menu
close

Muhakeme Yeteneğine Sahip Yapay Zekâ Modelleri, Temel Modellerden 50 Kat Fazla Karbon Salıyor

Hochschule München Üniversitesi araştırmacıları tarafından yapılan çığır açıcı bir çalışma, gelişmiş muhakeme yeteneklerine sahip yapay zekâ modellerinin, aynı soruları yanıtlarken daha basit modellere kıyasla 50 kata kadar daha fazla CO2 salımı gerçekleştirdiğini ortaya koydu. Frontiers in Communication dergisinde yayımlanan araştırmada, 14 farklı büyük dil modeli (LLM) değerlendirildi ve doğruluk ile çevresel etki arasında net bir denge olduğu tespit edildi. Kullanıcılar, uygun modelleri seçerek ve kısa yanıtlar talep ederek yapay zekâ kaynaklı karbon ayak izlerini önemli ölçüde azaltabiliyor.
Muhakeme Yeteneğine Sahip Yapay Zekâ Modelleri, Temel Modellerden 50 Kat Fazla Karbon Salıyor

Araştırmacılar, giderek daha karmaşık yapay zekâ sistemlerine olan bağımlılığımızın önemli bir çevresel maliyeti olduğunu ortaya çıkardı. 19 Haziran 2025’te Frontiers in Communication dergisinde yayımlanan yeni bir çalışmaya göre, muhakeme yeteneğine sahip yapay zekâ modelleri, aynı soruları yanıtlarken daha basit modellere kıyasla 50 kata kadar daha fazla karbondioksit salabiliyor.

Hochschule München Uygulamalı Bilimler Üniversitesi’nden Maximilian Dauner liderliğindeki araştırma ekibi, 7 ila 72 milyar parametre arasında değişen 14 farklı büyük dil modelini (LLM) değerlendirdi. Modeller, matematik, tarih, felsefe ve soyut cebir gibi çeşitli konuları kapsayan 1.000 kıyaslama sorusunda test edildi.

Çalışmada, muhakeme yeteneğine sahip modellerin bir soru başına ortalama 543,5 'düşünme tokenı' ürettiği, buna karşılık kısa yanıt veren modellerde bu sayının sadece 37,7 olduğu tespit edildi. Bu ek hesaplama adımları, doğrudan daha yüksek enerji tüketimi ve karbon salımına yol açıyor. Test edilen en doğru model, 70 milyar parametreli muhakeme yetenekli Cogito modeli oldu; bu model %84,9 doğruluk oranına ulaştı ancak daha kısa yanıtlar üreten benzer boyuttaki modellere göre üç kat daha fazla CO2 saldı.

"Şu anda LLM teknolojilerinde belirgin bir doğruluk-sürdürülebilirlik dengesi görüyoruz," diyen Dauner, "Salınımı 500 gram CO2 eşdeğerinin altında tutan hiçbir model %80’in üzerinde doğruluk sağlayamadı," ifadelerini kullandı.

Soruların konusu da salınımlar üzerinde önemli bir etkiye sahipti. Soyut cebir veya felsefe gibi karmaşık muhakeme gerektiren sorular, lise tarihi gibi daha basit konulara kıyasla altı kata kadar daha fazla karbon salımına yol açtı.

Araştırmacılar, kullanıcıların bilinçli tercihlerle yapay zekâ kaynaklı karbon ayak izlerini kontrol edebileceğini vurguladı. Örneğin, DeepSeek’in R1 modeli (70 milyar parametre), 600.000 soruyu yanıtlarken Londra-New York arası gidiş-dönüş bir uçuşa eşdeğer CO2 salımı yaratıyor. Öte yandan, Alibaba’nın Qwen 2.5 modeli (72 milyar parametre), benzer doğrulukla yaklaşık 1,9 milyon soruyu aynı miktarda salınımla yanıtlayabiliyor.

"Kullanıcılar, yapay zekâ tarafından üretilen çıktılarının tam CO2 maliyetini bilirse, bu teknolojileri ne zaman ve nasıl kullanacakları konusunda daha seçici olabilirler," diyen Dauner, çalışmalarının bu teknolojiler günlük yaşantımıza daha fazla entegre olurken daha bilinçli ve çevre dostu bir yapay zekâ kullanımını teşvik etmesini umduklarını belirtti.

Source:

Latest News