- Yapay zekâ, veri merkezlerinin elektrik tüketimi ve soğutulmaları için gereken muazzam miktardaki su nedeniyle büyük bir ekolojik etki yaratmaktadır.
- Doğruluk ve sürdürülebilirlik arasındaki denge olarak bilinen teknik bir ikilem vardır; en doğru modeller genellikle en çok kirliliğe neden olanlardır.
- Algoritmaları optimize etmek ve yenilenebilir kaynaklara dayalı enerji altyapılarına geçiş yapmak için yeşil yapay zeka stratejileri uygulanmaktadır.
Günümüzde yapay zekâ, bulutta süzülen neredeyse sihirli bir şey gibi görünüyor, ancak gerçek şu ki, çok ağır bir fiziksel altyapıya sahip . Bir dizi önermekten bize e-posta yazmaya kadar, perde arkasında çalışan devasa bir makine var ve bu da algoritmaların sağladığı kolaylıktan yararlanırken sıklıkla göz ardı ettiğimiz çevresel bir maliyeti beraberinde getiriyor.
Bu sadece biraz daha fazla elektrik kullanmakla ilgili değil; kaynakları inanılmaz bir hızla tüketen küresel bir sunucu altyapısından bahsediyoruz . Bu anlamda, teknolojik ilerlemenin gezegenimizin sağlığı için bir yük haline gelmesini istemiyorsak, yapay zekanın karbon ayak izini nasıl ölçüp azaltacağımızı anlamak çok önemlidir.
Yapay zekâ kaynaklı kirlilik nereden geliyor?
Konuya gelecek olursak, iki önemli aşamayı birbirinden ayırmamız gerekiyor: eğitim ve çıkarım. Eğitim, modelin öğrenmek için milyonlarca veri noktasını işlediği ve muazzam bir işlem gücü gerektiren en zorlu aşamadır . Örneğin, GPT-3'ün eğitimi yaklaşık 552 ton CO₂ salınımına neden oldu; bu da birkaç otomobilin tüm ömrü boyunca yaydığı emisyonlara eşdeğerdir.
Ardından çıkarım aşaması geliyor; bu da temelde chatbot'a bir soru sorduğumuz zamandır. Tek bir sorgu az güç tüketse de, hacmi o kadar büyük ki etkisi birikiyor. Üretken bir sistemle etkileşimin, geleneksel bir Google aramasından on kat daha fazla elektrik tüketebileceği ve yanıt başına 3 Wh'ye kadar enerji kullanabileceği tahmin ediliyor.
Bu enerji ihtiyacı, gece gündüz çalışan GPU'lar ve sunucularla dolu endüstriyel binalar olan veri merkezlerinde yoğunlaşmıştır. 2022 yılında bu sektör, küresel elektrik talebinin %2'sini zaten oluşturuyordu ve tahminler, özellikle elektrik şebekesi üzerindeki yükün zaten çok belirgin olduğu Amerika Birleşik Devletleri gibi ülkelerde tüketimin 2030 yılına kadar hızla artabileceğini gösteriyor.
Görünmeyen sorun: Su ve donanım
CO₂ ana odak noktası olsa da, su unutulan bir unsur. Sunucular muazzam miktarda ısı üretir ve sürekli soğutmaya ihtiyaç duyar. Birçok durumda, ekipmanın aşırı ısınmasını önlemek için büyük miktarlarda tatlı su kullanılır . Tüketilen her kWh için yaklaşık 2 litre suyun buharlaşabileceği tahmin ediliyor; bu da zaten kuraklığa yatkın bölgelerde endişe verici bir su kıtlığı yaratıyor.
Ayrıca, yapay zekanın sadece yazılım olmadığını, çiplere ihtiyaç duyduğunu da unutmamalıyız. GPU üretimi, kritik minerallerin ve nadir toprak elementlerinin çıkarılmasına bağlıdır ; bu süreç zehirli atık ve kimyasal emisyon izi bırakır. Buna ek olarak, hızlandırılmış eskime de söz konusudur: Performans taleplerini karşılamak için ekipmanlar birkaç yılda bir değiştirilir ve bu da geri dönüşümü zor olan bir elektronik atık yığını oluşturur.
