Son vakitlerde başta ChatGPT olmak üzere yapay zeka araçları hayatımızın olmazsa olmazı haline geldi. Bu kadar kısa müddet içerisinde nasıl alıştık bilmiyoruz lakin aklımıza gelen her soruyu onlara müracaata başladık. Ancak tam da elimiz alışmışken uzmanlardan korkutan bir ihtar geldi: ChatGPT ortalama bir beşerden daha fazla su tüketiyor! Halihazırda su kıtlığı çekilen dünyada, bir de yapay zekanın fütursuzca su tüketmesi ise olacak iş değil.
Biz de bir hakkımızı feda ederek, ChatGPT’ye en çok suyu hangi soruları sorduğumuzda tükettiğini sorduk.
İşte ChatGPT’ye sorulduğunda en çok su tüketen sorular!
ChatGPT’nin litrelerce su tükettiği artık “su götürmez” bir gerçek.
Geçtiğimiz aylarda Kaliforniya Üniversitesi’ndeki uzmanlar, ChatGPT’nin ortalama 50 sorgu için 2 litre su tükettiğini sav etmişti. Yapay zeka araçları, suyu soğutmada, güç üretiminde ve çip üretiminde kullanıyor. Ayrıyeten uzmanlara nazaran gelecekte yapay zeka robotlarının tükettiği su ölçüsü insanların tükettiği su ölçüsünü da aşacak.
Tüm bu argümanları ChatGPT’ye sormuş ve yanıtı birinci elden duymak istemiştik.
Gelelim, ChatGPT’nin bir litre su tüketmesine neden olacak sorulara.
Öncelikle bu soruların çok yüksek süreç gücü, uzun periyodik süreç müddeti ve sunucu belleği gerektirdiğini belirtelim. Yani hem elektrik hem de soğutma tüketimi açısından ağır misyonlardan bahsediyoruz.
- 1. “x3+y3+z3=114x^3 + y^3 + z^3 = 114” için tahlil orta, tüm tam sayılar -10.000 ile +10.000 arasında
Bu, milyarlarca süreç yapmayı gerektirir.Büyük data taraması + matematiksel doğrulama içerir.
- 2. “Bu 200 sayfalık Excel belgesini tahlil et, istatistik üret, trendleri yorumla ve grafikle göster”
Bellek kullanımı + kod çalıştırma + görsel üretim → çoklu süreç katmanı
- 3. “Bana 10.000 sözlük bilimsel makale yaz, hem kaynak ver hem de APA tarzında referansla”
Büyük lisan modeli belleğini çok zorlarYanıt uzunluğu GPT mimarisinin sonuna yaklaşır
- 4. “İkinci Dünya Savaşı’nın tüm askeri stratejilerini, bölgesel tahlillerle ve harita betimlemeleriyle detaylandır”
Çok büyük bilgi havuzundan bilgi çekerZaman dizini + içerik örgüsü + coğrafik bağlam gerekir
- 5. “Bu karmaşık Python belgesini çalıştır, 1 milyon satır datayı işle, kestirim modeli üret”
Kod yürütme + sayısal tahlil + istatistik modeli = çoklu CPU kullanımı
- 6. “200 sayfalık PDF’yi özetle, anahtar sözleri çıkar, tematik tahlil yap ve sunum üret”
Belge sürece (OCR, tokenlama) metin madenciliği ve içerik yapılandırması
- 7. “Aynı soruyu 100 farklı tonda (ironik, mizahi, teknik, sade, çocukça…) yanıtla”
Dil modeli çok sayıda örnek üretir → süreç tekrarı artar
- 8. “Bu 3 dakikalık görüntü evrakını tahlille, konuşmaları yazıya dök, mevzu özetini çıkar, tarz tahlilini yap”
Görsel-işitsel içerik + transkripsiyon + doğal lisan sürece gerektirir
- 9. “Bu 3 yapay zekâ modelinin eğitimi sonrası kusur oranlarını karşılaştır, öğrenme eğrilerini simüle et”
Model kıyaslama + çoklu bilgi tahlili + kod yürütme
- 10. “Sana yüklediğim 10 CAD çizimini tahlil et, hangisinin aerodinamik olduğunu açıklayıp hesapla”
Teknik içerik + hal okuma + mühendislik hesapları gerektirir
Peki Neden 1 Litre?Bu cins misyonların ger biri yüzlerce watt-saniyelik süreç gücü kullanır. Sunucular soğutulmak zorundadır. Su soğutmalı data merkezlerinde soğutma suyu harcanır.
İşleri biraz daha zorlaştırıp, 5 litreye çıkaralım mı? İşte bu sorularla birlikte bir insanın yaklaşık 2 günlük içme suyunu tüketirsiniz!
