PARA YAPAY ZEKA/ ÜRÜN DİRİER Yapay zeka sektörünün hızla gelişmesi, globalde neredeyse her gün yeni bir yapay zeka aracının tanıtılması, bu teknolojinin kullandığı enerji hatta su miktarının hesaplanmasını zorunlu hale getiriyor. Örneğin son yapılan bir araştırmaya göre sohbet botu ChatGPT'nin günlük olarak yarım milyon kilovaat saatten fazla elektrik tükettiği belirtiliyor. The New Yorker'ın haberinde yer verilen rapora göre, ChatGPT günde yaklaşık 200 milyon talebe yanıt vermek için bu miktarda elektrik kullanıyor. Yapılan kıyaslamaya göre bu rakam, Amerika'da ortalama bir hanenin günlük elektrik tüketiminden 17 bin kat daha fazla.
Yapay zekânın kullanım alanının genişlemesiyle birlikte, enerji tüketiminin önemli ölçüde artacağı kesin. Bir başka bakış açısıyla astarının yüzünden pahalıya gelmesi bile mümkün. Hollanda Ulusal Bankası'nda veri bilimci olan Alex de Vries'in hesaplamalarına göre, Google'ın üretken yapay zeka teknolojisini her aramaya entegre etmesi durumunda yılda 29 milyar kilovaat saate yakın elektrik tüketimi söz konusu olacak. Bu rakam, bugün birçok ülkenin yıllık elektrik tüketiminden bile daha fazla. De Vries, yapay zeka sunucularının ciddi miktarda enerji tükettiğini belirterek, Nvidia'nın sağladığı verilere dayanarak sektörün 2027'ye kadar yılda 85 ila 134 terawatt saat elektrik (kilovaatsaatin milyar katı) tüketebileceğini tahmin ediyor. Eğer böyle devam ederse, yapay zeka en az Bitcoin madenciliği kadar çevreye zarar verecek.
De Vries, "Yapay zekâ çok fazla enerji tüketiyor. Bu yapay zekâ sunucularının her biri halihazırda Birleşik Krallık'taki bir düzineden fazla evin toplam gücü kadar güç tüketebiliyor. Dolayısıyla rakamlar gerçekten hızlı bir şekilde artıyor" diyor.
BİRÇOK ÜLKEDEN DAHA FAZLA ELEKTRİK KULLANACAK
2023 yılının son aylarında Alex de Vries tarafından yayınlanan bir çalışma, yapay zeka endüstrisinin 2027 yılına kadar Arjantin, Hollanda veya İsveç gibi ülkeler kadar enerji tüketebileceğini öne sürüyor. Üstelik araştırma, Google'ın tüm arama işini yapay zekâya yaptırması hâlinde, yıllık olarak İrlanda'nın elektrik tüketimine eşdeğer miktarda (29,3 terawatt-saat) enerji kullanacağını tahmin ediyor.
2021 yılında Google'ın toplam elektrik tüketimi 18,3 TWh'ydi ve bunun yüzde 10 ila 15'ini yapay zekâ oluşturuyordu. Bununla birlikte teknoloji devi, özellikle Bard sohbet robotunun lansmanı ve aynı zamanda yapay zekânın arama motoruna entegrasyonu ile işin yapay zekâ boyutunu hızla geliştiriyor.
Yine de hızla gelişen yapay zekâ endüstrisinin ne kadar elektrik tükettiğini tahmin etmek zor. Çünkü büyük yapay zekâ modellerinin işleyişinde önemli farklılıklar var ve teknoloji şirketleri, enerji kullanımları konusunda pek de açık sözlü değiller. Samsung 23 terawatt saate yakın enerji, Google gibi teknoloji devleri 12 terawatt saatten biraz fazlasını ve Microsoft veri merkezlerini, ağları ve kullanıcı cihazlarını çalıştırmak için 10 terawatt saatten biraz fazlasını kullanırken, yapay zekânın harcadığı veya harcayacağı enerji miktarı şu an için sadece tahminlere dayanıyor.
