Yapay zeka güzel, peki ya çevreye etkisi…

Niklas Sundberg

OpenAI'ın Microsoft tarafından desteklenen ChatGPT dil modelinin başarısı, teknoloji devlerinin kendi doğal dil işleme sistemlerini oluşturmak için muazzam yatırımlar yapmasıyla teknolojide bir silahlanma yarışını ateşledi. Ancak daha akıllı makineler yaratma arayışları, sürdürülebilirlik zorluklarından oluşan bir ağla karşı karşıya kalıyor. YZ'nin enerjiye olan doyumsuz iştahının ve donanım imalatının karbon maliyetlerinden kaynaklanan ve hızla büyüyen bir ayak izi var. En kapsamlı YZ eğitim çalışmalarında kullanılan bilgi işlem gücü 2012'den bu yana ortalama her üç ila dört ayda bir ikiye katlanıyor.

Bilgi teknolojisinin çevresel etkisi sıklıkla göz ardı edilse de sadece veri merkezleri ve iletim ağları, küresel elektrik kullanımının yüzde 1 ila 1,5'ini oluşturuyor. Uluslararası Enerji Ajansı'na göre bu kalemler, 2050 yılına kadar net sıfır hedefine ulaşmak için yarıya indirilmesi gereken küresel miktarın yüzde 0,6'sına denk. Tek bir ortalama veri merkezi yılda 50 bin evin ısıtılmasına eşdeğer enerji tüketiyor. Dahası elektronik atıklar dünyanın en hızlı büyüyen atık akışı. Her yıl üretilen 57 milyon tonluk elektronik atık, Çin Seddi ile hemen hemen aynı ağırlığa sahip.

YZ sistemleri de yaşam döngüleri boyunca karbon ayak izine çeşitli etkilerde bulunuyor.

BÜYÜK VE KARMAŞIK MODELLER: Büyük dil modellerinin (BDM'ler) eğitilmesi ve sorgulamaları yanıtlayabilmesi için ileri teknolojiye sahip on binlerce yüksek performanslı çip gerektiriyor. Bu da yüksek enerji tüketimine ve karbon salımlarına yol açıyor. Modelin karmaşıklığı arttıkça görev süreleri de uzuyor. Bu durum daha fazla enerji tüketimine neden oluyor. ChatGPT gibi BDM'ler, en karmaşık ve hesaplama açısından en pahalı YZ modelleri arasında yer alıyor. OpenAI'ın GPT-3 BDM'si yeteneklerini 175 milyar parametreli modeline borçlu. Bu, GPT-3 faaliyete geçtiğinde, oluşturulmuş en büyük modellerden biriydi. GPT-3'ün sadece eğitimi için 1,3 gigavat-saat (yani ABD'de 120 ortalama hanenin yıllık tüketimine eşdeğer miktarda) enerji harcandığı ve bunun 552 ton (yani ABD'de 120 arabanın yıllık salımına eşdeğer miktarda) karbon salımı ürettiği tahmin ediliyor. OpenAI'ın son modeli GPT-4'ün 10 kat daha büyük olduğu söyleniyor.

VERİ DEPOLAMA VE İŞLEME: YZ modellerini eğitmek ve çalıştırmak için gereken veri kümeleri büyük ve karmaşık olduğu için yüksek enerji tüketimine ve karbon salımlarına yol açıyor. Veri merkezlerinde enerjinin çoğunu veri depolama, CPU ve çip işlemleri tüketiyor. Ayrıca veri merkezlerinde kullanılan elektriğin yaklaşık yüzde 40'ı sunucuları soğutmak ve doğru şekilde çalıştırmak için gerekli olan büyük klimalara güç sağlıyor. Yakın zamanda başlatılan bir açık erişim BDM'si olan Falcon 180B, 180 milyar parametreye sahip (GPT-3'e yakın) ve 3.5 trilyon jetonluk bir veri seti üzerinde eğitildi (GPT-3'ün 499 milyar jetonuna kıyasla). Bu modeli eğitmek için kullanılan böylesine büyük bir veri setinin 1 870 ton karbon salımı ürettiği tahmin ediliyor. Bu 350 hanenin bir yıl boyunca ısıtılmasına eşdeğer bir rakam.

