Определены вопросы, которые наносят наибольший вред окружающей среде при задании их искусственному интеллекту

Согласно новому исследованию, запросы, требующие от чат-ботов на основе искусственного интеллекта, таких как ChatGPT от OpenAI, размышлений и логических рассуждений, приводят к большему выбросу углерода, чем другие типы вопросов.

Каждый запрос, введенный в большую языковую модель (GDM), такую ​​как ChatGPT, требует энергии и выделяет углекислый газ. Исследователи из Мюнхенского университета прикладных наук в Германии говорят, что эти уровни выбросов различаются в зависимости от чат-бота, пользователя и темы.

Исследование, опубликованное в рецензируемом журнале Frontiers, который выходит в Independent Turkish, сравнило 14 моделей искусственного интеллекта и показало, что ответы, требующие сложных рассуждений, приводят к большему выбросу углерода, чем простые ответы.

Вопросы, требующие длительных рассуждений, такие как абстрактная алгебра или философия, производят в 6 раз больше выбросов, чем более простые темы, такие как уроки истории в старших классах.

Исследователи рекомендуют постоянным пользователям чат-ботов на основе искусственного интеллекта скорректировать тип задаваемых вопросов, чтобы ограничить выбросы углерода.

В исследовании сравнивались выбросы углерода путем оценки 14 GDM по 1000 стандартных вопросов по различным темам.

«Влияние вопросов, заданных обученным GDM, на окружающую среду во многом зависит от их подхода к рассуждениям, а их прямые процессы рассуждений значительно увеличивают потребление энергии и выбросы углерода», — говорит автор исследования Максимилиан Даунер.

Мы обнаружили, что модели рассуждений приводят к выбросам углекислого газа в 50 раз больше, чем модели простых ответов.

Когда пользователь задает вопрос чат-боту ИИ, слова или части слов в запросе преобразуются в ряд чисел и обрабатываются моделью. Это преобразование и другие вычислительные процессы ИИ приводят к выбросам углерода.

В исследовании отмечается, что модели с навыками рассуждения генерировали в среднем 543,5 токенов на вопрос, тогда как моделям Lean требовалось всего 40 токенов.

«Более высокий углеродный след всегда означает более высокие выбросы CO2», — говорится в статье.

Например, Cogito является одной из самых точных моделей, достигая точности около 85%. Она производит в три раза больше выбросов углерода, чем модели аналогичного размера, которые дают простые ответы.

«В настоящее время мы наблюдаем неотъемлемый компромисс между точностью и устойчивостью технологий GDM», — говорит доктор Даунер.

Ни одна из моделей, удерживающих выбросы ниже 500 граммов эквивалента углекислого газа, не достигла точности выше 80 процентов при правильных ответах на тысячу вопросов.

Эквивалент диоксида углерода — единица измерения воздействия различных парниковых газов на изменение климата.

Исследователи надеются, что новые результаты позволят людям принимать более обоснованные решения об использовании искусственного интеллекта.

Исследователи приводят пример: если попросить чат-бота DeepSeek R1 ответить на 600 000 вопросов, это может привести к выбросам углерода, эквивалентным перелету из Лондона в Нью-Йорк и обратно.

Для сравнения, Qwen 2.5 от Alibaba Cloud отвечает в три раза больше вопросов с аналогичной точностью, достигая при этом тех же уровней выбросов.

«Пользователи могут значительно сократить выбросы, попросив ИИ предоставить простые ответы или ограничив использование высокопроизводительных моделей задачами, которые действительно требуют этой мощности», — говорит доктор Даунер.