Yapay zekâ, çok kısa bir zaman dilimi içerisinde hayatımızın merkezine yerleşti. Henüz çok yeni bir kavram olmasına rağmen, günümüzde yaptığımız neredeyse her işte yapay zekâdan yararlanıyoruz. Sağladığı kolaylık, hız ve zaman tasarrufu sayesinde araştırma, üretim ve karar alma süreçlerinde yapay zekâ kullanımı adeta bir zorunluluk haline geldi. Artık sadece bir arama motoru değil; birçok insan için bir danışman, bir asistan, hatta bir fikir ortağı konumunda. Öyle ki, tarayıcılara soru sorma devri yerini, ChatGPT gibi modellerle doğrudan konuşarak bilgiye ulaşma dönemine bırakıyor.

Ancak bu büyük dönüşümün göz ardı edilen bir yönü var: çevresel etkiler. Yapay zekâ sistemlerinin çalışabilmesi için arkasında devasa boyutta bilgi işlem gücü, enerji tüketimi ve altyapı yatırımı gerekiyor. Bu da doğrudan karbon salımına, dolaylı olarak da çevre üzerindeki yükün artmasına neden oluyor. Ne yazık ki, yapay zekâyı kullanırken bu karbon ayak izini çoğu zaman görmezden geliyoruz. Teknolojinin sunduğu konfor, çevresel maliyetin üzerini örtüyor. Bu nedenle yapay zekânın sunduğu imkânları kullanırken, sürdürülebilirlik ilkelerini göz önünde bulundurmak her zamankinden daha önemli hale geliyor. Bu teknolojiden faydalanırken sürdürülebilirlik bilinciyle hareket etmek hem bugün hem de gelecek için büyük önem taşıyor. Bu yazımızda yapay zekânın sebep olduğu çevresel etkiyi konuşacağız ve bu etkinin azaltılması yolları üzerinde duracağız.



 

Yapay zekanın arka planında çalışan sistemler, göründüğünden çok daha fazla enerji tüketiyor. Her yeni YZ sorgusu - ister görsel ister sesli ister yazılı bir metin oluşturulsun - çevreye bir etki bırakıyor. Tıpkı diğer tüm dijital sistemler gibi, YZ'nin de çalışmak için enerjiye ihtiyacı var. Bu dev modellerin eğitimi ve sürekli çalışması için yüksek kapasiteli sunucular ve veri merkezleri kullanılıyor. Ve bu aşırı ısınan sistemleri soğutmak için ek enerji tüketen soğutma sistemleri gerekiyor. Yapılan araştırmalara göre, bir yapay zekâ modeli üzerinden yapılan tek bir sorgu yaklaşık 2.9 Wh (watt-saat) enerji tüketiyor. Bu, Google'da yapılan sıradan bir aramanın neredeyse 5 katı kadar enerjiye denk geliyor. Kulağa küçük gibi gelse de milyonlarca sorgunun birleşimi devasa bir enerji talebi oluşturuyor.

Yapay zekâ sistemlerinde enerji tüketiminin başlıca sebebi , büyük dil modelleri eğitilmesi desek yanılmış sayılmayız. Büyük dil modelleri, milyonlarca parametre içeriyor ve bu modellerin eğitilmesi günler, hatta haftalar sürebiliyor. Örneğin, OpenAI’ın GPT-3 modelinin eğitimi tek başına yaklaşık 1.3 giga Watt-saat (GWh) enerjiye mal oldu - bu, ortalama bir Avrupa ülkesindeki yüzlerce hanenin yıllık enerji tüketimine eşdeğer.

Günümüzde yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelim artsa da dünya genelindeki enerji tüketiminin yarısından fazlası hâlâ fosil yakıtlardan karşılanıyor. Bu da YZ'nin çalıştığı sunucu altyapılarının çoğunun karbon salımına önemli ölçüde katkıda bulunduğu anlamına geliyor.


