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Ferramentas de inteligência artificial como o ChatGPT já fazem parte do cotidiano de milhões de pessoas — nos EUA, mais da metade dos adultos usam modelos de linguagem com frequência.
No entanto, um novo estudo da Universidade de Ciências Aplicadas de Munique alerta para os custos ambientais desse uso.
Modelos mais avançados causam impacto ambiental mais severo
- Os pesquisadores testaram 14 modelos de linguagem (LLMs), de simples a avançados, submetendo-os às mesmas 1.000 perguntas.
- O estudo mostrou que modelos com raciocínio ativo — mais detalhados e precisos — geram até 50 vezes mais emissões de CO₂ que os modelos de resposta concisa.
- Isso porque quanto mais tokens um LLM gera ao “pensar”, mais energia ele consome.
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Detalhes sobre emissões dos modelos
O modelo mais preciso, o Deep Cogito 70B, atingiu 84,9% de acerto, mas emitiu três vezes mais CO₂ do que modelos semelhantes. Já o mais poluente, Deepseek R1 70B, gerou 2.042 g de CO₂ por 1.000 respostas — o equivalente a dirigir 15 km — e teve acerto de apenas 78,9%.
Em contrapartida, o modelo mais eficiente, Qwen 7B (Alibaba), emitiu apenas 27,7 g de CO₂, mas com baixa precisão: 31,9%.
A conclusão: há um claro dilema entre precisão e sustentabilidade. O estudo sugere que os usuários devem escolher seus modelos de IA com mais consciência, usando os mais potentes apenas quando necessário. E defende mais transparência sobre os custos ambientais por trás das respostas que geramos com simples prompts.
O artigo completo foi publicado no periódico Frontiers in Communication.
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