Yapay Zekâ: Ekolojik Ayak İzi Ne Kadar Derin?
2025 yılı itibarıyla yapay zekâ sistemlerinin karbon ayak izi New York şehrinin toplam karbon salımına, su ayak izi ise küresel yıllık şişelenmiş su tüketimine eşdeğer olabilir. Net olan bir şey var: Bu büyüme oranını uzun süre destekleyecek yeterli kaynağımız yok. Mevcut tüketim, yapay zekâdan net bir fayda sağlanmadığı sürece sürdürülemez. Birleşmiş Milletler Çevre Programı (UNEP), yapay zekânın çevresel serpinti etkisini azaltmak için dört temel öneri sunuyor.
Yazar: Angel Matilla | Çeviri: Büşra Demircan – Buğday Derneği İletişim Gönüllüsü
Bundan birkaç gün önce “Herkes gerçekten yapay zekâ sohbet botlarıyla flört ediyor mu?” başlıklı bir makaleye rastladım. Olması gerektiği kadar şaşırmadım bu yazıya. Gerçek şu ki, 2025 Aralık ayı itibarıyla yapay zekânın toplumumuza tamamen nüfuz ettiğini ve her yerde olduğunu rahatlıkla söyleyebiliriz. Arama motorlarının içine yerleşti, dijital asistanlarımıza güç veriyor, birçok iş kolunu yerinden etmekle tehdit ediyor, hatta genç nesiller onu psikoterapist olarak kullanıyor. Yapay zekâdan romantik yol arkadaşlarına sahip olmak aslında sadece bir başka dönüm noktasıydı ve dürüst olmak gerekirse pek de beklenmedik değildi.
Benim için asıl kafa karıştırıcı olan, ana akım erişime uygun ilk üretken yapay zekânın henüz Kasım 2022’de piyasaya sürülmüş olması. Bu yayından bu yana geçen üç yılın ardından, yapay zekâdan önceki bir dünyayı hayal etmekte zorlanıyorum. Daha o günlerde bile, buhar makinesinin icadı veya internetin doğuşu gibi, medeniyet çapında bir kırılma noktasına ulaştığımız benim için netleşmişti.
Aslında aynı yılın Aralık ayında, bu konu üzerine düşüncelerimi paylaştığım bir makale kaleme almış ve şunları yazmıştım: “Pek çok krizin tam ortasında olsak da, bir başka medeniyet sıçramasının eşiğinde olduğumuza inanıyorum. Bu yapay zekâ botlarının aksiyonlarını izlemek beni etkileri üzerine düşünmeye itti. Yakında kaç meslek demode olacak? Yapay zekâ, bir dizi problemimize dâhice cevaplar sunabilecek mi? 90’ların başında hiç kimse, internetin bugün uzak eko-topluluklarımızda bile hayatımıza nasıl bu kadar etkileyici bir şekilde işleneceğini tahmin edemezdi. ChatGPT, kimsenin hayal edemediği bir geleceğe doğru bir kırılma noktası mı olacak, yoksa bu etkileyici başarı bir süre sonra sönecek mi? Ben, kendi adıma, bu gelişme hakkında şaşırtıcı derecede heyecanlıyım.”
Aradan geçen üç yıl boyunca yapay zekânın evrimi üzerine çalışmaya ve düşünmeye hatırı sayılır zaman ayırdım.
Yapay zekâ tam olarak nedir ve nasıl çalışır?
Yaygın kabul gören tanımıyla Yapay Zekâ (AI); bilgisayar ve makinelerin insanın öğrenme, kavrama, problem çözme, karar verme, yaratıcılık ve özerklik yetilerini simüle etmesini sağlayan bir teknoloji.
Peki bu simülasyon nasıl gerçekleşiyor? Makineler gerçekten düşünebilir mi? Bu soruyu cevaplamak için teknolojinin arkasındaki gelişimi ve zaman içindeki evrimini daha detaylı anlamamız gerekiyor. Düşünen bir otomat olan Talos gibi hikâyelere antik Yunan mitolojisinde bile rastlıyoruz; ancak makinelerin düşünüp düşünemeyeceği sorusunu asıl ortaya atan, 1950’de yayımladığı Hesaplama Mekanizması ve Zekâ makalesiyle Alan Turing olmuştu. Turing, soru soranların cevapların bir insandan mı yoksa makineden mi geldiğini ayırt edemediği ünlü “Turing Testi”ni sunmuştu. Eğer bir düşünce simülasyonu bir insanı kandıracak kadar iyiyse, hâlâ bir “simülasyondan” bahsedebilir miyiz?
Günümüz yapay zekâsına giden yoldaki bir sonraki büyük adım, makine öğrenimi, daha spesifik olarak yapay sinir ağlarının tanıtılmasıydı. Makine öğrenimi, özetle makinelerin açıkça programlanmadan veriden öğrenebilmesi anlamına geliyor. Sinir ağları, tek bir karmaşık kod bloğu programlamak yerine, insan beyninin çalışma şeklini taklit ederek birçok basit birimi (nöronlar) aynı anda çalıştırıyor. Ardından bu “beyin”, büyük veri setleri ve beklenen sonuçlar verilerek eğitiliyor. Birçok yinelemeden sonra sistem, yeni girdiler karşısında yeni sonuçlar üretebilir hale geliyor.
