Yapay zekanın 2030 yılına kadar milyonlarca ton elektronik atık üretebileceği ortaya çıktı

Üretken yapay zeka teknolojisi süratle gelişirken, beraberinde getirdiği çevresel meseleler da gündeme geliyor.

Son yapılan bir araştırma, yapay zekanın 2030 yılına kadar milyonlarca ton elektronik atık üretebileceği ihtarında bulunuyor.

1000 KAT ARTIŞ TEHLİKESİ

Çin Bilimler Akademisi ve İsrail’deki Reichman Üniversitesi’nden araştırmacılar, üretken yapay zekanın önümüzdeki on yılın başında yaklaşık 1.000 kat daha fazla elektronik atık üretebileceğini ortaya koydu.

Bilim insanları, rastgele bir tedbir alınmadığı takdirde yapay zeka kaynaklı e-atık ölçüsünün 2023’te 2.600 tondan 2030’da 2,5 milyon tona çıkacağını varsayım ediyor.

Bu ölçü, 2030 yılında dünya nüfusunun varsayımı 8,5 milyara ulaşması ve her bir insanın iki iPhone’u çöpe atması manasına geliyor.

ATIK ÖLÇÜSÜ NEDEN ARTACAK

Üretken yapay zekanın süratli yükselişi, donanım ve çip teknolojisinde sık sık yükseltmeler yapılmasını gerektiriyor.

Bu da mevcut elektronik ekipmanların süratle eskimesine ve atık haline gelmesine neden oluyor.

Bu ekipmanlar, geri dönüştürülebilen kıymetli metallerin yanı sıra sıhhat ve etraf için tehlikeli olan kurşun ve krom üzere toksik unsurlar de içeriyor.

EN ÇOK ATIĞI KUZEY AMERİKA ÜRETECEK

Araştırmacılar, işlenmemiş atık akışlarının yarısından fazlasının (%58) Kuzey Amerika’da olacağını kestirim ediyor.

Bunun nedeni, bu bölgede çok sayıda yapay zeka bilgi merkezinin bulunması. Çin, Güney Kore ve Japonya’yı içeren Doğu Asya’nın atık payı %28, Avrupa Birliği ve Britanya’nın hissesi ise %14 olacak.

ABD’nin Çin’e gelişmiş GPU satışına getirdiği kısıtlamalar da çevresel problemleri artırabilir.

Uzmanlar, Çin’deki bilgi merkezlerinin “modası geçmiş sunucu modellerini kullanmaya zorlandığını” ve bunun atık ölçüsünü artırabileceğini belirtiyor.

Araştırmacılar, e-atık oluşumunu azaltmak için dairesel iktisat stratejisini öneriyor. Bu strateji, yapay zeka ile ilgili donanımların kullanım ömrünü uzatmayı, eskimiş modülleri daha düşük düzeyli uygulamalarda tekrar kullanmayı, daha verimli algoritmalar geliştirmeyi ve çiplerin hesaplama verimliliğini artırmayı içeriyor.

Çalışmanın başyazarı Wang Peng, stratejinin yapay zeka geliştiren tüm ülkelere uygulanabileceğini, lakin her ülkenin farklı sorumlulukları olması gerektiğini belirtiyor.

Örneğin, ABD donanım üretme ve algoritma geliştirme konusunda daha sorumlu davranırken, Çin atık idaresi ve geri dönüşüm süreçlerini güzelleştirmeye odaklanmalı.