Yapay zekaya dayalı programların çeşitliliği artıyor ve talep de yüksek. Peki bunun çevreye ne gibi bir etkisi var?
Yapay zeka (AI) günlük yaşamımızda giderek daha sık kullanılıyor. ChatGPT genellikle e-postalar, başvuru mektupları ve hatta lise sınavları için gereklidir. ABD'li yazılım şirketi OpenAI'nin chatbot'u başından beri büyük popülerlik kazandı.
ChatGPT'nin kamuya açıklanmasından sadece beş gün sonra platforma yaklaşık bir milyon kullanıcı kaydoldu. Mevcut kullanıcı sayısının dünya çapında 100 milyon civarında olduğu tahmin edilmektedir. ChatGPT'de günlük arama sayısı muhtemelen bu sayının birkaç katı olacaktır.
Sadece metin yazmaktan daha fazlası için yapay zekaya dayalı programlar var. Yapay zeka ayrıca görüntü oluşturmak için giderek daha sık kullanılıyor. Ancak programlar ne kadar popüler olursa, karbon ayak izi sorunu da o kadar ortaya çıkıyor. Spesifik olarak: Yapay zeka gerçekte ne kadar enerji tüketiyor?
Yapay zekanın ekolojik ayak izi
Burada çeşitli faktörler rol oynuyor. Hasso Plattner Enstitüsü'nden yapay zeka uzmanı Prof. Ralf Herbrich, dpa haber ajansına, yalnızca bir yapay zeka modelini eğitmenin çok fazla enerji tükettiğini, çünkü bunun muazzam bir bilgi işlem gücü gerektirdiğini açıklıyor. Yüzlerce grafik kartının grafik işlemcileri haftalarca kullanılıyor ve her biri saatte yaklaşık 1.000 watt enerji tüketiyor. Bu da bir fırının ortalama bir saatte ihtiyaç duyduğu enerjiye karşılık geliyor.
Ancak araştırmacılar, bireysel arama sorguları için enerji gereksinimlerinin de hafife alınmaması gerektiğini, çünkü bunun aynı zamanda programın tahmine dayalı hesaplamalar yapmasını gerektirdiğini söylüyor. Bu nedenle günlük arama sorgularının çok büyük bir çevresel etkisi vardır.
Sadece üretim enerjiye mal olmaz
Amsterdam merkezli veri bilimcisi Alex de Vries, Joule bilimsel dergisindeki bir yorumunda ChatGPT'yi çalıştırmanın günde yaklaşık 564 megawatt saat elektrik gerektirebileceğini tahmin etti.
Yapay zekanın çevresel etkisini de etkileyen şeyler: silikon veya kobalt gibi minerallerin madenciliği ve veri merkezlerinde teknolojiyi soğutmak için gereken su. Depolanan veri miktarı aynı zamanda ekolojik ayak izini de etkiler.
Yapay zeka modellerini çalıştırmak için teknolojinin ve verilerin depolandığı veri merkezlerine ihtiyaç vardır. (Kaynak: IMAGO/Val Thoermer)
Cep telefonu şarjıyla karşılaştırılabilir
Peki bir yapay zeka arama sorgusu ne kadar tüketir? Hasso Plattner Enstitüsü'nün “Yapay Zeka ve Sürdürülebilirlik” bölümünün başkanı Prof. Ralf Herbrich, t-online tarafından sorulduğunda şunları söyledi: “Metin isteminden iki görüntü oluşturmak, modern bir akıllı telefonu tamamen şarj etmek kadar enerji tüketir.” Metin yanıtı oluşturmak yaklaşık beş ila on kat daha az enerji tüketir. Ancak yapay zekada metinler çok daha sık sorgulanıyor.
Gelecek nasıl görünecek?
Herbrich'e göre geleceğe dair tahminde bulunmak zor. “Ancak ampirik kanıtlar, yapay zeka modellerinin eğitimi için hesaplama adımlarının sayısının 2012'den 2018'e kadar her üç ila dört ayda bir ikiye katlandığını gösteriyor. Bu, hesaplama adımlarının sayısının 2012'den bugüne neredeyse bir milyon kat arttığı anlamına geliyor.”
Ancak araştırmacılar şu anda bireysel hesaplama adımlarının sayısını ve enerji maliyetlerini azaltmak için de çalışıyorlar. Yapay zeka programlarının enerji dengesinin on yıl sonra nasıl görüneceğini tahmin etmek henüz mümkün değil.
