Veri merkezlerindeki hava kirliliği astım, kalp krizi ve daha birçok rahatsızlıkla ilişkilendiriliyor.
Adam Wierman ve Shaolei Ren / Mayıs 2025
Günümüzdeki yapay zekâ patlamasının, enerji tüketimi yüksek sunucularla dolu devasa veri merkezlerinden kaynaklanan çevresel etkilerini çoğu insan duymuştur . Yalnızca Amerika Birleşik Devletleri’nde, yapay zekâya olan talebin, veri merkezlerinin elektrik tüketimini 2028 yılına kadar ülke toplamının %6,7 ila %12,0’ına çıkaracağı tahmin ediliyor . Aynı tarihe kadar, bu veri merkezi tesislerinin soğutulması için gereken su tüketiminin 2023 seviyesine kıyasla iki katına, hatta dört katına çıkacağı öngörülüyor.
Ancak birçok insan veri merkezleri ile halk sağlığı arasındaki bağlantıyı kuramamıştır . Veri merkezlerinin çalışmasını sağlamak için gereken enerji santralleri ve yedek jeneratörler, ince partikül madde ve azot oksitler (NOx) gibi zararlı hava kirleticileri üretir. Bu kirleticiler insan sağlığı üzerinde anında olumsuz etki yaratarak astım semptomlarına, kalp krizlerine ve hatta bilişsel gerilemeye neden olur.
Ancak yapay zekanın hava kirliliğine ve halk sağlığı üzerindeki yüküne katkısı, sorumlu yapay zeka tasarımı hakkındaki tartışmalarda genellikle göz ardı ediliyor. Neden?
Çünkü ortam hava kirliliği “sessiz bir katil”dir. Veri merkezlerinin halk sağlığı üzerindeki etkilerine dair endişeler , kanser oranlarındaki artışla olası bağlantılar da dahil olmak üzere , ortaya çıkmaya başlarken, çoğu yapay zeka modeli geliştiricisi, uygulayıcısı ve kullanıcısı, modern yapay zeka sistemlerini çalıştıran enerji ve altyapıyla bağlantılı ciddi sağlık risklerinin farkında değil.
Ortam Hava Kirliliğinin Tehlikesi
Ortam hava kirliliği, her yıl dünya çapında yaklaşık 4 milyon erken ölüme neden olmaktadır . En büyük suçlu, çapı 2,5 mikrometre veya daha az olan ( PM 2.5 olarak adlandırılan ) küçük parçacıklardır ve bunlar solunum yollarına ve akciğerlere kadar ulaşabilirler. Yüksek tansiyon, sigara ve yüksek kan şekeri ile birlikte hava kirliliği de önde gelen bir sağlık risk faktörüdür. Dünya Bankası, hava kirliliğinin küresel maliyetini 8,1 trilyon ABD doları olarak tahmin etmektedir ; bu da küresel gayri safi yurtiçi hasılanın %6,1’ine denk gelmektedir.
Yaygın inanışın aksine, hava kirleticileri emisyon kaynaklarının yakınında kalmazlar: Yüzlerce kilometre yol kat edebilirler. Dahası, PM 2.5 “eşik değeri olmayan” bir kirletici olarak kabul edilir , yani maruz kalmanın güvenli bir seviyesi yoktur.
Bu kirliliğin tehlikesi iyice ortaya konduktan sonra, şu soru gündeme geliyor: Yapay zekâ bundan ne kadar sorumludur? Caltech ve Kaliforniya Üniversitesi, Riverside’daki profesörler olarak yaptığımız araştırmamızda bu soruyu yanıtlamayı amaçladık.
Yapay Zekanın Halk Sağlığına Maliyetinin Nicel Olarak Belirlenmesi
Yapay zeka hizmetlerinin şebeke kesintileri sırasında bile kullanılabilir olmasını sağlamak için veri merkezleri, genellikle dizel yakıt yakan büyük yedek jeneratör setlerine güvenmektedir . Yedek jeneratörlerin toplam çalışma süresi yerel çevre kuruluşları tarafından sınırlandırılmış ve düzenlenmiş olsa da, emisyon oranları yüksektir. Tipik bir dizel jeneratör, aynı miktarda elektrik üreten bir doğal gaz santraline göre 200 ila 600 kat daha fazla NOx salabilir .
