Yapay zekâ ve ekolojik yıkım

Giriş

İnsanın doğa ile ilişkisi en eski zamanlardan beri anlatıların konusu olmuştur hep. Mesela, en eski yazılı metinlerden Gılgamış’ın temel boyutlarından biri, Gezgin’in vurguladığı gibi insan-doğa-kültür üçlemesiyle ilgilidir.^[1] Gılgamış’ta, doğanın bir parçası olarak yaşayan insanın kendi doğasına karşı verdiği mücadele ve doğanın kendisine verdikleriyle yetinmeyen, daha fazlasını isteyen insanın yazgısı anlatılır. İnsanlık tarih boyunca, emek süreçleriyle birlikte kendi doğal evrenini genişleten bambaşka bir doğa daha oluşturur: Kültür ve teknoloji. Ama insanlık tarihinde hiçbir dönem aslında tarihsel olarak kısacık bir dönem olan kapitalizmdeki gibi yıkıcı bir insan-doğa çatışması ve Marx’ın deyimiyle böylesine büyük bir “metabolik yarılma”^[2] yaratmamıştır. Belki de bugünün öyküleri insanın kendisinin değil; kendi yarattığı “ikincil doğa” olan teknolojinin ve özelde yapay zekânın oluşturduğu mitlerden oluşacaktır.

Kapitalizmde teknolojiden bahsettiğimizde tarafsız ve özerk bir olgudan bahsetmek imkansızdır. Kapitalist üretim ilişkilerinin çıkışından beri her zaman artı değeri artırma, emek gücünü üretimden dışlama ve ikame etmeye çalışma, emek gücünü denetleme gibi işlevleri olmuştur. Ayrıca kâr edebileceğini düşündüğü yeni metalaşma alanları oluşturma, sermaye sınıfı içi rekabet, birikimi artırmaya dönük itkilerden de bahsetmemiz gerekir. İşte, makineler ve otomasyon kapitalizmin çıkışından beri bu hareketlerin taşıyıcısıdır. Yapay zekâ da bu eğilimin günümüzdeki temsilcisidir.

Yapay zekânın gittikçe artan yaygınlığı çevresel açıdan nerede durduğuna dair tartışmaları da ortaya çıkarıyor. Son zamanlarda yapay zekâ ve ilişkili teknolojilerin çevresel etkisi gizlenemez hâle gelmiştir. Yine de çevresel etkisinin az olduğu veya her yeri etkileyecek bir teknoloji olarak ekolojik açıdan olumlu katkısı olacağına dair iddialar var. Oysa yapay zekânın doğrudan çevresel etkisi artık gözden gelinemeyecek düzeydedir ve gittikçe artmaktadır. Bu yazıda bu somut ayak izlerine, olumlu katkı iddialarına ve kapitalizmle bağlarına bakmaya çalışacağız.

Nereden Çıktı Bu Yapay Zekâ?

Yapay zekânın günümüzdeki yaygınlığı ve yaşamın her alanına nüfuz edişi daha çok üretken yapay zekâ olarak adlandırılan araçların piyasaya sürülmesiyle arttı. Metin oluşturan büyük dil modelleri; görüntü ve video oluşturan modeller geniş kesimlerce kullanılmaya başlandı. Örneğin en bilinen büyük dil modeli araçlarından ChatGPT, Kasım 2022’de piyasa sürüldüğünde 5 gün içinde 1 milyon kullanıcıya ulaştı. Şu an haftalık aktif 900 milyon kullanıcısı var ve muhtemelen tarihteki, 1 milyar kullanıcı sınırını en erken aşan dijital araç olacak. Bu araçları kullanırken, bilim kurgularda anlatılan hikayelerin içinde, insanlara benzeyen zeki varlıkların olduğu dünyalarda yaşadığımızı, onlarla sohbet ettiğimizi hissediyoruz. Karşımızda bedensiz ama yapay olduğunu bile anlamadığımız bir şey var. Bu büyülü dünyada kullandığımız araçların arka planını, görüntüsünün arkasındaki dekoru, emek süreçlerini ve doğaya olan etkisini göremeyebiliyoruz. Oysa tarihinde ve arkasında devasa emek ve enerji ağları bulunuyor.

