Son yıllarda yapay zekâ teknolojilerinin baş döndürücü yükselişi, insanlığa hem umut hem de endişe kaynağı olan yeni bir tartışmayı beraberinde getiriyor: Bu teknolojiler gezegenimizin geleceği için bir kurtuluş reçetesi mi, yoksa yeni bir tehdit mi? Bir yandan iklim değişikliğiyle mücadelede çığır açıcı çözümler vaat eden yapay zekâ sistemleri, diğer yandan devasa enerji tüketimleriyle karbon ayak izimizi derinleştiriyor.
Günümüzde bir büyük dil modelinin eğitimi sırasında ortaya çıkan karbon emisyonu, ortalama beş otomobilin ömürleri boyunca yaydığı karbon miktarına eş değer. Peki bu "maliyet", yapay zekânın çevresel sorunların çözümüne sunduğu katkılarla dengelenebilir mi? Ya da daha da önemlisi, bu dengeyi nasıl kurabiliriz? Nature'ın Climate Change dergisinde yayımlanan çarpıcı bir araştırma, yapay zekâ sistemlerinin çevresel etkilerinin sandığımızdan çok daha karmaşık olduğunu ortaya koyuyor[1]. Öyle ki, çevre sorunlarına çözüm üretmek için geliştirilen yapay zekâ sistemleri, paradoksal bir şekilde, başka çevresel sorunlara yol açabiliyor. Bu ikilem, teknolojik ilerleme ile çevresel sürdürülebilirlik arasındaki hassas dengenin yeniden düşünülmesini zorunlu kılıyor.
Bu makalede, yapay zekâ teknolojilerinin çevre üzerindeki çift yönlü etkisini, bilimsel veriler ışığında inceliyor ve sürdürülebilir bir gelecek için bu teknolojilerin nasıl daha sorumlu kullanılabileceğini tartışıyoruz.
Yapay Zekânın Çevresel Faydaları: Umut Vadeden Uygulamalar
Yapay zekâ teknolojilerinin çevre üzerindeki olumlu etkileri, özellikle sürdürülebilirlik alanında dikkat çekici sonuçlar ortaya koyuyor. Bu teknolojiler, karmaşık çevresel sorunların çözümünde benzeri görülmemiş fırsatlar sunuyor[2]. Google'ın veri merkezi optimizasyonu projesi, bu potansiyelin en somut örneklerinden biri: Şirketin DeepMind yapay zekâ sistemi, veri merkezlerinin soğutma sistemlerini optimize ederek enerji tüketimini yüzde 40 oranında azaltmayı başardı[3]. Bu başarı, yıllık bazda binlerce ton karbon emisyonunun önlenmesi anlamına geliyor.
Leeds Üniversitesi araştırmacılarının 2023’te geliştirdiği yapay zekâ sistemi, iklim değişikliğinin buzullar üzerindeki etkilerini anlamada kritik öneme sahip bir gelişme olarak öne çıkıyor. Antarktika'daki büyük buz dağlarını insanlardan 10 bin kat daha hızlı haritalandırabilen bu teknoloji, buzulların erime sürecini daha detaylı takip etmemize ve iklim değişikliğinin etkilerini daha iyi anlamamıza olanak sağlıyor[4]. Benzer şekilde, uydular aracılığıyla elde edilen büyük verinin, yapay zekâ modelleri kullanılarak işlenmesi sonucunda ormanlık alanların tahribatı detaylı şekilde izlenebiliyor ve hızlı müdahale imkânı sağlanıyor[5]. Google DeepMind laboratuvarı ve Exeter Üniversitesi araştırmacıları, yapay zekâ kullanarak iki saat içinde yağmur yağıp yağmayacağını yüzde 89 doğrulukla tahmin edebilen bir sistem geliştirdi. Bu teknolojinin, iklim değişikliğinin neden olduğu aşırı hava olaylarının yol açabileceği can ve mal kayıplarını önlemede önemli bir rol oynayacağı düşünülüyor[6].
