mai mult CO₂ decât LLM-urile obișnuite pentru aceleași întrebări

O nouă cercetare dezvăluie o problemă alarmantă a progresului în domeniul inteligenței artificiale: modelele AI avansate, construite pentru a oferi răspunsuri mai exacte, poluează masiv prin emiterea unor cantități uriașe de dioxid de carbon. În unele cazuri, simplul fapt de a întreba un AI un lucru complex poate genera emisii de 50 de ori mai mari decât o interogare simplă. Studiul, publicat în revista Frontiers in Communication, atrage atenția asupra compromisului tot mai evident dintre acuratețe și sustenabilitate.

Modelele AI avansate poluează masiv și emit până la 50 de ori mai mult CO₂

În încercarea de a face inteligența artificială mai precisă și mai „umană” în gândire, industria tech pare să fi deschis cutia Pandorei în ceea ce privește impactul asupra mediului. Modelele de tip reasoning, precum Claude (Anthropic), o3 (OpenAI) sau R1 (DeepSeek), folosesc tehnici complexe precum „chain-of-thought”- un proces care sparge problemele complicate în pași logici, similari raționamentului uman.

Deși eficiența acestor modele în a răspunde întrebărilor complicate (algebră, filozofie etc.) este impresionantă, studiul arată că ele consumă de până la 50 de ori mai multă energie decât modelele standard. Emisiile de CO₂ cresc dramatic, mai ales când AI-ul este forțat să raționeze pe mai multe etape, notează Live Science.

Ce urmează după o săptămână explozivă, cu trei focare globale de criză: Agenda globală se schimbă după atacurile SUA asupra Iranului

18:30

Criza joburilor entry-level în tech și strategiile prin care Generația Z reușește să o depășească. Prin ce moduri se adaptează tinerii rapid

18:00

Maximilian Dauner, autorul principal al studiului, subliniază: „Am descoperit că modelele cu raționament explicit generează emisii semnificativ mai mari decât cele concepute pentru răspunsuri concise. Impactul ecologic nu mai poate fi ignorat.”

Precizia costă… în emisii de carbon

Cercetătorii au testat 14 modele LLM pe un set de 1.000 de întrebări din domenii variate, folosind între 7 și 72 de miliarde de parametri pe model. Procesarea s-a realizat pe GPU-uri NVIDIA A100, iar consumul energetic a fost transformat în emisii CO₂, estimând că fiecare kilowatt-oră produce 480 de grame de dioxid de carbon.

Rezultatul? Modelele de tip reasoning au generat, în medie, 543 de „tokeni” (unități de procesare lingvistică) per întrebare, comparativ cu doar 37 pentru modelele concise. Modelul Cogito, cu 72 de miliarde de parametri, a atins cea mai mare acuratețe (84,9%), dar a emis de trei ori mai mult CO₂ decât alte modele de dimensiuni similare.

Dauner avertizează: „Există un compromis clar între precizie și sustenabilitate. Niciun model care a păstrat emisiile sub 500g CO₂ nu a reușit o acuratețe mai mare de 80%.”

O întrebare complicată poluează cât un zbor transatlantic?

Studiul evidențiază și diferențe semnificative între modele. Spre exemplu, R1 de la DeepSeek, cu 70 miliarde parametri, ar genera, pentru 60.000 de întrebări, emisii echivalente cu un zbor dus-întors între New York și Londra. În schimb, Qwen 2.5 de la Alibaba ar putea oferi răspunsuri similare la un cost climatic de trei ori mai mic.

De asemenea, întrebările care necesită timp lung de procesare – cum sunt cele din filozofie sau matematică – cresc emisiile de șase ori comparativ cu întrebările simple de tip „căutare”.

Deși cifrele exacte pot varia în funcție de hardware și sursa de energie, autorii studiului consideră că rezultatele ar trebui să determine utilizatorii să reflecteze asupra costului ecologic al fiecărei interacțiuni AI.

„Dacă oamenii ar ști ce cantitate de CO₂ generează un răspuns AI aparent banal – cum ar fi transformarea într-o figurină de acțiune – probabil ar fi mai selectivi și conștienți în utilizarea acestor tehnologii,” mai explică Dauner.