‘Prompt’ Yazmanın Hafifliği

Yapay zekânın çevresel etkisi, çoğu zaman açıklamalarda, raporlarda ve bilimsel çalışmalarda az gösterilmeye çalışılıyor. Genelde, " prompt" denilen ve kullanıcının yapay zekâ aracından bir talepte bulunurken yazdığı metinlerin tekil ve ortalama çevresel etkisinden bahsediliyor.^[3] Çalışmaların çoğu yalnızca metin tabanlı basit sorgulamaları temel alarak hesaplama yapıyor. Oysa daha uzun sorular ve yanıtlar; görüntü veya video oluşturma istemleri; mantık yürütme, derin araştırma gibi farklı modeller kullanmak veya farklı senaryolar da enerji tüketimini artırabilir. Yapay zekâ sadece sohbet botlarında değil; sosyal medya, çevrim içi alışveriş, çevrim içi yayıncılık, çeviri, bilet arama, bankacılık gibi dijital dünyanın her yanına yayılmış durumda. Tüm bunlar çevresel etkiyi yüksek seviyelere çıkarabilir.

Bunlar, sadece çıkarsama (İng. inference) denilen, önceden eğitilmiş bir modelden, verilen bir girdi komutuna göre çıktı üretme süreci yani eğitilmiş bir modelin kullanımı işlevidir. Araçların döndüğü bu yanıtlar daha önceden eğitilmiş modellerin çağrılmasını temel alır. Bir modelin eğitilmesinde, donanım aylarca çalışarak eğitim verilerini alır, işler, hesaplamalar yapar. Bu zaman alıcı, pahalı ve yüksek kaynak gerektiren bir süreçtir. Mesela OpenAI'nin GPT-4 modelinin eğitiminin 100 milyon dolardan fazla tuttuğu ve 50 gigawatt-saat enerji tükettiği tahmin ediliyor.^[4] Model üreticileri, ancak bu eğitimden sonra modeli kullanıma sunar ve kullanıcılar yapay zekâ modellerinden çıktılar üretmek için "çıkarsama" yaptıklarında, devasa maliyetlerini geri kazanmayı ve sonunda kâr elde etmeyi umar.

Sadece çıkarsama değil; modelin eğitilmesi hesaba katılsa bile tekil ve ortalama değerler aslında çok fazla şey anlatmaz. Ortalama değerler kapitalizmde verimlilik için bir gösterge olabilir. Fakat doğa için ortalama değil, toplam miktar; kaynakların nasıl kullanıldığı, nereden geldiği; enerjinin nasıl üretildiği; ekosistem içindeki durumu gibi nitelikler de önemlidir. Ayrıca meseleyi sadece tekil ortalama değerlere indirgeyen bu bakış açısı, her şeyi doğanın nicelleştirilmesi mantığına hapsederken sorunu bireysel tüketim alışkanlıklarına ve "karbon ayak izi" gibi kavramlara atfederek bakışı toplumsal alandan uzaklaştır, ardındaki toplam sermaye birikim sürecini ve asıl yapısal sorunları gizler.

Yapay Zekâ Aslında Nedir?

“Yapay zekâ”, genel olarak insanın zihinsel olarak yaptığı öğrenme, karar verme, örüntü tanıma gibi işlevleri yapabilen, zihinsel işleri otomatikleştiren, yaşamın farklı yönlerini içine alan kapsamlı teknolojik araçlardır. Bu araçlar teknik açıdan veriler arasında bağıntılar kuran ve genellikle örüntüler oluşturan karmaşık matematiksel yöntemlerdir. Bu bağıntıları kurmak, örüntüleri oluşturmak için devasa miktarda veri kullanarak model eğitimi denilen bir süreçten geçmeleri gerekir. Bu veriler dünyanın her tarafındaki insanlar tarafından üretilir, kategorilendirilir; yani arkasında çok geniş ve büyük ölçekli emek vardır.^[5] Ama teknik yöntem olmanın ötesinde, yapay zekâ Kate Crowford’un vurguladığı gibi “bir fikir, bir altyapı, bir endüstri, bir güç kullanma biçimi ve dünyayı görme tarzıdır; aynı zamanda, tüm gezegeni saran tedarik zincirlerine sahip, geniş bir kaynak çıkarma ve lojistik sistemi ile desteklenen, son derece organize olan sermayenin somut bir tezahürüdür.” ^[6] Yapay zekânın tedarik zinciri, günümüzde yapay zekânın yapımında kilit rol oynayan bileşenleri çıkaran, üreten ve dağıtan karmaşık, küresel ve şeffaf olmayan bir mekanizmadır.

