Sosyal medya platformlarında kullanıcıların kendi fotoğraflarını yapay zeka araçlarıyla 1980'lerin saç, kıyafet ve fotoğraf estetiğine dönüştürdüğü “80'lerde nasıl görünürdüm?” akımı hızla yayılmaya devam ediyor. Malatya'da da sosyal medya kullanıcılarının ilgisini çeken bu tür yapay zeka uygulamaları, eğlenceli görüntülerin arkasındaki çevresel maliyeti yeniden gündeme taşıdı.
Birleşmiş Milletler Üniversitesi Su, Çevre ve Sağlık Enstitüsünün “Çevre ve Sağlık: Karbon, Su ve Arazi Ayak İzleri” çalışmasından derlenen verilere göre, yapay zeka tarafından oluşturulan tipik bir görsel için harcanan enerji, 10 vatlık bir LED ampulü yaklaşık 17 dakika çalıştırmaya yetiyor.
Tek bir görsel için yaklaşık iki yemek kaşığı su
Yapay zeka ile bir görsel oluşturulurken yalnızca elektrik tüketilmiyor. Elektrik üretiminin ve veri merkezlerinin çalışmasının oluşturduğu su ayak izi de hesaplamalara dahil ediliyor.
Çalışmada, bir yapay zeka görselinin üretimi için tüketilen elektriğin su ayak izi yaklaşık 29 mililitre olarak hesaplanıyor. Bu miktar tek bir görsel için yaklaşık iki yemek kaşığı suya denk geliyor.
Ancak yapay zeka kullanımının dünya genelinde milyonlarca hatta milyarlarca işleme ulaşması, küçük görünen bu tüketimlerin toplam etkisini büyütüyor. Yaklaşık 1 milyar yapay zeka görselinin üretilmesi halinde su ayak izinin yaklaşık 29 milyon litreye ulaşabileceği belirtiliyor.
Bu nedenle Malatya'da sosyal medyada birkaç saniyede oluşturulan bir retro fotoğraf, tek başına büyük bir kaynak tüketimi anlamına gelmese de dünya genelindeki milyarlarca yapay zeka işleminin oluşturduğu toplam tüketimin bir parçası olarak değerlendiriliyor.
Yapay zekanın enerji ihtiyacı neden artıyor?
Yapay zekanın çevresel maliyeti yalnızca kullanıcıların oluşturduğu görsellerle sınırlı değil. Yapay zeka sistemlerini çalıştıran veri merkezlerinin kullandığı elektrik, sunucuların soğutulması, altyapının kurulması ve donanımların üretimi de toplam kaynak ihtiyacının önemli parçaları arasında bulunuyor.
Çalışmaya göre küresel veri merkezleri 2025 yılında yaklaşık 448 teravatsaat elektrik tüketti. Uluslararası Enerji Ajansı ise veri merkezlerinin toplam elektrik tüketiminin 2030 yılında yaklaşık 950 teravatsaate çıkabileceğini öngörüyor. Bu artışta yapay zekanın yaygınlaşmasının önemli bir etken olduğu belirtiliyor.
Araştırmalarda yapay zeka sistemlerinin enerji tüketiminin önemli bölümünün kullanıcıların günlük taleplerinin işlenmesi sırasında gerçekleştiğine dikkat çekiliyor. Kullanıcıların modele gönderdiği günlük taleplerin, toplam yapay zeka enerji kullanımının yaklaşık yüzde 80 ila 90'ını oluşturduğu ifade ediliyor.
Tipik bir yapay zeka görselinin temel bir metin sınıflandırma işleminden yaklaşık 1450 kat daha fazla enerji gerektirdiği hesaplanırken, bir görsel üretiminin yaklaşık 2,9 vat-saat enerji tükettiği belirtiliyor.
Ancak yapay zeka modellerinin enerji ihtiyacı kullanılan modele, görselin özelliklerine ve hesaplama koşullarına göre değişebiliyor. Bu nedenle her yapay zeka görseli için aynı elektrik tüketimi değerinin geçerli olduğunu söylemek mümkün değil.
Malatya’da da yapay zeka kullanımı arttıkça gündem değişiyor
Akıllı telefonlar ve sosyal medya platformları üzerinden yapay zeka araçlarına erişimin kolaylaşması, Malatya'daki kullanıcıların da farklı görsel akımlara kısa sürede katılabilmesini sağlıyor. Özellikle geçmiş yılların fotoğraf estetiğini taklit eden uygulamalar, kullanıcıların kendi fotoğraflarını farklı dönemlere ait görünümlere dönüştürmesine imkân tanıyor.
Ancak sosyal medyada birkaç saniye içerisinde ortaya çıkan görüntünün arkasında, veri merkezleri, elektrik üretimi, soğutma sistemleri ve donanım üretiminden oluşan daha geniş bir kaynak zinciri bulunuyor.
Yapay zeka kaynaklı elektronik atığın da 2030 yılında yıllık 2,5 milyon tona ulaşabileceği öngörülüyor. Bu durum, teknolojinin kullanım kolaylığının yanı sıra uzun vadeli çevresel etkilerinin de tartışılmasına neden oluyor.
Malatya'da sosyal medyada ilgi gören “80'ler akımı” bu açıdan yalnızca nostaljik fotoğraflardan oluşan bir trend olarak değil, yapay zekanın günlük hayata daha fazla girmesiyle birlikte ortaya çıkan kaynak ihtiyacının da dikkat çekici bir örneği olarak öne çıkıyor.