ENERJİ KAYNAKLARI: YZ sistemlerine güç sağlamak için kullanılan enerji kaynaklarının karbon yoğunluğu, sistemlerin karbon ayak izini belirliyor. Dolayısıyla yenilenebilir enerji kaynaklarından yararlanabilen veri merkezleri, enerji tüketimleri benzer olsa bile, yenilenebilir enerji kaynakları kullanmayanlardan daha düşük karbon ayak izine sahip olabilir.

SU TÜKETİMİ: YZ ve diğer bilgi teknolojilerinin çevresel etkileri karbon salımlarının ötesine geçiyor. Veri merkezleri, sunucuların ve diğer hayati ekipmanların aşırı ısınmasını önlemek için soğutma kulelerinde ve ısıtma, havalandırma, iklimlendirme (IHİ) sistemlerinde büyük miktarlarda su kullanıyor. YZ modellerinin yoğun bilgi işlem ve veri gereksinimleri, veri merkezlerinin su tüketimini daha da artırıyor. Microsoft, en son çevre raporunda küresel su kullanımının 2021'den 2022'ye kadar yüzde 34 arttığını yani 2 bin 500 olimpik yüzme havuzuna denk gelen 1,7 milyar galona ulaştığını açıkladı. Google aynı dönemde su kullanımında yüzde 20'lik bir artış bildirdi. Kurum dışı uzmanlar bunu YZ geliştirme faaliyetiyle ilişkilendirdi. 2030 yılına kadar karbon negatif ve su pozitif olmayı içeren iddialı çevresel, sosyal ve yönetişimsel (ÇSY) hedefler belirlemiş şirketler için bu endişe verici bir trend.

DONANIM: YZ donanımının üretimi ve imhası, karbon salımlarına ve büyüyen e-atık sorununa katkıda bulunuyor. Küresel elektronik atık hacminin 2050'ye kadar yıllık 120 milyon tona, yani bugünkünün iki katına ulaşacağı tahmin ediliyor. Sadece yüzde 20'si resmi olarak geri dönüştürülen bu e-atığın maddi değeri yaklaşık 62,5 milyar dolar. Bu kaynakların geri dönüştürülmesi, imalatında kullanılan malzemelerin çıkarılması ihtiyacını en aza indirerek daha sağlıklı, daha sürdürülebilir bir ekonominin kapılarını açabilir.

Bu, iklimi korumak için YZ modellerinin geliştirilmesini ve kullanılmasını durdurmamız gerektiği anlamına gelmiyor. Önemli çevresel maliyetlerine rağmen, YZ aynı zamanda sürdürülebilirliğin teşvik edilmesinde ve iklim değişikliğiyle mücadelede hayati bir araç haline geliyor. YZ, rüzgar ve güneş elektriği gibi yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımını en üst düzeye çıkarmak, ayrıca enerji arz ve talebini dengeleyen akıllı şebekeler geliştirmek için kullanılıyor. YZ destekli çözümler, çiftçilerin daha az böcek ilacı ve gübre kullanırken aynı zamanda tarımsal verimi artırmasına yardımcı oluyor. Bu da daha çevre dostu tarım yöntemleri geliştirilmesini sağlıyor. YZ, ayrıca tedarik zincirlerinde lojistiği optimize etmek, israfı azaltmak, çevresel düzenlemeleri izlemek ve uygulamak için kullanılıyor. YZ'den sıcaklık ayarlarını, iş yükü dağılımını ve sunucu kullanımını dinamik olarak ayarlayan otomatik öğrenme algoritmaları aracılığıyla veri merkezi operasyonlarının optimizasyonunda da yararlanılıyor.

YZ'nin iklim krizinin çözümüne olan katkıları, olumsuz iklim etkilerine ağır basabilir ancak bu sadece ve sadece YZ sektörünün ÇSY sürdürülebilirliğini vurgulayan uygulamaları benimsemesi, sürdürülebilirliği YZ etik yönergelerinin merkezine koyması ve YZ teknolojilerinin çevresel ayak izini azaltma fırsatlarını etkin bir şekilde araması durumunda mümkün olabilir. YZ kullanıcılarının da bu araçların çevresel etkilerine katkıda bulunan faktörlerin ayırdında olması gerekiyor. Bu farkındalık kullanıcıların söz konusu araçlardan nasıl faydalanacağına rehberlik yapacağı gibi YZ tedarikçilerinin değerlendirilmesinde göz önüne alınan kriterler listesine sürdürülebilirliğin de dahil edilmesini sağlayacak.