Yapay zeka, derin öğrenme ve benzeri karmaşık algoritmalar kullanarak görevleri gerçekleştirebilen bir teknoloji. Ancak bu algoritmalar, büyük miktarda veriyi işleme kapasitesine sahip oldukları için yüksek işlem gücü ve depolama gerektiriyor. Bu da beraberinde yüksek enerji tüketimine neden oluyor. Özellikle büyük ölçekli yapay zeka projeleri, veri merkezlerinde yüksek miktarda elektrik enerjisinin kullanılmasına yol açıyor.
ENERJİ KAYNAKLARI HIZLA TÜKENEBİLİR
Artan enerji tüketimi, çevresel sürdürülebilirlik konusunda ciddi bir soruna dönüşebilir. Fosil yakıtların yoğun bir şekilde kullanıldığı bir dönemde, fazladan enerji tüketimi sera gazı emisyonlarını artırabilir ve iklim değişikliği gibi küresel sorunları daha da artırabilir. Ayrıca, enerji talebinin artması enerji kaynaklarının hızla tükenmesine yol açabilir. Analistler, yapay zekanın karbon ayak izinin, şu anda tüm ülkelerden daha fazla sera gazı üreten Bitcoin madenciliği kadar kötü olabileceğini öne sürüyor.
Açık kaynaklı makine öğrenimi platformu Hugging Face'de etik araştırmacısı olan Sasha Luccioni, The Guardian'a verdiği röportajda, "Temel olarak konuşursak, gezegeni yapay zeka ile kurtarmak istiyorsanız, çevresel ayak izini de göz önünde bulundurmalısınız" diyor.
Open.AI, ChatGPT hizmetini dünya çapında 100 milyondan fazla kullanıcıya ulaştırmak için yalnızca bilgi işlem maliyetlerine günde tahmini olarak 700 bin dolar harcıyor. ChatGPT'nin popülaritesi, Google ve Amazon'un kendi doğal dil işleme sistemlerini oluşturmak için kaynakları hızla dağıtmasıyla, teknoloji devleri arasında bir yarış başlattı. Birçok şirket ChatGPT kullanımını yasakladı ancak şimdi herkes kendi yapay zekasını kendi bünyesinde geliştiriyor.
Araştırmacılar, ChatGPT'nin kaynağı olan GPT-3 dil modelinin 500 milyardan fazla kelimeden oluşan bir veritabanı üzerinde eğitilmesinin 1.287 megavat saat elektrik ve 10 bin bilgisayar çipi gerektireceğini tahmin ediyor. Aynı miktarda enerji, Amerika Birleşik Devletleri'nde bir yıl boyunca yaklaşık 121 eve güç sağlayabilir. Bu eğitim süreci, Avustralya'dan İngiltere'ye 33 kez uçmaya eşdeğer yaklaşık 550 ton karbondioksit üretebilir. Üstelik her sürümde rakamlar daha da yukarı çıkıyor. Örneğin GPT-4, GPT-3'ten 570 kat daha fazla parametreyle eğitildi ve bu da önceki sürümlerden daha fazla enerji tüketeceği anlamına geliyor. BLOOM adlı başka bir dil modelinin 1,6 terabayt veri ile eğitildiğinde 433 megavat/saat elektrik tükettiği tespit edildi.
EĞİTİM AŞAMASI ÇOK DAHA MALİYETLİ
Bitcoin bugün, 2015'te tükettiğinden 66 kat daha fazla enerji tüketiyor. Bu nedenle de Çin ve New York, kripto para madenciliğini yasakladı. Bilgisayarların kripto madenciliği yapmak için uzun hesaplamaları tamamlaması gerekir ve tek bir Bitcoin kazanmak bir ayı bulabilir. Bitcoin madenciliği, neredeyse Yeni Zelanda kadar büyük bir karbon ayak iziyle yılda 137 milyon megavat saat elektrik tüketiyor. Yapay zeka sistemlerinin harcadığı elektriğin de tıpkı Bitcoin madenciliği gibi katlanarak artmasından endişe ediliyor.
