Hangi Yapay Zeka Daha Çevreci? Çalışma, Emisyonlardaki Farklılıkları Ortaya Koyuyor

Yeni bir araştırma, günlük hayatımızda kullandığımız ileri düzey AI modellerinin, önemli bir çevresel etkiye yol açtığını gösteriyor.

Derin akıl yürütme için tasarlanmış büyük dil modelleri (LLM’ler) – OpenAI’nin o3’ü, Anthropic’in Claude’u ve DeepSeek’in R1’i gibi – aynı soruları yanıtlarken, temel AI modellerine kıyasla 50 kat daha fazla karbondioksit emisyonu üretirler.

“Eğitimli LLM’lerin sorgulanmasının çevresel etkisi, onların mantık yaklaşımı tarafından güçlü bir şekilde belirlenir,” dedi Maximilian Dauner, 19 Haziran’da Frontiers in Communication dergisinde yayımlanan çalışmanın baş yazarı. “Mantık yeteneği olan modellerin, özlü yanıt modellerinden 50 kata kadar daha fazla CO₂ emisyonu ürettiğini bulduk,” dedi.

Araştırma, bu emisyonların, cebir ve felsefe gibi mantık ağırlıklı alanlar etrafındaki gelişmiş sorguları işlemek için gereken yoğun hesaplama gücünden geldiğini bildiriyor.

Araştırmacılar, bu mantıksal modellerin “düşünce zinciri” adı verilen bir yöntem kullanarak nasıl çalıştığını açıklıyorlar, burada AI bir sorunu mantıksal adımlara ayırır, bu da insanın problem çözme yaklaşımlarını yansıtır. Süreç boyunca daha fazla token olması, daha uzun yanıtlar oluşturur ki bu da ekstra enerji tüketir.

Araştırmacılar analizlerini 14 LLM modeli üzerinden 1.000 soru çalıştırarak yaptılar. Enerji tüketimini belirlemek için bir NVIDIA A100 GPU kullandılar ve her kilovat-saat enerji üretiminin 480 gram CO₂ oluşturduğunu varsaydılar.

Analiz, ortalama olarak, muhakeme modellerinin her yanıtta 543.5 token ürettiğini, daha basit modellerin ise yalnızca 37.7 token ürettiğini gösterdi. En doğru model olan Deep Cogito (72 milyar parametre ile) aynı zamanda en büyük karbon ayak izlerinden birine sahipti.

“Şu anda, LLM teknolojilerinde açık bir doğruluk-sürdürülebilirlik dengelemesi görüyoruz,” diye açıkladı Dauner. “500 gram CO₂ eşdeğerinin altında emisyonları tutan hiçbir modelin %80’den daha yüksek bir doğruluk elde ettiğini” ekledi.

Örneğin, DeepSeek’in R1 modeli ile 60.000 soruyu yanıtlamak, New York ve Londra arasında bir gidiş-dönüş uçuş kadar çok CO₂ yayabilir. Bu arada, Alibaba Cloud’un Qwen 2.5 modeli, emisyonların üçte biri kadarında benzer bir doğruluk sağlayabilir.

Bu sadece her bir istem için emisyonlarla ilgili değil, araştırmacılar daha geniş çaplı bir endişeden bahsediyorlar. Tek bir soru belki sadece birkaç gram CO₂ yayabilir, ancak bunu milyarlarca kullanıcı ile çarpın ve ayak izi büyük ölçüde artar.

The New York Times, ABD Enerji Bakanlığı’nın 2024 raporuna dayanarak, veri merkezlerinin 2028 yılına kadar ulusal elektrik tüketiminin %12’sini oluşturacağını, bu oranın 2022 seviyelerine göre üç kat artış anlamına geldiğini bildirdi. Bu durumda, yapay zeka önemli bir etken olarak gösteriliyor.

Peki kullanıcılar ne yapabilir?

“AI’yi kullanmanın mantıklı olduğu durumlarda kullanın. Her şey için AI kullanmayın,” dedi bilgisayar bilimi profesörü Gudrun Socher, The Washington Post tarafından bildirildiği gibi. Basit sorular için, arama motorları genellikle daha hızlıdır ve çok daha az enerji kullanır. Bir Google araması, Goldman Sachs‘a göre, bir ChatGPT isteğinden yaklaşık 10 kat daha az enerji kullanır.

Dauner da aynı fikirde. “Kullanıcılar, kendilerini gelişigüzel bir aksiyon figürüne dönüştürme gibi AI ile oluşturulan çıktıların tam CO₂ maliyetini bilirlerse, bu teknolojileri ne zaman ve nasıl kullanacakları konusunda daha seçici ve düşünceli olabilirler.”

Uzmanlar, basit görevler için daha küçük modelleri seçmenin ve daha uzun, daha güçlü olanları sadece gerektiğinde kullanmanın önemini vurguluyorlar. İsteklerin ve yanıtların kısa tutulması da enerji kullanımını azaltmaya yardımcı olur. Sonuçta, seçim sadece hız veya doğruluk hakkında değil, aynı zamanda sorumluluk hakkında da.