Sürdürülebilirlik araştırmacısı: Yapay zekanın çevresel etkisi büyük bir karanlık nokta
Yapay zeka (AI), yaşamın hemen hemen her alanı için önemli bir dijital teknoloji olarak kabul edilir. SustAIn projesindeki araştırmacılar, ChatGPT gibi ilgili sistemlerin çevre ve iklimin korunması açısından büyük olumsuz sonuçlar doğuran aşırı kaynak ve enerji tüketiminin büyük ölçüde ihmal edildiğinden şikayetçi. Onlara göre, şu anda AB yasama organları tarafından durağan bir süreçte müzakere edilen yapay zeka düzenlemesi, yapay zeka ürünlerini daha sürdürülebilir hale getirmek için Avrupa çapında ilk yükümlülükleri getirmeli. AB Parlamentosu bu doğru yönde bazı önemli adımlar attı. Ancak Bakanlar Kurulu’nda temsil edilen ulusal hükümetler buna karşı çıkıyor ve bu durum ölümcül olabilir ve “ihmalkarlık” anlamına gelebilir.
Reklamcılık
Eksik veriler – yapay zekanın kaynak tüketimi “büyük bir karanlık nokta”
Hükümet tarafından finanse edilen araştırma girişiminin bir parçası olarak sivil toplum kuruluşu AlgorithmWatch, Ekolojik Ekonomik Araştırma Enstitüsü ve TU Berlin’deki DAI laboratuvarı, yapay zeka için bir sürdürülebilirlik endeksi üzerinde çalıştı. Ana odak noktası, yapay zeka sistemlerinin iklim ve çevre üzerindeki sonuçlarının nasıl ölçülebileceği ve şeffaf hale getirilebileceğidir. Örneğin, yapay zekayı kendileri geliştiren veya dışarıdan satın alan kuruluşlar, öz değerlendirme için dijital bir araç kullanarak ilgili sistemlerini sürdürülebilirlik testine tabi tutabilmelidir.
AlgorithmWatch politika ekibi başkan yardımcısı Kilian Vieth-Ditlmann, şu anda yapay zekanın ayrıntılı kaynak tüketiminin büyük bir karanlık nokta olduğunu ve sonuçları Çarşamba günü şöyle açıkladı: “Dijital altyapıların emisyonlarını biliyoruz, ancak bilmiyoruz AI sistemleri için kesin rakamlar var.” Örneğin CO₂ emisyonları ve tatlı su tüketimi yeterince şeffaf değil. Ancak veriler eksik olduğundan “göremediğiniz” bir şeyi düzenlemek zordur. Şu anda teknolojinin gelecekteki varsayımsal tehlikeleri hakkında çok fazla tartışma varken, mevcut zararlı etkileri çoğunlukla göz ardı ediliyor.
Ölçüm için teknik olanaklar mevcut – siyasi irade eksik
Araştırmacılar, SustAIn dergisinin Çarşamba günü yayınlanan 3. sayısında, GPT, LaMDA veya LLaMA gibi büyük dil modellerinin sağlayıcılarının genellikle yalnızca bir eğitim döngüsü için doğrudan enerji tüketiminin ve emisyonlarının ne kadar yüksek olduğunu gösterdiğini yazıyor. Bu tamamen eksik. Bunu Bloom modelindeki mevcut rakamları kullanarak gösteriyorlar. Eğitim aşamasındaki elektrik tüketimi yaklaşık 24,7 ton CO₂ eşdeğerinin salınmasına neden oldu. Ancak donanım üretimi ve işletme enerjisi hesaba katılırsa bu değer iki katına çıkar. Ancak bu henüz modelin uygulanması sırasındaki sürekli emisyonları içermemektedir. İlk göstergeler bunların “hem uygulama için gerekli donanımın üretiminde hem de işletiminde çok yüksek” olduğunu gösteriyor.
