Adam Wierman Shaolei Ren / Mayıs 2025
Günümüzdeki yapay zeka patlamasının, yoğun güç tüketen sunucularla dolu veri merkezlerinin yaygınlaşmasından kaynaklanan çevresel etkilerini çoğu kişi duymuştur . Yalnızca Amerika Birleşik Devletleri’nde, yapay zekaya olan talebin, veri merkezi elektrik tüketimini 2028 yılına kadar ülke toplamının %6,7 ila %12,0’sine çıkarması bekleniyor . Aynı tarihe kadar, bu veri merkezi tesislerinin soğutulması için kullanılan su tüketiminin 2023 seviyesine kıyasla iki, hatta dört katına çıkması bekleniyor.
Ancak birçok kişi veri merkezleri ile halk sağlığı arasındaki bağlantıyı kuramıyor . Veri merkezlerinin çalışır durumda kalması için gereken enerji santralleri ve yedek jeneratörler, ince partikül madde ve azot oksitler (NOx) gibi zararlı hava kirleticileri üretiyor. Bu kirleticiler insan sağlığına anında zarar vererek astım semptomlarına, kalp krizlerine ve hatta bilişsel gerilemeye neden oluyor.
Ancak yapay zekanın hava kirliliğine ve halk sağlığı sorunlarına katkısı, sorumlu yapay zeka tasarımı hakkındaki tartışmalarda sıklıkla göz ardı ediliyor. Neden?
Çünkü ortam hava kirliliği “sessiz bir katil”dir. Veri merkezlerinin halk sağlığı üzerindeki etkileriyle ilgili endişeler , kanser oranlarındaki artışlarla olası bağlantıları 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.
Çevre Hava Kirliliğinin Tehlikesi
Ortam hava kirliliği, dünya çapında her yıl yaklaşık 4 milyon erken ölüme neden olmaktadır . En büyük suçlu, çapı 2,5 mikrometre veya daha küçük olan ve solunum yollarına ve akciğerlere derinlemesine nüfuz edebilen küçük parçacıklardır ( PM 2,5 olarak adlandırılır ). Yüksek tansiyon, sigara ve yüksek kan şekeriyle birlikte hava kirliliği, önde gelen bir sağlık risk faktörüdür. Dünya Bankası, hava kirliliğinin küresel maliyetinin 8,1 trilyon ABD doları olduğunu ve küresel gayri safi yurtiçi hasılanın %6,1’ine denk geldiğini tahmin etmektedir.
Yaygın inanışın aksine, hava kirleticileri emisyon kaynaklarının yakınında kalmaz: Yüzlerce kilometre yol kat edebilirler. Dahası, PM 2.5 “eşik olmayan” bir kirletici olarak kabul edilir , yani güvenli bir maruz kalma seviyesi yoktur.
Bu kirliliğin tehlikesi iyice yerleşmişken, şu soru ortaya çıkıyor: Yapay zeka bunun ne kadarından sorumlu? Caltech ve Kaliforniya Üniversitesi, Riverside’daki profesörler olarak yaptığımız araştırmada bu soruyu yanıtlamaya çalıştık.
Yapay Zekanın Halk Sağlığı Maliyetinin Ölçülmesi
Yapay zeka hizmetlerinin şebeke kesintileri sırasında bile kullanılabilirliğini sağlamak için veri merkezleri, genellikle dizel yakıt yakan büyük yedek jeneratör setlerine güvenir. Yedek jeneratörlerin toplam çalışma süresi sınırlı olup yerel çevre kuruluşları tarafından düzenlense de, emisyon oranları yüksektir. Tipik bir dizel jeneratör, aynı miktarda elektrik üreten bir doğal gaz santralinden 200 ila 600 kat daha fazla NOx salabilir .
