Büyük Dil Modellerinin Çevresel Ayak İzi

Yapay zeka (AI) inovasyonuna yönelik amansız arayış, giderek daha karmaşık büyük dil modellerinin (LLM’ler) geliştirilmesine yol açmıştır. Bu modeller çeşitli alanlarda etkileyici yetenekler sergilerken, eğitimleri ve dağıtımlarıyla ilişkili çevresel sonuçlar büyük ölçüde belirsiz kalmıştır. Yapay zeka modelleri geliştiren şirketler, kıyaslamalarda performans verilerini kolayca paylaşırlar, ancak çevresel etkiden kaçınma eğilimindedirler. Son araştırmalar, bu güçlü yapay zeka araçlarıyla ilişkili, genellikle gözden kaçan enerji, su ve karbon maliyetlerine ışık tutmaktadır.

Çevresel Etkiyi Değerlendirmek İçin Yeni Bir Kıyaslama

Yapay zekanın çevresel etkisini ölçme arayışında, Rhode Island Üniversitesi, Providence Koleji ve Tunus Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi, yapay zeka çıkarımı için altyapıdan haberdar bir kıyaslama sunmuştur. Cornell Üniversitesi’nin baskı öncesi sunucusu arXiv’de bulunan bu araştırma, yapay zekanın ekolojik etkilerinin daha kesin bir değerlendirmesini sunmaktadır. Kıyaslama, 30 ana akım yapay zeka modeli için istem başına çevresel ayak izini hesaplamak için temel GPU’lar ve bölgesel güç şebekesi bileşimleri hakkındaki bilgilerle genel API gecikme verilerini birleştirir. Bu kapsamlı yaklaşım, enerji tüketimini, su kullanımını ve karbon emisyonlarını dikkate alarak bir “eko-verimlilik” puanıyla sonuçlanır.

Rhode Island Üniversitesi’nde yardımcı doçent olan Abdeltawab Hendawi, çalışmanın arkasındaki motivasyonu şöyle açıklıyor: “Bu modelleri çevresel kaynaklar, su, enerji ve karbon ayak izi açısından karşılaştırmayı düşünmeye başladık.” Bulgular, farklı yapay zeka modellerinin çevresel etkisi konusunda önemli eşitsizlikler ortaya koymaktadır.

Enerji Tüketiminde Eşitsizlikler: OpenAI, DeepSeek ve Anthropic

Çalışma, önde gelen yapay zeka modelleri arasında enerji tüketimi açısından önemli farklılıklar olduğunu vurguluyor. OpenAI’nin o3 modeli ve DeepSeek’in birincil akıl yürütme modeli, tek bir genişletilmiş yanıt için 33 watt-saatten (Wh) fazla tüketiyor. Bu, OpenAI’nin daha küçük GPT-4.1 nano’suyla keskin bir tezat oluşturuyor ve bu da 70 kat daha az enerji gerektiriyor. Anthropic’in Claude-3.7 Sonnet’i çalışmadaki en eko-verimli model olarak ortaya çıkıyor.

Araştırmacılar, donanımın yapay zeka modellerinin çevresel etkisini belirlemedeki önemli rolünü vurguluyor. Örneğin, eski A100 GPU’larını kullanan GPT-4o mini, daha gelişmiş H100 çiplerinde çalışan daha büyük GPT-4o’ya göre sorgu başına daha fazla enerji tüketiyor. Bu, yapay zekanın çevresel ayak izini en aza indirmek için son teknoloji donanımlardan yararlanmanın önemini vurguluyor.