Ekibe göre şirketler, yapay zeka sistemlerinin sürdürülebilirliğini değerlendirmek için gerekli verilerin çoğunu zaten otomatik olarak kaydedip raporlayabiliyor. Bunlar arasında bilgisayar sistemlerinin çalışma verileri, yani hesaplamaların ne sıklıkta yapıldığı ve bu işlemlerin ne kadar sürdüğü yer alır. Bu, ölçüm için teknik olanakların eksikliğinden değil, daha ziyade yapay zekayı daha iyi tasarlamaya yönelik siyasi iradenin eksikliğinden kaynaklanıyor.
“Şaşırtıcı” tatlı su tüketimi
Ayrıca bilim adamlarına göre, yapay zeka sistemlerinin su ayak izi (elektrik üretmek ve sunucuları soğutmak için kullanılan tatlı su) hâlâ yeterince dikkate alınmıyor. Çip üretimi ihtiyacı göz ardı edilse bile, büyük dil modelleri eğitildiğinde enerji santrallerini ve sunucuları soğutmak için kullanılan milyonlarca litre tatlı su buharlaşacaktı. ChatGPT ayrıca 20 ila 50 soru ve cevap içeren basit bir diyalog için 500 mililitre suya ihtiyaç duyar. 100 milyondan fazla aktif kullanıcıyla tüketim “baş döndürücü”.
Araştırmacılar, “İşte bu yüzden yapay zeka sistemlerinin, ham madde çıkarılmasından bertarafına kadar tüm yaşam döngüsü boyunca iklimi nasıl etkilediğini ölçmemiz gerekiyor” diye talep ediyor. “Sağlam bir bilgi tabanına dayalı, sağlam temellere dayanan kararlar almanın” ve hedefe yönelik önlemler almanın tek yolu budur. Vieth-Ditlmann, AB Parlamentosu’nun en azından yüksek riskli sistemler ve temel modeller için bu yaklaşımı desteklemesini övdü. Özellikle Almanya ve Fransa, çevresel etkilerin ölçülmesine yönelik özel gereklilikler olmaksızın öz düzenlemeyi savundu. Federal Ekonomi Bakanı Robert Habeck (Yeşiller), AB milletvekillerinin meşru taleplerini de, her ne kadar çok fazla bürokratik çaba gerektirmese de, görmezden geliyor.
Yapay zeka sistemlerinin sürdürülebilirliğinin değerlendirilmesi
Ekip, yapay zeka sistemlerinin sürdürülebilirliğini değerlendirmek için 40’tan fazla gösterge içeren 13 kapsayıcı kriter belirledi ve bu temelde kuruluşlar için bir anket tasarladı. Bir örnek: Sosyal sürdürülebilirlik kriteri olan “kendi kaderini tayin etme ve veri koruma”, kullanıcılara kişisel bilgilerinin kullanımı üzerinde katılım veya çıkış işlevleri aracılığıyla kontrol verilmesini gerektirir. 48 ila 66 soruda şirketlerden veya kamu kurumlarından ayrıca davranış kurallarına uyup uymadıklarını veya kullandıkları veri merkezleri ve donanımların sürdürülebilirlik sertifikalarına sahip olup olmadığını belirtmeleri isteniyor. Anket puan ve trafik ışığı sistemi kullanılarak değerlendirilmektedir.
Araştırmacılar aynı zamanda kişiselleştirilmiş reklamcılığı, zararlı etkileri olan “dijital tanımlayıcılar ve yapay zeka tabanlı sistemler aracılığıyla verilerin toplu olarak toplanması” olarak eleştiriyorlar. Bu tür sunucular çok fazla enerji tüketiyor, CO₂ emisyonlarına neden oluyor ve insanların daha fazla kaynak yoğun tüketim malları ve hizmetleri satın almasına neden oluyordu. Bu nedenle ilgili veri işleme süreçleri de küçültülmeli veya bu tür reklam modelleri yasaklanmalıdır.
(benim)
Haberin Sonu