Medya kuramcısı Jussi Parikka’nın yaklaşımına dayanarak, teknolojiyi sadece insan uzantıları olarak değil, yeryüzünün maddelerinin bir uzantısı ve bileşimi olarak da düşünmemiz gerekir.^[7] Bilişim sistemleri jeolojik, ekolojik ve emek süreçlerinin bütünüdür. Bu sistemler, bulut metaforunun ima ettiği uçuculuğun veya doğaya dost görünümünün aksine, yeryüzüne derinlemesine kök salmış geniş bir fiziksel altyapı, farklı tür emek biçimleri ve enerji kaynaklarına dayanır.

Yeryüzünün Kazılması ve Mineraller

Yapay zekâ ve ilişkili dijital teknolojilerin fiziksel altyapısını oluşturmak amacıyla kullanılan donanımları üretmek için birçok materyal kullanılır. Bu materyallerin temelinde, dijital performansı, veri depolamayı ve yüksek hızlı bağlantıyı mümkün kılan karmaşık bir mineral ekosistemi yatıyor. Yarı iletkenler, mikroçipler, veri depolama, bağlantı ve kablolama, güç kaynağı ve pil gibi farklı cihazlar için silikon, kobalt, bakır, altın, tungsten, lityum gibi maddeler yanında 17 tür metali içeren nadir toprak elementi temel öneme sahip. Bu minerallerin madenciliği; kimyasal atık, toprak kirliliği, radyoaktif yan ürünlerin sızıntısı gibi ağır çevresel maliyetlerle birlikte gelir. Teknoloji açısından kritik bu malzemelerin %54'ünün yerli veya köylü topraklarından, %62'sinin ise kuraklığa eğilimli bölgelerden çıkarıldığı gösterilmiştir.^[8] Bu elementler sadece yapay zekâ ve ilişkili teknolojiler için değil, elektrikli araçlar ve yenilenebilir enerji sistemleri için de gerekli. Bu da bu minerallerin çıkarılması için daha fazla talep ve baskı anlamına gelir. Öyle ki bu durumla ilgili kapitalizm sözcüleri bile daha önce benzeri görülmemiş bir şekilde aynı sınırlı kaynak tabanında beslenen dijitalleşme, karbondan arındırma ve yeni teknolojileri eş zamanlı olarak ölçeklendirmenin denendiğine dair kaygılar belirtiyor.^[9] Tedarik zincirleri karmaşıktır ve çoğu zaman şeffaf değildir. Mesela Intel'in 100'ün üzerinde ülkeden 16 binden fazla tedarikçisi; şirketin üretim süreçleri, fabrikaları için araçlar ve makineler ile lojistik ve paketleme hizmetleri için doğrudan malzeme sağlar.^[10] Bu süreçlerin gizliliği ve takip edilemez oluşu; yapay zekâ modellerini eğitmek ve çıkarsama için kullanılan yüz binlerce grafik işlemci birimi gibi cihazların tam yaşam döngüsü analizinin yapılmasını zorlaştırır.

‘Enerji Vampir’leri^[11] Veri Merkezleri

Veri merkezleri, en basit hâliyle, bir kuruluşun dijital teknoloji altyapısını barındıran, uygulamaları çalıştıran ve verileri yöneten fiziksel tesislerdir. Geleneksel olarak şirketlerin kendi bünyesinde bulunan sunucu gibi donanımlardan oluşan sistemler, günümüzde entegre büyük tesislere dönüşmüştür. Veri merkezleri sadece yapay zekâ araçları için kullanılmasa da gittikçe artan oranda bu işlevi üstlenmekte hatta buna özel veri merkezleri kurulmaktadır. Yapay zekâ için özelleşmiş bu veri merkezleri, büyük dil modellerinin eğitim ve kullanımı, bilgisayarlı görü sistemleri gibi büyük ölçekli ve yoğun hesaplama isteyen sistemleri çalıştırmak için tasarlanır. Bunun için yüksek performansla çalışan donanıma, bunları çalıştırmak için enerjiye ve bunların açığa çıkardığı ısıyı soğuran soğutma sistemlerine ihtiyaç duyulur.

