Pesquisadores descobriram um custo ambiental significativo associado à crescente dependência de sistemas de IA sofisticados. Um novo estudo, publicado em 19 de junho de 2025 na Frontiers in Communication, revela que modelos de IA com capacidade de raciocínio podem emitir até 50 vezes mais dióxido de carbono do que seus equivalentes mais simples ao responder às mesmas perguntas.
A equipe de pesquisa, liderada por Maximilian Dauner, da Hochschule München University of Applied Sciences, avaliou 14 diferentes modelos de linguagem de grande porte (LLMs), variando de 7 a 72 bilhões de parâmetros. Eles testaram esses modelos em 1.000 perguntas de referência sobre diversos temas, incluindo matemática, história, filosofia e álgebra abstrata.
O estudo constatou que modelos com raciocínio geraram, em média, 543,5 'tokens de pensamento' por pergunta, em comparação com apenas 37,7 tokens para modelos concisos. Essas etapas computacionais adicionais se traduzem diretamente em maior consumo de energia e emissões de carbono. O modelo mais preciso testado foi o Cogito, habilitado para raciocínio, com 70 bilhões de parâmetros, que atingiu 84,9% de precisão, mas produziu três vezes mais CO2 do que modelos de tamanho semelhante que geravam respostas mais concisas.
"Atualmente, vemos um claro equilíbrio entre precisão e sustentabilidade inerente às tecnologias de LLM", explicou Dauner. "Nenhum dos modelos que mantiveram as emissões abaixo de 500 gramas de CO2 equivalente alcançou mais de 80% de precisão."
O tema das perguntas também impactou significativamente as emissões. Questões que exigiam raciocínio complexo, como álgebra abstrata ou filosofia, resultaram em até seis vezes mais emissões do que tópicos mais diretos, como história do ensino médio.
Os pesquisadores destacaram que os usuários podem controlar sua pegada de carbono de IA por meio de escolhas conscientes. Por exemplo, o modelo R1 da DeepSeek (70 bilhões de parâmetros) respondendo a 600.000 perguntas geraria emissões de CO2 equivalentes a uma viagem de ida e volta de avião entre Londres e Nova York. Enquanto isso, o modelo Qwen 2.5 da Alibaba (72 bilhões de parâmetros) poderia responder cerca de 1,9 milhão de perguntas com precisão semelhante, gerando as mesmas emissões.
"Se os usuários souberem o custo exato de CO2 de suas respostas geradas por IA, poderão ser mais seletivos sobre quando e como utilizam essas tecnologias", concluiu Dauner. Os pesquisadores esperam que seu trabalho incentive um uso mais informado e consciente do ponto de vista ambiental à medida que essas tecnologias se tornam cada vez mais presentes em nosso cotidiano.