ChatGPT’nin tam olarak cevaplayamadığı bir soru: Ne kadar enerji tüketiyorsun? Bu soruyu sorduğunuzda, “Bir yapay zeka dil modeli olarak fiziksel bir varlığım yok ve doğrudan enerji tüketmiyorum.” diyebilir ya da “İşleyişimle ilişkilendirilen enerji tüketimi, yapay zeka modelini barındırmak ve çalıştırmak için kullanılan sunucu ve altyapıyla ilgilidir.” diyecektir. Google Bard ise bu konuda daha cüretkâr: “Karbon ayak izim sıfır.” diye bir iddiada bulunuyor. Üretiminde ve eğitim sürecinde harcanan enerji miktarı hakkında sorulduğunda ise, “Bu konuda kamuya açık bir bilgi yok.” şeklinde cevap veriyor.
Yapay zeka programlarının maddi bir varlığı yokmuş gibi gelebilir. Ancak bu programlar, dünyanın farklı yerlerindeki veri merkezlerinde bulunan sunucu ağları tarafından desteklenirler ve bu sunuculara güç sağlamak için yüksek miktarda enerji, enerji üretimi sırasında ortaya çıkan ısıyı düşürmek için ise bol miktarda su gerektirir. Yapay zeka programları çok karmaşık oldukları için diğer bilgi işlem sistemlerinden daha fazla enerjiye ihtiyaç duyar. Fakat sorun şu ki tam olarak ne kadar enerji harcadıklarını tespit etmek son derece zordur.
Daha gelişmiş yapay zeka modelleri geliştirmek için birbirleriyle rekabet ettiklerinden dolayı ChatGPT’yi geliştiren OpenAI, Google ve Microsoft gibi şirketler, yapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak için ne kadar elektrik ve su harcadıklarını, hangi enerji kaynaklarının veri merkezlerine güç sağladığını ve hatta bazı veri merkezlerinin nerede olduğunu dahi açıklamıyorlar. Örneğin, Facebook’un ana kuruluşu olan Meta, geçen yıl dünyanın en hızlı süper bilgisayarı olduğuna inandığı, AI Research SuperCluster (RSC) adlı bir süper bilgisayar geliştirdiğini duyurdu. Fakat bu süper bilgisayarın nerede olduğunu veya nasıl çalıştırıldığını açıklamadı.
Teknoloji sektörü; e-posta ve aramadan yemek dağıtım uygulamalarına ve ruh sağlığı hizmetlerine kadar her şeye üretken yapay zekayı entegre etmek için acele ederken, sektördeki uzmanlar ve araştırmacılar, teknolojinin kontrolsüz büyümesinin çevreye mâl olabileceği konusunda uyarıyor. Belirli yapay zeka modellerinin geliştirilmesi sırasında ortaya çıkan emisyonu hesaplamaya çalışan bir avuç araştırmacıdan biri ve yapay zeka şirketi Hugging Face’in iklim [değişikliği] lideri olan Sasha Luccioni, “Yapay zekanın bu artan kullanımı, artan enerji ihtiyacını da beraberinde getiriyor.” diyor ve “Buna rağmen, insanların sürdürülebilirlik ilkesini göz önünde bulundurmadan, sırf böyle yapmaları gerektiğini düşündükleri için üretken yapay zeka modellerini kullanma eğiliminde olduklarını görüyoruz.” diye ekliyor.
Teknoloji sektörü; e-posta ve aramadan yemek dağıtım uygulamalarına ve ruh sağlığı hizmetlerine kadar her şeye üretken yapay zekayı entegre etmek için acele ederken, sektördeki uzmanlar ve araştırmacılar, teknolojinin kontrolsüz büyümesinin çevreye mâl olabileceği konusunda uyarıyor.
