- Yapay zeka, özellikle ChatGPT gibi LLM'lerin çevreye büyük zarar verdiği yönündeki yaygın kanı doğru değil
- Birçok kişi “kişisel yapay zeka kullanımının iklim krizini kötüleştirdiği” iddiasını yayıyor, ancak gerçek emisyon ölçeği ve kullanılan karşılaştırmalar uygun değil
- Yapay zekayla ilgili enerji ve su kullanım verilerine mümkün olduğunca doğru bakarak, gerçek karbon emisyonu ölçeğini anlamak gerekiyor
- Kişisel faaliyetler arasında hangi davranışların gerçekten anlamlı emisyon azaltımına katkı sağladığına da bakmak gerekiyor
Bu yazı neden yazıldı
- İklimle ilgili tartışmalarda sık sık “kötü şirketleri/teknolojileri hedef gösterip boykot etme” yaklaşımı öne çıkıyor
- ChatGPT kullanımını çevre yıkımı olarak kesin biçimde niteleyen görüşler arttığı için, doğru sayılara dayanarak buna açıklık getirmek amaçlanıyor
- İklim hareketinin kişisel yaşam tarzından çok, enerji sisteminin dönüşümü gibi yapısal değişimlere odaklanması gerektiği görüşü de vurgulanıyor
Emisyon etiği hakkında nasıl düşünmeli
- Modern toplumda tamamen sıfır karbonlu bir yaşam pratikte mümkün değil
- Hastaneler gibi önemli tesisler de yüksek emisyona sahip, ancak toplumsal değerleri büyük
- Emisyonu azaltmak için “koşulsuz olarak büyük emisyon kaynaklarını ortadan kaldıralım” değil, “faaliyetin değeri ile emisyonu arasındaki dengeyi” değerlendirmek gerekiyor
- Yanlış bilgi veya yanlış anlamalar nedeniyle LLM gibi faydalı teknolojilerin kullanımını kaçırmak istenen bir durum değil
LLM'lerin faydası var mı
- LLM'ler öğrenme, iş otomasyonu ve benzeri alanlarda günlük yaşamda ve işte geniş ölçekte yardımcı oluyor
- Karmaşık teknik ve uzmanlık alanı bilgilerini hızlıca özetlemek veya soru-cevap sağlamak konusunda özellikle etkili
- Kusursuz değiller, ancak Google aramadan farklı olarak konuşma tabanlı, kişiselleştirilmiş yanıtlar sunabiliyorlar
- Birçok insan LLM'leri kullanarak bilgi edinme, sorun çözme ve üretkenlik artışı deneyimliyor
Ana argüman
Emisyonlar
- Tek bir ChatGPT araması, sıradan bir Google aramasına göre yaklaşık 10 kat fazla enerji kullanır; ancak mutlak değer olarak yalnızca yaklaşık 3 Wh düzeyindedir
- Bu, 10 saniyelik video yayınına, 2 e-posta göndermeye veya LED TV'yi 3 dakika izlemeye karşılık gelen bir seviyedir
- “Dünya genelinde ChatGPT kullanımı = on binlerce hanenin elektrik tüketimi” gibi karşılaştırmalar, hizmetin kullanıcı sayısı ve sağladığı fayda dikkate alınmadığında yanıltıcı olabilir
- Örneğin Netflix veya YouTube gibi yayın hizmetleri çok daha fazla enerji kullanır, ancak bu da tek tek kullanıcılar için çok küçük birime bölünür
- GPT-4 modelinin eğitimi yüzlerce uçuşa denk enerji tüketti, ancak tek seferlik eğitimden sonra dünya çapında çok sayıda kullanıcıya sunduğu değer düşünüldüğünde verimlidir
- Toplam internet enerji kullanımı içinde LLM'lerin payı çok küçüktür; bir bireyin ChatGPT kullanmasını iklim sorununun merkezinde görmek aşırı bir kaygıdır
Su kullanımı
- Yapay zeka veri merkezleri, GPU soğutması gibi nedenlerle su kullanır
- “Her bir ChatGPT kullanımı 500 mL su tüketir” şeklindeki yanlış kanı yaygındır; gerçekte 500 mL, yaklaşık 20 ila 50 sorgu için daha doğru bir tahmindir
- Müzik yayını, görüntülü toplantı gibi diğer çevrimiçi etkinlikler de suyu benzer şekilde kullanır; bu hesaplara toplam enerji üretim ve soğutma süreçleri dahildir
- Gerçekte 10 dakikalık bir 4K video izlemek veya bir saatlik görüntülü toplantı yapmak, onlarca ChatGPT sorgusundan daha fazla su kullanır
- Veri merkezlerinin küçük su kaynakları üzerinde büyük baskı yaratmayan bölgelerde işletilmesi ve yeniden kullanılabilir su yönetimiyle desteklenmesi hâlinde sorun büyük ölçüde hafifletilebilir