Virginia eyaletinin yakın tarihli bir raporu , Virginia’daki veri merkezlerindeki yedek jeneratörlerin 2023’te izin verilen miktarın yaklaşık %7’sini saldığını ortaya koydu. ABD Çevre Koruma Ajansı’nın (EPA) yerel, eyalet ve federal düzeylerde hava kirliliğinin insan sağlığını nasıl etkilediğini haritalayan COBRA modelleme aracına göre , Virginia’daki bu emisyonların halk sağlığına maliyetinin 150 milyon dolar olduğu ve Florida gibi uzak toplulukları bile etkilediği tahmin ediliyor. Veri merkezlerinin izin verilen emisyon limitlerini aşması durumunda oluşacak etkiyi hayal edin.
Kamu sağlığı riskini daha da artıran bir durum ise, bir bölgedeki çok sayıda veri merkezi jeneratörünün, talep yanıt programlarının bir parçası olarak şebeke kesintileri veya şebeke sıkıntısı sırasında eş zamanlı olarak çalışması ve bu durumun özellikle akciğer rahatsızlığı olan kişiler için zararlı olan PM2.5 ve NOx emisyonlarında kısa vadeli artışlara yol açmasıdır .
Şimdi, yedek jeneratörlerin ötesine, şebekeden enerji tedarikine bakalım. Yapay zeka veri merkezlerine güç sağlayan elektriğin büyük kısmı, PM 2.5 ve NOx gibi zararlı hava kirleticileri salan fosil yakıtlar yakan enerji santrallerinden geliyor. Yıllar süren ilerlemeye rağmen, enerji santralleri Amerika Birleşik Devletleri’nde hava kirliliğinin önde gelen kaynaklarından biri olmaya devam ediyor .
ABD’de Meta’nın Llama 3.1 modeli gibi tek bir büyük üretici yapay zeka modelinin eğitilmesinin, Los Angeles ile New York arasında arabayla yapılan 10.000’den fazla gidiş-dönüş yolculuğa eşdeğer miktarda PM 2.5 üretebileceğini hesapladık .
Araştırmamıza göre , 2023 yılında ABD veri merkezlerinden kaynaklanan hava kirliliğinin tahmini 6 milyar dolarlık halk sağlığı hasarına yol açtığı tahmin ediliyor. 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 etkisiyle rekabet etmesi bekleniyor.
Karbon ve Enerji Verimliliği Neden Her Şeyi Kapsıyor?
Bugüne kadar, yapay zekanın çevresel ayak izini azaltma çabaları çoğunlukla karbon emisyonlarına ve enerji verimliliğine odaklanmıştır . Bu çabalar önemlidir, ancak emisyonların nerede meydana geldiğine büyük ölçüde bağlı olan sağlık etkilerini hafifletmeyebilir.
Herhangi bir yerdeki karbon, her yerdeki karbondur. Karbondioksitin iklim üzerindeki etkisi, nerede salınırsa salınsın büyük ölçüde aynıdır. Ancak hava kirliliğinin sağlık üzerindeki etkisi, yerel enerji kaynakları, rüzgâr düzenleri, hava durumu ve nüfus yoğunluğu gibi bölgesel faktörlere büyük ölçüde bağlıdır.
Karbon emisyonları ve sağlığa zararlı hava kirleticilerinin bazı ortak kaynakları olsa da , yalnızca karbonu azaltmaya odaklanmak halk sağlığı risklerini azaltmaz, hatta daha da kötüleştirebilir. Örneğin, en son (ve yayınlanmamış) araştırmamız, Meta’nın enerji yüklerini 2023 yılında ABD veri merkezlerine yeniden dağıtarak karbon azaltımını önceliklendirmenin, toplam karbon emisyonlarını potansiyel olarak %7,2 oranında düşürebileceğini, ancak halk sağlığı maliyetlerini %2,8 oranında artıracağını göstermiştir.