Microsoft'un bulut işlemleri CTO'su Judy Priest, şirketin şu anda yapay zekanın enerji kullanımını ve karbon etkisini tahmin etmek üzere metodolojiler geliştirmeye yatırım yaptığını açıklıyor. Bir yapay zeka modelini ilk kez eğitmekle onu dağıtıp geliştirmek arasında da tüketim bakımından kat kat fark var. Özellikle eğitim aşaması, geleneksel veri merkezi faaliyetlerinden çok daha fazla elektrik tüketiyor. Örneğin, GPT-3 gibi büyük bir AI dil modelini eğitmek, yaklaşık olarak 130 ABD'linin evinin yıllık tüketimine denk gelen 1.300 megavat saat (MWh) elektrik tüketiyor. Bu, bir saatlik Netflix yayını izlemek için gereken 0.8 kWh (0.0008 MWh) elektriğe kıyasla oldukça yüksek. Bu modeli eğitmek için gereken enerji miktarını elde etmek için yaklaşık 1.625.000 saatlik Netflix izlemesi gerektiğini düşünebilirsiniz.
Yapay zekâ için daha büyük modeller daha fazla enerji gerektiriyor. Fransız-Amerikan yapay zekâ firması Hugging Face'de araştırmacı olan Sasha Luccioni'nin belirttiği gibi, güncel tahminler, yapay zekânın şirketler için kârlı hale gelmesiyle birlikte daha gizli hale geldi. Birkaç yıl öncesinde OpenAI gibi firmalar eğitim rejimlerinin ayrıntılarını yayınlıyordu ancak aynı bilgi, ChatGPT ve GPT-4 gibi en son modeller için mevcut değil…
ChatGPT'yi paltoların içindeki üç rakuna benzeten Sasha Luccioni, "ChatGPT'nin ne kadar büyük olduğunu bilmiyoruz, altındaki modelin kaç parametresi olduğunu bilmiyoruz, nerede çalıştığını bilmiyoruz. Bu, paltoların içindeki üç rakun gibi, hangi paltonun altında olduğunu bilmiyorsunuz" diyor.
SOĞUTMAK İÇİN SU TÜKETİMİ DE KORKUNÇ
Yapay zekayı soğutmada kullanılan su kaynakları da, çevre açısından endişe veriyor. Yapay zeka modellerinin geliştirilmesi ve çalıştırılması esnasında ekipmanların aşırı ısınmasını önlemek amacıyla soğutma sistemlerinde kullanılan suyun miktarı araştırıldı. Artan yapay zeka uygulamalarıyla 2027 yılında 4.2-6.6 milyar metreküp su tüketilebileceği tahmin ediliyor.
Son araştırmaların GPT-3 ve BLOOM gibi modellerin ciddi miktarda su ve enerji tüketimine yol açabileceğini gösterdiğini kaydeden Dr. Öğr. Üyesi İnci Karakaş, "İçilebilir ve kullanılabilir suya erişmedeki zorluk insanlığın paylaştığı en acil sorunlardan biri olduğu için de bu durum oldukça endişe verici" diyor.
Üsküdar Üniversitesi Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu (SHMYO) Sağlık Bilimleri Enstitüsü Müdür Yardımcısı Dr. Öğr. Üyesi İnci Karakaş, yapay zeka uygulamalarının kullandığı su kaynakları konusunda endişeli olduklarını belirterek, GPT-3 ve BLOOM gibi modellerin ciddi miktarda su ve enerji tüketimine yol açabileceğini söylüyor.
Kaliforniya Üniversitesi'nde yapılan çalışmaya atıfta bulunan Karakaş, "Kaliforniya Üniversitesi'nde yapılan çalışmada, artan yapay zeka uygulamalarıyla 2027 yılında 4.2-6.6 milyar metreküp su tüketilebileceği tahmin ediliyor. Hızla artan nüfus ve tükenen doğal su kaynakları sebebiyle içilebilir, kullanılabilir suya erişmedeki zorluk insanlığın paylaştığı en acil sorunlardan biri olduğu için, bu durum oldukça endişe verici. Çeşitli yapay zeka modellerinin geliştirilmesi ve çalıştırılması esnasında ekipmanların aşırı ısınmasını önlemek amacıyla soğutma sistemlerinde kullanılan suyun miktarının net olarak belirtilmesi çevre açısından önemli olacaktır. Bir ürün veya hizmeti üretmek için kullanılan tatlı su miktarını gösteren su ayak iziyle birlikte karbon ayak izinin de çevresel açıdan sürdürülebilir yapay zeka modelleri oluşturmak için ortaya konması gerekiyor" diyor.
