Yapay Zekanın Çevresel Ayak İzine Dikkat!

Yapay zekaya yöneltilen her soru, yalnızca bir yanıtla kalmıyor, aynı zamanda bir miktar karbondioksit salımını da beraberinde getiriyor. Almanya’daki Münih Uygulamalı Bilimler Üniversitesi’nden araştırmacılar, geniş dil modellerinin akıl yürütme gerektiren sorulara verdiği yanıtların çevresel etkisinin önemli boyutlara ulaştığını keşfettiler.

6 Kat Daha Fazla Karbon Salımı

Hakemli bilim dergisi Frontiers’ta yayımlanan bir çalışmada, 14 farklı yapay zeka modelinin incelendiği ortaya çıktı. Soyut cebir veya felsefe gibi derinlemesine düşünme gerektiren konulardaki sorular, basit tarih dersi konularına göre yaklaşık 6 kat daha fazla karbon salımı üretiyor.

Araştırmanın baş yazarı Dr. Maximilian Dauner, “Yüksek seviyede düşünme gerektiren sorular, modellerin daha fazla enerji harcamasına neden oluyor, bu da daha fazla karbon salımı anlamına geliyor” diyor. Dr. Dauner’a göre, mantıklı düşünebilen büyük modellerin, kısa ve düz yanıtlar veren modellere kıyasla 50 kata kadar daha fazla karbon salımı yapma potansiyelleri var.

Kısa ve Direct Yanıtlar Önemli

Her yapay zeka sorusu sayısal işlem gerektiriyor. Her kelime veya parça, modele işlenmek üzere dijital bir “token” haline getiriliyor. Araştırmaya göre, muhakeme tabanlı bir soru ortalama 543.5 token üretirken, basit bir soruda bu sayı yalnızca 40’a düşüyor.

Araştırmacılar, kullanıcıların karbon ayak izini azaltmak için yapay zekadan daha kısa ve doğrudan yanıtlar talep etmelerini öneriyor. Kompleks modellerin sadece gerçekten gerekli olduğu durumlarda kullanılması gerektiğini belirtiyorlar.

Çalışma ayrıca, yüksek doğruluk oranına sahip modellerin çevresel maliyetini de gözler önüne seriyor. Örneğin, yaklaşık %85 doğruluk oranına sahip Cogito modeli, benzer büyüklükteki modellere göre daha basit yanıtlar veriyor ve 3 kat daha fazla emisyon salıyor.

Doğruluk ve Sürdürülebilirlik Dengesi

Dr. Dauner’a göre, “Mevcut yapay zeka teknolojilerinde doğruluk ile sürdürülebilirlik arasında bir denge olmalıdır. Doğru yanıtlar elde etmek için daha fazla enerji harcıyoruz, ancak bu dengeli bir şekilde yapılabilecek bir konudur” diyor.

Örneğin, DeepSeek R1 modeline 600 bin soru sorulması, Londra-New York arası uçuşun karbon ayak izine denk bir emisyon üretebilirken, Alibaba Cloud’ın Qwen 2.5 modeli benzer doğrulukla daha fazla soruyu aynı karbon seviyesinde yanıtlayabiliyor.

Araştırmacılar, bu tür verilerin kullanıcıları, daha bilinçli bir yapay zeka kullanımı konusunda yönlendirmesini umuyor. Her sorunun kapsamlı düşünülerek ve çevresel etkileri göz önünde bulundurularak yapılması gerektiğini vurguluyorlar.