Недавнее исследование, проведенное учеными из Hochschule München, выявило интересные факты о влиянии запросов к AI-чатам на уровень углеродных выбросов. Каждый вопрос, заданный таким моделям, как ChatGPT, требует энергии и, соответственно, приводит к выбросам углекислого газа. Уровень этих выбросов зависит от сложности вопроса, модели и даже от пользователя.
В ходе исследования были проанализированы 14 различных AI-моделей, и результаты показали, что запросы, требующие сложного логического мышления, могут вызывать до шести раз больше выбросов углерода, чем более простые вопросы. Например, вопросы по абстрактной алгебре или философии приводят к значительно большему количеству выбросов, чем запросы по истории.
Исследователи рекомендуют пользователям AI-чатов пересмотреть свои подходы к формулировке вопросов, чтобы сократить углеродный след. В частности, они отмечают, что модели, использующие сложные процессы рассуждения, могут производить до 50 раз больше углекислого газа по сравнению с моделями, дающими краткие ответы.
При обработке запроса AI преобразует слова в числовые коды, что требует значительных вычислительных ресурсов и, как следствие, энергии. Например, модели, использующие более 543 токенов на вопрос, создают значительно больше выбросов, чем те, которые ограничиваются 40 токенами.
Одним из наиболее точных AI является Cogito, который достигает 85% точности, но при этом производит в три раза больше углерода, чем модели, предоставляющие краткие ответы. Это подчеркивает существующий компромисс между точностью и устойчивостью технологий LLM.
Исследование также привело к выводу, что пользователи могут значительно сократить выбросы, если будут запрашивать более лаконичные ответы или использовать мощные модели только для задач, требующих их возможностей. Например, запросы к DeepSeek R1 на 600,000 вопросов могут вызвать выбросы, эквивалентные перелету из Лондона в Нью-Йорк, в то время как Alibaba Cloud’s Qwen 2.5 может ответить на более чем в три раза больше вопросов с аналогичной точностью, но с теми же выбросами.
Эти выводы могут помочь пользователям более осознанно подходить к использованию AI и минимизировать его воздействие на окружающую среду.