Veri Merkezi Enerji Tüketimi

Veri merkezlerinin inşası sırasında tüketilen kaynakların yanı sıra, işlemci cihazların üretilmesi ve devasa modellerin aylar süren eğitimi sırasında harcanan enerji miktarı yüksektir. Uluslararası Enerji Ajansının 2025’teki raporuna göre^[12], veri merkezleri 2024 yılında dünya genelindeki elektrik tüketiminin yaklaşık %1,5'inden sorumludur. Yapay zekâ odaklı tipik bir veri merkezi, yaklaşık 75.000 hanenin tükettiğinden daha fazla elektrik tüketir ve bu enerjinin büyük bir kısmı yenilenebilir olmayan kaynaklardan üretilir: Günümüzde veri merkezlerini besleyen elektriğin %30'u kömürden, %26'sı doğalgazdan, %27'si yenilenebilir enerjiden (rüzgâr, güneş, hidro) ve %15'i nükleer enerjiden sağlanmaktadır. Şirketler raporlarında sözleşme bazlı yeşil enerji satın alma anlaşmalarını göstererek çoğunlukla yenilenebilir enerjiyle çalıştıklarını belirtseler de veri merkezlerinin kesintisiz güce ihtiyaç duyması nedeniyle gerçekte şebekeden çektiği gerçek enerji karışımı çoğunlukla kömür ve gaz yakılarak oluşturulur.

Veri Merkezi Su Tüketimi

Veri merkezleri, üç ana mekanizma aracılığıyla su tüketir: Yerinde soğutma ile doğrudan tüketim, veri merkezlerine enerji sağlayan enerji santrallerindeki elektrik üretimi için dolaylı su tüketimi ve donanım (yarı iletken çipler) üretimi. Yapay zekâ eğitimi ve çıkarsama için gerekli olan sunuculardaki yüksek performans ile çalışan cihazlar önemli miktarda ısı üretir. Bu nedenle optimum çalışma sıcaklıklarını korumak ve aşırı ısınmayı önlemek için soğutma sistemleri gerektirir. Yapay zekânın su tüketiminin büyük kısmı -Uluslararası Enerji Ajansına göre %60’ı- veri merkezine elektrik sağlayan enerji santrallerinde gerçekleşir. Bu santraller, türbinlere buhar üretmek için su kullanır ve yeniden yoğunlaştırma için büyük miktarda soğuk suya ihtiyaç duyar. Yarı iletken endüstrisinde üretim süreçlerinde ultra saf su neredeyse tüm aşamalarda kullanılmaktadır. Uluslararası Enerji Ajansının yapay zekâ ve enerji raporuna göre veri merkezleri 6.500 ile 10.000 hanenin su tüketimine eşdeğer bir su kullanımına ihtiyaç duymaktadır. Büyük veri merkezlerinin su tüketimi, 10.000 ile 50.000 nüfuslu bir yerleşim birimine denk gelebilir.^[13]

Veri Merkezleri Karbon Emisyonu

Yapay zekâ odaklı şirketlerin bir kısmı sürdürülebilirlik raporlarında yenilenebilir enerjiye yatırım yapma ve net sıfır emisyon taahhütte bulunduklarını belirtiyor. Ama buna rağmen yapay zekâdan kaynaklanan doğrudan sera gazı emisyonlarının artmakta olduğu görünüyor. Birçok yapay zekâ şirketi, önceki dönemlere göre önemli ölçüde daha yüksek sera gazı emisyonları bildirdi. Bu durum üretken yapay zekânın geliştirilmesi ve kullanımındaki artışlardan kaynaklanıyor. Örneğin, Google, 2024 yıllık çevresel sürdürülebilirlik raporunda, 2019'dan bu yana sera gazı emisyonlarında %48'lik bir artış olduğunu yazmıştır. Bunu "esas olarak veri merkezi enerji tüketimindeki ve tedarik zinciri emisyonlarındaki artışlara” bağlıyor.^[14] Microsoft da 2025 raporunda^[15] 2020'den bu yana toplam emisyonda %23,4'lük bir artış olduğunu ve bunun "yapay zekâ ve bulut genişlemesi gibi büyüme ile ilgili faktörler nedeniyle" olduğunu belirtiyor. Aslında, 2024 yılında yapılan bir analiz, 2020-2022 yılları arasında Google, Microsoft, Meta ve Apple'ın "şirket içi" veya şirkete ait veri merkezlerinden kaynaklanan gerçek emisyonların, resmi olarak bildirilenlerden yaklaşık %662 daha yüksek olabileceğini ortaya koydu.^[16] Resmi olarak açıkladığı emisyon değerleri ile gerçek emisyonları arasındaki bu devasa fark, temel olarak "yaratıcı muhasebe" denilen yöntemlerden kaynaklanmaktadır. Şirketler, fiziki olarak fosil yakıtlara dayalı elektrik tüketseler bile, dünyanın başka bir yerindeki temiz enerji tesislerinden satın aldıkları “Yenilenebilir Enerji Sertifikaları” sayesinde emisyonlarını kâğıt üzerinde sıfırlanmış gibi gösterebilmektedir.