ŞEFFAFLIK KRİTİK ÖNEM TAŞIYOR: Yeni modellerin enerji kullanımı ve karbon salımlarına ilişkin güvenilir ölçümler, bunlar hakkında farkındalığı artırmak ve YZ geliştiricilerini model sürdürülebilirliğinde rekabete teşvik etmek için yayınlanmalı. YZ modellerinin karbon salımları ve enerji kullanımına dair bildiklerimizin çoğu, modellerin geliştiricileri tarafından bildirilen rakamlardan ziyade üçüncü taraflarca hesaplanan tahminlerden oluşuyor. Bu durumun değişmesi gerekiyor. Otomatik Öğrenme Salım Hesaplayıcısı gibi günümüzde mevcut olan araçlar, YZ mühendislerinin donanım, saat sayısı, sağlayıcı ve konum gibi değişkenlere dayalı olarak YZ modellerinin karbon salımlarını simüle etmesine yardımcı olabilir.

Google'daki araştırmacılar, 3M+H (model, makina, mekanizasyon ve harita optimizasyonu) olarak adlandırdıkları, enerji ve karbon salımlarını ayrı ayrı azaltan dört teknik en iyi uygulamayı tespit etmeyi öneriyor. Bu en iyi uygulamaları takip etmenin otomatik öğrenme eğitiminde kullanılan enerjiyi 100 kata kadar, karbondioksit salımlarını da bin kata kadar azaltabileceğini iddia ediyor. 3M+H, YZ'nin enerji kullanımını ve karbon salımlarını teknik açıdan ele alıyor. Sürdürülebilir YZ için en iyi uygulamalar da, daha geniş anlamda, yeniden konumlandırma, doğru boyutlandırma ve yeniden mimarilendirme olarak ifade edilebilir.

YENİDEN KONUMLANDIRMA: Tüm enerji eşit yaratılmamıştır. Güneş veya rüzgar enerjisi gibi yenilenebilir enerji kaynaklarına geçerek YZ'nin enerji tüketimiyle bağlantılı karbon salımlarını azaltabiliriz. Son 10 yılda güneş ve rüzgardan elde edilen enerjinin maliyeti sırasıyla; yüzde 89 ve yüzde 70 oranında azaldı. Bunlar artık kömür ve gaz gibi fosil yakıtları kullanan alternatiflerden daha ucuz. Rüzgar ve güneş enerjisi fiyatları kayda değer ölçüde düşmüş olsa da, 24 saat boyunca yenilenebilir enerji kaynaklarına erişim ihtiyacı en büyük kısıtlama olmaya devam ediyor.

Bilgi işlem iş yükünün yenilenebilir enerjiye erişimin neredeyse yüzde 100, ortalama karbon yoğunluğunun da kilovat saat başına 32 gram olduğu Quebec'i, kilovat-saat ortalamasının 519 gram olduğu ABD'yle karşılaştırdığımızda salımların on altı kat azaltılmasını sağlayabilir. Bazı bulut sağlayıcıları net sıfır iddialarını doğrulamak için karbon telafilerini kullanıyor ancak bu karbonsuz enerjiyle çalışmakla aynı şey değil! Sadece sorunu başkasına öteliyor. Kurum içi bilişimden bulut tabanlı bilişime geçiş, iyi bir mimariye sahip olması halinde, salım ve enerjiden 1,4 ila iki kat tasarruf sağlayabiliyor. Bulut tabanlı veri merkezleri, enerji verimliliği için inşa edilmiş özel tasarımlı depolar. Bulutun esnekliği, aynı zamanda iş yükünün konumunu seçme konusunda da kayda değer bir özgürlük sunuyor. Kurum içi ve bulut tabanlı veri merkezlerinin güç kullanım verimliliği (GKV) değerlerini karşılaştırın: Değer ne kadar düşükse merkez o kadar verimlidir. Ayrıca aslen yenilenebilir enerji kaynaklarıyla çalışan bir veri merkezi de seçilebilir.