Hassasiyet ve ekoloji arasındaki ikilem
İşte işler burada karmaşıklaşıyor. Doğruluk-sürdürülebilirlik dengesi diye bir olgu var . Temelde, bir yapay zekanın son derece doğru ve mantıklı olmasını istiyorsanız, milyarlarca parametreye sahip bir modele ihtiyacınız var ki bu da enerji tüketimini çok artırıyor. Daha özlü modeller çevre dostu olsa da, daha fazla hata yapıyorlar veya daha az ayrıntılı cevaplar veriyorlar.
Yakın zamanda yapılan bir çalışma, soyut cebir problemleri çözmek gibi bazı karmaşık görevlerin, basit bir tarih sorusuna kıyasla 50 kata kadar daha fazla emisyon üretebileceğini ortaya koydu . Bu da bize tüm yapay zekaların aynı derecede kirletici olmadığını, tamamen modelin mimarisine ve ondan ne yapmasını istediğimize bağlı olduğunu gösteriyor.
Daha çevreci bir yapay zeka için stratejiler
Bu durumun bir felakete dönüşmesini önlemek için Yeşil Yapay Zeka kavramı ortaya çıktı . Maliyetten bağımsız olarak yalnızca maksimum doğruluğu hedefleyen "Kırmızı Yapay Zeka"nın aksine, Yeşil Yapay Zeka verimliliğe odaklanır. Bu, daha hafif algoritmalar tasarlamayı, model damıtma tekniklerini kullanmayı ve daha az matematiksel işlem gerektirecek şekilde kodu optimize etmeyi içerir.
Bir diğer çözüm ise veri merkezlerini yeniden konumlandırmaktır. İşlemleri daha serin iklimlere veya yenilenebilir enerji kaynaklarına (örneğin İrlanda'da rüzgar enerjisi veya İspanya'da güneş enerjisi) sahip bölgelere taşımak, karbon ayak izini önemli ölçüde azaltır. Hatta sunucuları su kütlelerine batırmak veya atık ısıyı kentsel binaları ısıtmak için kullanmak gibi uç çözümler bile test ediliyor.
Enerji konusunda eğilim, tamamen karbonsuzlaştırmaya doğru ilerliyor . Microsoft ve Google gibi dev şirketler, sera gazı emisyonu olmadan sunucu çiftliklerini çalıştırmak için temiz enerji satın alma anlaşmaları kullanarak veya küçük modüler reaktörler (SMR'ler) aracılığıyla nükleer enerjiyi araştırarak 2030 yılına kadar net sıfır emisyona ulaşmaya çalışıyorlar.
Çevre dostu bir yapay zeka
Her şey kötü değil. Çevreyi kirleten aynı teknolojinin bizi kurtaracak bir araç olması ilginç. Yapay zeka süreçleri optimize etmede çok başarılı. Örneğin, arz ve talebi gerçek zamanlı olarak dengeleyen, rüzgar veya güneş enerjisinden en yüksek üretim dönemlerinde daha iyi yararlanmayı sağlayan akıllı şebekeleri yönetmek için kullanılıyor.
Tarımda, algoritmalar hassas tarım yoluyla su ve gübrenin doğru şekilde uygulanmasına olanak tanıyarak israfı önler. Ulaşımda, yapay zeka destekli rota optimizasyonu lojistik filolarının yakıt tüketimini azaltır. Özetle, akıllıca kullanıldığında, yapay zeka on yılın sonuna kadar küresel emisyonları %5 ila %10 oranında azaltmaya yardımcı olabilir.
Sürdürülebilir teknolojiye geçiş, şirketlerin verileri konusunda şeffaf olmalarına ve biz kullanıcıların daha bilinçli olmamıza bağlıdır. Nihayetinde, işlem gücü ile doğal kaynaklara saygı arasında bir denge kurmak, yapay zekanın gerçekten zeki olmasının ve Dünya için sadece bir yük olmamasının tek yoludur.
