Dünya nüfusunun yaklaşık üçte ikisi, her yıl en az bir ay ciddi su kıtlığı yaşıyor. Birleşmiş Milletler Çevre Programı tarafından birkaç yıl önce yayınlanan bir raporda “2030 yılına kadar dünya nüfusunun neredeyse yarısının şiddetli su sıkıntısıyla karşı karşıya kalmasıyla durumun daha da kötüleşmesi bekleniyor” denilmektedir. Raporda, bu kaderden kaçınmak için, performanstan ödün vermeden tüketimi azaltmak veya sürdürmek için politikalar ve teknolojiler geliştirerek su kullanımının ekonomik büyümeden ayrılması” gerektiği belirtilmiştir.

Küresel Su Ekonomisi Komisyonu’nun raporunda ise tüm endüstrilerin savurgan uygulamalarını gözden geçirmesi gerektiğini söylemektedir. O zaman bu dünyanın bizim için yaşanabilir olmasını istiyorsak geçmişte yapılan hataları yapılmadan dünyanın iyileştirilmesi gerekmektedir. Çevreye verdiğimiz hasarı gerçek faaliyetin kurgusundan farkında olmadan! Çevresel etkiler göz ardı edilmektedir. Aslında gerçeği söylemek gerekirse insan faaliyetleri planlanırken olabilecek çevresel etkiler tahmin edilmektedir, fakat çevre ile yaşama olasılığımızı dikkate almadığımız için önemsemiyoruz…

Bugünlerde çok konuştuğumuz yapay zeka sistemleri mercek altında inceleyelim. OpenAI’nin AI chatbot’u sorularımızı doğru bir şekilde yanıtlama konusundaki esrarengiz yeteneği sayesinde popülaritesini artırdı. Ancak dünya çapında milyarlarca kullanıcıya rağmen, bunun gibi yapay zekanın çevresel etkisinin ne olduğuna dair hala çok az araştırma var.

AI modellerinin su ayak izi artık göz ardı edilemez- su ayak izi, küresel su sorunlarıyla mücadeleye yönelik toplu çabaların bir parçası olarak bir öncelik olarak ele alınmalıdır.

ABD’deki Colorado Riverside Üniversitesi ve Texas Arlington Üniversitesi’ndeki araştırmacılar tarafından yapılan yeni bir araştırma, su tüketimi hakkında bazı bilgiler veriyor. Çalışmanın su tüketim rakamları, veri merkezleri tarafından elektrik üretmek ve sunucu raflarını soğutmak için kullanılan tatlı temiz suyu ifade eder. Bilgisayarlar, kullanıcılardan gelen soruları yanıtlamak gibi görevleri gerçekleştirmek için “modeller” olarak bilinen algoritmaları eğitmek için kullanılır. AI chatbot ile 20 ila 50 soruluk bir görüşme sırasında, 500 ml’lik bir şişe suyu “içebileceğini” tahmin ediyorlar. Araştırmacılar, “500 ml’lik bir şişe su çok fazla görünmese de ChatGPT’nin milyarlarca kullanıcısı göz önüne alındığında, çıkarım için toplam birleşik su ayak izi hala son derece büyük” diyor.

Yapay zeka geliştirme ve konuşlandırmada çevresel olarak sürdürülebilir uygulamalar gerektiren yapay zeka modellerinin önemli bir su ayak izi vardır. Yapay zeka algoritmalarını eğitmenin büyük miktarda enerji gerektirdiği bir sır değildir, son zamanlarda dikkati çeken büyük miktarda su da tüketmesidir.

Kullanmanız gereken tek şeyin bilgisayarınızı ve internet ekipmanınızı çalıştıran elektrik olduğu ChatGPT’yi evde otururken yapay zekanın çevresel ayak izini fark etmemek mümkündür. Birçok AI modeli geliştiricisi de su ayak izlerinin farkında bile değiller….

Yapay zekanın yetenekleri nedeniyle, iklim değişikliğiyle mücadeleye yardımcı olabilmesinin birçok yolu var, ancak su tasarrufu, karbondan arındırma ve adaptasyona yardımcı olma potansiyeli, tükettiği muazzam miktardaki enerjiden ve sudan daha mı ağır basacak? Yoksa AI’nın artan karbon ayak izi, su ayak izi iklim hedeflerimizi ulaşılamaz hale mi getirecek?

Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin toplumumuza hızla benimsendiğini görmeye devam ederken, bu araç ve sistemlerin çevresel etkilerini mutlaka düşünmeliyiz.

2021’de yalnızca ABD’deki veri merkezleri yerinde soğutma için 12,7 milyar litre tatlı su tükettiği ve bunun yaklaşık %90’ı içme suyu olduğu verilerine rastlanmaktadır. Genel olarak, ABD veri merkezleri operasyonlarının birleşik su ayak izinin 626 milyar litre olduğu tahmin ediliyor. Birçok ülke 2030 yılına kadar “ su pozitif “ olma sözü verdi- bu da tükettiklerinden daha fazla suyu yeniden dolduracakları anlamına geliyor. Genellikle karbon verimliliği ile su verimliliği arasında bir denge vardır. Bunun nedeni, sürdürülebilir yapay zekaya ulaşmaya yönelik mevcut yaklaşımların ağırlıklı olarak veri merkezi soğutma kulelerinin verimliliğini artırmak gibi mühendislik çözümlerine odaklanmasıdır. Bu arz tarafı çözümler su tasarrufu sağlarken, yapay zeka modeli eğitimi ve kullanımının zamanlaması ve konumuna bağlı talep tarafı yönetim yönlerini ele almakta başarısız oluyorlar. Yenilenebilir enerji kullanmak bazen su tasarrufu sağlamanın önüne geçebilir. O halde zorluk, sürdürülebilir yapay zekaya yeni ve bütünsel yaklaşımlar gerektirecek olan karbon ve su verimliliğini dengelemenin bir yolunu bulmaktır. Potansiyel bir çözüm, araştırmacıların su kullanım verimliliğinin “mekansal-zamansal çeşitliliği’ yaklaşımından yararlanılarak çözülebilir.

Geliştiriciler yapay zeka modeli eğitimini ve çıkarımını farklı yerlerde ve farklı zamanlarda planlayarak yapay zeka modellerinin su ayak izini azaltabilirler. Yaşanabilir bir dünya için yaptığımız her faaliyetin çevresel etkilerini göz ardı etmeden doğayla uyumlu yaşamak bizlerin lehine olacaktır.