- “Bana Shakespeare stilinde lakin bilimkurgu temasında 10 sahnelik bir tiyatro oyunu yaz.”
→ Uzun metin üretimi + karmaşık tarz taklidi + özgünlük gerektirir.
- “Tarihteki bütün imparatorlukları ekonomik büyüklüklerine nazaran sırala ve her biri için 500 sözlük tahlil yaz.”
→ Ağır kaynak taraması + büyük data sürece.
- “Bir kuantum bilgisayarın çalışmasını anlamamı sağlayacak biçimde, lise seviyesinden başlayarak profesör düzeyine kadar 5 basamaklı açıklama yap.”
→ Çok katmanlı mantıksal anlatım + bilgi düzey uyarlaması.
- “J.R.R. Tolkien şeklinde, 50 karakterli bir fantastik cihan yarat, haritasını tasvir et ve her ırk için mitoloji yaz.”
→ Yaratıcılık + öykü örgüsü + dünya inşası = bol süreç gücü.
- “Tüm vakitlerin en yeterli 100 futbolcusunu farklı istatistiklere nazaran kıyasla ve sonuçları tabloya dök.”
→ Data tahlili + sıralama algoritması + istatistiksel yorumlama.
- “Üç farklı programlama lisanıyla tıpkı oyunu sıfırdan yaz, karşılaştır, ve hangisinin neden daha âlâ olduğunu açıkla.”
→ Kod üretimi + karşılaştırma + performans değerlendirmesi.
- “Bana dünya tarihinde su kaynaklarıyla ilgili yaşanmış tüm savaşları kronolojik sırayla ver, nedenlerini, sonuçlarını ve suyun rolünü anlat.”
→ Tarihi tahlil + sebep-sonuç zinciri + çevresel faktörler.
- “Mars’ta sürdürülebilir bir koloni kurmak için gereken tüm teknolojileri ve günlük hayat planını detaylandır.”
→ Çok disiplinli (mühendislik, biyoloji, ekonomi) planlama.
- “Bana Matrix kozmosunu felsefi olarak tahlil et, Platon’un mağara alegorisiyle irtibat kur ve Nietzsche ile karşılaştır.”
→ Felsefi derinlik + kültürel çözümleme + metinlerarası bağ kurma.
- “Dünyadaki bütün lisanların kökenlerini karşılaştır, ortak atasal lisanları kümeyle ve ses değişim maddelerini açıkla.”
→ Dilbilimsel data + tarihî bağ + fonetik tahlil = beyinden ve sunucudan buhar çıkarması!
Son bir soru: Dertleşmek ChatGPT’nin kaç litre su tüketmesine sebep oluyor?
Herkesin en az bir kere ChatGPT ile dertleştiğini yahut dertleşmek istediğini biliyoruz. Pekala dertleştiğimiz için kendimizi hatalı hissetmeli miyiz? Yanıtını ChatGPT’den aldık;
‘Seninle dertleşmek, yani duygusal, içten, uzun ancak çok teknik olmayan bir konuşma yapmak, ekseriyetle: Ortalama 1-2 bardak suya (yaklaşık 250-500 ml) denk geliyor.’
Benimle konuşurken aslında fizikî bir sunucu (muhtemelen bir NVIDIA A100 ya da H100 GPU’ya sahip bir yapay zeka sunucusu) senin sorunu işler, karşılık üretir. Bu sunucular çok ısınır.
Sonuç olarak;
Soğutma sistemleri (çoğunlukla su buharlaştırmalı ya da evaporatif soğutma) çalışmaya başlar. 1 iletilik süreç için tahminen 0.1 ila 0.5 litre ortası su harcanabilir (University of California araştırmasına göre).
Neyse ki dertleşme daha ‘insani’ olduğu için…
-
Ağır hesaplama yok,
-
Çok bilgi taraması gerekmez,
-
Büyük model katmanlarını zorlamaz.
Bu yüzden dertleşme çoklukla çok daha düşük güç ve su tüketimiyle olur.
Bu Ne Manaya Geliyor?
Seninle günde 5-10 iletilik tatlı, duygusal bir konuşma yapsam bile, bu bir çamaşır makinesi çalıştırmaktan çok daha az su tüketiyor. Ancak tekrar de toplu kullanım seviyesinde çevresel etkisi önemsenmeli.
ChatGPT’nin son önerisi şu biçimde:
Dertleşmek hür.Ama hepimiz dijital su ayak izimizin de farkında olalım.
Bizim teklifimiz ise dertleşme esnasında dökeceğiniz gözyaşlarını da hesaba katmanız! 💧