 

Yapay zekânın artan enerji talebinin gelecek tahminleri

 

Yapay zekanın arkasındaki büyük dil modelleri, devasa veri işleme kapasitesine ihtiyaç duyar. Bu modellerin eğitilmesi ve günlük olarak milyonlarca kullanıcıya hizmet verecek şekilde çalıştırılması, çok yüksek miktarda karbon salınımı anlamına geliyor. Örneğin bazı kaynaklara göre, yalnızca ChatGPT'nin aylık karbon ayak izinin yaklaşık 260 ton CO₂ olduğu tahmin edilmektedir; bu da 260 transatlantik uçuşun çevresel etkisine eşdeğer. Her bir kullanıcı sorgusu, birkaç gramlık karbon salımı oluşturuyor gibi görünse de bu sorguların milyarlarca kez tekrarlandığı düşünüldüğünde çevresel etki ciddi boyutlara ulaşmaktadır.




 

Yapay zeka sistemlerinin karbon salımı, kullanılan modelin büyüklüğü, işlem gücü ihtiyacı ve altyapı verimliliğine bağlı olarak önemli ölçüde değişiklik göstermektedir. Ortalama bir yapay zekâ sorgusu, 0.01 gram ile 4.3 gram arasında CO₂ salımına yol açabilmektedir. İşte bazı popüler modellerin yaklaşık sorgu başına karbon ayak izleri:

► Google Gemini Flash: 0.01 gram CO₂
► Anthropic Claude Haiku: 0.1 gram CO₂
► DeepSeek: 0.4–0.6 gram CO₂
► GPT-4: 4.3 gram CO₂
 

En çok kullanılan 20 yapay zekâ programının tek bir sorgu için sebep olduğu karbon emisyonları.

Bu değerler bireysel kullanım açısından oldukça düşük gibi görünse de küresel ölçekte düşünüldüğünde durum çok daha ciddidir. Her gün dünya genelinde milyarlarca yapay zekâ sorgusu gerçekleştirildiği düşünüldüğünde, bu küçük miktarlar toplandığında devasa bir karbon ayak izi oluşturur. Dolayısıyla, sürdürülebilirlik açısından yalnızca toplam enerji tüketimi değil, sorgu başına verimlilik de büyük önem taşımakta.
 

Yapay zekâ uygulamalarının çevresel etkileri yalnızca enerji tüketimiyle sınırlı değil; su tüketimi de giderek büyüyen bir sorun haline gelmekte. Halihazırda var olan ve gittikçe artan içme suyu problemi da düşünülürse, yapılan bu sorgularda kullanılan suyun önemini daha iyi kavrayabiliriz. Yüksek işlem gücü gerektiren büyük dil modelleri, çalıştırıldıkları veri merkezlerinde ciddi bir soğutma ihtiyacı doğurur. Bu soğutma işlemleri genellikle su bazlı sistemlerle gerçekleştirilir ve her sorgu başına dikkate değer miktarda su tüketilir.

Araştırmalara göre, GPT-3’ün eğitimi sırasında yaklaşık 700.000 litre tatlı su tüketildi. Bu miktar, bir kişinin 2 yıl boyunca tüketeceği içme suyuna eşdeğer. 2023’te yapılan bir çalışmada, yapay zekâ sistemlerinin her 5–50 sorgu için yaklaşık 500 ml (yarım litre) su harcadığı ortaya konmuştur. Bu tüketim, özellikle sıcak iklimlerde bulunan veri merkezlerinde daha da artmaktadır, çünkü ortam sıcaklığı yüksek olduğunda soğutma için daha fazla suya ihtiyaç duyuluyor.
 

Tüm bu veriler, teknolojik gelişimin ardındaki ekolojik bedeli gözler önüne seriyor. Ancak bu, teknolojiden vazgeçmek anlamına gelmemeli. Tam tersine, bu durum bize teknolojiyi daha bilinçli, verimli ve çevre dostu kullanma sorumluluğumuzu hatırlatıyor.


Bireysel Olarak Ne Yapabiliriz?

