Gelişmekte olan bir teknoloji çoklukla beş etaptan geçerek hayatına devam eder. Bu basamakları epeyce ustalıkla bir formda resmenden Gartner Hype Cycle, muhakkak teknolojilerin olgunluğunu, benimsenmesini ve toplumsal uygulamasını temsil ediyor. Araştırma, danışmanlık ve bilgi teknolojisi firması Gartner tarafından geliştirilen bu grafiksel sunumda etaplar şu formda belirtiliyor: Teknoloji Tetikleyici, Şişirilmiş Beklentilerin Doruğu, Hayal Kırıklığı Çukuru, Aydınlanma Eğimi, Verimlilik Platosu. Peki yapay zeka bu grafiğin neresinde? Yapay zeka, beklentilerin zirvesinde
Garter’a nazaran üretken yapay zeka (ChatGPT, Midjourney, Bard vb.) şişirilmiş beklentilerin tepesine daha yeni ulaşmış durumda. Bu, teknoloji sanayisinin yapay zekanın çığır açıcı olacağı ve yakında her yerde bulunacağı istikametindeki iddialarıyla örtüşüyor. Bu abartı, istihdam, yanlış bilgilendirme, siyaset vb. üzerindeki tesiri hakkında çok fazla telaşa ve ayrıyeten insanlık için varoluşsal bir risk hakkında bir dizi telaşlı iddialara yol açtı, açmaya da devam ediyor.
Tüm bu abartı bir yandan da teknolojinin olumsuzluklarını bir sis perdesiyle örtmeye de yarıyor: önyargı, anlaşılmazlık, hesap verilemezlik ve “halüsinasyon görme” eğilimi bunlardan yalnızca dördü. Bunlar ortasında olmayan ve gözlerden kaçan bir diğer sorun daha var. Tüm dünya üretken yapay zeka teknolojileriyle dolu olduğunda bunun çevresel tesirleri ne olacak? Yapay zeka ile etraf ne alaka diyenler için kısaca olayı özetleyelim. Bilindiği üzere yapay zeka, şaşırtan ölçülerde hesaplama gücü gerektiriyor. Bu hesaplama gücü işlemciler ve grafik birimleriyle karşılanıyor. Bu donanımlar sıcak çalıştığı için güçlü bir soğutmaya ihtiyaç duyuyor. Ve tüm bunlar muazzam bir oranda elektrik tüketiyor. Bu elektrik tüketimi de günümüz dünyasında büyük ölçekte CO2 emisyonu manasına geliyor.
Çevreye tesir epey büyük
Teknoloji dünyası yapay zekayı, Barbie dünyasındaymış üzere gösteriyor olsa da kimileri gerçekleri görebiliyor. Örneğin 2019’da yapılan bir çalışmada, GPT-2 üzere erken devir büyük lisan modellerinin (LLM) eğitiminin karbon ayak izi yaklaşık 300.000 kg CO2 emisyonu olarak hesaplandı. Bu, ABD ve Çin arasındaki gidiş-dönüş 125 uçuşa muadil.
Günümüzdeki aktüel modellerin büyüklüğü ise GPT-2 yani 2019 ile karşılaştırılamayacak düzeyde. Bunu da çabucak örneklendirelim. 2019’daki GPT-2 modeli, 1,5 milyar parametreye sahip ki bu da selefi GPT1’deki parametre sayısının yaklaşık on katına tekabül ediyor. Bu yıl çıkan GPT-4’te ise 1.76 trilyon parametre olduğu belirtiliyor. Hasebiyle ortadaki büyüklük farkın binlerle tabir ediliyor.
Lakin eğitim, üretken yapay zekanın ömür döngüsünde sırf tek bir aşama pozisyonunda. Bir manada, bu emisyonları tek seferlik bir çevresel maliyet olarak görebilirsiniz. Pekala, yapay zeka hizmete girdiğinde, milyonlarca ya da tahminen milyarlarca kullanıcının onunla etkileşime girmesini sağladığında ne olacak? Bu etkileşime “çıkarım” basamağı deniyor. ChatGPT’ye “Merhaba, nasılsın?” diye sorduğunuzda bu sorgu, uzaktaki bir sunucu çiftliğinde anında bir bilgi süreç patlamasını tetikliyor. Bunun karbon ayak izi nedir? Çıkarım etabının ayak izini varsayım etmeye yönelik birinci sistematik teşebbüs geçen ay yayınlandı. Araştırmacılar, göreve özel (yani tek bir misyonu yerine getiren ince ayarlı modeller) ve genel hedefli modelleri (yani ChatGPT, Claude, Llama vb. üzere birden fazla misyon için eğitilmiş olanlar) kapsayan çeşitli makine öğrenme sistemi kategorilerinin (toplam 88) devam eden çıkarım maliyetini karşılaştırdı.
Araştırmaya nazaran üretken vazifeler (metin oluşturma, özetleme, imaj oluşturma ve altyazı ekleme), ayırt edici misyonlara kıyasla varsayım edilebileceği üzere daha fazla güç ve karbon yoğunluğuna sahip. Şaşırtıcı bir formda, yapay zeka modellerini eğitmek, çıkarım için kullanmaktan çok daha fazla karbon ağır olmaya devam ediyor. Araştırmacılar, karbon maliyetlerinin onları eğitmenin çevresel tesirine eşit olması için kaç çıkarıma gereksinim duyulacağını da varsayım etmeye çalıştılar. GPT üzere büyük modellerden biri kelam konusu olduğunda, 204,5 milyon çıkarım etkileşimi gerekecek ve bu noktada yapay zekanın karbon ayak izi iki katına çıkacak
204 milyon çıkarım inanılmaz bir büyüklük üzere geliyor değil mi? Bu nereden baktığınıza nazaran değişir, internet dünyası için bu küçük bir sayı. Sonuçta, ChatGPT piyasaya sürüldükten sonraki birinci haftasında 1 milyon kullanıcı kazandı ve şu anda yaklaşık 100 milyon faal kullanıcısı var. ChatGPT’nin bu yıl boyunca 3,6 milyar sorgu aldığını da belirtelim.