Birleşik Krallık merkezli Greyparrot şirketinin geliştirdiği nesne tanıma tabanlı yapay zekâ teknolojisi, 2023’te 20 ülkede 25 milyar atık nesneyi analiz ederek, geri dönüştürülebilir plastiklerin daha verimli şekilde ayrıştırılmasına katkı sağladı. Bu teknoloji, atık yönetimi tesislerinin operasyonlarını tek bir ekrandan takip edebilmelerini sağlayarak plastik geri dönüşümünün ekonomik ve çevresel verimliliğini artırıyor, böylece iklim değişikliğiyle mücadeleye önemli bir destek sunuyor[7]. Finlandiya'da kurulan ZenRobotics'in yeni nesil yapay zekâ destekli atık ayıklama robotları, büyük hacimli atıkları yüzde 60-100 daha verimli ayıklayan ve dakikada 80 parça işleyebilen modelleriyle, geri dönüşüm süreçlerini daha hızlı ve etkili hale getiriyor[8].
Yapay zekâ ve ileri teknolojiler, tarım sektöründe karşılaşılan zararlı böcekler, toprak kalitesi ve yabani otlar gibi temel sorunlarla mücadelede çok önemli çözümler sunuyor[9]. Örneğin, Slovenya menşeli Trapview adlı sistem zararlı böcekleri tespit edip çiftçileri uyarırken, Yeni Zelanda'da kurulan CropX platformu toprak sağlığını analiz ederek su kullanımını yüzde 57 oranında azaltabiliyor. ABD'de kurulan Carbon Robotics ise yabani otları lazerle yok ederek ilaç kullanımını ciddi oranda düşürmek üzerine başarılı çalışmalara imza atıyor. Bu teknolojiler sayesinde, 2050’de 9.3 milyar olması beklenen dünya nüfusunu besleyebilmek için gerekli olan yüzde 60'lık gıda üretimi artışı, doğal kaynakları daha az tüketerek sağlanabilecek7.
Öte yandan, konuya bir de insan emeği ile yapay zekâyı karşılaştırarak bakmak da gerekiyor. Yapay zekâ sistemlerinin metin yazma ve görsel oluşturma süreçlerindeki karbon emisyonunun, aynı işi yapan insanlara kıyasla çok daha düşük seviyelerde gerçekleştiğini dile getiren ve Nature'da yayınlanan bir makaleye göre, yapay zekâ bir sayfa metin yazarken insandan 130-1500 kat, bir görsel oluştururken ise 310-2 bin 900 kat daha az karbon emisyonuna neden oluyor[10].
Peki, hepsi bu kadar mı? Elbette değil. Madalyonun bir de arka yüzü var.
Çevresel Riskler ve Sorunlar: Karanlıkta Kalan Yüz
Yapay zekâ teknolojilerinin çevresel faydalarının yanında, göz ardı edilemeyecek ciddi çevresel riskleri de bulunuyor. Modellerinin eğitimi sırasında ortaya çıkan karbon ayak izi oldukça yüksek seviyelerde ölçülüyor[11]. Örneğin OpenAI firmasının ürettiği GPT-4'ün eğitimi sırasında yaklaşık 6 bin 912 ton karbon dioksit (CO2) salınımı gerçekleştiği tahmin ediliyor ki bu miktar 1300'den fazla evin bir yıllık enerji tüketimine denk geliyor. Meta'nın LLama 2 modeli 539 ton, LLama 1 modeli ise 300 ton CO2 salınımına neden olurken, Stable Diffusion v1 modeli görece daha düşük bir miktarla 15 ton CO2 salınımına neden oldu. Bu rakamlar, büyük yapay zekâ modellerinin eğitiminin çevresel etkilerinin ciddi boyutlarda olduğunu gösteriyor. Sadece modellerin oluşturulmasında değil, kullanımında da önemli emisyon miktarları dikkat çekiyor. Benzer bir araştırmanın sonuçlarına göre, metin ve görüntü sınıflandırma gibi basit görevler, en az enerjiyi tüketirken (1000 sorgu için 0.002-0.007 kWh), metin üretme ve özetleme gibi üretken görevler, 10 kat daha fazla (1000 sorgu için ~0.05 kWh), görüntü oluşturma gibi çok modlu görevlerin ise en yüksek enerji tüketimine (1000 sorgu için 0.06-2.9 kWh) sahip olduğu görülüyor[12]. Çok amaçlı yapay zekâ sistemleri, tek göreve odaklanmış sistemlere göre çok daha fazla enerji sarfına sebep oluyor. Örneğin metin sınıflandırma için özelleşmiş bir model 1000 sorguda 0.32g CO2 üretirken, çok amaçlı bir model 4.67g CO2 üretiyor. Bu bulgular, sistemlerin yaygın kullanımının çevresel etkilerinin düşünülmesi gerektiğini ve mümkün olduğunda görev odaklı ve yapılacak çalışmaya uygun modellerin tercih edilmesinin daha sürdürülebilir olacağını gösteriyor.