Sorgu Uzunluğunun Çevresel Bedeli

Çalışma, sorgu uzunluğu ile çevresel etki arasında doğrudan bir ilişki olduğunu ortaya koyuyor. Daha uzun sorgular kaçınılmaz olarak daha fazla kaynak tüketimine yol açar. Görünüşte önemsiz olan kısa istemler bile genel çevresel yüke katkıda bulunur. Tek bir kısa GPT-4o istemi yaklaşık 0,43 Wh enerji tüketir. Araştırmacılar, OpenAI’nin günde tahmini 700 milyon GPT-4o çağrısında, toplam yıllık enerji tüketiminin 392 ila 463 gigawatt-saat (GWh) arasında değişebileceğini tahmin ediyor. Bunu perspektife koyarsak, bu, yılda 35.000 Amerikan evine güç sağlamaya yetecek kadar enerji demektir.

Yapay Zeka Benimsenmesinin Kümülatif Etkisi

Çalışma, bireysel kullanıcıların yapay zeka benimsemesinin hızla önemli çevresel maliyetlere dönüşebileceğini vurguluyor. Rhode Island Üniversitesi’nde araştırmacı ve çalışmanın baş yazarı olan Nidhal Jegham, “ChatGPT-4o’yu yıllık olarak kullanmak, yılda 1,2 milyon insanın içme ihtiyacı kadar su tüketiyor” diye açıklıyor. Jegham, tek bir mesajın veya istemin çevresel etkisinin önemsiz görünmesine rağmen, “özellikle yapay zeka endeksler genelinde ne kadar yaygınlaşıyorsa, bu gerçekten de yükselen bir sorun haline geliyor” diye uyarıyor.

Çevresel Etki Metriklerinin Daha Derinlemesine İncelenmesi

Çalışmanın bulgularının etkilerini tam olarak anlamak için, yapay zeka modellerini değerlendirmek için kullanılan çevresel metriklerin daha ayrıntılı bir şekilde incelenmesi esastır. Aşağıdaki bölümler, temel metriklerin bir dökümünü sağlamaktadır:

Enerji Tüketimi

Enerji tüketimi, yapay zeka modellerini çalıştırmak için gereken elektrik gücünün temel bir ölçüsüdür. Çalışma, enerji tüketimini sorgu başına watt-saat (Wh) cinsinden ölçerek, farklı modellerin enerji verimliliğinin doğrudan karşılaştırılmasına olanak tanır. Enerji tüketimini en aza indirmek, karbon ayak izini ve yapay zekanın genel çevresel etkisini azaltmak için kritik öneme sahiptir.

Enerji Tüketimini Etkileyen Faktörler:

• Model Boyutu ve Karmaşıklığı: Daha büyük ve daha karmaşık modeller, tipik olarak daha küçük, daha basit modellere göre daha fazla enerji gerektirir.
• Donanım Verimliliği: Yapay zeka modellerini çalıştırmak için kullanılan GPU’lar ve diğer donanım bileşenleri, enerji tüketiminde önemli bir rol oynar. Daha gelişmiş ve enerji açısından verimli donanım, yapay zekanın enerji ayak izini önemli ölçüde azaltabilir.
• Sorgu Uzunluğu ve Karmaşıklığı: Daha uzun ve daha karmaşık sorgular genellikle daha fazla bilgi işlem kaynağı gerektirir ve bu nedenle daha fazla enerji tüketir.
• Optimizasyon Teknikleri: Model sıkıştırma ve nicemleme gibi çeşitli optimizasyon teknikleri, doğruluktan ödün vermeden yapay zeka modellerinin enerji tüketimini azaltabilir.

Su Kullanımı

Su kullanımı, yapay zekanın çevresel etkisinin sıklıkla göz ardı edilen bir yönüdür. Yapay zeka modellerini çalıştıran sunuculara ev sahipliği yapan veri merkezleri, soğutma için önemli miktarda suya ihtiyaç duyar. Çalışma, su kullanımını, veri merkezlerinin enerji tüketimine ve bu veri merkezlerine elektrik sağlayan bölgesel güç şebekelerinin su yoğunluğuna göre tahmin etmektedir.