Yapay zeka (AI) günlük yaşamımızda giderek daha sık kullanılıyor. ChatGPT genellikle e-postalar, başvuru mektupları ve hatta lise sınavları için gereklidir. ABD'li yazılım şirketi OpenAI'nin chatbot'u başından beri büyük popülerlik kazandı.
ChatGPT'nin kamuya açıklanmasından sadece beş gün sonra platforma yaklaşık bir milyon kullanıcı kaydoldu. Mevcut kullanıcı sayısının dünya çapında 100 milyon civarında olduğu tahmin edilmektedir. ChatGPT'de günlük arama sayısı muhtemelen bu sayının birkaç katı olacaktır.
Sadece metin yazmaktan daha fazlası için yapay zekaya dayalı programlar var. Yapay zeka ayrıca görüntü oluşturmak için giderek daha sık kullanılıyor. Ancak programlar ne kadar popüler olursa, karbon ayak izi sorunu da o kadar ortaya çıkıyor. Spesifik olarak: Yapay zeka gerçekte ne kadar enerji tüketiyor?
Yapay zekanın ekolojik ayak izi
Burada çeşitli faktörler rol oynuyor. Hasso Plattner Enstitüsü'nden yapay zeka uzmanı Prof. Ralf Herbrich, dpa haber ajansına, yalnızca bir yapay zeka modelini eğitmenin çok fazla enerji tükettiğini, çünkü bunun muazzam bir bilgi işlem gücü gerektirdiğini açıklıyor. Yüzlerce grafik kartının grafik işlemcileri haftalarca kullanılıyor ve her biri saatte yaklaşık 1.000 watt enerji tüketiyor. Bu da bir fırının ortalama bir saatte ihtiyaç duyduğu enerjiye karşılık geliyor.
Ancak araştırmacılar, bireysel arama sorguları için enerji gereksinimlerinin de hafife alınmaması gerektiğini, çünkü bunun aynı zamanda programın tahmine dayalı hesaplamalar yapmasını gerektirdiğini söylüyor. Bu nedenle günlük arama sorgularının çok büyük bir çevresel etkisi vardır.
Sadece üretim enerjiye mal olmaz
Amsterdam merkezli veri bilimcisi Alex de Vries, Joule bilimsel dergisindeki bir yorumunda ChatGPT'yi çalıştırmanın günde yaklaşık 564 megawatt saat elektrik gerektirebileceğini tahmin etti.
Yapay zekanın çevresel etkisini de etkileyen şeyler: silikon veya kobalt gibi minerallerin madenciliği ve veri merkezlerinde teknolojiyi soğutmak için gereken su. Depolanan veri miktarı aynı zamanda ekolojik ayak izini de etkiler.
Yapay zeka modellerini çalıştırmak için teknolojinin ve verilerin depolandığı veri merkezlerine ihtiyaç vardır. (Kaynak: IMAGO/Val Thoermer)
Cep telefonu şarjıyla karşılaştırılabilir
Peki bir yapay zeka arama sorgusu ne kadar tüketir? Hasso Plattner Enstitüsü'nün “Yapay Zeka ve Sürdürülebilirlik” bölümünün başkanı Prof. Ralf Herbrich, t-online tarafından sorulduğunda şunları söyledi: “Metin isteminden iki görüntü oluşturmak, modern bir akıllı telefonu tamamen şarj etmek kadar enerji tüketir.” Metin yanıtı oluşturmak yaklaşık beş ila on kat daha az enerji tüketir. Ancak yapay zekada metinler çok daha sık sorgulanıyor.
Gelecek nasıl görünecek?
Herbrich'e göre geleceğe dair tahminde bulunmak zor. “Ancak ampirik kanıtlar, yapay zeka modellerinin eğitimi için hesaplama adımlarının sayısının 2012'den 2018'e kadar her üç ila dört ayda bir ikiye katlandığını gösteriyor. Bu, hesaplama adımlarının sayısının 2012'den bugüne neredeyse bir milyon kat arttığı anlamına geliyor.”
Ancak araştırmacılar şu anda bireysel hesaplama adımlarının sayısını ve enerji maliyetlerini azaltmak için de çalışıyorlar. Yapay zeka programlarının enerji dengesinin on yıl sonra nasıl görüneceğini tahmin etmek henüz mümkün değil.