Yapay Zeka ve Karbon Ayak İzi

Yapay zeka, özellikle de büyük modeller, veriye ve işlem gücüne aç. Bu sistemler öğrenmek için milyonlarca örnek üzerinde çalışıyor. Bir modeli eğitmek bazen haftalar, hatta aylar sürebiliyor. Bu süreç boyunca binlerce işlemci aynı anda çalışıyor ve büyük miktarda elektrik tüketiliyor.

Örneğin GPT-3 gibi bir dil modelini eğitmek için gereken enerji, yaklaşık 550 ton karbondioksit salımına yol açıyor. Bu, bir uçağın Amerika’dan Avrupa’ya 700 kez uçmasına eşdeğer bir emisyon demek. Ve bu sadece eğitim süreci. Model her kullanıldığında da enerji tüketmeye devam ediyor.

Ayrıca yapay zeka sistemleri, bulut üzerinden çalıştığı için fiziksel olarak devasa veri merkezlerinde barındırılıyor. Bu merkezlerdeki sunucular 7/24 açık kalıyor, sıcaklıkları düşürmek için soğutma sistemleri çalışıyor ve her saniye milyonlarca işlem gerçekleştiriliyor.

Bu yüzden "ChatGPT’ye sorduğumuz her bir soru aslında küçük de olsa karbon salımına neden oluyor. Bu küçük etkiler, milyarlarca kullanıcıyla birleştiğinde çok ciddi bir çevresel yük oluşturuyor.

Yapay zekanın arkasındaki asıl güç, dev veri merkezleri. Bu merkezler, binlerce sunucunun bir arada çalıştığı, soğutma sistemleriyle desteklenen devasa tesislerdir. Görsel olarak görünmeseler de, dijital dünyanın fiziksel kalbidirler.

Yeşil Veri Merkezleri hakkında kaleme aldığımız blog yazımıza  buradan ulaşabilirsiniz.

Bir veri merkezi, sürekli çalışan bilgisayarlarla doludur. Bu makineler yüksek ısı üretir. Isınan sistemlerin çalışmaya devam edebilmesi için ciddi bir soğutma altyapısı gerekir. Soğutma sistemleri de elektrikle çalışır. Sonuç? İki kat enerji tüketimi: hem sunucular hem de onları serin tutan sistemler için.

Uluslararası Enerji Ajansı'na göre, veri merkezleri dünya genelinde elektrik tüketiminin %1,5’ini oluşturuyor. Bu oran, bazı ülkelerin toplam enerji ihtiyacından bile fazla. Dahası, bu tüketimin artması bekleniyor. Yapay zeka tabanlı hizmetler yaygınlaştıkça, veri merkezleri üzerindeki baskı da büyüyor.

Veri merkezlerinin çevresel etkisi yalnızca enerjiyle sınırlı değil. Bazı tesisler soğutma için büyük miktarda temiz su kullanıyor. Ayrıca bu merkezler genellikle fosil yakıtla çalışan enerji ağlarına bağlı. Yani sadece elektrik tüketmiyorlar, aynı zamanda karbon salıyorlar.

Bu noktada şu soruyu sormak gerekiyor: Yapay zekayı daha akıllı hale getirirken, gezegen için daha duyarsız hale mi geliyoruz?

Karbon ayak izini tartışırken somut veriler büyük önem taşıyor. Peki yapay zeka ne kadar emisyon üretiyor?

University of Massachusetts Amherst tarafından yapılan bir araştırmaya göre, yalnızca bir büyük dil modelinin eğitimi 550 ton karbondioksit salımına neden olabiliyor. Bir başka örnek, Google’ın yapay zeka sistemleriyle ilgili. Şirketin kendi verilerine göre, yalnızca yapay zeka operasyonları milyonlarca kilovat-saat enerji tüketti.

Microsoft ile OpenAI arasındaki iş birliği sonucu ortaya çıkan yapay zeka modelleri için kullanılan sunucu altyapısı da yüksek enerji gerektiriyor. Bu sistemlerin hem eğitimi hem de günlük kullanımı, ortalama bir hanenin yıllık elektrik tüketiminin çok üzerinde enerji harcıyor.

Veriler açıkça gösteriyor ki, yapay zeka teknolojileri hem eğitilirken hem de kullanılırken önemli miktarda karbon salıyor. Bu durum, “görünmeyen dijital kirlilik” kavramını daha da görünür hale getiriyor.

Teknoloji şirketleri, yapay zekanın çevresel etkilerini azaltmak için bazı adımlar atıyor. Google, Microsoft ve Amazon gibi dev firmalar, veri merkezlerini yenilenebilir enerjiyle çalıştırma sözü veriyor. Ancak bu geçiş, hem yavaş ilerliyor hem de her bölgede eşit şekilde gerçekleşmiyor.

Yapay zekanın karbon ayak izini sadece enerji kaynağını değiştirerek azaltmak mümkün değil. Asıl mesele, modellerin büyüklüğü ve verimliliğinde. Şirketler her geçen yıl daha büyük ve daha güçlü modeller geliştiriyor. Bu modeller daha fazla veriyle eğitiliyor, daha fazla enerjiye ihtiyaç duyuyor. Yani her yeni model, bir öncekinden daha çok karbon salıyor.

Ayrıca sistem sadece eğitimde değil, kullanımda da enerji harcıyor. Bir yapay zeka modeli milyonlarca kişi tarafından her gün kullanıldığında, bu tüketim katlanarak artıyor. Yani bir kere eğitmekle iş bitmiyor.

Yapay zekanın karbon ayak izini azaltmak yalnızca teknoloji şirketlerinin sorumluluğu değil. Bu, bireylerin, kurumların ve kamu politikalarının birlikte ele alması gereken bir mesele.

Birey olarak ne yapabiliriz? Öncelikle farkında olmak ilk adım. Her “ücretsiz” dijital hizmetin çevresel bir maliyeti olduğunu bilmek, tüketim alışkanlıklarımızı sorgulamamıza neden olabilir. Gerçekten ihtiyaç duymadığımız sistemleri kullanmamak, sadece meraktan büyük modelleri çalıştırmamak bile fark yaratabilir.

Kurumlar, özellikle dijital ürünler geliştiren ya da veri işleyen şirketler, altyapı tercihlerinde çevreci seçenekleri önceleyebilir. Daha az enerji tüketen algoritmalar, daha sade tasarımlar ve enerji verimliliği yüksek veri merkezleri bu anlamda kritik rol oynar.

Politika yapıcılar ise şeffaflık ve regülasyon konusunda adım atmalı. Şirketlerin karbon ayak izlerini raporlaması zorunlu hale getirilebilir. Ayrıca yeşil teknoloji yatırımlarına teşvikler sunmak, sadece ekonomik değil çevresel bir kazanım da sağlar.

Bu çok aktörlü sorunun çözümü de çok katmanlı olmalı. Sadece teknoloji üretmek değil, onu nasıl kullandığımız da sürdürülebilir bir gelecek için belirleyici olacak.

İklim Krizi ve Bireylerin Rolü adlı yazımızı okumak için tıklayın.

Yapay zeka devrimi hız kesmeden sürerken, bu teknolojinin çevresel etkilerini göz ardı etmek mümkün değil. Karbon ayak izimizi azaltmak için sadece teknoloji şirketlerine değil, bireylere ve politika yapıcılara da sorumluluk düşüyor. Sürdürülebilir bir dijital gelecek, hep birlikte atacağımız bilinçli adımlarla mümkün olabilir.