Cercetătorii au descoperit un cost semnificativ pentru mediu asociat cu dependența tot mai mare de sistemele AI sofisticate. Un nou studiu, publicat pe 19 iunie 2025 în Frontiers in Communication, arată că modelele AI cu raționament pot emite până la de 50 de ori mai mult dioxid de carbon decât variantele lor mai simple atunci când răspund la întrebări identice.
Echipa de cercetare, condusă de Maximilian Dauner de la Hochschule München University of Applied Sciences, a evaluat 14 modele lingvistice mari (LLM), cu dimensiuni cuprinse între 7 și 72 de miliarde de parametri. Aceste modele au fost testate pe 1.000 de întrebări de referință din domenii diverse, inclusiv matematică, istorie, filosofie și algebră abstractă.
Studiul a arătat că modelele de raționament au generat, în medie, 543,5 „tokenuri de gândire” per întrebare, comparativ cu doar 37,7 tokenuri pentru modelele concise. Acești pași computaționali suplimentari se traduc direct într-un consum mai mare de energie și emisii de carbon. Cel mai precis model testat a fost Cogito, cu 70 de miliarde de parametri și capabilități de raționament, care a atins o acuratețe de 84,9%, dar a produs de trei ori mai mult CO2 decât modelele de dimensiuni similare care generau răspunsuri mai concise.
„În prezent, observăm un compromis clar între acuratețe și sustenabilitate în tehnologiile LLM”, a explicat Dauner. „Niciunul dintre modelele care au menținut emisiile sub 500 de grame de CO2 echivalent nu a depășit o acuratețe de 80%.”
Subiectul întrebărilor a influențat semnificativ și emisiile. Întrebările care necesitau raționamente complexe, precum cele din algebră abstractă sau filosofie, au generat emisii de până la șase ori mai mari decât subiectele simple, cum ar fi istoria de liceu.
Cercetătorii au subliniat că utilizatorii își pot controla amprenta de carbon AI prin alegeri informate. De exemplu, modelul R1 de la DeepSeek (70 de miliarde de parametri), răspunzând la 600.000 de întrebări, ar genera emisii de CO2 echivalente cu un zbor dus-întors Londra-New York. În schimb, modelul Qwen 2.5 de la Alibaba (72 de miliarde de parametri) ar putea răspunde la aproximativ 1,9 milioane de întrebări cu o acuratețe similară, generând aceleași emisii.
„Dacă utilizatorii ar cunoaște costul exact în CO2 al rezultatelor generate de AI, ar putea fi mai selectivi în privința momentului și modului în care folosesc aceste tehnologii”, a concluzionat Dauner. Cercetătorii speră ca această lucrare să încurajeze o utilizare mai informată și mai responsabilă din punct de vedere ecologic a AI, pe măsură ce aceste tehnologii devin tot mai prezente în viața noastră de zi cu zi.