- Hayvansal ürün üretim süreciyle karşılaştırıldığında veri merkezlerinin su kullanımı görece küçüktür; kirlilik veya israfa yol açma düzeyinin de yoğun endüstriyel tarıma göre daha düşük olduğuna dair çok sayıda analiz vardır
LLM kullanımına dair yaygın yanlış anlamalar ve gerçek karşılaştırmalar
- “Bireysel LLM kullanımının dünya çevresine çok büyük zarar verdiği” algısı, gerçek istatistiklerle örtüşmüyor
- Akıllı telefon kullanımı, video yayını, e-posta ve çevrimiçi oyunlar da LLM'ler kadar elektrik ve su kaynağı tüketebilir, ancak kamuoyu bunları büyük bir sorun olarak görmüyor
- LLM'ler kullanıcılara zaman tasarrufu ve verimlilik artışı sağlarken, emisyon miktarı kendi başına küçüktür
- Emisyon azaltımı açısından bakıldığında, beslenme düzenini veya ulaşım tercihini değiştirmek, LLM kullanımını kısmaktan çok daha büyük etki yaratır
Son değerlendirme
- LLM'ler elbette hiç emisyon üretmiyor değil, ancak bireysel kullanım açısından endişe edilecek kadar verimsiz değiller
- İklim hareketinde önemli olan, büyük ölçekli enerji dönüşümü ve yapısal iyileştirmelerdir; küçük dijital faaliyetleri kısıtlamaya odaklanmak meselenin özünden sapar
- ChatGPT dahil LLM teknolojileri birçok alanda büyük değer sunduğu için, yanlış bilgiler yüzünden bunlardan kaçınmak tersine bir kayıp olur
- Amaç bireysel emisyonu azaltmaksa, önce daha büyük etki yaratan diğer yaşam alışkanlıklarını gözden geçirmek daha etkili olur
3 yorum
Kesin olan şu ki, kripto para madenciliğinden daha üretken olduğu....
Doğru bir ifade.
Hacker News görüşleri
LLM'lerin enerji tüketimini keyfi ölçütlerle karşılaştırmak uygun değil. Bir ChatGPT sorgusunu bir Zoom görüşmesiyle kıyaslamak faydalı değil. Çoğu durumda tek bir Google aramasıyla da yeterince çözülebilir. LLM'ler yazılım geliştirmede faydalı, ancak yerine geçebilecek birçok basit yöntem var.
Yapay zeka yatırımları nedeniyle hyperscale bulut emisyon hedefleri değişiyor ve veri merkezi büyümesi elektrik şebekesinin kapasite sınırlarına ulaşıyor. Yapay zekanın elektrik kullanımını emisyona çevirirken, tüm yapay zeka için yapılan genellemeler geçerli olmayabilir. Uzun vadede ROI'nin pozitif olacağı görülüyor, ancak teknolojiyi daha verimli hale getirmeye odaklanmak gerekiyor.
Haberde referans bağlantıları gerekli. LLM'leri yalnızca ev kullanıcıları kullanmıyor. Devlet kurumları ve büyük şirketler çok fazla GPU zamanı kullanıyor. Yapay zeka için yeni enerji tesisleri öneriliyor.
GPT-4 gibi büyük modelleri eğitmenin tek seferlik bir maliyet olduğu düşünülmüyor. Büyük şirketler sürekli yeni modeller eğitecek. Birçok model hiç kullanılmayabilir.
Okyanuslardaki plastik atığın yaklaşık %90'ı 10 nehirden kaynaklanıyor. Bireylerin yaşam tarzı tercihleri, denizaşırı üretimdeki standart uygulamalarla karşılaştırıldığında önemsiz kalıyor. Çevre önemli, ancak şirketler doğru şekilde davranmaya zorlanmadıkça yalnızca bireysel eylemler yeterli değil.
Veri merkezlerindeki trendler ve sürdürülebilirlik üzerine derinlemesine araştırma içeren bir makale var. Bu konuda okuduğum en iyi makaleydi.
Video akışının enerji kullanımına dair rakamların nereden alındığını merak ediyorum. Enerjinin büyük kısmı videonun ilk kodlanmasında kullanılıyor.
LLM'ler ve ChatGPT soruları yanıtlarken en fazla enerjiyi kullanmıyor. Eğitim sırasında çok fazla su ve enerji tüketiyorlar. Şu anda kullanmak çevreyi yok etmiyor, ancak ürüne ilgi gösterdiğiniz anlamına geliyor.
Bir bireyin ChatGPT kullanımından kaynaklanan emisyonları dert etmesi anlamsız. Yapay zekanın çok enerji kullandığını kabul ediyorum. ChatGPT talebinin yapay zekanın geleceği üzerindeki etkisini hesaba katmak zor.
Başlık içerikle uyuşmuyor. "ChatGPT kullanımından kaynaklanan emisyonlar, diğer şeylerle kıyaslandığında önemli değil" başlığı daha uygun olur.