Henüz hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir araştırma makalesinde Luccioni ve makalenin eş yazarları, Hugging Face’in kendi büyük dil modeli olan Bloom’u bir süper bilgisayarda eğitmek için kullanılan enerji miktarını, bu süper bilgisayarın donanımının üretimi ve altyapısının bakımı için harcanan enerjiyi ve program hazır olduktan sonra programı çalıştırmak için kullanılan elektriği hesapladılar. Çalışmanın sonucunda ise, Bloom’un yaklaşık 50 ton karbondioksit emisyonuna neden olduğunu tespit ettiler – ki bu da bir kişinin Londra ve New York arasında yaklaşık 60 uçuş yapmasına denk gelir. Luccioni ve ekibinin hesaplarına göre, Bloom’un enerji ayak izi, diğer üretken yapay zeka programlarına göre daha azdır çünkü Bloom’un süper bilgisayarları, karbon salınımına sebep olmayan nükleer enerji ile çalışmaktadır. Buna karşılık; kamuya açık sınırlı sayıdaki veriler, sadece ChatGPT’nin GPT3 modelinin eğitimi sırasında dahi yaklaşık 500 ton karbondioksit üretildiğini göstermektedir – ki araştırmacılar, bunun, benzinle çalışan ortalama bir araçla bir milyon milden fazla yol kat edilmesine denk geldiğini vurguluyor. Luccioni, “OpenAI, ChatGPT’nin en son modeli GPT4’un ne kadar sürede ve nerede eğitildiğine dair ya da kullandıkları veriler hakkında hiçbir şey söylemedi. Dolayısıyla bu, emisyonu hesaplamanın imkansız olduğu anlamına geliyor.” diye belirtiyor.
Çalışmanın sonucunda ise, Bloom’un yaklaşık 50 ton karbondioksit emisyonuna neden olduğunu tespit ettiler – ki bu da bir kişinin Londra ve New York arasında yaklaşık 60 uçuş yapmasına denk gelir.
Öte yandan, yeni yapay zeka modelleri daha da gelişiyor ve daha çok enerji tüketir hale geliyor. Bu konuda Luccioni; gelişen daha büyük modellerin, daha güçlü grafik işlemci birimlerine (GPU) ve eğitilmek için daha çok zamana ihtiyaç duyduğunu, bu sebeple de bu modellerin, daha çok kaynak ve enerji tükettiğini de ekliyor. Daha belirsiz olan şey ise, çeşitli yapay zeka modellerinin üretiminde ve kullanımında kullanılan suyun miktarıdır. Veri merkezleri; suyu, ekipmanların aşırı ısınmasını önlemek için buharlaştırıcı soğutma sistemlerinde kullanıyor. UC Riverside’daki araştırmacılar tarafından yönetilen hakemsiz bir çalışma, GPT3’nin Microsoft’un en gelişmiş ABD veri merkezlerinde gerçekleşen eğitimi boyunca 700,000 litre tatlı su tüketmiş olabileceğini öne sürüyor.
Doğru ve kamuya açık verilerin olmamasıyla nedeniyle araştırmacılar, Microsoft’un kendi bildirdiği ortalama değerlere dayanarak “su kullanım etkinliğini,” yani, veri merkezinin tükettiği enerji ile merkezin soğutulmasını ve çalışmasını sağlamak için tüketilen su oranını hesaplamak zorunda kalmaktadır. Kullanılan gerçek litre sayısı, GPT-3’nin tam olarak nerede ve ne zaman eğitildiğine göre önemli ölçüde değişebilir, örneğin, şiddetli sıcakların hakim olduğu Arizona’da sunucuların aşırı ısınmasını önlemek için çok fazla suya ihtiyaç varken Wyoming’de bir veri merkezi daha az su tüketebilir. Ayrıca, belirli veri merkezlerinin tasarımı da tüketilen bu miktarları çok büyük ölçüde etkileyebilir. Bir merkez, çok fazla su tüketen buharlaştırıcı soğutma sistemlerindense daha az su ama daha fazla elektrik kullanan geleneksel hava soğutma sistemlerini kullanabilir.
“İnsanların sürdürülebilirlik ilkesini göz önünde bulundurmadan, sırf böyle yapmaları gerektiğini düşündükleri için üretken yapay zeka modellerini kullanma eğiliminde olduklarını görüyoruz.”
Sasha Luccioni
Dünyada su kullanımını kamuoyuna açıklayan ilk teknoloji devi Google oldu fakat veri merkezlerinin yerel etkileri hakkındaki önemli detayları gizleyen, ortalama rakamlar ortaya koydu. Oregonian gazetesi ile uzun süren bir hukuk mücadelesinin ardından Oregon’un Dalles şehri ise, Google veri merkezlerinin şehrin su kaynağının dörtte birini kullandığını gösteren verileri yayınladı.
