BM Uyarısı: Yapay Zeka Yakında İnsanlığın İçtiği Sudan Daha Fazlasını Tüketecek

Yapay zeka modellerinin gelişimiyle birlikte enerji ve kaynak taleplerinin azalacağı yönündeki yaygın kanı, Birleşmiş Milletler'in (BM) yayımladığı yeni ve çarpıcı bir raporla sarsıldı. Veri merkezlerinin çevresel maliyetlerini detaylandıran rapor, teknolojik verimlilik artışlarının tüketimi azaltmak yerine aksine artırdığına dikkat çekerek, sektörün ciddi bir "verimlilik tuzağına" düştüğünü ortaya koyuyor.

Raporda sunulan korkutucu öngörülere göre, 2030 yılına gelindiğinde yapay zekanın enerji kullanımı iki katına çıkarak dünya genelindeki toplam elektrik tüketiminin %3'ünü oluşturabilir. Bu durumun yaratacağı karbon emisyonlarının Birleşik Krallık'ın toplam emisyonlarına eşdeğer olacağı tahmin ediliyor. Daha da endişe verici olanı ise, sistemlerin soğutulması için harcanacak su miktarının, tüm dünya nüfusunun yıllık içme suyu ihtiyacını aşabileceği uyarısı yapılıyor.

BM raporu, bu durumu ekonomi literatüründe "Jevons Paradoksu" olarak bilinen prensiple açıklıyor. 19. yüzyıl İngiltere'sinde kömür kullanımı üzerine yapılan gözlemlerle ortaya çıkan bu paradoks; bir kaynağın kullanım verimliliği arttığında, o kaynağın toplam tüketiminin azalması yerine, maliyetlerin düşmesi nedeniyle kullanım alanlarının genişlemesi ve toplam talebin artması durumunu tanımlıyor. Yapay zeka modelleri ucuzladıkça ve daha erişilebilir hale geldikçe, yeni kullanım alanlarının açılması verimlilikten elde edilen tüm tasarrufları yok edebilir.

Sorunun ölçeği güncel verilerle de destekleniyor. Geçtiğimiz yıl veri merkezlerinin tükettiği elektrik miktarı, dünyanın en büyük 11. elektrik tüketicisi olan Suudi Arabistan'ın toplam tüketimiyle eşdeğer seviyeye ulaştı. Eğer 2030 projeksiyonları gerçekleşir ve enerji kullanımı ikiye katlanırsa, ortaya çıkan karbon ayak izini dengelemek için on yıl boyunca 6,7 milyar ağacın yetiştirilmesi gerekecek. Ayrıca veri merkezlerinin 9,3 trilyon litre suya ve Meksika şehri'nin yaklaşık on katı büyüklüğünde bir araziye ihtiyaç duyacağı öngörülüyor.

Kaynak tüketiminin ötesinde rapor, yapay zeka patlamasının merkezindeki yapısal eşitsizliklere de ışık tutuyor. Yapay zekaya özel bulut altyapılarına sahip olan ülke sayısının sadece 32 ile sınırlı olduğu ve bu kapasitenin %90'ının ABD ile Çin'in kontrolünde olduğu belirtiliyor. Bu durum, sistemleri kuran ve kontrol eden ülkeler ile sadece tüketen ülkeler arasında derin bir dijital uçurum yaratırken; maden çıkarımı ve elektronik atıklar gibi çevresel yüklerin orantısız bir şekilde gelişmekte olan ülkelerin omuzlarına bindiği vurgulanıyor.

Sorumlu bir yapay zeka kullanımı için rapor; şeffaflık, tasarımdan itibaren verimlilik, hakkaniyet, adalet, yaşam döngüsü sorumluluğu ve küresel iş birliği gibi temel ilkeler üzerine kurulu bir yol haritası öneriyor. Yapay zekanın operasyonel ayak izini belirleyen iki ana faktörün, "ne kadar kullandığımız" ve "nasıl kullandığımız" olduğu belirtiliyor. Metin ve kod üretiminden görsel ve video oluşturmaya kadar her görevin farklı hesaplama güçleri gerektirdiği, dolayısıyla seçilen modelin çevresel maliyetleri doğrudan etkilediği ifade ediliyor.

Sürdürülebilir bir gelecek için hammadde tedarikinden geri dönüşüme ve güvenli bertarafa kadar tüm değer zincirinin yönetilmesi gerektiği savunuluyor. Raporda, yapay zekanın neler yapabileceği ile doğal çevrenin korunması arasında bir denge kurulması çağrısı yapılıyor. Bu kapsamda, hem model hem de görev düzeyinde çevresel beyanların zorunlu hale getirilmesi ve yapay zeka taleplerinin ulusal iklim ve enerji planlamalarına entegre edilmesi gerektiği öneriliyor.

Kamu sektöründe yapay zeka adaptasyonunun hızlandığı Yeni Zelanda ve Avustralya gibi ülkelerden örnekler veren rapor, bu ülkelerin "hafif dokunuşlu" ve prensip odaklı düzenleme yaklaşımlarının riskli olduğunu belirtiyor. Örneğin Yeni Zelanda'da ulusal bir yapay zeka stratejisi bulunmasına rağmen, enerji kullanımı veya emisyonlar konusunda herhangi bir zorunlu beyan veya denetleyici mekanizma bulunmuyor. Benzer şekilde Avustralya'da kamu hizmetlerini iyileştirmek için kullanılan makine öğrenimi araçlarının çevresel maliyetleri göz ardı ediliyor.

Sonuç olarak, yapay zeka inovasyonuna bakış açısının kökten değişmesi gerektiği vurgulanıyor. Doğal çevrenin; ekonomi, kültür ve refahın temel taşı olduğu hatırlatılarak, teknoloji dünyasının sadece performansa değil, sürdürülebilir bir geleceğe odaklanan yeni bir oyun planı benimsemesi gerektiği çağrısı yapılıyor.