Yapay Zekâ Geliştirmek İçin Harcanan Doğal Kaynakların Neler Olduğunu Biliyor muydunuz? (Aslında Dünyamızı Sömürüyor)

Yapay zekâ, hayatımızın her alanına hızla entegre oluyor. Kullandığımız akıllı telefonlardan izlediğimiz filmlere, sağlık hizmetlerinden ulaşıma kadar pek çok alanda bu teknolojinin etkilerini görüyoruz. Hayatımızı kolaylaştıran, verimliliği artıran ve hatta karmaşık sorunlarımıza yepyeni çözümler sunan yapay zekânın arkasında, gezegenimiz için ne gibi maliyetler yatıyor?

Bu teknolojinin geliştirilmesi ve sürdürülmesi aslında sandığımızdan çok daha fazla enerji, su ve hammadde gerektiriyor. Yapay zekâ modellerinin eğitildiği devasa veri merkezleri, âdeta birer enerji canavarı. Bu merkezleri soğutmak için harcanan su miktarı ise dudak uçuklatacak cinsten.

Devasa veri merkezleri ve enerji tüketimi

Yapay zekânın beyni olarak kabul edebileceğimiz büyük dil modelleri ve algoritmalar, devasa veri merkezlerinde yer alan binlerce güçlü bilgisayar (sunucu) üzerinde eğitiliyor ve çalıştırılıyor.

Bu süreç, inanılmaz bir işlem gücü ve dolayısıyla muazzam miktarda elektrik enerjisi gerekiyor. Öyle ki, tek bir yapay zekâ modelinin eğitim süreci, yüzlerce hanenin bir yıllık toplam elektrik tüketimine eşdeğer enerji harcıyor.

Uluslararası Enerji Ajansı’nın raporlarına göre veri merkezlerinin küresel elektrik tüketimindeki payı giderek artıyor ve gelecekte azalacak gibi de değil. Basit bir Google araması ile bir ChatGPT sorgusu arasındaki enerji tüketimi farkı bile yaklaşık 10 katı bulabiliyor.

Bu durum doğal olarak teknoloji şirketlerini kendi enerji ihtiyaçlarını karşılamak için yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelmeye itse de yenilenebilir enerji kaynakları bu noktada yeterli değil ve tüketimin büyüklüğü hâlâ endişe verici seviyede.

Soğutma için harcanan milyonlarca litre su

Sürekli çalışan binlerce sunucu, doğal olarak büyük miktarda ısı üretiyor. Bu donanımların aşırı ısınarak bozulmasını önlemek ve verimli bir şekilde çalışmalarını sağlamak için sürekli olarak soğutulmaları gerekiyor. İşte bu noktada devreye su giriyor. Veri merkezleri, soğutma kuleleri aracılığıyla milyonlarca litre tatlı suyu buharlaştırarak ve kapalı devre sistemlerde dolaştırarak serin kalmalarını sağlıyor.

Yakın gelecekte özellikle su kıtlığı çeken bölgelerde kurulan veri merkezleri, yerel su kaynakları üzerinde ciddi bir baskı oluşturacak. Şu anda günümüzde bir yapay zekâ modelinin eğitimi sırasında harcanan suyun, yüzlerce ailenin günlük su ihtiyacını karşılayabilecek düzeyde olduğu tahmin edilmekte.

Donanım üretimi ve elektronik atık sorunu

Yapay zekâ sistemlerini çalıştıran yüksek performanslı çipler, grafik işlemciler (GPU’lar) ve diğer donanım bileşenleri, karmaşık üretim süreçleri gerektiriyor. Bu süreçlerde kobalt, lityum ve çeşitli nadir toprak elementleri gibi değerli madenler kullanılıyor.

Teknolojinin hızla ilerlemesi, aynı zamanda donanımların da hızla eskimesine ve bu donanımların da elektronik atık hâline gelmesine neden oluyor. İçerdikleri tehlikeli maddeler nedeniyle elektronik aıkların doğru bir şekilde geri dönüştürülmesi büyük önem taşıyor. Yapay zekâya olan talebin artması da önümüzdeki yıllarda küresel elektronik atık miktarının ciddi seviyede artacağının bir göstergesi.

Yapay zekâ çevreye tamamen zararlı mı?

Hayır, yapay zekânın çevreye olumlu etkileri de var. Örneğin enerji şebekelerini optimize ederek israfı azaltabiliyor, iklim değişikliği modellemeleri yaparak bu alanda adımlar atılmasını sağlayabiliyor ve tarımda kaynakların daha verimli kullanılmasında önemli rol oynayabiliyor. Buradaki anahtar nokta, faydaları çevresel maliyetleri aşacak şekilde dengeli bir gelişim sağlamak gerektiği üzerine.

Teknoloji şirketleri bu konuda ne gibi önlemler alıyor?

Birçok büyük teknoloji şirketi, yapay zekânın çevresel etkilerinin farkında. Bu nedenle veri merkezlerini yenilenebilir enerji kaynaklarıyla (güneş, rüzgâr) çalıştırmak, daha verimli soğutma sistemleri geliştirmek, daha az enerji tüketen yapay zekâ modelleri tasarlamak ve donanım geri dönüşüm programları oluşturmak gibi çeşitli önlemler üzerinde çalışmaktalar.