O impacto ambiental das tecnologias digitais nunca esteve tão em pauta, especialmente com o aumento do uso de grandes modelos de linguagem (LLMs). De acordo com um estudo recente publicado pelo TechXplore, a complexidade das solicitações feitas a LLMs, como o ChatGPT, impacta diretamente as emissões de CO₂. Existem prompts que podem ser até 50 vezes mais poluentes que respostas mais simples. Essa pesquisa se concentrou em 14 modelos já treinados, comparando o consumo de energia e as emissões geradas com base em diferentes tipos de perguntas.
A Natureza do Impacto Ambiental
Os modelos de linguagem com capacidade de raciocínio mostram-se muito mais exigentes em termos de energia, resultando em maior emissão de carbono. O estudo destaca que há um “trade-off” claro entre a precisão das respostas e a sustentabilidade ambiental. Modelos que produzem respostas detalhadas utilizam, em média, mais de 543 tokens por pergunta, em contraste com aqueles que geram respostas mais concisas, que usam cerca de 38 tokens.
Principais Stakeholders e Contribuições do Estudo
Pesquisadores da Hochschule München, liderados por Maximilian Dauner, destacam-se pelo pioneirismo no estudo do impacto ambiental dos LLMs. Empresas como Cogito, DeepSeek R1 e Qwen 2.5, que desenvolvem esses modelos, e usuários finais, são diretamente impactados por essas descobertas. É importante ressaltar que o estudo também aponta para modelos como o DeepSeek R1, que utilizando um total de 70 bilhões de parâmetros, causam emissões comparáveis a um voo de ida e volta de Londres a Nova York para responder 600 mil perguntas.
Impacto e Regulamentação no Mercado de Engenharia
No atual cenário tecnológico, onde o uso de IA generativa está em expansão, as empresas vêm enfrentando uma pressão crescente para se adequarem às normas ambientais. Na Europa, legislações como o European Green Deal promovem cada vez mais transparência em relação às emissões de carbono dos serviços digitais. Empresas de engenharia que almejam destaque nesse mercado competitivo devem se adaptar a essas exigências e focar na sustentabilidade como um diferencial estratégico.
A Corrida por “Green AI”
A busca por inteligência artificial mais verde torna-se uma tendência inevitável. Modelos de IA mais eficientes em termos de energia não só atraem atenção de stakeholders, como também se alinham com as demandas do mercado por práticas sustentáveis. Isso inclui desde a consideração de hardware especializado até a otimização de técnicas de inferência, com vistas a minimizar o impacto ambiental sem sacrificar o desempenho.
Próximos Passos para o Setor de Engenharia
Empresas de desenvolvimento e usuários de IA devem ser mais criteriosos no uso de tecnologias que demandam alta intensidade energética. A incorporação de ferramentas que monitoram as emissões de CO₂ em tempo real pode ser um grande aliado. Dessa forma, há uma oportunidade significativa para o desenvolvimento de LLMs mais ecologicamente corretos e que atendam às demandas sociais por maior transparência e eficiência.
Reflexão do Time do Blog da Engenharia
- Os profissionais da engenharia devem se comprometer com o desenvolvimento de soluções tecnológicas sustentáveis.
- A busca por eficiência energética em IA está no centro da inovação e deve ser uma prioridade estratégica.
- A adoção de práticas sustentáveis em IA pode abrir novas oportunidades de mercado e atender às expectativas regulatórias emergentes.
Via: https://techxplore.com/news/2025-06-ai-prompts-emissions.html
