Kaçınılması gereken 5 büyük yapay zeka hatası

Yapay zeka çözümlerinin benimsenmesi endüstrileri hızla dönüştürürken, kurumlar bu teknolojileri çevresel etkilerini yeterince dikkate almadan hayata geçirmek için yarışıyor. Bu durum, hem küresel çevresel hedefleri hem de şirketlerin uzun vadeli sürdürülebilirliğini tehdit eden göz ardı edilen bir krize yol açıyor.

Peki bu durumu önlemek için neler yapılmalı, daha doğrusu neler yapılmamalı? İşte AI stratejileri oluşturulurken kaçınılması gereken, çevresel ayak izini artıran beş temel hata:

1. Basit işler için dev modeller kullanmak

Birçok kurum, “büyük daha iyidir” düşüncesiyle en yeni ve en büyük AI modellerine yöneliyor. Oysa küçük dil modellerinin benzer sonuçlar verebileceği görevlerde büyük modellerin kullanılması ciddi enerji tüketimine neden olur. Büyük modeller üzerinde çıkarım yapmak, optimize edilmiş daha küçük alternatiflere göre sorgu başına 10 ila 100 kat daha fazla enerji harcayabilir.

Örneğin, temel e-posta sınıflandırması için yüz milyarlarca parametreli bir model kullanmak, gereksiz ve yüksek çevresel maliyet yaratacaktır. Kurumlar, senaryolarının gerçekten en son teknolojik yeteneği mi gerektirdiğini, yoksa daha küçük, daha verimli bir modelin yeterli olup olmadığını değerlendirmeli.

2. Enerji verimli altyapıyı ihmal etmek

AI iş yüklerini, altyapının enerji verimliliğini veya karbon yoğunluğunu düşünmeden çalıştırmak büyük bir hatadır. Bir modeli fosil yakıtla çalışan bir veri merkezinde çalıştırmak, yenilenebilir enerji kullanan bir veri merkezinde çalıştırmaktan 10 kat daha fazla karbon ayak izi bırakabilir. Ayrıca, model optimizasyon teknikleri (veri niceleme veya budama gibi) uygulanmadığında, modeller çıkarım sırasında gereksiz yere yüksek enerji tüketir. Sorumluluk sahibi kuruluşlar, bulut sağlayıcılarının yenilenebilir enerji taahhütlerini kontrol etmeli ve model mimarilerini sadece doğruluk için değil, verimlilik için de optimize etmeli.

3. Veri yönetimi ve depolamayı göz ardı etmek

Veri, AI ‘nin temelidir, ancak yetersiz veri hijyeni gereksiz enerji tüketimine yol açar. Birçok şirket, “ihtimale karşı” politikasıyla devasa veri kümelerini süresiz olarak depolar. Eski, önemsiz veya yinelenen verilerin depolanması, yedeklenmesi ve yönetimi için sürekli enerji harcanır. Kuruluşlar, verilerin değerini düzenli olarak değerlendiren, saklama politikaları oluşturan ve sıkıştırma teknikleri kullanan veri yönetişim stratejileri uygulamalıdır. Ham verilerin kalıcı olarak depolanıp depolanmaması veya işlenecekse daha küçük veri kümelerinin yeterli olup olmayacağı değerlendirilmeli.

4. İnsan faktörüne yeterli yatırımı yapmamak

AI ‘nin benimsenmesi sürecinde yetersiz değişim yönetimi, kurumsal direnç yaratır ve verimliliği düşürür. Çalışanlar iş kaybından korktuğunda veya AI araçlarıyla etkili çalışma becerisinden yoksun olduğunda, benimseme oranları düşer ve tekrarlanan çabalar enerji israfına neden olur. Kurumlar, YZ’yi insanların daha katma değerli, yaratıcı çalışmalara odaklanmasına yardımcı olan iş birlikçi bir araç olarak konumlandırmalıdır. Net iletişim ve kapsamlı eğitim programları, YZ yatırımlarının hem çevresel hem de ekonomik olarak daha sürdürülebilir olmasını sağlar.

5. AI ‘nin çevresel etkisini ölçmemek

“Ölçmediğinizi yönetemezsiniz” ilkesi AI için de geçerlidir. Çoğu kurum, AI sistemlerinin enerji tüketimi veya karbon emisyonları hakkında görünürlüğe sahip değildir. Bu durum, optimizasyon fırsatlarını belirlemeyi imkansız hale getirir. Kuruluşlar, ilk günden itibaren operasyonlarına enerji tüketimi, karbon ayak izi azaltımı ve yenilenebilir enerji kullanımı yüzdesi gibi çevresel etki KPI’larını entegre etmelidir. Geleneksel performans metriklerinin yanı sıra bu verimlilik metriklerini izlemek, sürekli iyileştirmeyi mümkün kılar ve daha verimli AI uygulamalarına yapılan yatırımları somut verilerle destekler.