2010’lu yıllarda sinir ağları, derin öğrenmenin (deep learning) gelişiyle katlanarak güçlendi. Derin öğrenme, çok katmanlı sinir ağları kullanıyor ve insan müdahalesi gerektirmeyen “gözetimsiz eğitim” yöntemini benimseyerek eğitim kapasitesini katbekat artırıyor.
Yapay zekâya giden yoldaki son büyük yapboz parçası ise 2020’lerin başında Büyük Dil Modellerinin (LLM) ortaya çıkışıyla tamamlandı. Bu adım, derin sinir ağlarını “doğal dili anlama ve üretme, geniş bir yelpazedeki görevleri yerine getirme” becerisine kavuşturdu. Hikâyenin geri kalanına muhtemelen aşinasınız; 2022’de ChatGPT’nin herkesin kullanımına açılmasından bu yana, birçok şirket kendi modellerini üretti ve bu modeller giderek daha karmaşık ve yetenekli hale geldi.
Özetle; makineler henüz “özü itibarıyla” düşünmüyorlar, ancak insan düşüncesini taklit etme konusunda aşırı derecede uzmanlaştılar ve internetteki neredeyse tüm verilere erişebiliyorlar. Bazı uzmanlara göre, yapay zekâ 2025 yılı itibarıyla Turing testini çoktan geçmiş kabul ediliyor.
Yapay zekâ ne kadar sürdürülebilir?
2025’in sonuna yaklaşırken, toplum olarak yapay zekâyı her yerde görmeyi kanıksadık. Ödevlerini yapay zekâya yazdıran öğrencilerden, iş akışlarına entegre eden iş dünyasına kadar herkes bu akıma kapılmış durumda. Ancak bu teknolojinin faydaları övülürken, ne kadar sürdürülebilir ve etik olduğu çok az sorgulanıyor.
Yapay zekânın devasa elektrik ve su tüketimi hakkında bir şeyler okumuş olabilirsiniz, peki bu iddiaların arkasında tam olarak ne var?
- Bir yapay zekâ botuna komut (prompt) vermek, geleneksel bir internet aramasına göre yaklaşık 10 kat daha fazla enerji harcıyor. Görüntü, müzik veya özellikle video üretimi çok daha yorucu.
- En çok enerji tüketen kısım ise modellerin eğitilmesi. Örneğin, 2020’de piyasaya sürülen görece eski ve basit bir model olan GPT-3’ün eğitimi için 1287 MWh elektrik harcanmış; bu, Amerika’daki ortalama büyüklükte 100 evin bir yıllık elektrik ihtiyacına eşit. Yeni modellerde bu ihtiyaç katlanarak artıyor.
- Eğitim ve barındırma işlemleri, dünya çapındaki devasa veri merkezlerinde (bulut bilişim) yapılıyor. Şirketlerin veri paylaşımı konusundaki isteksizliği nedeniyle kesin rakamlar bilinmese de, çevresel şeffaflık beyanlarına dayanan tahminler korkutucu: 2025 yılı itibarıyla yapay zekâ sistemlerinin karbon ayak izi New York şehrinin toplam karbon salımına, su ayak izi ise küresel yıllık şişelenmiş su tüketimine eşdeğer olabilir.
Ayrıca, veri merkezlerinde kullanılan elektronik ekipmanların üretimi için gereken hammaddeleri ve bu hızlı döngünün yarattığı tehlikeli elektronik atıkları da hesaba katmalıyız.
Gezegensel bir kumar mı?
Bu tahminler insan ölçeğinin o kadar ötesinde, bunu kavramak zor. Ancak net olan bir şey var: Bu büyüme oranını uzun süre destekleyecek yeterli kaynağımız yok. Mevcut tüketim, yapay zekâdan net bir fayda sağlanmadığı sürece sürdürülemez. Burada “henüz keşfedilmemiş sulara” giriyoruz; çünkü yapay zekânın verimliliği artırarak küresel ayak izini azaltıp azaltmayacağını henüz bilmiyoruz. Bugün için bu durum bana devasa bir “gezegensel kumar” gibi geliyor.
Peki yapılabilecek bir şey var mı? Birleşmiş Milletler Çevre Programı (UNEP), yapay zekânın çevresel serpinti etkisini azaltmak için dört temel öneri sunuyor:
- Ülkeler, yapay zekânın çevresel etkisini ölçmek için standart prosedürler oluşturabilir.
- Hükümetler, şirketlerin ürünlerinin çevresel sonuçlarını açıklamasını zorunlu kılan düzenlemeler geliştirebilir.
- Teknoloji şirketleri algoritmaları daha verimli hale getirebilir.
- Ülkeler, veri merkezlerinin yeşillenmesini ve yenilenebilir enerji kullanımını teşvik edebilir.