OpenAI’nin ChatGPT ve Google’ın Bard gibi popüler büyük dil modelleri enerji yoğun olup, güçlü programları eğitmek için yeterli veri sağlamak üzere devasa sunucu çiftlikleri gerektiriyor. Aynı veri merkezlerinin soğutulması da yapay zeka sohbet robotlarını inanılmaz derecede “susatıyor”.
ChatGPT ile sohbet ederken ne kadar su tüketiyoruz?
Yeni araştırmalar, yalnızca GPT-3 için yapılan eğitimin 185.000 galon (700.000 litre) su tükettiğini gösteriyor. Yeni araştırmaya göre, ortalama bir kullanıcının ChatGPT ile yaptığı konuşma alışverişi, büyük bir şişe taze suyu yere dökmek anlamına geliyor. Chatbot’un benzeri görülmemiş popülaritesi göz önüne alındığında, araştırmacılar dökülen tüm bu şişelerin, özellikle ABD’deki tarihi kuraklıklar ve yaklaşan çevresel belirsizlik ortamında, su kaynakları üzerinde rahatsız edici bir etki yaratabileceğinden korkuyor.
Colorado Riverside Üniversitesi ve Texas Arlington Üniversitesi’nden araştırmacılar, yapay zekanın su tüketimi tahminlerini “Yapay Zekayı Daha Az ‘Susuz’ Yapmak” başlıklı bir ön baskı makalesinde yayınladılar. Yazarlar GPT-3’ü eğitmek için gereken temiz tatlı su miktarının bir nükleer reaktörün soğutma kulesini doldurmak için gereken miktara eşdeğer olduğunu buldular.
OpenAI, GPT-3’ü eğitmek için gereken süreyi açıklamayarak araştırmacıların tahminlerini zorlaştırdı ancak yapay zeka girişimiyle çok yıllı, milyarlarca dolarlık bir ortaklık kuran ve yapay zeka eğitimi için süper bilgisayarlar üreten Microsoft, kapsamlı bir soğutma aparatı gerektirecek en son süper bilgisayarının 10.000 grafik kartı ve 285.000’den fazla işlemci çekirdeği içerdiğini söyleyerek yapay zekanın arkasındaki operasyonun geniş ölçeğine bir bakış sunuyor. Bu devasa galon sayısı 320 Tesla için pil hücresi üretebilir ya da başka bir deyişle, GPT-3’ten sonra gelen ChatGPT’nin bir kullanıcıyla kabaca 25-50 sorudan oluşan temel bir alışverişi tamamlamak için 500 mililitrelik bir su şişesini “içmesi” gerekir.
Bu su tüketiminin giderek artması bekleniyor.
Rapor, verilerin şirketin enerji verimliliği daha düşük olan Asya veri merkezinde eğitilmesi durumunda su tüketiminin üç kat daha fazla olabileceğini belirtiyor. Araştırmacılar, bu su gereksinimlerinin, yakın zamanda piyasaya sürülen GPT-4 gibi, öncekilerden daha geniş bir veri parametresi setine dayanan yeni modellerle daha da artmasını bekliyor.
Araştırmacılar, “AI modellerinin su ayak izi artık radarın altında kalamaz” dedi. “Su ayak izi, küresel su sorunlarıyla mücadeleye yönelik kolektif çabaların bir parçası olarak öncelikli olarak ele alınmalıdır.”
Sohbet robotları suyu nasıl kullanıyor?
Yapay zekanın su tüketimini hesaplarken, araştırmacılar suyun “çekilmesi” ile “tüketimi” arasında bir ayrım yapıyor. İlk örnek, bir nehirden, gölden veya başka bir kaynaktan fiziksel olarak su çıkarma uygulamasıdır; tüketim ise özellikle veri merkezlerinde kullanıldığında buharlaşma yoluyla su kaybını ifade eder. Yapay zekanın su kullanımına ilişkin araştırma, öncelikle bu denklemin suyun geri dönüştürülemediği tüketim kısmına odaklanmaktadır. Araştırmacılar, “AI model geliştiricilerinin ve veri merkezi operatörlerinin daha şeffaf olmalarını öneriyoruz” diyor.
