Yapay Zekayı Sürdürülebilir Hale Getirmek: Neyi Kaçırıyoruz

Yapay zeka çağımızın en dönüştürücü teknolojilerinden biri haline geldi, ancak çevresel ayak izi büyük oranda ölçülmüyor ve yeterince anlaşılamıyor. Dünya çapındaki kuruluşlar AI sistemlerini farklı sektörlerde uygulamak için yarışırken, bu teknolojilerin gerçek maliyeti hakkında önemli bir tartışma ortaya çıkıyor. Çevresel sürdürülebilirliğe odaklanan önde gelen yapay zeka araştırmacılarından Sasha Luccioni, emisyon verilerini takip etme ve raporlama şeklimizde önemli değişiklikler olmadan, gezegenimizin geleceğinden ödün vermeyen gerçek anlamda sürdürülebilir yapay zeka çözümleri yaratmayı umut edemeyeceğimizi savunuyor.

Sorun, AI teknolojilerinin gerçekte ne kadar enerji tükettiğine ilişkin anlayışımızdaki temel bir boşlukla başlıyor. Büyük dil modellerini ve diğer karmaşık makine öğrenimi sistemlerini eğitmek çok büyük hesaplama kaynakları gerektirir, ancak bu sistemleri çalıştıran çoğu kuruluş bunların çevresel etkilerini nadiren açıklar. Luccioni, bu şeffaflık eksikliğinin, düzenleyicilerden tüketicilere kadar tüm paydaşların, hangi yapay zeka uygulamalarının çevresel maliyetlerine değeceği konusunda bilinçli kararlar almasını imkansız hale getirdiğine dikkat çekiyor. Araştırma topluluğu emisyon verilerinin toplanmasını daha yeni sistematik hale getirmeye başladı ve bu ilk çabalar bile modern yapay zekanın enerji yoğunluğuna ilişkin sorunlu kalıpları ortaya koyuyor.

Emisyonları ölçmenin teknik zorluklarının ötesinde başka bir kritik konu daha var: İnsanların pratikte yapay zekayı gerçekte nasıl kullandıklarını anlamak. Pek çok kuruluş, teknolojinin sonuçları gerçekten iyileştirip iyileştirmediği veya yalnızca mevcut süreçlere hesaplama yükü ekleyip eklemediği konusunda net bir fikir sahibi olmadan AI modellerini kullanıyor. Dağıtım ile fiili kullanım arasındaki bu kopukluk, bir yapay zeka sisteminin çevresel maliyetinin pratik faydalarıyla haklı olup olmadığını doğru bir şekilde değerlendiremeyeceğimiz anlamına geliyor. Luccioni, sürdürülebilir yapay zeka oluşturmanın yalnızca hangi enerjinin tüketildiğini değil, aynı zamanda bu tüketimin kullanıcılara ve topluma orantılı bir değer sağlayıp sağlamadığını da anlamayı gerektirdiğini vurguluyor.

Modern yapay zeka sistemlerini destekleyen altyapı, sürdürülebilirlik denkleminde başka bir karmaşıklık katmanı daha sunuyor. Gelişmiş algoritmaları eğiten ve çalıştıran veri merkezleri sürekli olarak çalışarak önemli miktarda elektrik tüketir; genellikle bu gücün fosil yakıt kaynaklarından geldiği bölgelerde. Yenilenebilir enerji tesislerini işleten kuruluşların bile küresel enerji şebekelerinin kısmen yenilenemeyen kaynaklara bağımlı kaldığı gerçeğiyle mücadele etmesi gerekiyor. Luccioni, yapay zeka sistemlerinin gerçek karbon ayak izini hesaplamak için yalnızca doğrudan enerji tüketimini değil aynı zamanda üretim etkilerini, soğutma gereksinimlerini ve gerekli donanım altyapısının inşası ve bakımıyla ilişkili yukarı yöndeki emisyonları da dikkate alarak daha iyi metodolojilere ihtiyacımız olduğunu savunuyor.

Kurumsal sorumluluk, sürdürülebilirlik yapbozunun önemli bir eksik parçasını temsil ediyor. Yapay zeka sistemlerini kullanan birçok şirket, çevresel sorumluluk konusunda belirsiz taahhütlerde bulunuyor ancak somut ölçümler veya raporlama standartları bulunmuyor. Yapay zeka emisyonlarını ölçmeye yönelik standartlaştırılmış çerçeveler olmadan kuruluşlar, sistemlerini enerji verimliliği açısından optimize etme konusunda çok az baskıyla karşı karşıya kalır. Luccioni, diğer sektörlerdekilere benzer zorunlu açıklama gerekliliklerini savunuyor ve yapay zeka geliştirme ve dağıtımının çevresel maliyetinin diğer iş etkileri kadar görünür ve incelenir hale gelmesini sağlıyor. Bu tür bir şeffaflık, şirketlerin daha verimli yapay zeka algoritmaları ve altyapıları geliştirmesi ve bunlara öncelik vermesi için pazar teşvikleri yaratacaktır.

