M
Merih Karaagac
Misafir
Yapay zekâ (AI) teknolojileri, başta üretim olmak üzere tüm sektörlerde hızla yaygınlaşıyor. Ancak bu büyümenin bir de görünmeyen yüzü var: çevresel etkiler. Özellikle yapay zekâ model eğitimi ve donanım üretimi süreçlerinde oluşan karbon salımı ve su tüketimi, çevresel sürdürülebilirlik açısından ciddi bir tehdit hâline gelmeye başladı.
Mashable tarafından hazırlanan özel rapora göre, yapay zekâ üretim sürecindeki kaynak tüketimi, hem teknoloji şirketlerini hem de çevre bilimcileri alarma geçirmiş durumda. Peki, yapay zekâ neden çevre için risk taşıyor? Hangi süreçler daha fazla zarar veriyor? Ve bu gidişat nasıl tersine çevrilebilir?
Son yıllarda OpenAI, Google, Meta ve NVIDIA gibi dev şirketlerin geliştirdiği büyük dil modelleri (LLM), eğitim süreçlerinde milyonlarca GPU saati kullanıyor. Bu süreçte:
Örneğin, ChatGPT gibi büyük modellerin eğitimi için kullanılan enerji, küçük bir ülkenin yıllık tüketimine yaklaşabiliyor. Ayrıca sadece bir LLM’nin eğitimi için yaklaşık 700.000 litre su kullanıldığı tahmin ediliyor.
ChatGPT
Veri merkezleri, AI sistemlerini çalıştırmak için sürekli yüksek performanslı işlemciler kullanıyor. Bu işlemciler ısındıkça soğutma ihtiyacı artıyor. Özellikle ABD’de ve Avrupa’daki veri merkezleri, su soğutmalı sistemler sayesinde bu sıcaklığı kontrol altında tutuyor. Ancak bu yöntem, ciddi su israfına neden oluyor.
Bu durum, yapay zekâ altyapısının büyümesiyle birlikte çevre üzerindeki baskıyı ciddi şekilde artırıyor.
Yapay zekâ sistemlerinin donanım ayağında ise ayrı bir çevresel tehdit söz konusu. NVIDIA, AMD, Intel gibi şirketler tarafından geliştirilen GPU’lar, özellikle nadiren bulunan minerallerle üretiliyor. Bu minerallerin çıkarılması ve işlenmesi:
Özellikle Çin, Kongo ve Şili gibi ülkelerdeki madenler, çevre tahribatı açısından sıklıkla eleştiriliyor. AI çip üretiminin artması, bu talebi de yukarı çekerek çevresel etkileri derinleştiriyor.
Bazı teknoloji şirketleri, bu çevresel etkileri azaltmak için adımlar atmaya başladı. Öne çıkan bazı örnekler:
Ancak tüm bu girişimler, yapay zekânın büyüme hızıyla kıyaslandığında henüz yeterli düzeyde değil.
AWS
Yapay zekânın çevresel etkilerini azaltmak için hem teknoloji geliştiricilerin hem de politikacıların harekete geçmesi gerekiyor. İşte olası çözüm önerileri:
Bu adımlar, sadece şirketlerin değil kullanıcıların da talepleri doğrultusunda şekillenmek zorunda.
İronik biçimde yapay zekâ, iklim değişikliğiyle mücadelede de kullanılabilecek çok güçlü bir araç. Örneğin:
Ancak bu çözümleri sunan AI sistemlerinin kendisi yüksek enerji ve kaynak tüketimiyle çevreye zarar veriyorsa, bu bir çelişki doğuruyor.
Yapay zekâ teknolojilerinin yükselişi durdurulamaz bir şekilde devam ediyor. Ancak bu büyümenin ekolojik maliyeti artık göz ardı edilemez noktaya geldi. Geliştiriciler, üreticiler ve kullanıcılar olarak hep birlikte sürdürülebilirlik odaklı adımlar atılmadığı sürece, AI çağında çevre faturası çok ağır olabilir.
Yapay zekânın geleceği sadece teknik başarılarla değil, aynı zamanda dünyaya ne kadar zarar verdiğiyle de değerlendirilecek.
Yapay Zekâ Üretimi Büyüyor, Çevresel Zarar da Artıyor: AI Sektörü Sürdürülebilirlik Açısından Kritik Eşikle Karşı Karşıya yazısı ilk önce BeeTekno yayınlanmıştır.
Okumaya devam et...
Mashable tarafından hazırlanan özel rapora göre, yapay zekâ üretim sürecindeki kaynak tüketimi, hem teknoloji şirketlerini hem de çevre bilimcileri alarma geçirmiş durumda. Peki, yapay zekâ neden çevre için risk taşıyor? Hangi süreçler daha fazla zarar veriyor? Ve bu gidişat nasıl tersine çevrilebilir?
Yapay Zekânın Ekolojik Ayak İzi: Veriler Ne Diyor?
Son yıllarda OpenAI, Google, Meta ve NVIDIA gibi dev şirketlerin geliştirdiği büyük dil modelleri (LLM), eğitim süreçlerinde milyonlarca GPU saati kullanıyor. Bu süreçte:
Devasa veri merkezlerinde yüksek elektrik tüketimi gerçekleşiyor
Soğutma sistemleri büyük miktarda su tüketiyor
Yapay zekâ donanımları üretiminde nadir toprak elementleri kullanılıyor
Örneğin, ChatGPT gibi büyük modellerin eğitimi için kullanılan enerji, küçük bir ülkenin yıllık tüketimine yaklaşabiliyor. Ayrıca sadece bir LLM’nin eğitimi için yaklaşık 700.000 litre su kullanıldığı tahmin ediliyor.
