Birleşmiş Milletler Üniversitesi Su, Çevre ve Sağlık Enstitüsü’nün yeni bir raporuna göre, yapay zeka veri merkezleri 2030 yılına kadar 1,3 milyar insanın su ihtiyacına eşdeğer miktarda su tüketecek.
Binali Furkan Alper
GazeteBilim Yazı İşleri
Birleşmiş Milletler Üniversitesi Su, Çevre ve Sağlık Enstitüsü’nün yeni bir raporuna göre, yapay zeka veri merkezleri 2030 yılına kadar 1,3 milyar insanın su ihtiyacına eşdeğer miktarda su tüketecek.
Geçtiğimiz haftalarda yayımlanan rapor, mevcut değerlendirmelerin büyük dil modellerini eğitmenin karbon emisyonlarına odaklanıp teknolojinin daha kapsamlı su ve arazi ayak izini göz ardı etmesinden dolayı yapay zekanın çevresel maliyetinin “sistematik bir biçimde yanlış ölçüldüğünü” buldu. Su ayak izi veri merkezlerinin soğutulmasından ve bunlara güç sağlanmasından gelirken arazi ayak izi, bu merkezleri inşa etmek ve çalıştırmak için gereken enerji altyapısı ile tedarik zincirlerinden kaynaklanmaktadır. Raporun vurguladığı üzere, gerçekte bu başlangıç eğitim maliyetleri, toplam yapay zeka enerji kullanımının yüzde 80 ila 90’ını oluşturan “çıkarım maliyetlerinin” (istemleri yanıtlamak için modelleri çalıştırma maliyeti) yanında çok küçük kalmaktadır. Örneğin, OpenAI’ın GPT-4 modelini eğitmek 70 gigawatt-saate kadar elektrik tüketti. Ancak ChatGPT’yi çalıştırmanın, günde milyarlarca istemi yanıtlamaktan dolayı devasa bir 383 GWh kullandığı tahmin ediliyor.
Raporun bulgularına göre, çıkarım maliyetleri hesaba katıldığında yapay zekaya güç sağlayan veri merkezleri 2030 yılına kadar 945 terawatt-saat elektrik kullanacak ki bu miktar, toplamda 650 milyondan fazla insana ev sahipliği yapan Pakistan, Bangladeş ve Nijerya’nın birleşik elektrik kullanımının üç katıdır.
Bu durum bizi su ayak izi konusuna getiriyor. Aynı yıl itibarıyla yapay zekanın su ihtiyacı, 9,3 trilyon litre su tüketimiyle sonuçlanacaktır; ki bu, Sahra Altı Afrika’daki 1,3 milyar insanın temel yıllık su gereksinimine denktir.
Rapor, yapay zekanın çevresel etkisini ele almanın daha yeşil güç kaynaklarına geçiş kadar doğrudan ve kolay olmayacağı uyarısında bulunuyor. Biyoenerji lehine kömürü terk etmek, elektrik maliyetleriyle bağlantılı karbon emisyonlarını yüzde 70 oranında kesebilir. Ancak su ayak izinin 30 katına ve arazi ayak izinin 100 katına çıkmasına yol açabilir.
Raporun baş yazarı ve UNU-INWEH araştırmacısı Miriam Aczel, bulgulara ilişkin yaptığı açıklamada, “Bizi en çok şaşırtan şey, karbon perspektifinden en yeşil görünen seçeneklerin ne kadar sıklıkla su veya arazi açısından daha kötü sonuçlanması oldu.” dedi.
Aczel, “Yapay zekanın sürdürülebilirliğini yalnızca karbon üzerinden değerlendirmeye devam edersek, yenilenebilir enerjilerin yapay zeka altyapısını temiz kıldığını düşünebiliriz. Ancak bu, bir sorunu çözerken genellikle bunu talep etmeyen yerlerde başka sorunlar yaratmak anlamına gelir.” diye ekledi.
Paradoksal bir şekilde, yapay zekayı enerji açısından daha verimli hale getirmek, aslında onun çevresel ayak izini artırabilir.
Raporun ortak yazarı ve UNU-INWEH Direktörü Kaveh Madani ise açıklamada, “Pek çok insan, teknoloji geliştikçe ve süreçler daha verimli hale geldikçe yapay zekanın çevresel ayak izinin azaldığını düşünüyor. Ancak bu, genel sorunun yalnızca kısmi bir tablosu.” ifadelerini kullandı. Madani, “Daha verimli ve uygun fiyatlı yapay zeka ve enerji, yapay zekanın daha fazla tüketilmesi anlamına gelir. Bu da genel ayak izini, verimlilik kazanımları yoluyla tasarruf ettiğimizden çok daha büyük hale getirir.” dedi.
Kaynakça:
Birleşmiş Milletler Raporu https://unu.edu/inweh/collection/environmental-cost-of-AIs-Enrgy-Use-Carbon-water-and-land-footprints
https://futurism.com/artificial-intelligence/ai-consume-water-billion-people