Su Kullanımını Etkileyen Faktörler:

• Soğutma Gereksinimleri: Veri merkezleri önemli miktarda ısı üretir ve optimum çalışma sıcaklıklarını korumak için soğutma sistemlerine ihtiyaç duyar. Su, genellikle doğrudan veya soğutma kuleleri aracılığıyla dolaylı olarak bir soğutucu olarak kullanılır.
• Güç Şebekesi Su Yoğunluğu: Güç şebekesinin su yoğunluğu, bir birim elektrik üretmek için gereken su miktarını ifade eder. Soğutma için su kullanan termoelektrik santrallere büyük ölçüde dayanan güç şebekeleri, daha yüksek su yoğunluğuna sahiptir.
• Veri Merkezi Konumu: Kurak bölgelerde veya su kıtlığı sorunları olan bölgelerde bulunan veri merkezleri, yapay zekanın çevresel etkisini daha da kötüleştirebilir.

Karbon Emisyonları

Karbon emisyonları, iklim değişikliğinin temel bir nedenidir. Çalışma, karbon emisyonlarını yapay zeka modellerinin enerji tüketimine ve bölgesel güç şebekelerinin karbon yoğunluğuna göre hesaplamaktadır. Karbon yoğunluğu, üretilen elektrik birimi başına yayılan karbon dioksit miktarını ifade eder.

Karbon Emisyonlarını Etkileyen Faktörler:

• Enerji Kaynağı: Veri merkezlerine güç sağlamak için kullanılan enerji türü, karbon emisyonları üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Güneş ve rüzgar enerjisi gibi yenilenebilir enerji kaynakları, kömür ve doğal gaz gibi fosil yakıtlara göre çok daha düşük karbon yoğunluğuna sahiptir.
• Güç Şebekesi Karbon Yoğunluğu: Güç şebekesinin karbon yoğunluğu, elektrik üretmek için kullanılan enerji kaynaklarının karışımına bağlı olarak değişir. Daha yüksek oranda yenilenebilir enerji kaynağına sahip bölgeler, daha düşük karbon yoğunluğuna sahiptir.
• Enerji Verimliliği: Enerji tüketimini azaltmak, karbon emisyonlarını azaltmanın en etkili yoludur.

Etkiler ve Öneriler

Çalışmanın bulguları, yapay zeka geliştiricileri, politika yapıcılar ve son kullanıcılar için önemli etkilere sahiptir. Yapay zekanın çevresel etkisi önemsiz değildir ve yapay zeka teknolojisi ilerlemeye ve yayılmaya devam ederken dikkatlice değerlendirilmesi gerekir.

Yapay Zeka Geliştiricileri İçin Öneriler:

• Enerji Verimliliğine Öncelik Verin: Yapay zeka geliştiricileri, yapay zeka modelleri tasarlarken ve eğitirken enerji verimliliğine öncelik vermelidir. Bu, daha küçük modeller kullanmayı, kodu optimize etmeyi ve verimli donanımlardan yararlanmayı içerir.
• Yenilenebilir Enerji Kaynaklarını Keşfedin: Yapay zeka şirketleri, veri merkezlerine yenilenebilir enerji kaynaklarıyla güç sağlama fırsatlarını keşfetmelidir. Bu, yapay zekanın karbon ayak izini önemli ölçüde azaltabilir.
• Su Tasarrufuna Yatırım Yapın: Veri merkezleri, su kullanımını en aza indirmek için su tasarrufu teknolojilerine yatırım yapmalıdır. Bu, kapalı devre soğutma sistemleri ve yağmur suyu hasadı kullanmayı içerir.
• Şeffaflık ve Raporlama: Yapay zeka şirketleri, modellerinin çevresel etkisi konusunda şeffaf olmalı ve enerji tüketimi, su kullanımı ve karbon emisyonları gibi temel metrikleri raporlamalıdır.

