Дослідники виявили, які запити до ШІ найбільш шкодять екології

Дослідження Вищої школи прикладних наук Мюнхена показало, що складність запитів до великих мовних моделей (LLM) напряму впливає на обсяг викидів CO₂. Вчені протестували 14 ШІ-моделей із кількістю параметрів від 7 до 72 мільярдів на 1000 запитаннях із різних галузей знань.

Про це пише Tech Xplore.

Зʼясувалося, що моделі, які генерують розлогі та "міркувальні" відповіді, створюють у середньому в 50 разів більше викидів CO₂, ніж ті, що дають короткі відповіді. Наприклад, одна з найточніших моделей — Cogito (70 млрд параметрів) — мала точність 84,9%, але водночас утричі перевищила рівень викидів аналогічних за потужністю систем.

Також встановлено, що:

• Тематика запиту має значення: питання з філософії чи алгебри спричиняли в 6 разів більше викидів, ніж з історії.
• Великі моделі типу DeepSeek R1 (70B) при великій кількості відповідей можуть створити викиди, еквівалентні авіаперельоту Лондон–Нью-Йорк–Лондон.
• Інші моделі, як-от Qwen 2.5 від Alibaba, забезпечують подібну точність, але з меншими викидами на одиницю відповіді.

Дослідники закликають користувачів формувати більш стисливі запити та використовувати потужні моделі лише за необхідності. Це дозволить зменшити вуглецевий слід, який невидимо супроводжує кожен сеанс взаємодії зі штучним інтелектом.

Нагадаємо, використання пошуковою системою Google розширених функцій на основі штучного інтелекту відбирає трафік у новинних сайтів що загрожує їм банкрутством.