Benzer şekilde, yalnızca enerji verimliliğine odaklanmak hava kirletici emisyonlarını azaltabilir, ancak sağlık üzerindeki etkide bir azalmayı garanti etmez. Bunun nedeni, aynı yapay zeka modelini aynı miktarda enerji kullanarak eğitmenin, konuma bağlı olarak büyük ölçüde farklı sağlık sonuçları verebilmesidir. Meta’nın ABD’deki veri merkezlerinde, aynı modeli eğitmenin halk sağlığı maliyetinin 10 kattan fazla değişebileceğini tespit ettik.
Sağlık Bilgili Yapay Zeka’ya İhtiyacımız Var
Alternatif yakıtların yedek jeneratörler için kullanılması ve elektriğin temiz yakıtlardan sağlanması gibi arz yönlü çözümler , yapay zekanın halk sağlığı üzerindeki etkisini azaltabilir, ancak önemli zorluklarla birlikte gelir.
Dizel ile aynı düzeyde güvenilirlik sunan temiz yedek jeneratörler hâlâ sınırlıdır. Yenilenebilir enerjideki gelişmelere rağmen , fosil yakıtlar enerji karışımına derinlemesine yerleşmiştir. ABD Enerji Bilgi İdaresi (EPA), santrallerin Nisan 2024’ten önceki mevcut kurallar altında çalışmaya devam ettiği alternatif elektrik senaryosunda, 2050 yılında kömür bazlı elektrik üretiminin 2024 seviyesinin yaklaşık %30’unda kalacağını tahmin etmektedir . Küresel olarak, kömür ve diğer fosil yakıtların elektrik üretimindeki payı son kırk yıldır neredeyse sabit kalmıştır ve bu da veri merkezlerine güç sağlayan enerji arzını tamamen değiştirmenin zorluğunun altını çizmektedir.
Sağlık etkilerindeki mekânsal ve zamansal değişimleri göz önünde bulunduran talep yönlü stratejilerin, etkili ve eyleme geçirilebilir 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 yürütülebilir ve genellikle kesin teslim tarihleriyle karşılaşmaz, bu nedenle bu işler halk sağlığı üzerinde daha az etkisi olan konumlara yönlendirilebilir veya zamanlara ertelenebilir. Benzer şekilde, çıkarım işleri (bir modelin çıktı oluşturmak için yaptığı iş), kullanıcı deneyimini etkilemeden birden fazla veri merkezi arasında yönlendirilebilir .
Kamu sağlığı etkisini temel bir performans ölçütü olarak dahil ederek, bu esneklikler yapay zekanın artan sağlık yükünü azaltmak için kullanılabilir. En önemlisi, yapay zekaya yönelik bu sağlık odaklı yaklaşım, mevcut sistemlerde minimum değişiklik gerektirir. Şirketlerin karar alırken kamu sağlığı maliyetlerini göz önünde bulundurmaları yeterlidir.
Yapay zekânın halk sağlığı üzerindeki maliyeti hızla artarken, aynı zamanda halk sağlığını geliştirme konusunda da muazzam bir potansiyele sahiptir. Örneğin, enerji sektöründe yapay zekâ, gerçek zamanlı elektrik santrali dağıtımının karmaşık karar alma süreçlerinde yol alabilir. Şebeke istikrarını halk sağlığı hedefleriyle uyumlu hale getirerek, yapay zekâ güvenilir bir güç kaynağı sağlarken sağlık maliyetlerinin en aza indirilmesine yardımcı olabilir.
Yapay zekâ hızla kamusal bir hizmet haline geliyor ve toplumu kökten değiştirmeye devam edecek. Bu nedenle, yapay zekâyı kamusal bir bakış açısıyla, halk sağlığı üzerindeki etkisini de kritik bir değerlendirme olarak ele almalıyız. Eğer onu göz ardı etmeye devam edersek, yapay zekânın halk sağlığına maliyeti daha da artacaktır. Sağlık odaklı yapay zekâ, daha temiz hava ve daha sağlıklı toplumlar yaratırken yapay zekâyı ilerletmek için net bir yol sunmaktadır.