UC Riverside Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği bölümünden Doçent Shaolei Ren’e göre, bir yapay zeka projesinin su kullanım etkinliği, bir şirketin bilgi işlem kapasitesini tahmin etmek için kullanılabileceğinden, şirketler su tüketimlerini gizli tutmak istiyor. Ayrıca Ren, “şirketlerin bize mümkün olduğunca az bilgi vermeye çalıştığını” da iddia ediyor. Genellikle şirketler, veri merkezlerini enerjinin ucuz olduğu yerlerde kurmaya eğilimlidir. Microsoft ve Google gibi büyük teknoloji firmaları ise net sıfır emisyon hedefi doğrultusunda çalıştıkları için Arizona gibi güneş veya rüzgar enerjisinin bol olduğu, ancak suyun kıt olduğu yerlerde merkez inşa etmeye yönelik özel bir motivasyona da sahip olabilir. Guardian konu üzerine yorum yapmalarını istediği halde Meta ve OpenAI, Guardian’ın bu taleplerine yanıt vermedi. Google ve Microsoft ise resmi bir açıklama yapmayı reddetti.
Önde gelen yapay zeka şirketlerinin üst düzey yöneticileri, yapay zekanın ortaya çıkardığı “varoluşsal riski” önlemek için düzenlemelerin yapılması gerektiğini vurguladığında süper zekanın toplum için oluşturduğu tehditler üzerine farklı spekülasyonlar ortaya çıktı. Fakat araştırmacılar, daha acil ve geçerli risklerden birinin çevresel riskler olduğu konusunda uyarılarda bulundu. Luccioni de eğer şirketler yapay zeka modellerinin oluşturulma sürecinde ve kullanımında tüketilen doğal kaynaklar ve karbon emisyonları konusunda daha şeffaf olursa bu durumun, üretken yapay zekanın stratejik olarak ne zaman ve nasıl kullanılacağı konusunda tartışmaların önünü açabileceğini belirtiyor. Üretken yapay zeka teknolojisinin kanser tedavisinde kullanılması çevresel maliyete değebilecekken diğer durumlarda bu teknolojinin kullanılması ise israfa yol açabilir.
Fakat gelgelelim ki üretken yapay zeka bir takıntı halini almıştır. Bu konuyla ilgili Luccioni, “Eğer yapay zekayı kullanmıyorsanız şirketinizin artık eski moda olduğuna dair bir fikir var.” diyor. Birkaç ay önce OpenAI, farklı şirketlere ChatGPT’yi uygulamalarına entegre etmek için ücretli erişim hakkı sundu ve çevrimiçi market alışverişi teslimatı sunan şirket Instacart da dahil olmak üzere çeşitli şirketler, market listeleri ve malzeme önerilerini özelleştirmek için bu özelliği kullanmaya başladı. Geçen ay ise Google; üretken yapay zekayı, aslında yine aynı görevleri yerine getirmek için, çok daha karmaşık ve yoğun enerji harcayan bir teknoloji kullanarak Gmail ve arama işlevlerine dahil edeceğini duyurdu. Şirketler, zaten oldukça iyi tespit yapabilen istatiksel modellere sahip olmalarına rağmen banka dolandırıcılığı tespiti için de benzer yapay zeka araçlarının kullanılmasını önerdi. Luccioni, “Bu durum gerçekten sinir bozucu çünkü aslında yıllar içerisinde pek çok çevre dostu, etkili yapay zeka yöntemi ve yapay zekaya yönelik farklı yaklaşımlar geliştirildi fakat insanlar her şey için illa ki üretken yapay zekayı kullanmak istiyor.” diyor ve “Bu durum çivi çakmak için mikroskop kullanmak gibi bir şey, evet, iş görür ama mikroskobun asıl kullanılış amacı bu değildir.” diye ekliyor.
Editör Notu: 8 Haziran 2023 tarihinde The Guardian’da yayınlanan “As the AI industry booms, what toll will it take on the environment?” başlıklı yazı İLKE Analiz okurları için Elif Sağır tarafından tercüme edildi. Bu makalede yer alan fikirler yazara aittir ve İLKE Analiz’in editöryal politikasını yansıtmayabilir.
Görsel: Kovalenko I, Adobe Stock.
