Yapay zeka modelleri oluşturmanın güç maliyetleri birtakım beşerler için merak konusu. Yapay zeka ne kadar güçlü olursa, o kadar fazla güç harcamakta. Pekala giderek daha güçlenen üretken yapay zeka modellerinin ortaya çıkması toplumun gelecekteki karbon ayak izini nasıl etkileyecek?
1 yıl boyunca 123 akaryakıtlı binek araç kullanımına eşdeğer
2019’da araştırmacılar, 110 milyon parametreye sahip BERT isimli üretken bir yapay zeka modeli oluşturmanın, bir kişi için gidiş-dönüş kıtalararası bir uçuşun gücünü tükettiğini tespit etti. Parametre sayısı modelin boyutunu tabir eder ve daha büyük modeller ekseriyetle daha mahir. Araştırmacılar, 175 milyar parametreye sahip çok daha büyük GPT-3′ü oluşturmanın 1.287 megawatt saat elektrik tükettiğini ve bir yıl boyunca 123 akaryakıtlı binek araç kullanımına muadil 552 ton karbondioksit ürettiğini kestirim ediyor. Çünkü bu yalnızca, rastgele bir tüketici kullanmaya başlamadan evvel modeli piyasaya sürmeye hazır hale getirmek için kullanılan güç.
Güncelleme maliyeti daha da artırıyor
Bir başka sorun da yapay zeka modellerinin daima olarak güncellenmesi gerekliliği. Örneğin, ChatGPT sadece 2021’e kadar olan bilgiler üzerinde eğitildi ve bu nedenle o vakitten beri olan hiçbir şey hakkında bilgi sahibi değil. ChatGPT’yi oluşturmanın karbon ayak izi kamuya açık bir bilgi değil, lakin muhtemelen GPT-3’ünkinden daha yüksek olduğu çok açık. Bilgilerini güncellemek için nizamlı olarak tekrar yaratılması gerekseydi, güç maliyetleri daha da artacaktı.
Toplumsal baskı, şirketleri ve araştırma laboratuvarlarını yapay zeka modellerinin karbon ayak izlerini yayınlamaya teşvik etmek için faydalı olabilir. Gelecekte, tahminen de tüketiciler bu bilgileri “daha çevreci” bir sohbet robotu seçmek için bile kullanabilir.