AI inanılmaz bir potansiyele sahiptir, ancak dikkate alınması gereken bazı ciddi dezavantajlar vardır.
AI yarışı her zamankinden daha hızlı ilerlerken, çoğu kişi bu teknolojilerin ekosistemi nasıl etkileyeceği konusunda endişeleniyor. Yapay zekanın benimsenmesi artmaya devam ediyor. Bununla birlikte, geliştiriciler, son kullanıcılar ve düzenleyici kurumlar bunun çevresel etkilerini umursamamaya devam ederse karbon ayak izi daha da kötüleşecek.
Bununla birlikte, sürdürülebilir kitlesel benimseme hala mümkündür. Ancak bireyler ve kuruluşlar, yapay zekanın çevreye nasıl zarar verdiğini çözmek için birlikte çalışmalıdır.
Temel Çıkarımlar
- AI bilgi işlem, büyük miktarda enerji tüketerek büyük karbon ayak izine katkıda bulunur. Geliştiriciler ve kullanıcılar çevresel etkinin farkında olmalı ve daha sürdürülebilir uygulamaları dikkate almalıdır.
- Yapay zekadaki hızlı gelişmeler, kaynakların israf edilmesine yol açan, kullan-at kültürünün sürdürülmesine neden oluyor. Tüketiciler gereksiz satın alımlardan kaçınmalı ve şirketler anlamlı yeniliklere öncelik vermelidir.
- Şu anda AI kullanımını ve gelişimini düzenleyen merkezi bir yönetim organı yok ve bu da ekolojik kaygıları öncelik listesinin en altında bırakıyor. AI'nın çevresel etkisini en aza indirmek için hükümet ve çevre grupları arasındaki işbirliği gereklidir.
1. AI Hesaplama, Muazzam Enerji Gerektirir
Üretken yapay zekanın büyük karbon ayak izinin arkasındaki ana suçlu, güç tüketimidir. Örnek olarak chatbot'ları alın. ChatGPT'nin yüksek belirteç sınırı ve hızlı girdi işlemenin büyük enerji talepleri vardır. Çoğu kullanıcı, her arama sorgusu için gereken kaynakların farkında değildir; sohbet robotlarını rastgele istemlerle düşüncesizce doldururlar.
Semianaliz ChatGPT'nin maliyet modelini yaptı. OpenAI'nin, ChatGPT'nin günlük olarak aldığı milyonlarca istemi yanıtlamak için 3.617 HGX A100 sunucusu çalıştırdığını söylüyorlar.
Her sunucu, sunucuya benzerse 3.000 watt-saat tüketir. Nvidia HGX A100. Yani 3.617 ünitenin 7/24 çalışabilmesi için yılda 95.054.760.000 watt-saat veya 95.054,76 megawatt-saat gibi devasa bir güce ihtiyaçları var. Referans için, New York City günde 5.500 ila 10.000 megawatt saat kullanıyor.
Yapay zekanın hızlı büyümesi, kullan-at kültürünün devamını sağlıyor. Teknoloji tüketicileri, ihtiyaç duyup duymadıklarına bakmaksızın piyasadaki en son sistemleri almaları için baskı altındadır. Hatta bazıları bu araçları zar zor anlıyor. Şirketler yeni ve çığır açıcı özellikler vaat ettiği için "bir sonraki büyük şeyin" peşinde koşuyorlar.
Tüketiciler bu sürdürülemez yaşam tarzına boyun eğerek teknoloji liderlerinin yapay zeka platformlarına olan talebi kontrol etmesine olanak tanıyor. Kaynaklar, önemsiz faydalar sağlayan gereksiz araçlarla israf edilir.
Örneğin, ChatGPT'yi ele alalım. Milyonlarca geliştirici yapay zeka destekli sohbet robotlarını piyasaya sürerek bu patlamadan yararlandı. Microsoft, Meta ve Google gibi teknoloji liderleri yenilikçi dil modelleri geliştirirken çoğu şirket yalnızca bu trendi benimsedi.
