Investigadores identificaram um custo ambiental significativo associado à crescente dependência de sistemas de IA sofisticados. Um novo estudo, publicado a 19 de junho de 2025 na Frontiers in Communication, revela que modelos de IA com capacidades de raciocínio podem emitir até 50 vezes mais dióxido de carbono do que modelos mais simples ao responderem a perguntas idênticas.
A equipa de investigação, liderada por Maximilian Dauner da Hochschule München University of Applied Sciences, avaliou 14 modelos de linguagem de grande escala (LLMs) com dimensões entre 7 e 72 mil milhões de parâmetros. Estes modelos foram testados em 1.000 perguntas de referência sobre temas tão diversos como matemática, história, filosofia e álgebra abstrata.
O estudo concluiu que os modelos de raciocínio geraram, em média, 543,5 'tokens de pensamento' por pergunta, em comparação com apenas 37,7 tokens nos modelos concisos. Estes passos computacionais adicionais traduzem-se diretamente em maior consumo de energia e emissões de carbono. O modelo mais preciso testado foi o Cogito, com capacidades de raciocínio e 70 mil milhões de parâmetros, que atingiu 84,9% de precisão, mas produziu três vezes mais CO2 do que modelos de dimensão semelhante que geravam respostas mais concisas.
"Atualmente, observamos um claro compromisso entre precisão e sustentabilidade nas tecnologias LLM", explicou Dauner. "Nenhum dos modelos que mantiveram as emissões abaixo de 500 gramas de CO2 equivalente atingiu mais de 80% de precisão."
O tema das perguntas também teve um impacto significativo nas emissões. Perguntas que exigiam raciocínio complexo, como álgebra abstrata ou filosofia, originaram emissões até seis vezes superiores às de tópicos mais simples, como história do ensino secundário.
Os investigadores salientaram que os utilizadores podem controlar a sua pegada de carbono de IA através de escolhas conscientes. Por exemplo, o modelo R1 da DeepSeek (70 mil milhões de parâmetros), ao responder a 600.000 perguntas, geraria emissões de CO2 equivalentes a uma viagem de ida e volta entre Londres e Nova Iorque. Por outro lado, o modelo Qwen 2.5 da Alibaba (72 mil milhões de parâmetros) poderia responder a cerca de 1,9 milhões de perguntas com precisão semelhante e gerar as mesmas emissões.
"Se os utilizadores souberem o custo exato em CO2 das respostas geradas por IA, poderão ser mais seletivos quanto ao momento e à forma como utilizam estas tecnologias", concluiu Dauner. Os investigadores esperam que o seu trabalho incentive uma utilização mais informada e ambientalmente consciente da IA, à medida que estas tecnologias se tornam cada vez mais presentes no quotidiano.