İçilebilir ve kullanılabilir nitelikteki su kaynağının sınırlı ve dünya genelinde eşit olmayan bir şekilde dağıldığını dile getiren Karakaş, "Tarımsal veya kentsel amaçlarla birlikte, yapay zeka uygulamaları için de yeraltı veya yüzeysel su kaynaklarından çekilen sular, kullanılabilir su kaynağını azaltabiliyor. Yeraltından ve yüzeysel su kaynaklarından sular çekildikten sonra, su kalitesinde meydana gelen değişim sonraki kullanımlar için su stresi seviyelerine katkıda bulunuyor. Küresel su kaynakları hem miktar hem de kalite açısından yetersiz kalarak, su kıtlığı riski ile karşı karşıya kalınabiliyor" diye konuşuyor.
4 MİLYAR İNSAN SU SORUNU YAŞIYOR
Şiddetli su kıtlığının halihazırda 4 milyar insanı, küresel nüfusun yaklaşık üçte ikisini, her yıl en az bir ay boyunca etkileyebildiğini de anlatan Karakaş, şu bilgileri paylaşıyor: "Küresel su sorununa entegre ve kapsayıcı yaklaşımlar getirilmediği takdirde, 2030 yılına kadar dünya nüfusunun neredeyse yarısının ciddi su sıkıntısı çekebileceği ve 2040 yılına kadar dünya genelinde yaklaşık her dört çocuktan birinin su sıkıntısı çekilen bölgelerde yaşayacağı yapılan çalışmalarda vurgulanıyor. Ayrıca, yapay zeka uygulamalarının eğitildiği ve çalıştırıldığı yer ve zaman da su tüketimi açısından önemli olabiliyor. Uygulamaların geliştirilip, çalıştırılması esnasında tüketilen su miktarları net olarak ortaya konmadığından, suyun sürdürülebilirliğini sağlamak çok zor olabilir. Su ayak izinin belirtilmemesi, gelecekte çevresel açıdan sürdürülebilir yapay zeka uygulamaları önünde potansiyel engel de oluşturabilir. Sürdürülebilir yapay zeka uygulamaları açısından su ayak izi ve karbon ayak izinin birlikte değerlendirilmesi önemli."
KÜRESEL ISINMAYA CİDDİ ETKİSİ VAR
Hayatımızın pek çok alanında kullanılan yapay zeka uygulamalarının çevresel açıdan oluşturabileceği risklerin ortaya konması gerektiğine işaret eden Karakaş, sözlerini şöyle tamamlıyor:
"Yapay zeka programları karmaşık olduğundan diğer bilgi işlem sistemlerinden daha fazla enerjiye ihtiyaç duyuyor. Yapay zeka araçlarının tam olarak ne kadar enerji harcadığını tespit etmek ise son derece zor. 2022 yılında yapılan bir çalışmada, BLOOM modelinin eğitilmesi sonucunda 24.7 ton karbondioksit emisyonu; ekipman üretimi ve modelin çalıştırılması sonucunda ise, 50.5 ton karbondioksit emisyonu yaydığı tahmin edilmiş. Karbondioksit sera gazı emisyonları içerisinde en büyük paya sahip olduğu görülüyor. Artan sanayileşme ve nüfus artışıyla birlikte, yapay zeka uygulamalarının da karbondioksit emisyonlarını yükseltmesiyle atmosferdeki sıcaklığın artarak, küresel ısınmanın etkileri daha ciddi hissedilebilir. Küresel ısınma sebebiyle deniz seviyesinin yükselmesi, buzulların erimesi, şiddetli rüzgar ve yağmurların oluşumuyla birlikte, hava kalitesinin bozulması, doğal su kaynaklarının azalması, su kıtlığı ve salgın hastalıklarda artış söz konusu olabilir."