Çevrimiçi olarak doğrulanmamış yapay zeka sohbet robotlarını indirmekten kaçının. Bilgisayar korsanları kullanır sahte ChatGPT uygulamaları Kullanıcıları kişisel bilgilerini ifşa etmeleri ve fahiş abonelik ücretleri ödemeleri için kandırmak.
3. Hiçbir Merkezi Yönetim Organı Yapay Zeka Kullanımı ve Gelişimini Düzenlemiyor
AI'nın hızlı ilerlemeleri, yönetim yönergelerini ve kısıtlamalarını geride bırakıyor. Küresel teknoloji liderleri bile OpenAI CEO'su Sam Altman, daha katı yapay zeka düzenleme müdahalesi çağrısında bulundu güçlü modelleri kontrol etmek için. Şu an itibariyle, yapay zeka faaliyetlerini tek bir otorite izlemiyor ve düzenlemiyor.
Ama olsa bile devlet organları yapay zeka ile ilgili risklerle mücadele etmeye başlar, ekolojik hasar listelerinin en altında olacak. Muhtemelen AI halüsinasyonlarına, etik ihlallere ve mahremiyet tehditlerine öncelik verecekler. Eşit derecede önemli olmasına rağmen, bu konular yapay zekanın olumsuz ekolojik etkilerini gölgede bırakmamalıdır.
Hükümet, teknoloji şirketlerini izlemek için çevre gruplarıyla birlikte çalışmalıdır. Güç tüketimini, imha yöntemlerini ve maden çıkarma yöntemlerini düzenleyerek yapay zeka geliştiricilerinin karbon ayak izini en aza indirebilirler.
4. Yapay Zeka Güdümlü Tarımsal Çabalar, Verimi Ekosistem Sağlığından Önce Haline Getiriyor
Tarım sektörleri, AI tabanlı sistemleri çiftçiliğe entegre etmenin yollarını araştırıyor. Stratejik uygulama, genel giderleri en aza indirirken mahsul büyümesini en üst düzeye çıkarmaya, el emeğini otomatikleştirmeye ve doğal felaketlerle mücadele etmeye yardımcı olabilir. Tarımsal yapay zeka büyüyen bir endüstridir. Market.us Hatta küresel pazar büyüklüğünün 2032 yılına kadar 10,2 milyar doları aşacağını tahmin ediyor.
Ancak bu faydalara rağmen tarımsal yapay zeka, bu sistemlerin eğitimi ve inşası sırasındaki devasa güç tüketimini hala görmezden geliyor. Yüksek mahsul verimine ve verimli hasat yöntemlerine öncelik vermek aynı zamanda ekosistemi de tehlikeye atıyor. Bu hızda yapay zeka, istemeden de olsa toprağı yok eden ve kurutan yoğun tarım uygulamalarını teşvik edebilir.
5. Yapay Zeka Eğitimi Deneme-Yanılma Gerektirir
Yapay zeka güdümlü platformları milyarlarca parametre üzerinde eğitmek, çok büyük kaynaklar gerektirir. Veri kümelerinin kazınmak üzere hazırlanması ve bunların yapay zeka modellerine girilmesi arasındaki süreç kolaylıkla milyonlarca watt-saat tüketebilir.
Ayrıca veri testi sıkı deneme yanılmadan oluşur. Geliştiriciler model yinelemeleri geliştirirken, sorunları giderirken ve yanlışlıkları düzeltirken çok büyük enerji kaynakları tüketmeye devam edecekler.
Örnek olarak ChatGPT'yi ele alalım. A Cornell Üniversitesi'nin araştırması OpenAI'nin GPT-3'ü 175 milyar parametre üzerinde eğitmek için 405 V100 GPU yılı enerji tükettiğini gösteriyor. Daha basit bir ifadeyle, bir V100 GPU'nun ChatGPT'yi oluşturması 405 yıl sürecektir.
OpenAI'nin buna benzer bir şey kullandığını varsayarsak Nvidia V100 GPU'lar300 watt-saat enerji tüketen cihazın 405 yıllık elektrik tüketimi 1.064.340.000 watt-saat'e denk geliyor. Referans olarak, çoğu hane günde 30.000 watt-saat tüketiyor. Yani OpenAI'nin ChatGPT'yi eğitmek için kullandığı enerji başlangıçta 35.478 eve 24 saat boyunca güç sağlayabilir.
