Naukowcy odkryli istotny koszt środowiskowy związany z rosnącym wykorzystaniem zaawansowanych systemów AI. Nowe badanie, opublikowane 19 czerwca 2025 roku w czasopiśmie Frontiers in Communication, pokazuje, że modele AI zdolne do rozumowania mogą emitować nawet 50 razy więcej dwutlenku węgla niż ich prostsze odpowiedniki podczas odpowiadania na identyczne pytania.
Zespół badawczy pod kierownictwem Maximiliana Daunera z Hochschule München University of Applied Sciences przeanalizował 14 różnych dużych modeli językowych (LLM), obejmujących od 7 do 72 miliardów parametrów. Modele te zostały przetestowane na 1000 pytań testowych z różnych dziedzin, takich jak matematyka, historia, filozofia czy algebra abstrakcyjna.
Badanie wykazało, że modele rozumujące generowały średnio 543,5 tzw. „tokenów myślenia” na pytanie, podczas gdy modele zwięzłe – jedynie 37,7 tokena. Dodatkowe kroki obliczeniowe przekładają się bezpośrednio na większe zużycie energii i wyższe emisje dwutlenku węgla. Najdokładniejszym testowanym modelem był Cogito z 70 miliardami parametrów, osiągając 84,9% trafności, ale emitując trzykrotnie więcej CO2 niż modele o podobnej wielkości generujące krótsze odpowiedzi.
„Obecnie widzimy wyraźny kompromis między dokładnością a zrównoważonym rozwojem w technologiach LLM” – wyjaśnia Dauner. „Żaden z modeli, które utrzymały emisję poniżej 500 gramów ekwiwalentu CO2, nie osiągnął dokładności powyżej 80%.”
Tematyka pytań również znacząco wpływała na emisje. Pytania wymagające złożonego rozumowania, takie jak algebra abstrakcyjna czy filozofia, prowadziły do nawet sześciokrotnie wyższych emisji niż proste zagadnienia, np. z zakresu historii na poziomie szkoły średniej.
Naukowcy podkreślili, że użytkownicy mogą kontrolować swój ślad węglowy AI poprzez przemyślane wybory. Na przykład model R1 firmy DeepSeek (70 miliardów parametrów) odpowiadając na 600 000 pytań wygenerowałby tyle CO2, co lot w obie strony z Londynu do Nowego Jorku. Z kolei model Qwen 2.5 firmy Alibaba (72 miliardy parametrów) mógłby odpowiedzieć na około 1,9 miliona pytań z podobną dokładnością, generując tę samą ilość emisji.
„Jeśli użytkownicy znają dokładny koszt CO2 swoich wyników generowanych przez AI, mogą być bardziej selektywni w tym, kiedy i jak korzystają z tych technologii” – podsumowuje Dauner. Naukowcy mają nadzieję, że ich praca zachęci do bardziej świadomego i przyjaznego środowisku korzystania z AI, zwłaszcza że technologie te coraz mocniej wnikają w nasze codzienne życie.