Dilema: usuários de IA agora têm que escolher entre precisão e sustentabilidade
A pegada de carbono dos chatbots: modelos de IA mais precisos também são os mais poluentes
O acesso gratuito ou barato a modelos de IA continua a se expandir – e o Google é o mais recente a disponibilizar suas ferramentas mais avançadas para todos os usuários, não apenas os pagantes. Mas esse avanço tem um custo pouco visível: o ambiental.
Um novo estudo conduzido por pesquisadores alemães testou 14 modelos de linguagem de grandes desenvolvedores, incluindo Meta e Alibaba. Cada modelo respondeu a mil perguntas acadêmicas difíceis, cobrindo temas como história mundial e matemática avançada.
Os testes foram realizados em uma potente GPU Nvidia A100, com um sistema que mede com precisão o consumo elétrico por resposta. Os dados foram convertidos no seu equivalente em emissões de dióxido de carbono, permitindo comparar o impacto ambiental de cada modelo.
Os resultados mostraram que muitos desses modelos de IA são mais potentes do que o necessário para responder perguntas do dia a dia. Modelos menores e menos consumidores de energia conseguem fornecer respostas factuais com desempenho semelhante.
A pegada de carbono e o uso de água de uma simples pergunta variam bastante conforme o tamanho do modelo e o tipo de tarefa. Pedidos que exigem raciocínio – aqueles em que o modelo “pensa em voz alta” – são especialmente poluentes por gerarem muito mais tokens.
O modelo Cogito, por exemplo, liderou em precisão, com quase 85% de acertos, mas emitiu três vezes mais carbono do que outros modelos de tamanho semelhante – uma troca raramente considerada por desenvolvedores e usuários.
“Será que realmente precisamos de um modelo com 400 bilhões de parâmetros para dizer quando foi a Segunda Guerra Mundial?”, questiona Maximilian Dauner, pesquisador da Hochschule München e coautor do estudo. A empresa responsável pelo Cogito não respondeu aos pedidos de comentário da Fast Company.
muitos modelos de linguagem são mais potentes do que o necessário para responder perguntas do dia a dia.
A pesquisa evidencia o delicado equilíbrio entre precisão e impacto ambiental. O modelo menos poluente, o Qwen 7B, acertou apenas uma em cada três perguntas, mas emitiu apenas o equivalente a 27,7 gramas de CO2. Já o modelo R1 70B, da Deepseek, voltado para raciocínio, obteve quase 80% de acerto, mas emitiu mais de 70 vezes esse valor.
O tipo de pergunta também influencia diretamente nas emissões. Questões de álgebra ou filosofia geraram até seis vezes mais emissões do que o necessário para um estudante do ensino médio resolver a mesma tarefa. “
As empresas precisam ser mais transparentes sobre as emissões reais e o consumo de água de cada prompt”, defende Dauner. Ao mesmo tempo, ele aponta, os usuários também precisam estar mais atentos e fazer um uso mais consciente da IA.