Yapay zeka programlarının oluşturulmasında, eğitilmesinde ve ticarileştirilmesinde kullanılan donanım çeşitli toprak metallerinden oluşur. Örnek olarak GPU'ları ele alalım. Bunları üretmek, diğer hammaddelerin yanı sıra bakır, kalay, gümüş ve çinko gerektirir ve teknoloji şirketleri, yapay zeka sistemlerini sürdürmek için binlerce GPU'ya ihtiyaç duyar.
Geliştiriciler ham madde tedariki için alternatif yöntemler araştırmalıdır. Aksi takdirde, zararlı madencilik faaliyetleri yalnızca yapay zeka ile ilgili donanıma olan talep arttıkça artacaktır. En büyük madenler bile onlarca yıl sonra tükenecek.
7. Potansiyel Trafik Sıkışıklığı
Yapay zeka, enerji açısından daha verimli bir yapı oluşturabilir, otomotiv endüstrisi için akıllı gelecek. Tarafından yapılan bir çalışma Uluslararası Çevre Araştırmaları ve Halk Sağlığı Dergisi sürücüsüz araçların geleneksel araçlara göre yüzde 50 ila 100 daha az karbon emisyonu ürettiğini belirtiyor. Dünya çapındaki otomobil üreticileri yapay zekayı kademeli olarak birimlerine entegre edecek.
Yakıt açısından verimli olmasına rağmen yapay zeka destekli araçların ortaya çıkışı, yoğun nüfuslu şehirlerde trafik sıkışıklığını da artırıyor. Özel araçların sayısı toplu taşıma merkezlerinden daha fazla olmaya devam edecek. A Adelaide Üniversitesi'nin boylamsal araştırması tüketicilerin işe gidip gelmek veya araç paylaşımı yerine sürücüsüz araba satın almayı tercih edeceğini söylüyor.
8. Yapay Zekanın Evrimi E-Atığı Artırıyor
Yapay zeka hızla gelişiyor çünkü geliştiriciler yeni donanım ve yazılım ürünleri piyasaya sürmeye devam ediyor. Hepsi önce küresel pazara hakim olmak istiyor. Ne yazık ki, yıkıcı teknolojilerin peşinde koşmak toplumun büyüyen e-atık sorununa katkıda bulunuyor. Unutmayın: AI sistemlerinin bakımı, çoğu geri dönüştürülemeyen binlerce GPU ve sunucu gerektirir.
Dünya Önemlidir e-atıkların yüzde 85'inin çöp depolama alanlarına ve çöp yakma tesislerine gittiğini ve yüzde 70'inin toksik elementler içerdiğini bildiriyor. Yapay zeka geliştiricileri daha sürdürülebilir imha yöntemlerini keşfetmelidir. Fosil yakıt tüketimini azaltmak, donanım yaşam döngülerini uzatmak ve geri dönüşüm yöntemleri tasarlamak gibi ekolojik uygulamalar sektörü kökten değiştirecek.
Yapay Zeka Çevre İçin Kötü mü?
Yapay zekanın zararlı çevresel etkilerine rağmen doğası gereği sürdürülemez değildir. Yukarıdaki sorunların çoğu, insanların yapay zeka odaklı teknolojileri nasıl tasarladığı, programladığı, uyguladığı ve yönettiğinden kaynaklanmaktadır. Teknoloji şirketleri hızlı ilerleme için ekolojik uygulamalardan fedakarlık etmeyi bırakmalı. Yapay genel zekanın zirvesine ulaşmak bile dünyanın doğal kaynaklarının tükenmesini haklı çıkarmaz.
Şirketlerin aynı zamanda çevre dostu teknolojiye de öncelik vermesi gerekiyor. Yapay zekanın ticari, ticari ve endüstriyel uygulamaları çevreye yardım etme potansiyelini gölgede bırakıyor. Sektör zaten rastgele yapay zeka uygulamaları ve araçlarıyla dolu. Ancak yeterli sayıda geliştirici, kaynakların korunması ve iklim değişikliği için yapay zekadan yararlanmaya ilgi duymuyor.