Veri merkezlerinin enerji tüketimi, sorunun başka bir boyutunu oluşturuyor. Uluslararası Enerji Ajansı'nın (IEA) raporuna göre, 2024 başı itibariyle dünyada 11 binden fazla veri merkezi bulunuyor ve bunların 2022'deki elektrik tüketimi, toplam küresel elektrik tüketiminin yüzde 1-1.3'üne karşılık geliyor. Yapay zekâ, şu anda veri merkezlerinin toplam elektrik tüketiminde göreceli olarak küçük bir paya sahip olsa da, yeni bir büyüme faktörü olarak ortaya çıkıyor ve sadece son beş yılda yapay zekâ girişimlerine 225 milyar dolardan fazla yatırım yapıldığı göz önüne alınırsa, 2030'a kadar küresel sunucu kapasitesinin iki katından fazla artması bekleniyor ve enerji verimliliğindeki iyileştirmelerin bu büyümeyi tamamen dengelemesi pek olası görünmüyor. Kaba bir hesapla, şu anda OpenAI'nin GPT-4 modelinin günlük işlemleri için gereken enerji, orta ölçekli bir Avrupa şehrinin günlük elektrik tüketimine denk geliyor[13].
Su tüketimi de yapay zekâ teknolojilerinin gözden kaçan çevresel etkilerinden biri. Orta ölçekli bir veri merkezi, günde yaklaşık 1,14 milyon litre su tüketmekte olup, bu miktar bin hanenin günlük su tüketimine eş değer. Veri merkezlerinin doğrudan su tüketimi o kadar yüksek ki, ABD’nin endüstriyel ve ticari sektörleri arasında en çok su tüketen ilk 10 kullanıcı arasında yer alıyorlar.[14] Güncel veriye göre dünya üzerinde 8 binden fazla veri merkezi bulunduğu düşünüldüğünde problemin boyutu daha da netleşiyor[15].
Donanım üretiminin ve atıkların çevresel maliyeti de dikkat çekiyor. Birleşmiş Milletler'in E-Atık İzleme Raporu'na göre, 2022’de dünya genelinde üretilen elektronik atık miktarı 62 milyon tona ulaştı. Bu miktar, dünyanın en büyük (853 koltuklu) ve en ağır (575 ton) yolcu uçaklarından 107 bin tanesinin toplam ağırlığına eş değerdir[16]. Söz konusu uçaklar yan yana dizildiğinde New York'tan İstanbul’a kadar kesintisiz bir hat oluşturabilecek uzunluğa ulaşmaktadır. Özellikle yapay zekâ sistemlerinde kullanılan özel işlemci ve bellek birimlerinin içerdiği nadir elementler, geri dönüşümü zorlaştırıyor ve çevre için ilave riskler oluşturuyor.
