Yapay zeka (AI) alanında, tartışmalar genellikle yanlış bilgilendirme ve insan işlerine yönelik potansiyel tehdit etrafında dönüyor. Bununla birlikte, Boston Üniversitesi'nden bir profesör olan Kate Saenko, başka bir önemli endişeye, üretken AI araçlarının önemli çevresel etkisine dikkat çekiyor.
Bir yapay zeka araştırmacısı olarak Saenko, yapay zeka modelleri oluşturmanın enerji maliyetleriyle ilgili endişelerini dile getiriyor. The Conversation'daki bir makalede, "Yapay zeka ne kadar güçlüyse, o kadar fazla enerji gerektirir" vurgusu yapıyor.
Bitcoin ve Ethereum gibi kripto para birimlerinin enerji tüketimi kapsamlı tartışmalara yol açarken, AI'nın hızlı gelişimi, gezegen üzerindeki etkisi açısından aynı düzeyde inceleme almadı.
Profesör Saenko, tek bir üretken yapay zeka sorgusunun karbon ayak izine ilişkin sınırlı verilerin mevcut olduğunu kabul ederek bu anlatıyı değiştirmeyi amaçlıyor. Bununla birlikte, araştırmaların, enerji tüketiminin basit bir arama motoru sorgusuna göre dört ila beş kat daha yüksek olduğunu öne sürdüğünü vurguluyor.
2019'da yapılan dikkate değer bir araştırma, 110 milyon parametreden oluşan ve Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri (BERT) adlı üretken bir yapay zeka modelini inceliyor. Bu model, grafik işlem birimlerini (GPU'lar) kullanarak, eğitim sürecinde bir kişi için gidiş-dönüş kıtalararası uçuşa eşdeğer enerji tüketmiştir. Modelin tahminlerine rehberlik eden ve karmaşıklığı artıran parametreler, hataları azaltmak için eğitim sırasında ayarlanır.
Karşılaştırıldığında, Saenko, OpenAI'nin GPT-3 modelinin, 175 milyar gibi şaşırtıcı bir parametreyle, bir yıl boyunca kullanılan 123 benzinli binek araca eşdeğer enerji veya yaklaşık 1,287 megavat saat elektrik tükettiğini ortaya koyuyor. Ek olarak, şaşırtıcı bir şekilde 552 ton karbondioksit üretti. Dikkat çekici bir şekilde, bu enerji harcaması, herhangi bir tüketici modeli kullanmaya başlamadan önce gerçekleşti.
Perplexity AI ve Microsoft'un Bing'e entegre ChatGPT'si gibi AI sohbet robotlarının popülaritesinin artmasıyla birlikte, mobil uygulamaların piyasaya sürülmesiyle durum daha da kötüleşiyor ve bu teknolojiler daha geniş bir kitle için daha erişilebilir hale geliyor.
Neyse ki Saenko, Google'ın karbon ayak izini azaltmak için çeşitli stratejiler öneren bir çalışmasına dikkat çekiyor. Daha verimli model mimarileri, işlemciler ve çevre dostu veri merkezleri kullanmak, enerji tüketimini önemli ölçüde azaltabilir.
Tek bir büyük yapay zeka modeli tek başına çevreyi mahvetmese de Saenko, çok sayıda şirketin çeşitli amaçlar için her biri milyonlarca müşteriye hizmet veren biraz farklı yapay zeka botları geliştirmesi durumunda kümülatif enerji kullanımının önemli bir endişe haline gelebileceği konusunda uyarıyor.
Son olarak Saenko, üretici yapay zekanın verimliliğini artırmak için daha fazla araştırmanın gerekli olduğunu öne sürüyor. Cesaret verici bir şekilde, yapay zekanın yenilenebilir enerji kaynakları üzerinde çalışma potansiyelinin altını çiziyor. Hesaplamayı yeşil enerjinin mevcudiyetiyle çakışacak şekilde optimize ederek veya yenilenebilir enerjinin bol olduğu yerlere veri merkezleri yerleştirerek, emisyonlar, fosil yakıt ağırlıklı şebekelere güvenmeye kıyasla kayda değer bir 30 ila 40 kat azaltılabilir.
Sonuç olarak, yapay zeka nedeniyle yanlış bilgilendirme ve işten çıkarmayla ilgili endişeler devam ederken, Profesör Saenko'nun üretken yapay zeka araçlarının çevresel etkisine yaptığı vurgu kritik bir konuyu gündeme getiriyor. AI gelişiminin sürdürülebilirlik hedefleriyle uyumlu olmasını sağlamak için daha fazla araştırma ve yenilikçi yaklaşımlar gerektirir. Bunu yaparak, karbon ayak izini en aza indirirken yapay zekanın potansiyelinden yararlanabilir ve böylece daha yeşil bir geleceğin yolunu açabiliriz.
Kaynak: https://bitcoinworld.co.in/the-environmental-impact-of-artificial-intelligence-a-concern-beyond-misinformation-and-job-threats/