Незалежно від того, які питання ставимо ШІ, і чи є відповіді правильні, чи ні, усі ці обчислювальні процеси призводять до викидів CO2, що впливає на зміну клімату та глобальне потепління. Дослідники з Німеччини виміряли та порівняли викиди CO2 різних ШІ-моделей, і ось що вони виявили.
Незалежно від того, які питання ставимо ШІ, і чи є відповіді правильні, чи ні, усі ці обчислювальні процеси призводять до викидів CO2, що впливає на зміну клімату та глобальне потепління. Дослідники з Німеччини виміряли та порівняли викиди CO2 різних ШІ-моделей, і ось що вони виявили.
Дослідники Вищої школи прикладних наук Мюнхена оцінили 14 LLM з діапазоном від 7 млрд до 72 млрд параметрів на 1000 питаннях з різних предметів. Вони виявили, що моделі міркувань призводять до викидів CO2 у 50 разів більше, ніж інші, пише Tech Xplore.
Моделі міркувань у середньому створювали 543,5 токена на кожне питання, тоді як моделі, що надають лаконічні відповіді, вимагали лише 37,7 токена на питання.
Більший слід токенів завжди означає вищі викиди CO2. Однак це не обов’язково означає, що отримані відповіді є правильнішими, оскільки детальна інформація не завжди є необхідною для правильності.
Найточнішою моделлю була американська модель міркувань Cogito з 70 млрд параметрів, яка досягла точності 84,9%. Модель виробила втричі більше викидів CO2, ніж моделі аналогічного розміру, які генерували лаконічні відповіді.
«Жодна з моделей, які утримували викиди нижче 500 грамів CO2-еквіваленту, не досягла більш ніж 80% точності при правильній відповіді на 1000 запитань», — говориться у дослідженні. Еквівалент CO2 — це одиниця, яка використовується для вимірювання впливу різних парникових газів на клімат.
Розмір викидів CO2 також залежить від теми питань. Запити, які вимагали тривалих процесів міркування, наприклад, абстрактна алгебра чи філософія, призводили до 6 разів вищих викидів, ніж простіші предмети, такі як історія у середній школі.
Вибір моделі теж може суттєво вплинути на викиди CO2. Наприклад, якщо DeepSeek R1 (70 млрд параметрів) відповість на 600 000 запитань, це призведе до викидів CO2, що дорівнює перельоту з Лондона до Нью-Йорка і назад.
Тим часом Qwen 2.5 від Alibaba (72 млрд параметрів) може відповісти на більш ніж втричі більшу кількість запитань (близько 1,9 млн) з аналогічною точністю, генеруючи при цьому ті ж самі викиди.
Дослідники сподіваються, що їхня робота спонукатиме людей приймати більш обґрунтовані рішення щодо використання ШІ.
«Користувачі можуть значно зменшити викиди, спонукаючи ШІ генерувати стислі відповіді або обмежуючи використання моделей високої потужності завданнями, які дійсно потребують такої потужності», — зазначають дослідники.
