Yapay zekanın enerji tüketimi 2030 yılına kadar ikiye katlanabilir ve bu durum, Birleşik Krallık'ın toplam sera gazı emisyonuna eşdeğer bir karbon ayak izi oluşturabilir. Birleşmiş Milletler tarafından 7 Haziran 2026'da yayımlanan yeni bir rapor, yapay zeka teknolojisinin hızlı genişlemesinin küresel elektrik üretiminin yaklaşık yüzde 3'üne ulaşacağını öngörüyor. Aynı çalışma, sistemlerin soğutulması için gereken su miktarının, tüm dünya nüfusunun yıllık içme suyu tüketimini aşacağını ortaya koyuyor. Bu çarpıcı veriler, teknolojinin vaat ettiği verimlilik artışının çevresel maliyetlerle dengelenemediğini gösteriyor.
Jevons Paradoksu ve Yapay Zekanın Kısır Döngüsü
Rapor, 19. yüzyıl ekonomisti William Stanley Jevons tarafından formüle edilen bir kavrama dayanıyor. Jevons paradoksu, bir kaynağın kullanımındaki verimlilik artışının toplam tüketimi azaltmadığını, aksine daha ucuz ve erişilebilir hale geldiğinde talebi artırdığını savunuyor. Viktorya dönemi İngiltere'sinde kömür verimliliğindeki iyileşmelerin tüketimi düşürmek yerine artırması bu teorinin klasik örneğidir. Yapay zekaya uygulandığında, daha verimli modellerin teknolojinin benimsenmesini hızlandırarak çevresel kazanımları etkisiz hale getirebileceği belirtiliyor.
Verimlilik Artışı Nasıl Daha Fazla Tüketime Yol Açıyor?
Daha düşük işletme maliyetleri ve artan erişilebilirlik, yapay zekanın daha fazla üretim sürecine ve hizmete entegre edilmesine yol açıyor. Bu dinamik, rapora göre halihazırda işliyor: 2025 yılında veri merkezleri, dünyanın en büyük enerji tüketicilerinden biri olan Suudi Arabistan'ın kullandığına eşdeğer miktarda elektrik tüketti. Tüketimin on yılın sonuna kadar ikiye katlanması durumunda, ortaya çıkan emisyonları dengelemek için yaklaşık 6,7 milyar ağacın on yıl boyunca dikilmesi gerekeceği hesaplanıyor. Bu senaryo, teknik verimliliğin tek başına çevre sorununu çözmediğini güçlü bir şekilde ortaya koyuyor.
Çarpıcı Rakamlar: Su, Enerji ve Karbon Ayak İzi
Su ve Arazi Kullanımında Uç Değerler
Yapay zeka altyapısını sürdürmek için gereken su miktarı 9,3 trilyon litre olarak tahmin ediliyor. Ayrıca, bu altyapının kaplayacağı fiziksel alanın Meksiko kentinin neredeyse on katı büyüklüğünde olacağı belirtiliyor. Rapor ayrıca küresel yapay zeka altyapısının coğrafi yoğunlaşmasına dikkat çekiyor: şu anda yalnızca 32 ülke teknolojiye adanmış bulut bilişim sistemlerine ev sahipliği yapıyor ve bu kapasitenin yaklaşık yüzde 90'ı Amerika Birleşik Devletleri ile Çin'de toplanmış durumda. Yazarlar, bu eşitsizliğin küresel dijital uçurumu derinleştirebileceğini, birçok ülkeyi yalnızca teknoloji tüketicisi konumuna iterken madencilik ve elektronik atık gibi çevresel yükleri üstlenmek zorunda bıraktığını vurguluyor.
BM'nin Sürdürülebilirlik Çağrısı ve Ulusal Örnekler
Rapor, yapay zekanın çevresel etkisinin hem kullanım sıklığına hem de çalıştırılan uygulama türüne bağlı olduğunu belirtiyor. Metin oluşturma, programlama, görsel üretimi ve video yapımı gibi görevler farklı düzeylerde işlem gücü gerektiriyor ve bu da enerji tüketimini doğrudan etkiliyor. BM bu tablo karşısında şeffaflık, tasarım aşamasında verimlilik, yaşam döngüsü boyunca sorumluluk, eşitlik, uluslararası iş birliği ve doğal kaynakların sürdürülebilir kullanımı gibi ilkeler öneriyor. Öneriler arasında yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve işletilmesi sırasında düzenli çevresel raporlama yapılması da yer alıyor.
Hafif Düzenleme Modelleri Yeterli mi?
Rapor, Yeni Zelanda ve Avustralya gibi ülkelerin yapay zekayı kamu hizmetlerine entegre etmek için ulusal stratejiler uyguladığını belirtiyor. Yeni Zelanda'da kamu sektöründe yapay zeka kullanımına rehberlik edecek bir çerçeve oluşturulurken Avustralya'da görsel-işitsel arşivlerin otomatik transkripsiyonu ve hükümet başvurularının işlenmesi gibi projeler yürütülüyor. Ancak her iki ülkenin de genel ilkelere odaklanan hafif düzenleyici modeller benimsediği gözlemleniyor. Yazarlar, bu tür bir yaklaşımın yapay zekanın çevresel etkilerini ikinci plana atabileceği uyarısında bulunarak, hammadde çıkarımından ekipman geri dönüşümüne kadar tüm üretim zincirini kapsayan bir analiz çağrısı yapıyor.