Yazan: Michaela Rychetska ve Aissa Dearing
Orman yangınlarını tahmin etmeyi ve enerji şebekelerini optimize etmeyi vaat eden algoritmalar, nehirleri içen ve arabalardan daha fazla karbon salan sunucular tarafından destekleniyor.
Yapay zeka (YZ), günlük hayata hızla nüfuz ederek üretim, öğretim, danışmanlık, kodlama ve organizasyon şeklimizi yeniden şekillendiriyor. Dünya Ekonomik Forumu’na göre, üretken YZ’nin birçok önemli sektörü çok daha üretken hale getireceği ve 2030 yılına kadar tahmini 92 milyon insan işini ortadan kaldıracağı öngörülüyor . YZ, iş gücü ve eğitimin geleceğini şekillendirirken, aynı zamanda iklim eylemi için bir araç olarak da öne çıkıyor.
Veri toplama ve analizini geliştirme kapasitesine sahip yapay zeka araçları, enerji sistemi yönetimini iyileştirir , iklim risklerini modeller , karbon yutaklarını tespit eder ve korur, tarımsal süreçleri iyileştirir ve çevresel bilgileri yönetilemez ölçeklerde işler; yüksek etkili sektörlerde hedefli dağıtım yoluyla sera gazı emisyonlarını düşürme potansiyeline sahiptir. Stratejik ve çevresel verilerin yönetimini iyileştirmenin ve yeşil geçişleri sağlamanın ötesinde, yapay zeka, hayvan seslendirmelerini ve bitki sinyallerini çözümlemekten moleküler geri dönüşümü, ekosistem düzeyinde çiftçiliği ve görünmez kirleticilerin takibini mümkün kılmaya kadar, insan erişiminin ötesindeki sınırların kilidini açmak için giderek daha fazla aranmaktadır. Belki de bu daha stratejik kullanımlar sayesinde yapay zeka, iklim ve çevresel zorluklarla mücadele etme yeteneğimizi geliştirebilir. Yoksa bu zorlukları daha da kötüleştirecek mi?
Bu vizyoner uygulamalar yüksek bir çevresel maliyetle birlikte geliyor. Uluslararası Enerji Ajansı’na göre, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki veri merkezleri , Bulut’un şebekeyi devraldığı sessiz bir geçişle, 2030 yılına kadar elektrik talebindeki büyümenin neredeyse yarısını sağlayacak . Yapay zeka küresel bir erişime sahip olsa da, çevresel yükü genellikle yereldir; hukuk uzmanı Whitni Simpson’ın yazdığına göre, veri merkezlerini geliştirmek ve işletmek muazzam miktarda su ve enerji gerektirir ve ortaya çıkan ısı, sistem arızasını önlemek için sürekli olarak yönetilmelidir . Bu, yapay zekanın gizli maliyetlerinin çoğunu su yoğun veri merkezlerinin yakınında yaşayan topluluklara yükler. Çevre çalışmaları ve kamu politikaları uzmanı Sophia Kalantzakos’un yazdığına göre, yapay zeka donanımı için gerekli mineralleri sağlayan ve çıkarma ve rafinasyonun yerel çevre için zehirli olduğu maden sahaları için de aynı durum geçerlidir.
Suyun soğutma amacıyla boşaltıldığı ve karbonun sessizce biriktiği veri merkezlerinin duvarlarının arkasında neler yaşandığı nadiren manşetlere çıkar.
Örneğin, Erin Brockovich tarzı bir raporlama, Tennessee, Memphis’te Elon Musk’ın xAI süper bilgisayarı Colossus’un, yoğun metan gazı türbinleri kullanımı nedeniyle hava kalitesini kötüleştirdiğini, nitrojen oksit ve toksik formaldehit dumanı yaydığını ortaya koyuyor . Bu türbinlerin kullanımını açıklamadan veya bu toksinleri salmak için uygun hava izinleri almadan, Colossus 122 günde çevrimiçi olabildi; bu, bugüne kadar inşa edilmiş en hızlı AI süper bilgisayarı. Veri merkezine yakın bölge tarihsel olarak siyahi ve orantısız olarak yüksek kanser ve astım oranlarına sahip. Bölgeye yeni yatırım kisvesi altında, hükümet yetkilileri Colossus’un faaliyete devam etmesine ve inşa edilmesine izin veriyor. Bölge sakinleri , örgütlenerek ve toplumlarının ve çevrenin sağlığı için koruma talep ederek buna yanıt veriyor .