ChatGPT
Su ve Enerji Kullanımı: Sessiz Tehlike
Veri merkezleri, AI sistemlerini çalıştırmak için sürekli yüksek performanslı işlemciler kullanıyor. Bu işlemciler ısındıkça soğutma ihtiyacı artıyor. Özellikle ABD’de ve Avrupa’daki veri merkezleri, su soğutmalı sistemler sayesinde bu sıcaklığı kontrol altında tutuyor. Ancak bu yöntem, ciddi su israfına neden oluyor.
Kritik Gerçekler:
Ortalama bir AI model eğitimi, 300.000–700.000 litre arası su tüketiyor
Bir veri merkezinin günlük elektrik tüketimi, binlerce evin tüketimiyle eşdeğer
Veri merkezlerinde kullanılan elektriklerin büyük kısmı hâlâ fosil yakıtlara dayalı
Bu durum, yapay zekâ altyapısının büyümesiyle birlikte çevre üzerindeki baskıyı ciddi şekilde artırıyor.
Donanım Üretimi ve Nadir Toprak Elementleri
Yapay zekâ sistemlerinin donanım ayağında ise ayrı bir çevresel tehdit söz konusu. NVIDIA, AMD, Intel gibi şirketler tarafından geliştirilen GPU’lar, özellikle nadiren bulunan minerallerle üretiliyor. Bu minerallerin çıkarılması ve işlenmesi:
Ekosistemleri tahrip ediyor
Toprak ve su kirliliğine neden oluyor
Çoğu zaman gelişmekte olan ülkelerde insan hakları sorunlarına yol açıyor
Özellikle Çin, Kongo ve Şili gibi ülkelerdeki madenler, çevre tahribatı açısından sıklıkla eleştiriliyor. AI çip üretiminin artması, bu talebi de yukarı çekerek çevresel etkileri derinleştiriyor.
Şirketler Ne Yapıyor?
Bazı teknoloji şirketleri, bu çevresel etkileri azaltmak için adımlar atmaya başladı. Öne çıkan bazı örnekler:
Google:
Veri merkezlerinin yenilenebilir enerji kaynaklarıyla çalışmasını hedefliyor
Su kullanımını azaltmak için hava soğutmalı sistemlere geçiş denemeleri yapıyor
Microsoft:
2030 yılına kadar karbon negatif olmayı hedefliyor
OpenAI ile ortak projelerde daha az enerji tüketen modeller üzerinde çalışıyor
Amazon Web Services (AWS):
Gelişmiş enerji verimliliği algoritmaları ve atık ısı geri kazanımı sistemleri kullanıyor
Ancak tüm bu girişimler, yapay zekânın büyüme hızıyla kıyaslandığında henüz yeterli düzeyde değil.
AWS
Çözüm Önerileri: Sürdürülebilir AI Mümkün mü?
Yapay zekânın çevresel etkilerini azaltmak için hem teknoloji geliştiricilerin hem de politikacıların harekete geçmesi gerekiyor. İşte olası çözüm önerileri:
Verimli model geliştirme: Daha az enerji tüketen küçük ve optimize edilmiş modeller
Yeşil veri merkezleri: Tamamen yenilenebilir enerjiyle çalışan AI altyapıları
Şeffaf raporlama: Model eğitimi sürecindeki karbon ve su ayak izinin açıklanması
Döngüsel üretim: Donanım üretiminde geri dönüştürülmüş materyal kullanımı
Politik düzenlemeler: Enerji kullanımına dair yasal çerçevelerin oluşturulması
Bu adımlar, sadece şirketlerin değil kullanıcıların da talepleri doğrultusunda şekillenmek zorunda.
Yapay Zekâ ve İklim Paradoksu
İronik biçimde yapay zekâ, iklim değişikliğiyle mücadelede de kullanılabilecek çok güçlü bir araç. Örneğin:
Enerji şebekelerini optimize etme
Orman yangınlarını erken tespit etme
Karbon salımı izleme ve tahminleme sistemleri geliştirme
Ancak bu çözümleri sunan AI sistemlerinin kendisi yüksek enerji ve kaynak tüketimiyle çevreye zarar veriyorsa, bu bir çelişki doğuruyor.
AI Büyüyor, Ancak Gezegen Bu Yükü Kaldırabilir mi?
Yapay zekâ teknolojilerinin yükselişi durdurulamaz bir şekilde devam ediyor. Ancak bu büyümenin ekolojik maliyeti artık göz ardı edilemez noktaya geldi. Geliştiriciler, üreticiler ve kullanıcılar olarak hep birlikte sürdürülebilirlik odaklı adımlar atılmadığı sürece, AI çağında çevre faturası çok ağır olabilir.
Yapay zekânın geleceği sadece teknik başarılarla değil, aynı zamanda dünyaya ne kadar zarar verdiğiyle de değerlendirilecek.
Yapay Zekâ Üretimi Büyüyor, Çevresel Zarar da Artıyor: AI Sektörü Sürdürülebilirlik Açısından Kritik Eşikle Karşı Karşıya yazısı ilk önce BeeTekno yayınlanmıştır.
Okumaya devam et...