Nöbetçi Eczaneler
Yapay zekaya yöneltilen her soru, sadece bir cevapla değil, tıpkı vakitte bir ölçü karbondioksit salımıyla da geri dönüyor.
Almanya’daki Münih Uygulamalı Bilimler Üniversitesi’nden araştırmacılar, ChatGPT üzere geniş lisan modellerinin (GDM) akıl yürütme gerektiren sorulara verdikleri cevapların, çevresel tesirinin önemli boyutlara ulaştığını ortaya koydu.
6 KAT DAHA FAZLA
Hakemli bilim dergisi Frontiers’ta yayımlanan çalışmada, 14 farklı yapay zeka modeli karşılaştırıldı. Soyut cebir ya da ideoloji üzere daha derin muhakeme isteyen bahislerdeki sorular, lise tarih dersi üzere kolay içeriklere kıyasla yaklaşık 6 kat daha fazla karbon salımı üretiyor.
Çalışmanın muharriri Dr. Maximilian Dauner, “Yüksek seviyede muhakeme gerektiren sorular, modellerin daha fazla güç harcamasına yol açıyor. Bu da direkt daha fazla karbon salımına neden oluyor” dedi.
Dr. Dauner, mantıklı düşünebilen büyük modellerin, yalın ve kısa karşılıklar veren modellere nazaran 50 kata kadar daha fazla karbon salımı yapabileceğini söyledi.
KISA VE DİREKT KARŞILIKLAR TALEP EDİN
Yapay zekaya sorulan her soru, sayısal süreç gerektiriyor. Sorgudaki her söz ya da modül, modele işlenmek üzere “token” ismi verilen dijital üniteye dönüştürülüyor. Çalışmaya nazaran, muhakeme temelli bir soru ortalama 543,5 token üretirken, kolay bir sorguda bu sayı sırf 40 oluyor.
Araştırmacılar, kullanıcıların karbon ayak izini azaltmak için yapay zekadan daha kısa ve direkt cevaplar talep etmesini, karmaşık modellerin ise sırf nitekim muhtaçlık duyulan durumlarda kullanılmasını öneriyor.
Çalışma ayrıyeten, yüksek doğruluk oranına sahip modellerin çevresel bedelini de ortaya koydu. Örneğin yaklaşık yüzde 85 doğruluk oranına ulaşan Cogito modeli, daha sade karşılıklar veren misal boyuttaki modellere nazaran 3 kat daha fazla emisyon salıyor.
Doğruluk ile sürdürülebilirlik ortasında bir istikrar kurmak şart
Dr. Dauner, “Şu anda yapay zeka teknolojilerinde doğruluk ve sürdürülebilirlik ortasında bir taviz ilgisi var. Yanlışsız karşılıklar için daha fazla güç harcıyoruz. Lakin bu dengeyi daha sürdürülebilir kılmak mümkün” dedi.
Çarpıcı bir örneğe nazaran, DeepSeek R1 modeline 600 bin soru sorulması, Londra-New York ortası gidiş-dönüş uçuşunun karbon ayak izine muadil bir emisyon yaratabiliyor. Buna rağmen, Alibaba Cloud’ın Qwen 2.5 modeli emsal doğrulukla daha fazla soruyu birebir karbon salımı seviyesinde cevaplayabiliyor.
Araştırmacılar, bu çeşit bilgilerin kullanıcıları daha şuurlu bir yapay zeka kullanımı konusunda yönlendirmesini umuyor.