Bu sorunlara ek olarak, yapay zekânın dolaylı çevresel etkileri de bulunuyor. Örneğin, e-ticaret sistemlerinde kullanılan, verimi ve gerekliliği tartışılan öneri algoritmaları, tüketimi artırarak karbon ayak izinin büyümesine neden olurken, otomasyon sistemleri üretimi artırarak kaynak tüketimini hızlandırabiliyor. Tüm bu olumsuz etkiler giderek artsa da, yeterli irade ve konsensus sağlanırsa bu problemlerin çözülebileceği de düşünülüyor.
Denge Arayışı ve Çözüm Önerileri: Sürdürülebilir Bir Gelecek İçin Yol Haritası
Yapay zekâ teknolojilerinin çevresel etkilerini dengelemek, günümüzün en kritik teknolojik ve ekolojik meselelerinden biri haline geldi. Bir grup araştırmacı tarafından tanıtılan Yeşil Yapay Zekâ paradigması, geleneksel yapay zekâdan farklı olarak, hesaplama maliyetlerini büyütmeden doğru sonuçlar üretiyor ve pahalı bulut sunucularına ihtiyaç duymadan, bir dizüstü bilgisayarla bile kaliteli araştırma yapılmasına olanak sağlıyor. Bu yaklaşım, yapay zekâ sistemlerinin çevresel sürdürülebilirliğini çoğaltmada kilit rol oynuyor ve diğer alanlardaki çevre dostu uygulamalar için yapay zekâ çözümleri ile enerji verimli makine öğrenimi algoritmaları ve modellerinin tasarımı için stratejiler sunuyor[17]. Enerji verimli model eğitimi konusunda da umut verici gelişmeler yaşanıyor. MIT araştırmacıları tarafından geliştirilen "Once-for-All" (OFA) ağ mimarisi, model eğitiminde enerji tüketimini yüzde 75'e varan oranlarda azaltabiliyor[18].
Altyapı çözümleri konusunda önemli adımlar atan firmalardan Microsoft'un deniz altına yerleştirilen veri merkezlerindeki sunucuların arıza oranı, karadakilere göre sekiz kat daha düşük ve bu başarının arkasında nitrojen atmosferinin oksijene göre daha az aşındırıcı olması ve insan kaynaklı müdahalelerin olmaması yatıyor[19]. Ayrıca bu veri merkezleri, rüzgâr ve güneş enerjisi ile çalışabiliyor, yedek parça ihtiyacını azaltıyor ve insanlar, tarım ve yaban hayatı için hayati önem taşıyan tatlı su kaynaklarını kullanmadan soğutma işlemini gerçekleştirebiliyor. Örneğin Amazon (AWS) enerji ihtiyacının yüzde 85'ini, Google, Meta ve Apple ise veri merkezleri için enerji gereksinimlerinin yüzde 100'ünü yenilenebilir enerjiden karşılıyor. Microsoft ise 2025’e kadar tüm veri merkezlerini yüzde 100 yenilenebilir enerji ile çalıştırmayı planlıyor[20].
Konunun diğer bir boyutu da yasal düzenlemeler. Avrupa Birliği'nin "Yeşil Dijital Dönüşüm" stratejisi kapsamında, yapay zekâ sistemlerinin enerji verimliliği için minimum standartlar belirlendi. Avrupa Komisyonu, AB'nin iklim, enerji, ulaştırma ve vergilendirme politikalarını, net sera gazı emisyonlarını 2030’a kadar 1990 seviyelerine kıyasla en az yüzde 55 oranında azaltmaya uygun hale getirecek ve 2050'ye kadar net sera gazı emisyonunu sıfırlayacak bir dizi öneriyi kabul etti. Bu önerilerin büyük bir kısmını dijital ve yeşil dönüşüm ile ilgili çalışmalar oluşturuyor[21].