DOĞRU BOYUTLANDIRMA: Şirketler genellikle ihtiyaç duyduklarından daha fazla bilgi işlem ve depolama kaynağı kullanır. Dolayısıyla YZ modellerini ve uygulamalarını doğru boyutlandırarak ve yeterli arşivleme prosedürlerini kullanarak karbon ayak izlerini azaltabilir.

YZ iş yükleri için optimize edilmemiş genel amaçlı sunucular yerine otomatik öğrenme eğitimi için tasarlanmış işlemciler ve sistemler kullanıldığında performans ve enerji verimliliği iki ila beş kat arasında artırılabilir. Ancak optimizasyon için kapsam, model boyutu, model kalitesi ve verimli/sürdürülebilir kaynak kullanımı arasında ideal dengenin kurulması gerekiyor. Grafik işlem birimi (GİB) üreticileri, GİB'in çekmesine izin verilen güç miktarını sınırlamak için yollar sunuyor. Bu yolla daha yavaş performans karşılığında enerji tüketimi azaltılabilir. Ki birçok durumda bu, kabul edilebilir bir şeydir. Göz önüne alınması gereken bir başka strateji de zaman kaydırma. Eğitim dönemleri gibi zorlu iş yüklerini karbon yoğunluğunun daha düşük olduğu saatlerde gerçekleştirmek.

YENİDEN MİMARİLENDİRME: İyi işleyen bir YZ modeli oluşturmak, düşük gecikmeli yanıt süresini korurken modeli ölçeklendirmek ve ince ayar yapmak için tasarlanmış sağlam bir yazılım/donanım mimarisi gerektirir. Seyrek model gibi etkili bir otomatik öğrenme modeli mimarisi seçmek, hesaplamayı üç ile on kat azaltırken otomatik öğrenimi kalitesini de artırabilir. Bir YZ modeli üretim aşamasına ulaştığında teknik borcun performans, güvenlik ve son kullanıcı deneyimi perspektifinden yönetilmesi hayati öneme sahip. Teknik borcun işlevsel iyileştirmeler uğruna yanlış yönetilmesi veya göz ardı edilmesi, onun hızlı bir şekilde birikmesine ve yavaş performans, düşük kaliteli çıktılar, öngörülemeyen kesintiler, veri kaybı, güvenlik ihlalleri de dahil olmak üzere ciddi teknolojik riskler oluşturmasına neden olabilir. Yalnızca bazı uygulamalar veya YZ modelleri yeniden tasarlanabilir. Yine de fırsat doğduğunda, hesaplamayı azaltırken iyi kaliteyi garanti etmek için daha verimli otomatik öğrenme modeli mimarilerini araştırmak kritik önem taşıyor.

DİĞER YZ SÜRDÜRÜLEBİLİRLİĞİ UYGULAMALARI

YZ liderleri, sürdürülebilirliği iyileştirme yolu olarak yukarıda saydıklarımıza ek olarak aşağıdakilere de dikkat etmelidir.

VERİ YÖNETİMİ: Dijital veri üretimi hızla ivmeleniyor. 2022 yılında dünya tahmini olarak 97 zettabayt, yani 97 trilyon gigabayt veri üretti. Bu rakam 2025 yılına kadar neredeyse ikiye katlanarak 181 zettabayta çıkabilir. Bu verilerin çoğu tek seferlik kullanım için üretiliyor, bir daha asla kullanılamıyor. Ancak yer kaplayan ve çok fazla elektrik kullanan sunuculara kaydediliyor. Bu nedenle, gereksiz yere kaydedilen "karanlık veri" miktarını azaltmaya yönelik sorumlu veri yönetimi uygulamaları, sürdürülebilir YZ gelişimi ve kullanımı için büyük önem taşıyor. Daha büyük modeller illa daha iyi model anlamına gelmez. Zamanla performans düşecektir. Veri depolama ve işlemenin enerji açısından daha verimli soğutma uygulayan ve yenilenebilir enerjiyle çalışan veri merkezlerine taşınması yoluyla, ayrıca veri sıkıştırma, tekilleştirme ve atıl verilerin arşivlenmesi için uygulanacak prosedürlerle çevresel etki en aza indirilebilir.

