Hindistan'da düzenlenen The Indian Express etkinliği kapsamında gerçekleştirilen yapay zeka zirvesinde konuşan Sam Altman, teknoloji dünyasının gündemindeki çevresel etki tartışmalarını değerlendirdi. Altman, popüler yapay zeka botu ChatGPT’nin operasyonel süreçlerinde fahiş miktarda su kullanıldığına yönelik kamuoyuna yansıyan verilerin asılsız olduğunu dile getirdi. Yapay zekanın sürdürülebilirliği üzerine odaklanan konuşmasında CEO, teknoloji kullanımına dair paylaşılan rakamsal verilerin güncel durumu yansıtmadığını savundu.
Su tüketimi verileri eski teknolojilere dayanıyor
İnternet ortamında geniş yankı uyandıran "bir sorgu başına yaklaşık 64 litre (17 galon) su" harcandığına dair hesaplamaların temelden hatalı olduğunu belirten Sam Altman, bu istatistiklerin kaynağına açıklık getirdi. Altman, söz konusu yüksek rakamların geçmiş dönemlerde veri merkezlerinde yaygın olarak tercih edilen buharlaşmalı soğutma sistemleri baz alınarak türetildiğini ifade etti. Günümüzdeki teknolojik altyapıda bu yöntemin artık kullanılmadığını vurgulayan OpenAI CEO'su, "64 litre gerçeği yansıtmıyor" diyerek iddiaları kesin bir dille yalanladı.
Enerji talebi için nükleer ve yenilenebilir kaynaklar öne çıkıyor
Su tüketimi konusundaki verileri reddeden Altman, buna karşın yapay zeka sistemlerinin beraberinde getirdiği artan enerji ihtiyacının ciddi bir mesele olduğunu kabul etti. Teknolojinin yaygınlaşmasıyla yükselen enerji talebinin karşılanması noktasında stratejik bir dönüşüme ihtiyaç duyulduğunu kaydeden Altman, bu süreçte nükleer enerjiye geçişin hızlandırılmasının kritik önem taşıdığını belirtti. CEO ayrıca, rüzgar ve güneş gibi yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelik yatırımların artırılması gerektiği yönündeki görüşlerini paylaştı.
Cihaz şarjı ile yapılan enerji kıyaslamalarının doğru olmadığını aktardı
Sam Altman, enerji tartışmaları çerçevesinde sıkça dile getirilen bir diğer iddiaya da değinerek, tek bir ChatGPT sorgusunun 1,5 iPhone batarya şarjına denk enerji tükettiği söylemlerinin doğru olmadığını ifade etti. Modelin eğitim aşamasındaki yoğun enerji kullanımı ile bireysel kullanıcıların anlık sorgu maliyetlerinin birbirine karıştırılmaması gerektiğini savunan Altman, yapay zeka sistemlerindeki enerji verimliliğinin ancak eğitim süreci tamamlandıktan sonra sağlıklı bir şekilde değerlendirilebileceğinin altını çizdi.