Virginia eyaletinin yakın tarihli bir raporu , Virginia’daki veri merkezlerindeki yedek jeneratörlerin 2023 yılında izin verilen miktarın yaklaşık %7’si kadar emisyon yaydığını ortaya koydu. ABD Çevre Koruma Ajansı’nın (EPA) hava kirliliğinin yerel, eyalet ve federal düzeylerde insan sağlığını nasıl etkilediğini haritalandıran COBRA modelleme aracına göre , Virginia’daki bu emisyonların halk sağlığına maliyeti 150 milyon dolar olarak tahmin ediliyor ve Florida kadar uzak toplulukları etkiliyor. Veri merkezlerinin izin verilen emisyon limitlerini sonuna kadar kullandığını düşünün.
Halk sağlığı riskini daha da artıran bir diğer faktör ise, bir bölgedeki çok sayıda veri merkezi jeneratörünün, talep karşılama programlarının bir parçası olarak şebeke kesintileri veya şebeke yetersizlikleri sırasında eş zamanlı olarak çalışabilmesi ve bu durumun özellikle akciğer sorunları olan kişiler için zararlı olan PM2.5 ve NOx emisyonlarında kısa süreli artışlara yol açabilmesidir .
Şimdi de yedek jeneratörlerin ötesine, şebekeden gelen enerjiye bakalım. Yapay zeka veri merkezlerine güç sağlayan elektriğin büyük kısmı, PM 2.5 ve NOx dahil olmak üzere zararlı hava kirleticileri salan fosil yakıt yakan enerji santrallerinden geliyor. Yıllarca süren ilerlemeye rağmen, enerji santralleri Amerika Birleşik Devletleri’nde hava kirliliğinin önde gelen kaynaklarından biri olmaya devam ediyor .
Hesaplamalarımıza göre, Meta’nın Llama 3.1’i gibi tek bir büyük üretken yapay zeka modelini Amerika Birleşik Devletleri’nde eğitmek, Los Angeles ile New York City arasında arabayla yapılacak 10.000’den fazla gidiş-dönüş yolculuğuna eşdeğer miktarda PM 2.5 üretebilir.
Araştırmamıza göre , 2023 yılında ABD veri merkezlerinden kaynaklanan hava kirliliği, tahmini 6 milyar dolarlık halk sağlığı hasarına yol açmıştır . Mevcut yapay zeka büyüme trendi devam ederse, bu rakamın 2030 yılına kadar yılda 10 ila 20 milyar dolara ulaşması ve Kaliforniya’daki 30 milyon aracın emisyonlarının etkisine rakip olması beklenmektedir.
Karbon ve Enerji Verimliliği Neden Her Şeyi Anlatmıyor?
Bugüne kadar yapay zekanın çevresel etkisini azaltmaya yönelik çabalar çoğunlukla karbon emisyonlarına ve enerji verimliliğine odaklanmıştır . Bu çabalar önemli olsa da, emisyonların nerede meydana geldiğine büyük ölçüde bağlı olan sağlık etkilerini hafifletmeyebilir.
Karbonun herhangi bir yerde olması, her yerde karbon anlamına gelir. Karbondioksitin iklim üzerindeki etkisi, nerede salındığına bakılmaksızın büyük ölçüde aynıdır. Ancak hava kirliliğinin sağlık üzerindeki etkisi, yerel enerji kaynakları, rüzgar desenleri, hava durumu ve nüfus yoğunluğu gibi bölgesel faktörlere büyük ölçüde bağlıdır.
Karbon emisyonları ve sağlığa zararlı hava kirleticilerinin bazı ortak kaynakları olsa da , yalnızca karbon azaltımına odaklanmak halk sağlığı risklerini mutlaka azaltmaz, hatta daha da kötüleştirebilir. Örneğin, en son (ve henüz yayınlanmamış) araştırmamız, Meta’nın 2023 yılında ABD’deki veri merkezlerindeki enerji yüklerini karbon azaltımına öncelik verecek şekilde yeniden dağıtmasının toplam karbon emisyonlarını %7,2 oranında düşürebileceğini, ancak halk sağlığı maliyetlerini %2,8 oranında artırabileceğini göstermiştir.
Benzer şekilde, yalnızca enerji verimliliğine odaklanmak hava kirletici emisyonlarını azaltabilir, ancak sağlık üzerindeki etkiyi azaltmayı garanti etmez. Bunun nedeni, aynı yapay zeka modelini aynı miktarda enerji kullanarak eğitmenin, konuma bağlı olarak çok farklı sağlık sonuçları doğurabilmesidir. Meta’nın ABD’deki veri merkezlerinde, aynı modeli eğitmenin halk sağlığı maliyetinin 10 kattan fazla değişebildiğini tespit ettik.