EĞİTİM VE FARKINDALIK: YZ liderleri, çalışanları, ortakları, müşterileri ve halkı YZ'nin çevresel etkileri konusunda eğiterek çevreye duyarlı YZ uygulamalarını teşvik edebilir. Bu etkilerin yaygın bir şekilde bilinmemesi ve ChatGPT gibi araçların kolay erişilebilirliği nedeniyle, bunları kullanmanın bir arama motorunda sorgulama yapmaya eşdeğer olduğu zannedilebilir. Oysa tek bir ChatGPT sorgusu normal bir Google aramasından 100 kat daha fazla karbon üretebilir. Organizasyonlar ve karar vericiler, YZ'nin çevresel sonuçlarına ne kadar uyum sağlarsa, çevresel etkileri o kadar düşük olan çözümler arayacak ve YZ sağlayıcılarına daha sürdürülebilir uygulamalar benimsemeleri için baskı yapacak.

UYUMLULUK: YZ alanındaki liderlerin, enerji verimliliği ve e-atık yönetimi gibi konulara ilişkin yeni yasal düzenlemelere, en iyi uygulamalara, ayrıca bunların teknoloji yatırımları üzerindeki etkilerine dikkat etmesi gerekecek. ABD merkezli kar amacı gütmeyen ticaret birliği SustainableIT.org, bilişimin işletme sürdürülebilirliği üzerindeki etkisine göre hazırlanmış ilk standartları yayınladı. Avrupa Birliği'nin Kurumsal Sürdürülebilirlik Direktifi ve 2024'te tamamlanıp yürürlüğe girmesi beklenen Yapay Zeka Yasası gibi hem genel hem de YZ odaklı bir mevzuat ortaya çıkıyor. Amerika Birleşik Devletleri'nde Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonu'nun Karbon Açıklama Kuralı beklemede. Kaliforniya ise şirketlerin doğrudan, dolaylı ve tedarik zinciri sera gazı salımlarını ortaya koyan kamuya açık yıllık raporlar hazırlamasını, ayrıca bunların bağımsız ve deneyimli bir üçüncü taraf sağlayıcı tarafından doğrulanmasını gerektiren iki yasayı kısa süre önce kabul etti.

Üretici YZ modellerinin yaygın bir şekilde benimsenmesi, YZ yöneticileri ve kullanıcıları da dahil olmak üzere sektördeki tüm oyuncuların bu gelecek vadeden teknolojinin çevresel ve sosyal etkileri konusunda daha fazla sorumluluk almasına yönelik acil bir ihtiyacı beraberinde getiriyor.
Bu makalede özetlenen sürdürülebilir YZ uygulamalarını takip etmek, daha sürdürülebilir bir YZ ekosistemi oluşturmaya yardımcı olabilir. YZ geliştirme ve konuşlandırma süreçlerimiz tarafından tüketilen enerji ve doğal kaynakları en aza indirmenin yollarını bularak ve YZ hakkındaki tartışmalarda sürdürülebilirlik konularına daha fazla dikkat çekerek, bu teknolojinin gücünden yararlanırken gezegenimiz ve toplumlarımız üzerindeki olumsuz etkisini en aza indirebiliriz.

Niklas Sundberg: Teknoloji Liderleri Niçin Sürdürülebilir Bilişim Oyun Kitabı'nın [Sustainable IT Playbook for Technology Leaders] (Packt Publishing, 2022) yazarı ve teknoloji liderliği yoluyla küresel sürdürülebilirliği geliştirmeyi hedefleyen kar amaçsız organizasyon SustainableIT.org'un yönetim kurulu üyesidir. Küresel taşımacılık ve lojistik şirketi olan Kuehne+Nagel'de baş sayısal işler sorumlusu olarak görev yapan Sundberg, daha önce ise Assa Abloy'da baş bilişim sorumluluğu ve girişim mimarisi küresel başkanlığı görevlerini yürütüyordu.

Trudi Lang: Oxford Üniversitesi Sad İsletme Okulu'nda yönetim uygulamaları alanında kıdemli araştırmacı ve Oxford İşbirliği Strateji Laboratuvarı'nın yöneticisi. Rafael Ramírez, Saïd İşletme Okulu'nda uygulama profesörü ve Oxford Senaryolar Programı'nın direktörü.