Yeni bir araştırmaya nazaran OpenAI’ın ChatGPT’si üzere yapay zeka sohbet botlarının mantıklı düşünmesini ve akıl yürütmesini gerektiren sorgular, öteki soru tiplerine nazaran daha fazla karbon salımına yol açıyor.
ChatGPT üzere geniş lisan modellerine (GDM) yazılan her sorgu güç gerektiriyor ve karbondioksit salımına yol açıyor. Almanya’daki Münih Uygulamalı Bilimler Üniversitesi’nden araştırmacılar bu emisyon düzeylerinin sohbet botuna, kullanıcıya ve mevzuya bağlı olarak değiştiğini söylüyor.
Independent Türkçe’de yer alan hakemli mecmua Frontiers’ta yayınlanan araştırma, 14 yapay zeka modelini karşılaştırarak karmaşık akıl yürütme gerektiren yanıtların, kolay yanıtlara nazaran daha fazla karbon salımı yaptığını ortaya koydu.
Soyut cebir yahut ideoloji üzere uzun uzun muhakeme gerektiren sorgular, lise tarih dersi üzere daha dolambaçsız hususlara nazaran 6 kat daha fazla emisyon üretiyor.
Araştırmacılar yapay zeka sohbet botlarını sık kullananların, karbon emisyonlarını sınırlamak için sordukları soruların çeşidini ayarlamasını öneriyor.
Çalışma, farklı bahislerde bin standart soru üzerinden 14 GDM’yi kıymetlendirerek karbon salımlarını karşılaştırdı.
Çalışmanın muharriri Maximilian Dauner, “Eğitimli GDM’lere sorulan soruların çevresel tesiri, bunların muhakeme yaklaşımına büyük ölçüde bağlı ve direkt akıl yürütme süreçleri, güç tüketimini ve karbon salımlarını değerli ölçüde artırıyor” diyor.
Akıl yürütme özelliğine sahip modellerin, yalın cevap veren modellere kıyasla 50 kata kadar daha fazla karbondioksit salımına yol açtığını gördük.
Bir kullanıcı yapay zeka sohbet botuna soru sorduğunda, sorgudaki sözler yahut söz modülleri bir dizi sayıya dönüştürülerek model tarafından işleniyor. Bu dönüştürme ve yapay zekanın öteki hesaplama süreçleri karbon salımlarına neden oluyor.
Çalışma muhakeme marifetine sahip modellerin soru başına ortalama 543,5 jeton (token) oluştururken, yalın modellerin yalnızca 40 jeton gerektirdiğini belirtiyor.
Makalede “Daha yüksek jeton ayak izi, her vakit daha yüksek CO2 emisyonu manasına gelir” tabirleri kullanılıyor.
Örneğin yaklaşık yüze 85 doğruluk oranına ulaşan Cogito, en isabetli modellerden biri. Yalın yanıtlar veren emsal boyutlardaki modellere nazaran üç kat daha fazla karbon emisyonu üretiyor.
Dr. Dauner, “Şu anda GDM teknolojilerinin tabiatında, doğruluk ve sürdürülebilirlik ortasında bir taviz verme ilgisi görüyoruz” diyor.
Emisyonları 500 gram karbondioksit muadilinin altında tutan modellerin hiçbiri, bin soruyu gerçek cevaplamada yüzde 80’in üzerinde doğruluk oranına ulaşamadı.
Karbondioksit muadili, çeşitli sera gazlarının iklim değişikliği üzerindeki tesirini ölçmek için kullanılan bir ünite.
Araştırmacılar yeni bulguların, insanların yapay zeka kullanımı hakkında daha şuurlu kararlar almasını sağlayacağını umuyor.
Araştırmacılar bir örnek vererek DeepSeek R1 sohbet botundan 600 bin soruyu yanıtlamasını isteyen sorguların, Londra’dan New York’a gidiş-dönüş uçuşuna muadil karbon emisyonu yaratabileceğini söylüyor.
Buna karşılık Alibaba Cloud’ın Qwen 2.5’i, benzeri doğruluk oranlarıyla üç kat daha fazla soruya yanıt verirken birebir emisyon düzeylerine ulaşıyor.
Dr. Dauner, “Kullanıcılar, yapay zekadan yalın yanıtlar vermesini isteyerek yahut yüksek kapasiteli modellerin kullanımını, sahiden bu gücü gerektiren vazifelerle sınırlayarak emisyonları değerli ölçüde azaltabilir” diyor.