Sağlık Bilgisine Sahip Yapay Zekaya İhtiyacımız Var
Alternatif yakıtların yedek jeneratörlerde kullanılması ve elektriğin temiz yakıtlardan temin edilmesi gibi arz tarafı çözümleri, yapay zekanın halk sağlığı üzerindeki etkisini azaltabilir, ancak önemli zorlukları da beraberinde getirir.
Dizel jeneratörlerle aynı güvenilirlik seviyesini sunan temiz yedek jeneratörler hala sınırlı sayıda. Yenilenebilir enerjideki ilerlemelere rağmen , fosil yakıtlar enerji karışımında derinden yerleşmiş durumda. ABD Enerji Bilgi İdaresi, alternatif elektrik senaryosunda (yani enerji santrallerinin Nisan 2024 öncesi mevcut kurallara göre çalışmaya devam etmesi durumunda) 2050 yılında kömür bazlı elektrik üretiminin 2024 seviyesinin yaklaşık %30’unda kalacağını öngörüyor . Küresel olarak, elektrik üretiminde kömür ve diğer fosil yakıtların payı son kırk yıldır neredeyse sabit kaldı ; bu da veri merkezlerine güç sağlayan enerji arzını tamamen değiştirmenin zorluğunu vurguluyor.
Sağlık üzerindeki etkilerdeki mekansal ve zamansal değişimleri dikkate alan talep tarafı stratejilerinin, etkili ve uygulanabilir çözümler sunabileceğine inanıyoruz. Bu stratejiler, özellikle önemli operasyonel esnekliğe sahip yapay zeka veri merkezleri için oldukça uygundur. Örneğin, yapay zeka eğitimi genellikle mevcut herhangi bir veri merkezinde çalıştırılabilir ve genellikle katı son teslim tarihlerine tabi değildir; bu nedenle bu işler, halk sağlığı üzerinde daha az etkiye sahip konumlara yönlendirilebilir veya daha az etkiye sahip zamanlara ertelenebilir. Benzer şekilde, çıkarım işleri (bir modelin çıktı oluşturmak için yaptığı iş), kullanıcı deneyimini etkilemeden birden fazla veri merkezi arasında yönlendirilebilir .
Kamu sağlığı üzerindeki etkiyi temel performans ölçütü olarak dahil ederek, bu esneklikler yapay zekanın artan sağlık yükünü azaltmak için kullanılabilir. Daha da önemlisi, yapay zekaya yönelik bu sağlık odaklı yaklaşım, mevcut sistemlerde minimum değişiklik gerektirir. Şirketlerin karar verirken kamu sağlığı maliyetlerini dikkate almaları yeterlidir.
Yapay zekânın halk sağlığına maliyeti hızla artarken, aynı zamanda halk sağlığını geliştirme konusunda da muazzam bir potansiyele sahip. Örneğin, enerji sektöründe yapay zekâ, gerçek zamanlı enerji santrali sevkıyatının karmaşık karar alma sürecini yönetebilir. Şebeke istikrarını halk sağlığı hedefleriyle uyumlu hale getirerek, yapay zekâ güvenilir bir enerji tedarikini korurken sağlık maliyetlerini en aza indirmeye yardımcı olabilir.
Yapay zekâ hızla kamu hizmeti haline geliyor ve toplumu derinden yeniden şekillendirmeye devam edecek. Bu nedenle, yapay zekâyı kamusal bir bakış açısıyla, halk sağlığı üzerindeki etkisini kritik bir husus olarak ele alarak incelemeliyiz. Bunu göz ardı etmeye devam edersek, yapay zekânın halk sağlığına maliyeti yalnızca artacaktır. Sağlık odaklı yapay zekâ, daha temiz hava ve daha sağlıklı toplulukları teşvik ederken yapay zekâyı ilerletmek için net bir yol sunmaktadır.
Adam Wierman, Caltech’te Bilgisayar ve Matematik Bilimleri alanında Carl F. Braun Profesörüdür.
Shaolei Ren, Kaliforniya Üniversitesi, Riverside’da elektrik ve bilgisayar mühendisliği alanında doçenttir.
https://spectrum.ieee.org/data-centers-pollution