Politika Yapıcılar İçin Öneriler:

• Yeşil Yapay Zekayı Teşvik Edin: Politika yapıcılar, vergi kredileri, sübvansiyonlar ve diğer teşvikler yoluyla yeşil yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesini ve dağıtılmasını teşvik etmelidir.
• Veri Merkezi Enerji Tüketimini Düzenleyin: Politika yapıcılar, veri merkezlerinin mümkün olduğunca verimli çalışmasını sağlamak için veri merkezi enerji tüketimini düzenlemelidir.
• Yenilenebilir Enerji Benimsenmesini Teşvik Edin: Politika yapıcılar, güç şebekelerinin karbon yoğunluğunu azaltmak için yenilenebilir enerji kaynaklarının benimsenmesini teşvik etmelidir.
• Araştırma ve Geliştirmeyi Destekleyin: Politika yapıcılar, yapay zekanın çevresel etkisini azaltabilecek yeni teknolojilere yönelik araştırma ve geliştirmeyi desteklemelidir.

Son Kullanıcılar İçin Öneriler:

• Yapay Zeka Kullanımına Dikkat Edin: Son kullanıcılar, yapay zeka kullanımlarına dikkat etmeli ve gereksiz veya anlamsız sorgulardan kaçınmalıdır.
• Eko-Dostu Yapay Zeka Modellerini Seçin: Mümkün olduğunda, son kullanıcılar daha enerji verimli olduğu bilinen yapay zeka modellerini seçmelidir.
• Sürdürülebilir Yapay Zeka Uygulamalarını Destekleyin: Son kullanıcılar, çevresel sorumluluğa bağlı şirketlerden yapay zeka ürünleri ve hizmetleri seçerek sürdürülebilir yapay zeka uygulamalarını destekleyebilir.

Gelecekteki Araştırma Yönleri

Çalışma, yapay zekanın çevresel etkisine yönelik daha fazla araştırma yapılması gerektiğine işaret etmektedir. Gelecekteki araştırmalar aşağıdaki alanlara odaklanmalıdır:

• Yaşam Döngüsü Değerlendirmesi: Tüm potansiyel çevresel etkileri belirlemek için, geliştirmeden imhaya kadar yapay zeka modellerinin kapsamlı bir yaşam döngüsü değerlendirmesini yapmak.
• Eğitimin Etkisi: Çıkarımın etkisinden önemli ölçüde daha yüksek olabilen yapay zeka modellerini eğitmenin çevresel etkisini araştırmak.
• Yapay Zekanın Diğer Sektörler Üzerindeki Etkisi: Yapay zeka benimsenmesinin genel çevresel sonuçlarını anlamak için, taşımacılık ve imalat gibi ekonominin diğer sektörleri üzerindeki yapay zekanın etkisini incelemek.
• Yeni Metriklerin Geliştirilmesi: Yapay zeka donanımındaki gömülü enerjiyi ve malzemeleri hesaba katan metrikler gibi, yapay zekanın çevresel etkisini değerlendirmek için yeni metrikler geliştirmek.

Sonuç

LLM’lerin çevresel etkisi, dikkatli bir şekilde ele alınması gereken karmaşık ve çok yönlü bir konudur. Bu çalışmanın bulguları, popüler yapay zeka araçlarıyla ilişkili enerji, su ve karbon maliyetleri hakkında değerli bilgiler sağlamaktadır. Bu maliyetleri anlayarak, yapay zeka geliştiricileri, politika yapıcılar ve son kullanıcılar yapay zekanın çevresel ayak izini en aza indirmek için adımlar atabilir ve yapay zeka teknolojisinin çevreye zarar vermeden topluma fayda sağlayacak şekilde geliştirilmesini ve dağıtılmasını sağlayabilir. Yapay zeka hayatlarımıza daha fazla entegre oldukça, sürdürülebilirliğe öncelik vermek ve yapay zekanın çevreye zarar vermeden topluma fayda sağladığı bir gelecek yaratmak için birlikte çalışmak çok önemlidir.