Memphis’teki durum benzersiz değil. Yapay zekanın çevresel etkisine dair artan farkındalığa rağmen, çoğu tartışma ve düzenleme yalnızca elektrik talebi ve enerji yoğunluğuna odaklanıyor. Karbon emisyonlarına ve su kullanımına çok daha az dikkat ediliyor; bunun bir nedeni de güç tüketiminin en görünür ölçüt olması. Suyun soğutma için boşaltıldığı ve karbonun sessizce biriktiği veri merkezlerinin duvarlarının ardında yaşananlar nadiren manşetlere çıkıyor. Aslında, yapay zeka altyapısının su talepleri, özellikle veri merkezi tesislerinin zaten kıtlıkla karşı karşıya olan bölgelerde konumlandığı durumlarda, giderek artan endişelere yol açıyor.
Veri merkezleri, sunucuların işlevselliğini korumak için su yoğun soğutma sistemlerine güvenirken, elektrik üreten santraller genellikle üretim için ek tatlı su talep eder. Ortak su kaynaklarının kullanılması, ekosistemlerin ötesinde daha geniş sosyal ve ekonomik sistemlere uzanan sonuçlar doğurarak yerel stresi artırabilir.
Dahası, dijital altyapının üretim ve işletiminin yan ürünleri, uygun şekilde arıtılmadığı takdirde su kalitesi ve ekosistemler için risk oluşturan kirleticiler içerebilir. Kirli su ve atık elektronik bileşenlerin nehirlere, yeraltı suyu kaynaklarına, çöp sahalarına veya denetimsiz geri dönüşüm tesislerine deşarj edilmesi , tehlikeli maddelerin çevredeki toprak ve su sistemlerine kademeli olarak sızmasına neden olur. Zamanla, bu maddeler yeraltı sularına sızarak ciddi ve uzun vadeli sağlık sorunlarına yol açabilir, yaşam alanlarını bozabilir ve bu kaynaklara bağımlı toplulukları tehlikeye atabilir. Su kaynaklarının sınırlı olduğu bölgelerde, tarım veya toplum ihtiyaçları gibi birbiriyle çelişen talepler kısıtlanabilir ve bu da yapay zekanın kaynak ayak izinin daha geniş kalkınma zorluklarıyla nasıl kesişebileceğini göstermektedir.
Küresel olarak, yapay zekanın benimsenmesi iklim değişikliğinin azaltılması üzerinde etkili oluyor. Tek bir yapay zeka modelini eğitmek, ortalama bir arabanın tüm ömrü boyunca beş katına kadar karbon emisyonu üretebiliyor . The New York Times’a göre , yapay zekanın hızla yaygınlaşması, büyük teknoloji şirketlerinin net sıfır hedeflerine ulaşmalarında şimdiden zorluklar yaratıyor . Google’ın 2024 sürdürülebilirlik raporu, büyük ölçüde veri merkezlerindeki artan enerji taleplerinden kaynaklanan 2019’dan bu yana emisyonlarda %48’lik bir artış olduğunu belirtiyor.
Şirketin yapay zekaya artan bağımlılığı, genel enerji profilini dönüştürüyor, talebi artırıyor ve genel emisyonları düşürme çabalarını zorlaştıran artan altyapı ihtiyaçlarını beraberinde getiriyor.
Geçmiş teknolojik paradoksların derslerini özümsedik mi? Yapay zeka etrafındaki inovasyon hızını normalleştirme çabasıyla, teknoloji buhar makinesi , hesap makinesi ve ilk bilgisayarla karşılaştırıldı. Jevons Paradoksu bize verimlilikteki kazanımların genellikle daha fazla genel tüketimi körüklediğini hatırlatır . Büyümenin ilerlemeyle eşitlendiği bir dünyada, kapitalizm genişlemeyle nefes alır ve tüketim onun oksijeni haline gelir . Tüketme, yenilik yapma ve her zamankinden daha gelişmiş gelecekler geliştirme dürtüsüne direnmek zor oluyor ve bu da kritik etkilerin yeterince incelenmemesine ve yeterince düzenlenmemesine neden oluyor. Üretken yapay zekayı entegre etme fırsatları, üretim ve işletimden bertarafa kadar tüm donanım yaşam döngüsünü kapsayan ve önemli karbon, enerji ve su ayak izleri içeren sunucuların kendilerinin çevresel maliyetleriyle dengelenmelidir. Gerçek test, yapay zekanın iklim değişikliğiyle mücadelemize yardımcı olup olamayacağı değil, bizi buraya getiren aynı adaletsizlikleri ve aşırılıkları yeniden üretmeden bunu yapıp yapamayacağıdır.
https://daily.jstor.org/is-ai-good-for-the-planet/