ChatGPT Su Tüketiyor, Yapay zeka algoritmalarını eğitmenin çok büyük miktarda enerji gerektirdiği bir sır değil, ancak yeni bir makale bunun yanında devasa miktarda su da tükettiğini ortaya koyuyor.
California Üniversitesi, Riverside ve Teksas Üniversitesi, Arlington’dan araştırmacılar, “Yapay Zekayı Daha Az Susuz Hale Getirmek” başlıklı, henüz hakemli değerlendirmeye tabi tutulmamış bir makaleyi paylaştılar. Makale, muazzam miktarda elektriğe ek olarak, veri merkezlerini soğutmak için tonlarca su da gerektiren yapay zeka eğitiminin çevresel etkisini inceliyor.
OpenAI ve Google gibi şirketler tarafından kullanılan veri işleme merkezlerini soğutmak için ne kadar suya ihtiyaç duyulduğuna bakıldığında, araştırmacılar yalnızca GPT-3’ü eğitmek için Microsoft’un (OpenAI ile iş birliği içinde) tam 185.000 galon su tükettiğini buldular. Yaptıkları hesaplamalara göre bu, bir nükleer reaktörü soğutmak için gereken su miktarına denk.
Makalede belirtildiği gibi, Microsoft’un GPT-3’ü eğitirken ABD merkezli veri merkezlerini soğutmak için kullandığı su, “370 BMW otomobil veya 320 Tesla elektrikli araç” üretmek için yeterli. Eğer modeli şirketin daha da büyük olan Asya’daki veri merkezlerinde eğitselerdi, “bu sayılar üç katına çıkacaktı.”
ChatGPT şişe su içiyor! ChatGPT Su Tüketiyor
Dahası var: “ChatGPT, yaklaşık 20-50 soru-cevaplık basit bir diyalog için 500 ml’lik bir şişe su ‘içmek’ zorunda.” Makalede, “500 ml’lik bir şişe su çok fazla görünmese de ChatGPT’nin milyarlarca kullanıcısı düşünüldüğünde bununla harcanacak toplam su miktarı son derece yüksektir.” deniyor.
Tekrarlanan su kıtlığı uyarıları karşısında bu göze çarpan sorunla ne yapılması gerektiğine ilişkin tavsiyeler söz konusu olduğunda, araştırmacıların söyleyecek pek fazla şeyi yok.
Araştırmacılar, en azından Google ve OpenAI gibi şirketlerin “sosyal sorumluluk üstlenebileceğini ve üstlenmesi gerektiğini, kendi su ayak izlerine dikkat çekerek örnek olabileceklerini” söylüyorlar. Bu, yapay zekanın dindirilemeyen “susuzluğunu” gidermede atılacak ilk adım olabilir.
‘Yapay Zekayı Daha Az “Susuz” Hale Getirmek: Yapay Zeka Modellerinin Gizli Su Ayak İzini Ortaya Çıkarmak ve Ele Almak’ başlıklı araştırma makalesinin Türkçe kapsamlı bir özeti ve analizi:
Özet
- Sorun: AI modellerini eğitmek inanılmaz miktarda enerji gerektirir ve dolayısıyla büyük bir karbon ayak izine sahiptir. Ancak makale, yüksek miktarda su tüketiminin göz ardı edilen bir yan etki olduğunu vurguluyor.
- Veri Merkezlerini Soğutmanın Rolü: Veri merkezleri, AI eğitimi sırasında üretilen ısıyı dağıtmak için muazzam miktarda su kullanır. Bu su tüketimi iki yolla gerçekleşir:
- Su Çekme Ayak İzi (WWF): Mevcut su kaynaklarından su çekme eyleminin kendisi
- Su Tüketim Ayak İzi (WCF): Buharlaşma yoluyla atmosfere salınan, artık kullanılamaz hale gelen su
- Gerçek Dünya Etkileri: Araştırmacılar, AI modellerini eğitmek için kullanılan suyun, nükleer reaktörleri soğutmak için gereken su miktarına benzer olduğunu buldular. Yalnızca GPT-3’ü eğitmek, 300’den fazla otomobil üretmek için gereken suya eşdeğerdi.
- ChatGPT Örneği: Araştırma, ChatGPT gibi sohbet robotlarının da günlük operasyonlarında büyük miktarda su “tükettiğini” belirtiyor. Basit bir konuşma, 500 ml’lik bir şişe suya eşdeğer bir su ayak izi bırakabilir.
Çözüm Önerileri
Makale, AI’nın su tüketim sorununa ilişkin birkaç olası çözümü vurguluyor:
- Verimli AI Modelleri: Araştırmacılar, kaynak tüketimini azaltırken performansı optimize etmek için AI modeli tasarımlarında ilerlemeler olmasını teşvik ediyor.
- Veri Merkezi İyileştirmeleri: Veri merkezlerini soğutmak için havadan ziyade suyun daha verimli kullanımı ve su geri dönüşümü teşvik edilmeli.
- Yenilenebilir Enerji Kaynakları: Veri merkezlerini çalıştırmak için yenilenebilir enerji kullanımı, karbon ayak izini ve dolaylı su ayak izini azaltacaktır.
- Şirketlerin Sorumluluğu: Makale, Google ve OpenAI gibi teknoloji devlerinin, su ayak izine dikkat çekmede öncü rol üstlenmesi gerektiğini vurguluyor.
Analiz
- Gizli Tehlike: Bu makale, AI gelişimindeki genellikle gözden kaçan bir faktörün altını çiziyor: büyük ölçekli dil modelleri gibi güçlü AI araçlarını eğitmek çok büyük miktarda su tüketimine yol açıyor.
- Küresel Etki: Su kıtlığının dünya çapında artan bir endişe olduğu düşünüldüğünde, AI’nın su tüketimi sorunu acilen ele alınmalıdır.
- İhtiyaç Duyulan Eylem: Makale, teknoloji şirketleri, araştırmacılar ve politika yapıcılar arasındaki iş birliği ihtiyacını vurguluyor. Veri merkezi tasarımından model mimarisine ve düzenlemeye kadar değişen yaklaşımlarla bu su tüketimi kriziyle mücadele etmeliyiz.
Önemli Notlar:
- Makalenin ön baskı aşamasında olduğunu ve henüz hakem değerlendirmesinden geçmediğini unutmamak gerek.
- Bu alandaki araştırmalar nispeten yeni. AI’nın su ayak izinin tam boyutunu anlamak için daha fazla veri ve analize ihtiyaç var.