Sonuç
Yapay zekâ teknolojilerinin çevre üzerindeki etkisi, tıpkı sanayi devriminin başlangıcında olduğu gibi, bir dönüm noktasında bulunduğumuzu gösteriyor. Elimizdeki veriler, bu teknolojilerin çift yönlü etkisini açıkça ortaya koyuyor: Bir yandan iklim değişikliğiyle mücadelede, biyoçeşitliliğin korunmasında ve kaynak verimliliğinin artırılmasında çığır açıcı çözümler sunarken, diğer yandan önemli miktarda enerji tüketimi ve karbon emisyonuna neden oluyor.
Ancak bu paradoksal durum, yapay zekâ teknolojilerinden vazgeçmemiz gerektiği anlamına gelmiyor. Aksine, akılcı ve dengeli bir yaklaşımla bu teknolojilerin çevresel faydalarını maksimize ederken, olumsuz etkilerini en aza indirgeyebiliriz. Bunun için atılması gereken adımlar nettir. Enerji verimli algoritmaların geliştirilmesini, yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımının artırılmasını ve şeffaf raporlama standartlarının oluşturulmasını sayabiliriz.
Yapay zekâ teknolojilerinin geleceği, bugün alacağımız kararlarla şekillenecek. Doğru tasarlanmış sistemler hem çevresel hem de teknolojik hedeflere aynı anda hizmet edebilir. Önemli olan, bu dengeyi kurarken bilimsel verileri rehber edinmek ve uzun vadeli sürdürülebilirlik hedeflerini göz önünde bulundurmak.
[1] Kaack, L. H., Donti, P. L., Strubell, E., Kamiya, G., Creutzig, F., & Rolnick, D. (2022). Aligning artificial intelligence with climate change mitigation. Nature Climate Change, 12(6), 518-527.
[2] https://www.weforum.org/stories/2024/02/ai-combat-climate-change
[3] https://www.forbes.com/sites/samshead/2018/08/18/google-trusts-deepmind-ai-to-manage-data-centre-cooling
[4] https://tc.copernicus.org/articles/17/4675/2023
[5] https://agencia.fapesp.br/researchers-use-ai-to-define-priority-areas-for-action-to-combat-deforestation-in-the-amazon/39412
[6] https://www.bbc.com/news/technology-58748934
[7] https://www.greyparrot.ai/resource-hub/blog/waste-analytics-drive-profits
[8] https://www.recyclingtoday.com/news/zenrobotics-launches-fourth-generation-waste-sorting-robots/
[9] https://www.forbes.com/sites/ganeskesari/2024/03/31/the-future-of-farming-ai-innovations-that-are-transforming-agriculture
[10] https://www.nature.com/articles/s41598-024-54271-x
[11] https://tinyml.substack.com/p/the-carbon-impact-of-large-language
[12] Luccioni, S., Jernite, Y., & Strubell, E. (2024, June). Power hungry processing: Watts driving the cost of AI deployment? The 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT ’24). ACM. https://doi.org/10.1145/3630106.3658542
[13] International Energy Agency (2024) World Energy Outlook 2024, https://iea.blob.core.windows.net/assets/6a25abba-1973-4580-b6e3-ba014a81b458/WorldEnergyOutlook2024.pdf
[14] https://www.npr.org/2022/08/30/1119938708/data-centers-backbone-of-the-digital-economy-face-water-scarcity-and-climate-ris
[15] https://www.datacentermap.com/datacenters
[16] https://unitar.org/about/news-stories/press/global-e-waste-monitor-2024-electronic-waste-rising-five-times-faster-documented-e-waste-recycling
[17] Bolón-Canedo, V., Morán-Fernández, L., Cancela, B., & Alonso-Betanzos, A. (2024). A review of green artificial intelligence: Towards a more sustainable future. Neurocomputing, 128096.
[18] https://hanlab.mit.edu/projects/ofa
[19] https://news.microsoft.com/source/features/sustainability/project-natick-underwater-datacenter
[20] https://www.globenewswire.com/news-release/2024/11/14/2980888/28124/en/U-S-Sustainable-Data-Center-Market-Set-to-Double-by-2029-Driven-by-Renewable-Energy-and-Green-Technologies.html
[21] https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/green-digital
