ChatGPT gibi yapay zeka modellerine yöneltilen her soru, yalnızca bilgi üretmiyor; aynı zamanda çevreye karbon salımı da yapıyor. Almanya merkezli yeni bir araştırma, mantık yürütme ve karmaşık analiz gerektiren sorguların, basit sorulara kıyasla çok daha fazla karbon emisyonuna neden olduğunu ortaya koydu.
Her Soru Enerji Harcıyor, Her Cevap Karbon Üretiyor
Münih Uygulamalı Bilimler Üniversitesi’nden bilim insanları, 14 farklı geniş dil modeli (GDM) üzerinde yaptıkları analizle, farklı soru türlerinin enerji tüketimine etkisini karşılaştırdı. Araştırmaya göre, soyut cebir, felsefe ya da akıl yürütme gerektiren konulardaki sorular; tarih, coğrafya veya genel bilgi gibi daha düz konulara kıyasla 6 kata kadar fazla karbon salımı yapıyor.
Frontiers dergisinde yayımlanan çalışmanın baş yazarı Dr. Maximilian Dauner, bu farklılığın tamamen modellerin nasıl çalıştığına bağlı olduğunu belirtiyor:
“Akıl yürütme özelliği, enerji tüketimini doğrudan artırıyor. Modellerin çevresel etkisi, verdikleri cevabın içeriğinden çok kavramsal karmaşıklıkla bağlantılı.”
Yüksek Doğruluk, Yüksek Emisyonla Geliyor
Çalışmaya göre, mantıklı analiz yapabilen sohbet botları, genellikle daha yüksek doğruluk oranlarıyla çalışıyor. Ancak bu doğruluk, ciddi bir çevre maliyetiyle geliyor. Örneğin:
- Cogito, %85’e yakın doğruluk oranına sahip. Ancak bu doğruluk, yalın cevaplar üreten modellere kıyasla 3 kat daha fazla karbon salımı demek.
- Her bir soru, ortalama olarak 543,5 token (kelime veya kelime parçası) üretirken, yalın cevap veren modeller sadece 40 token kullanıyor.
- Daha fazla token = daha fazla işlemci kullanımı, bu da daha yüksek CO₂ salımı anlamına geliyor.
Araştırmacılar, bu nedenle doğruluk ve sürdürülebilirlik arasında zorunlu bir denge bulunduğuna dikkat çekiyor.
Derinlemesine Sorgular Bir Uçuş Kadar Emisyon Üretebilir
Çalışmanın en çarpıcı bulgularından biri, 600 bin adet derinlemesine soru yanıtlamasının yaklaşık olarak Londra–New York arası bir gidiş-dönüş uçuş kadar karbon emisyonu üretebildiği yönünde. Bu karşılaştırma, büyük ölçekli yapay zeka kullanımlarının iklim üzerindeki etkisini gözler önüne seriyor.
Öte yandan, Alibaba Cloud’un Qwen 2.5 modeli, benzer doğrulukla üç kat fazla sayıda soruya cevap verirken aynı karbon seviyelerinde kalabiliyor. Bu da mühendislik çözümleri ve model verimliliği sayesinde emisyonların azaltılabileceğini gösteriyor.
Kullanıcılar Sorumluluk Almalı
Dr. Dauner’e göre, karbon salımlarını düşürmenin en etkili yolu kullanıcı tercihlerinden geçiyor. Bilinçli bir yapay zeka kullanımı için öneriler şöyle:
- Gereksiz yere karmaşık sorgular yöneltilmemeli.
- Yalın ve net yanıtlar istenmeli.
- Yalnızca gerçekten akıl yürütme gerektiren durumlarda yüksek kapasiteli modeller kullanılmalı.
Bu adımlar, hem bireysel kullanıcıların karbon ayak izini düşürmesini hem de genel yapay zeka altyapısının daha sürdürülebilir hale gelmesini sağlayabilir.
Yapay Zeka Kullananlar Dikkat: Jeton Ayak İzi = Karbon Ayak İzi
Araştırmanın sonunda yer alan bir uyarı oldukça çarpıcı:
“Daha fazla token kullanımı, doğrudan daha fazla karbon salımı anlamına geliyor.“
Bu bilgi, kullanıcıların yapay zeka modelleriyle etkileşim kurarken soru içeriklerini yeniden değerlendirmesi gerektiğine işaret ediyor. Özellikle kurumsal düzeyde yapay zeka sistemlerini kullananların, emisyon hesaplarını bu doğrultuda yapmaları gerektiği vurgulanıyor.
