Określono pytania, które wyrządzają najwięcej szkód środowisku, gdy zadaje się je sztucznej inteligencji

Według nowego badania zapytania wymagające od chatbotów AI, takich jak ChatGPT firmy OpenAI, myślenia i logicznego rozumowania, powodują większą emisję dwutlenku węgla niż inne rodzaje pytań.

Każde zapytanie wpisane do dużego modelu językowego (GDM), takiego jak ChatGPT, wymaga energii i uwalnia dwutlenek węgla. Naukowcy z Uniwersytetu Nauk Stosowanych w Monachium w Niemczech twierdzą, że poziomy emisji różnią się w zależności od chatbota, użytkownika i tematu.

Badanie, którego wyniki opublikowano w recenzowanym czasopiśmie Frontiers, które ukazało się w Independent Turkish, obejmowało porównanie 14 modeli sztucznej inteligencji i wykazało, że odpowiedzi wymagające złożonego rozumowania wyemitowały więcej dwutlenku węgla niż odpowiedzi proste.

Pytania wymagające długiego rozumowania, takie jak abstrakcyjna algebra czy filozofia, generują 6 razy więcej myśli niż łatwiejsze tematy, takie jak lekcje historii w szkole średniej.

Naukowcy zalecają, aby osoby często korzystające z chatbotów AI dostosowały rodzaj zadawanych pytań w celu ograniczenia emisji dwutlenku węgla.

W badaniu porównano emisję dwutlenku węgla, oceniając 14 GDM przy pomocy 1000 standardowych pytań na różne tematy.

„Wpływ pytań zadawanych przeszkolonym GDM na środowisko w dużym stopniu zależy od ich podejścia do rozumowania, a ich bezpośrednie procesy rozumowania znacznie zwiększają zużycie energii i emisję dwutlenku węgla” – mówi autor badania Maximilian Dauner.

Odkryliśmy, że modele rozumowania skutkują nawet 50-krotnie większą emisją dwutlenku węgla niż proste modele odpowiedzi.

Gdy użytkownik zadaje pytanie chatbotowi AI, słowa lub części słów w zapytaniu są konwertowane na serię liczb i przetwarzane przez model. Ta konwersja i inne procesy obliczeniowe AI powodują emisję dwutlenku węgla.

W badaniu zauważono, że modele z umiejętnością rozumowania wygenerowały średnio 543,5 tokenów na pytanie, podczas gdy modele szczupłe wymagały tylko 40 tokenów.

„Większy ślad węglowy zawsze oznacza większą emisję CO2” – czytamy w artykule.

Na przykład Cogito jest jednym z najdokładniejszych modeli, osiągającym wskaźnik dokładności wynoszący około 85%. Powoduje trzykrotnie większą emisję dwutlenku węgla niż podobnej wielkości modele dające proste odpowiedzi.

„Obecnie obserwujemy nieodłączny kompromis między dokładnością a trwałością w technologiach GDM” – mówi dr Dauner.

Żaden z modeli, w których emisja utrzymywała się poniżej 500 gramów ekwiwalentu dwutlenku węgla, nie osiągnął dokładności przekraczającej 80 procent w przypadku prawidłowych odpowiedzi na tysiąc pytań.

Ekwiwalent dwutlenku węgla to jednostka miary wpływu różnych gazów cieplarnianych na zmianę klimatu.

Naukowcy mają nadzieję, że nowe odkrycia pozwolą ludziom podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące wykorzystania sztucznej inteligencji.

Naukowcy podają przykład, że poproszenie chatbota DeepSeek R1 o udzielenie odpowiedzi na 600 000 pytań może skutkować emisją dwutlenku węgla równą emisjom lotu w obie strony z Londynu do Nowego Jorku.

Dla porównania, Qwen 2.5 firmy Alibaba Cloud odpowiada na trzy razy więcej pytań z podobną dokładnością, osiągając przy tym ten sam poziom emisji.

„Użytkownicy mogą znacznie ograniczyć emisje, prosząc sztuczną inteligencję o udzielanie prostych odpowiedzi lub ograniczając stosowanie modeli o wysokiej wydajności do zadań, które naprawdę wymagają takiej mocy” – mówi dr Dauner.