Araştırma topluluğunun kendisi sürdürülebilir yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesinde hayati bir rol oynuyor. Akademik kurumlar ve özel araştırma laboratuvarları, belirli modellerin eğitiminin enerji maliyetleri hakkında, alan için değerli ölçütler sağlayan makaleler yayınlamaya başladı. Ancak bu çabalar parçalı ve eksik kalıyor; kaynak yoğun projelerin çoğu kapalı kurumsal kapılar ardında yürütülüyor. Luccioni, yapay zekanın çevresel etkisinin gerçek kapsamını anlamak için açık bilim ve işbirlikçi araştırmanın gerekli olduğunu vurguluyor. Büyük teknoloji şirketlerinin kapsamlı verilerine erişim olmadan araştırmacılar, alanın nasıl geliştiğine veya en önemli verimlilik kazanımlarının nerede gerçekleştirilebileceğine ilişkin doğru modeller oluşturamaz.

Yapay zekanın faydası sorunu, çevreci bir bakış açısıyla bakıldığında giderek daha önemli hale geliyor. Yapay zekanın bazı uygulamaları, enerji şebekelerini optimize etmek veya daha verimli malzemeler tasarlamak için yapay zekanın kullanılması gibi, hesaplama gereksinimlerini haklı çıkaran açık, ölçülebilir faydalar sağlar. Yapay zekanın diğer kullanımları daha marjinal olabilir ve gerçek sorunları çözmeden küçük kolaylıklar sağlayabilir. Luccioni, kuruluşların çevresel maliyeti göz önüne alındığında bir yapay zeka sistemi kurmanın mantıklı olup olmadığını ciddi şekilde sorgulayacağı bir kültürel değişime ihtiyacımız olduğunu savunuyor. Bu, yapay zeka kullanım kalıplarını ölçmek, kullanıcıların benimseme oranlarını anlamak ve yapay zekanın gerçekten amaçlanan sonuçlara ulaşıp ulaşmadığını veya kaynakları gereksiz yere tüketirken yalnızca ilerleme görünümü yaratıp yaratmadığını belirlemek için daha iyi araçlar gerektirir.

Değişimi geniş ölçekte teşvik etmek için politika çerçeveleri önemli olacaktır. Dünyanın dört bir yanındaki hükümetler yapay zeka güvenliği ve etiğiyle ilgili düzenlemeler geliştirmeye başlıyor, ancak yapay zeka sürdürülebilirliği çoğu politika tartışmasında sonradan akla gelen bir konu olmaya devam ediyor. Luccioni, diğer sektörlerdeki karbon muhasebesi standartlarına benzer şekilde, büyük ölçekli yapay zeka sistemlerini kullanan kuruluşlar için net emisyon raporlama gereklilikleri belirleyen politikaları savunuyor. Şirketler çevresel ayak izlerini azaltmak için rekabet ederken, bu tür çerçeveler verimlilikte yenilikçiliği teşvik edebilir. Ayrıca yapay zekanın emisyonlarını hesaba katan karbon fiyatlandırma mekanizmaları, teknolojinin yalnızca faydalarının maliyetlerinden gerçekten daha fazla olduğu durumlarda kullanılmasını sağlamaya yardımcı olabilir.

İleriye giden yol, birden fazla paydaşın koordinasyonunu gerektirir. Teknoloji şirketlerinin daha verimli algoritmalara ve donanıma yatırım yapması, yapay zeka eğitimi ve çıkarımı için gereken enerjiyi azaltması gerekiyor. Araştırma kurumları, emisyonları ölçmek ve raporlamak için standartlaştırılmış metodolojiler oluşturmalı ve yapay zekanın çevresel etkisini tartışmak için ortak bir dil oluşturmalıdır. Politika yapıcılar, yapay zekayı geniş ölçekte kullanan kuruluşlar için çevresel hesap verebilirliği tartışmaya kapalı hale getiren düzenleyici çerçeveler geliştirmelidir. Bu arada kullanıcılar ve tüketiciler, güvendikleri yapay zeka hizmetlerinin çevresel maliyetleri konusunda şeffaflık talep etmeli ve sürdürülebilir alternatifler için pazar baskısı oluşturmalıdır.

Sonuçta Luccioni'nin mesajı açık: Daha iyi veriler, daha iyi anlayış ve daha iyi sorumluluk olmadan gerçekten sürdürülebilir yapay zeka oluşturamayız. Teknoloji endüstrisi hızlı hareket etmeye ve soruları daha sonra sormaya alıştı ancak yapay zekanın çevresel riskleri bu yaklaşımın devam etmesi için çok yüksek. Kapsamlı emisyon takibi oluşturarak, gerçek yapay zeka kullanım kalıplarını anlayarak ve verimliliği teşvik eden politika çerçeveleri oluşturarak, gezegenimizin geleceğinden ödün vermeden gerçek değer sağlayan bir yapay zeka ekosistemi oluşturmaya başlayabiliriz. Sorun, sürdürülebilir yapay zekanın mümkün olup olmadığı değil, bunu gerçekleştirecek kolektif iradeye sahip olup olmadığımızdır.