Araştırmalara göre, chatbotlar ve içerik üretme sistemleri gibi üretken yapay zekâ uygulamalarının yükselişi, bu on yılın sonunda 1,2 ila 5 milyon ton arasında ek elektronik atık (e-atık) oluşumuna neden olabilir.
Özellikle büyük dil modellerine (LLM) odaklanan çalışmada, bu yapay zeka sistemlerinin insan dilini yorumlayıp üretebilme yetenekleri sayesinde soruları yanıtlayabilme, metin yazma veya görsel oluşturabilme gibi çok çeşitli işlevleri yerine getirdiği ifade ediliyor.
Bu yeteneklerinin yanı sıra, üretken YZ'nin hızla gelişmesi, daha fazla donanım altyapısı ve çip güncellemeleri gerektiriyor. Araştırmacılar, bu teknolojinin büyümesine ayak uydurmak için yapılacak yükseltmelerin, mevcut e-atık sorunlarını artırabileceği uyarısında bulunuyor.
e-atık miktarı yıllık 2,5 milyon tona ulaşabilir
Çalışmada, LLM'lerin eğitimi ve çalıştırılması için gereken büyük hesaplama kaynaklarının yüksek enerji tüketimi ve karbon ayak izi gibi sürdürülebilirlik sorunlarına yol açtığı belirtiliyor.
Araştırma ekibi, 2020-2030 arasında YZ'nin e-atık oluşturma potansiyelini dört farklı senaryoya göre hesapladı. En yüksek kullanım senaryosunda, 2030’a kadar YZ kaynaklı e-atık miktarının yıllık 2,5 milyon tona ulaşabileceği öngörülüyor.
Bu en yoğun kullanım senaryosunda, YZ kaynaklı e-atıklar arasında 1,5 milyon ton baskılı devre kartı ve 500 bin ton pil bulunacağı öngörülüyor. Bu piller, kurşun, cıva ve krom gibi zararlı maddeler içerebiliyor.
Araştırmada ayrıca, geçtiğimiz yıl sadece 2,6 bin ton elektronik atığın YZ teknolojilerine ait olduğu, ancak bu miktarın genel e-atıkla birlikte ciddi oranda artması beklendiği kaydediliyor.
2030 yılı itibarıyla toplam e-atık miktarının yüzde 30 artarak 82 milyon ton gibi devasa bir rakama ulaşacağı tahmin ediliyor.
Araştırmacılar, e-atık oluşumunu azaltmak için dairesel ekonomi stratejilerinin önemine dikkat çekiyor.
Bu stratejiler arasında mevcut altyapının ömrünü uzatma ve temel malzemelerin yeniden kullanımı öne çıkıyor.
Çalışma, bu yöntemlerin uygulanması durumunda YZ kaynaklı e-atık miktarının yüzde 86’ya kadar azaltılabileceğini vurguluyor.
Bu araştırma, Nature Computational Science dergisinde yayımlandı.
