Yapay zekâ modelleri her sorguda küçük bir enerji tüketse de, milyarlarca sorgunun çevresel etkisi göz ardı edilemeyecek düzeyde. Fransız yapay zekâ şirketi Mistral, büyük dil modellerinin (LLM) çevreye olan etkilerini şeffaf biçimde ortaya koymak amacıyla dikkat çekici bir adım attı. Şirket, şimdiye kadar benzeri görülmemiş şekilde bir çevresel denetim raporu yayınlayarak, modellerinin karbon salımı, su tüketimi ve kaynak kullanımını ayrıntılı biçimde belgeledi.
İlk Adım: Fransa’nın “Tutumlu Yapay Zekâ” Tüzüğüne Uygunluk
Mistral, Carbone 4 danışmanlık firması ve Fransa Ekolojik Dönüşüm Ajansı iş birliğiyle yürüttüğü bu çalışmada, Fransız hükümetinin “Frugal AI” yani Tutumlu Yapay Zekâ adı verilen çevresel tüzüğünü temel aldı. Denetim, şirketin “Large 2” adlı dil modelinin 18 aylık süreçteki yaşam döngüsü boyunca oluşturduğu etkileri analiz etti.
Raporda üç temel başlık incelendi:
- Sera gazı (CO₂) salımı
- Su tüketimi
- Doğal kaynak kullanımı (özellikle sunuculardaki GPU’ların aşınması gibi nedenlerle)
Sonuçlar: Tek Sorgu Küçük, Toplam Etki Büyük
Mistral’a göre tek bir ortalama sorgu (yaklaşık 400 token ya da bir sayfa metin üretimi), yalnızca 1,14 gram CO₂ salımına ve 45 mililitre su tüketimine yol açıyor. Bu değerler oldukça düşük görünse de, milyarlarca sorgunun yıllık toplam etkisi kayda değer bir seviyeye ulaşıyor.
Denetim raporuna göre:
- Toplam CO₂ salımı: 20.400 ton
(Bu değer, yaklaşık 4.500 adet benzinli binek aracın bir yıl çalışmasına eşdeğer.) - Toplam su tüketimi: 281.000 metreküp
(112 adet olimpik yüzme havuzunu dolduracak kadar su.)
En yüksek çevresel etkinin modelin eğitimi ve çıkarım (inference) aşamasında ortaya çıktığı belirtiliyor. Toplam CO₂ salımının %85,5’i, su tüketiminin ise %91’i bu iki süreçte gerçekleşmiş.
Günlük Dijital Alışkanlıklarla Karşılaştırma
Tek bir Mistral sorgusunun karbon ayak izi, şu etkinliklerle kıyaslanabilir:
- ABD’de 10 saniye dizi izlemek
- Fransa’da 55 saniye dizi izlemek (daha temiz enerji altyapısı nedeniyle)
- Zoom toplantısında 4 ila 27 saniye arasında kalmak
- 100 kişiye gönderilen bir e-postayı yazmak: Bu eylem, yaklaşık 23 Mistral sorgusuna eşdeğer CO₂ salımı yapıyor.
Bu karşılaştırmalar, yapay zekâ kullanımının çevresel etkisinin toplumda genellikle düşünüldüğü kadar “aşırı” olmadığını; hatta bazı günlük çevrimiçi alışkanlıklardan bile daha az zararlı olabileceğini gösteriyor.
Diğer Modellerle Karşılaştırmalar
Mistral’ın açıkladığı rakamlar, bağımsız akademik çalışmalardaki tahminlerle örtüşüyor:
- Kaliforniya Üniversitesi Riverside araştırmacılarına göre, GPT-3 çalıştırılan ABD’deki bir veri merkezinde her sorgu başına ortalama 17 ml su tüketiliyor.
- Nature dergisinde 2024’te yayımlanan bir çalışmada, ChatGPT’nin her sorguda ortalama 2,2 gram CO₂ saldığı belirtilmişti.
Mistral, kendi denetimini doğrudan veri sunarak gerçekleştirdiği için bu rakamların güvenilirliği daha yüksek kabul ediliyor. Ancak uzmanlar yine de metodolojiye dair daha fazla detayın paylaşılması gerektiğini belirtiyor.
Uzman Görüşü: “İyi Bir İlk Adım”
Hugging Face’in iklim sorumlusu Sasha Luccioni, raporun çevresel etki hesaplamalarında önemli bir adım olduğunu vurguluyor. Mistral’ın sunduğu verilerde hâlâ bazı eksikler bulunsa da (örneğin toplam enerji tüketimi gibi), bu şeffaflığın sektöre örnek olması bekleniyor.
Mistral, bu denetimi yalnızca kendi kamu imajı için yapmıyor. Aynı zamanda sektöre çağrıda bulunarak diğer yapay zekâ model üreticilerinin de benzer şekilde çevresel şeffaflık göstermesini öneriyor. Hatta bu sayede, farklı modellerin su, karbon ve kaynak tüketimi açısından karşılaştırılabildiği bir puanlama sistemi kurulabileceğini belirtiyor.
Sonuç
Mistral’ın açıkladığı çevresel denetim, yapay zekânın çevresel etkisini küçümsememekle birlikte, dramatize etmenin de her zaman doğru olmadığını ortaya koyuyor. Tekil sorguların etkisi düşük olsa da, trilyonlarca sorgunun toplam yükü ciddi. Ancak bu yük, bazı günlük dijital alışkanlıklarla aynı seviyede ya da daha az. Bu bağlamda, yapay zekâ kullanımıyla ilgili çevresel eleştirilerin daha veriye dayalı ve dengeli yapılması gerekiyor. Mistral’ın bu şeffaflığı, sektör için cesaret verici bir gelişme. Özellikle büyük teknoloji firmalarının da benzer raporlarla kullanıcılarını bilgilendirmesi, hem kamuoyunun farkındalığını artırır hem de daha sürdürülebilir altyapı yatırımlarını teşvik eder.
Ayrıca, yapay zekâ sistemlerinin eğitim süreçlerinde kullanılan enerjinin yenilenebilir kaynaklara yönelmesi, sektör genelinde karbon ayak izini azaltma hedefi açısından büyük önem taşır. Bunun yanında, veri merkezlerinin soğutma sistemleri, donanım üretim zincirleri ve sunucu donanımlarının ömrü gibi unsurlar da toplam etkiyi doğrudan belirleyen faktörler arasında yer alır. Mistral’ın bu yaklaşımı, yalnızca teknik değil, aynı zamanda etik teknoloji anlayışı açısından da ilham verici. Bu tür şeffaflık politikalarının yaygınlaşması, kullanıcı bilinci ile sektörel sorumluluk arasında köprü kurarak, yapay zekânın geleceğini daha sürdürülebilir ve sorumlu bir zemine taşıyabilir.
