Yapay Zekanın Gizli Çevresel Maliyeti

Dr. Hatice Böke

Nature dergisinin Şubat 2024 sayısında Kate Crawford tarafından yazılan bir makale, yapay zekanın çevresel maliyetlerini daha önce hiç olmadığı kadar net bir şekilde ortaya koydu.

Araştırmacılar uzun zamandır yapay zekâ (AI) endüstrisinin enerji krizine doğru gittiğini söylüyorlardı ve geçenlerde OpenAI genel müdürü Sam Altman da bunu dile getirdi. Bu beklenmedik bir itiraf oldu. Altman, Dünya Ekonomik Forumu’nun İsviçre’nin Davos kentinde düzenlenen yıllık toplantısında bir sonraki dalganın beklenenden çok daha fazla güç tüketeceğini ve enerji sistemlerinin bununla başa çıkmakta zorlanacağını belirtti.

Altman, bu soruna çözüm olarak nükleer füzyona güvendiğini belirtti. 2021’de Altman, Everett, Washington’daki füzyon şirketi Helion Energy’ye yatırım yapmaya başladı. Ancak uzmanlar, nükleer füzyonun iklim kriziyle mücadelede yüzyılın ortasına kadar önemli bir katkı sağlamayacağı konusunda hemfikir.

Yapay zekâ sistemlerinin ekolojik etkileri sadece enerjiyle sınırlı değil. Bu sistemler, işlemcilerini soğutmak ve elektrik üretmek için büyük miktarda temiz suya da ihtiyaç duyuyorlar. Örneğin, West Des Moines, Iowa’daki dev bir veri merkezi kümesi, OpenAI’nin en gelişmiş modeli olan GPT-4’e hizmet veriyor. Temmuz 2022’de, yerel sakinler tarafından açılan bir davada, yani OpenAI’nin model eğitiminin tamamlanmasından bir ay önce, kümenin bölgedeki suyun yaklaşık %6’sını kullandığı tespit edildi. Google ve Microsoft, Bard ve Bing geniş dil modellerini hazırlarken, her ikisinin de su kullanımında büyük artışlar yaşandı; şirketlerin çevre raporlarına göre, bir yıl içinde sırasıyla %20 ve %34 artışlar görüldü. 

Bu çevresel etkileri sınırlamak için endüstrinin ve yasa koyucuların pragmatik adımlar atmaları gerekiyor. Bu adımlar arasında daha az enerji tüketimine odaklanmak, daha verimli modeller oluşturmak ve veri merkezlerini yeniden tasarlamak ve kullanmak yer alıyor. Örneğin, Fransa’daki BigScience projesinin BLOOM model ile gösterdiği gibi , OpenAI’nin GPT-3’üne benzer boyutta ve çok daha düşük karbon ayak izine sahip bir model oluşturmak mümkün. 

Çevresel etkileri ele almak için daha kapsamlı bir yaklaşım gerekiyor. Bu, endüstriyel uygulamalarda sürdürülebilirlik standartlarının zorunlu hale getirilmesini, enerji açısından daha verimli donanım ve algoritmaların geliştirilmesini ve yenilenebilir enerjinin benimsenmesini içerir. Ayrıca, yapılan işin çevresel etkilerini düzenli olarak denetleyen bağımsız kuruluşlar da gereklidir.

Sonuç olarak, yapay zekanın çevresel etkilerini ele almaya acilen ihtiyaç var ve bu konuda hem endüstri hem de yasa koyucular harekete geçmeli. Başlangıç olarak, enerji ve su kullanımı için kriterler belirleyip, yenilenebilir enerjinin benimsenmesini teşvik etmek ve kapsamlı çevresel raporlama ve etki değerlendirmelerini zorunlu kılmak önemlidir. Zaman hızla ilerliyor, bu konuda daha fazla çaba ve eylem gerekiyor.

Kaynak: Crawford, K. (2024). Generative AI’s environmental costs are soaring — And mostly secret. https://doi.org/10.1038/d41586-024-00478-x