Yapay zekâ, ne kadar gelişirse o kadar çok enerji tüketir. Peki, giderek daha güçlü ve üretken hâle gelen yapay zekâ modellerinin ortaya çıkması, toplumun gelecekteki karbon ayak izini nasıl etkileyecek?
Yapay zekâ; bir cümle, bir paragraf, bir görüntü ve kısa bir video gibi çok daha karmaşık çıktılar oluşturabiliyor. Uzun zamandır akıllı hoparlörler gibi uygulamalarda sesli yanıtlar üretmek için ya da otomatik tamamlama ile bir arama sorgusu önermek için de kullanılıyor. Ancak yakın zamanda, insan benzeri bir dil ve gerçekçi fotoğraflar üretme becerisi kazandı.
Tek bir yapay zekâ modelinin net enerji maliyetini tahmin etmek zor. Araştırmacılar, 2019’da 110 milyon parametreye sahip BERT adlı üretken bir yapay zekâ modeli oluşturmanın, bir kişi için kıtalar arası gidiş-dönüş bir uçuşun enerjisini tükettiğini tespit etti. Parametre sayısı, modelin boyutunu ifade ediyor ve daha büyük modeller, genellikle daha yetenekli oluyor.
Araştırmacılar, 175 milyar parametreye sahip çok daha büyük GPT-3’ü oluşturmanın 1.287 megawatt saat elektrik tükettiğini ve bir yıl boyunca 123 benzinli binek araç kullanımına eş değer 552 ton karbondioksit ürettiğini tahmin ediyor. Üstelik bu, sadece modeli -tüketiciler kullanmaya başlamadan önce- pazara sunmaya hazır hâle getirmek için harcanan miktar.
Bir diğer sorun da yapay zekâ modellerinin sürekli olarak güncellenmeye ihtiyaç duyması. Örneğin, ChatGPT yalnızca 2021’e kadar olan veriler üzerinde eğitildi; bu nedenle bugüne kadar olan hiçbir şey hakkında bilgi sahibi değil. ChatGPT’yi oluştururken harcanan karbon ayak izi kamuya açık bir bilgi değil, ancak muhtemelen GPT-3’ünkinden çok daha yüksek.
Toplumsal baskı, şirketleri ve araştırma laboratuvarlarını yapay zekâ modellerinin karbon ayak izlerini açıklamaya teşvik etmek için yararlı olabilir. Belki de tüketiciler, gelecekte bu bilgileri “daha çevreci” bir sohbet robotu seçmek için bile kullanabilir.
Derleyen: Nazlı Koyuncu