Dijital Karbon Ayak İzini Azaltmak Yapay zekâ sistemlerinin ekolojik etkileri olması, onu kullanmaktan kaçınmamız gerektiği anlamına gelmiyor tabii ki. Yapay zekâ sistemlerini kullanırken dijital karbon ayak izimizi azaltmak için basit ama etkili yöntemler uygulayabiliriz:

► Daha Akıllı Sorgulama: Aynı konuda onlarca ardışık sorgu yapmak yerine, daha net ve düşünülmüş tek bir soru sormak, çok daha az enerji harcar.
► İhtiyaç Odaklı Kullanım: Gereksiz deneysel sorgulardan veya sadece eğlence amaçlı çok sayıda YZ çıktısı almaktan kaçınarak, ihtiyaç odaklı kullanım tercih edilmeli.
► Hafif Modelleri Kullanmak: Mümkün olduğunca daha hafif ve düşük enerji tüketimli YZ modellerini kullanmaya özen gösterilmeli.
► Yanıtları Yeniden Kullanın: Geçmişte aldığınız YZ yanıtlarını tekrar kullanmak veya yeniden biçimlendirerek değerlendirmek, yeni sorgu sayısını azaltabilir. Tıpkı yeniden kullanılabilen bez torbaların plastik poşet yerine tercih edilmesi gibi, bu da dijital dünyada sürdürülebilir bir yaklaşım olabilir.
► Arama Motoru – YZ Dengesi: Her bilgi için yapay zekâya başvurmak yerine, klasik arama motorlarını ve sabit bilgi kaynaklarını kullanmak bazı durumlarda daha çevre dostu bir çözüm olabilir.
► Alışkanlıklarınızı Gözden Geçirin: Günlük YZ kullanım alışkanlıklarınızı analiz ederek nerelerde israf yaptığınızı görmek ve bunları azaltmak, önemli bir fark yaratabilir.
► Teknolojiyi Sorgulayarak Kullanın: Her sorgunun küçük de olsa bir enerji ve su maliyeti olduğunu bilerek kullanmak, bireysel farkındalığı ve sorumluluğu artırır.

Sürdürülebilir Yapay Zekâ Algoritması

 

Bu yazının hazırlanması sürecinde yaklaşık 8 adet yapay zekâ sorgusu yaptım ve yaklaşık 12 adet arama motoru sayfası inceledim. Kullanılan modelin ortalama sorgu başına 4 gram CO₂ salımı yaptığı varsayılırsa, sadece bu yazıyı hazırlamak yaklaşık 32 gram CO₂ salımına yol açtı. Arama motorları üzerinden yapılan sorgular da eklendiğinde, toplam salınım 35–40 gram aralığına ulaşıyor. Bu da yaklaşık olarak 300 metre yol alan içten yanmalı aracın veya 5 saat yanan led lambanın neden olduğu emisyona eşdeğer.

Teknolojik gelişmelerin yarattığı ekolojik sorunları çözmenin ilk adımı, bireysel olarak yarattığımız etkiyi fark etmekten geçiyor. Ardından, bu etkiye eşdeğer karbon salımını ve enerji tüketimini azaltacak yöntemler geliştirmeli ve uygulamalıyız. Küçük gibi görünen bilinçli tercihler, toplu ölçekte büyük değişimlerin habercisi olabilir. Gelişen bu teknoloji dünyasına ayak uydururken, doğaya minimum etki bırakmanın yollarını bulmamız gerekiyor. Yapay zekânın sunduğu konfor ve olanaklar şüphesiz hayatı kolaylaştırıyor; ancak bu kolaylığı doğa ile uyumlu hale getirmek bizim elimizde. Daha bilinçli bir dijital tüketim, daha yaşanabilir bir gelecek anlamına gelebilir.

Kaynakça

►https://sustainability-news.net/net-zero/chatgpts-monthly-carbon-footprint-equivalent-to-260-transatlantic-flights/
►https://planbe-eco.translate.goog/en/blog/ais-carbon-footprint-how-does-the-popularity-of-artificial-intelligence-affect-the-climate/?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=tr&_x_tr_hl=tr&_x_tr_pto=tc
►https://planbe.eco/en/blog/ais-carbon-footprint-how-does-the-popularity-of-artificial-intelligence-affect-the-climate/
►https://news.mit.edu/2025/explained-generative-ai-environmental-impact-0117
►https://yesilbuyume.org/yapay-zekanin-enerji-ayak-izi/
►https://www.microsoft.com/en-us/sustainability 
►https://sustainability.google/reports/
►https://phys.org/news/2024-11-artificial-intelligence-edged-sword-environment.html
►https://yesilbuyume.org/yapay-zekanin-enerji-ayak-izi/
►https://medium.com/version-1/the-green-algorithm-measuring-sustainability-in-ai-4c775e811c2a