Şirketlerin kendi faaliyetlerinin dışında, yarı iletkenler ve bulut sunucu ekipmanları da dahil olmak üzere yapay zekâ donanımının tedarik zinciri, yapay zekâ ile ilgili emisyonlara önemli katkıda bulunuyor. 2024 yılında, yapay zekâ devlerinin tedarik zinciri emisyonları önemli bir paya sahipti. AMD, Nvidia, Qualcomm ve Broadcom gibi yapay zekâ çip tasarımcılarının toplam emisyonlarının %80'inden fazlası tedarik zincirlerinden kaynaklanıyordu.^[17]

Yapay Zekânın Dolaylı Etkileri

Yapay zekâ ve bağlantılı teknolojilerin doğrudan çevresel etkileri yanında dolaylı olarak da ekolojik yıkıma etkileri var. Microsoft'ta Veri Merkezi Topluluğu Çevresel Sürdürülebilirlik kıdemli program yöneticiliğinden istifa eden Holly Alpine, yapay zekâ ile ilişkili daha büyük iklim riskinin yapay zekânın dolaylı kullanım biçiminden kaynaklandığı konusunda uyarıyor.^[18] Yapay zekâ, hassasiyeti ve verimliliği artırarak petrol ve doğalgaz şirketlerinin fosil yakıt çıkarımını hızlandırmaya ve üretimini artırmasına neden oluyor. Fosil yakıt şirketleri, petrol ve doğalgaz yaşam döngüsünün her aşamasında yapay zekâ, bulut bilişim, nesnelerin İnterneti gibi araçları kullanıyor.^[19] Daha fazla petrol ve doğalgaz keşfetmek, ulaşılması zor rezervleri çıkarmak, boru hattı bakımının optimizasyonu ve petrol, doğalgaz talebini tahmin etmek gibi işler için yapay zekâ araçları kullanılıyor. Bu, daha hızlı keşiflere, daha fazla fosil yakıt üretimine yol açıyor ve nihayetinde, iklim krizi için sabıkalı bir sektörün gelişmesine olanak tanıyor. Yapay zekâ gibi araçların "onlarca yeni tesis inşa etmeye", "binlerce yeni kuyu açmaya" ve üretimi "yüzde 15'e kadar" artırmaya yardımcı olabileceği düşünülüyor.^[20]

Microsoft, Google ve Amazon gibi şirketler, dünyanın en büyük petrol ve doğalgaz firmalarıyla kapsamlı ortaklıklar kurdu. 2022 tarihli bir araştırmaya göre, Microsoft, fosil yakıt endüstrisiyle olan tüm bulut hizmeti ortaklıklarının neredeyse %60'ına sahip. Bunlar arasında BP, Shell, Chevron, Total, Equinor, Repsol gibi büyük şirketler yer alıyor. Microsoft, petrol ve doğalgaz üreticilerine varlık ömrünü uzatmak, maliyetleri düşürmek ve yeni arz olanaklarının önünü açmak için yapay zekâ ve bulut araçları geliştiriyor ve sağlıyor. Mesela, 2019’da ExxonMobil ve Microsoft'un ortaklığı, bulut bilişim ve yapay zekâ gibi teknolojilerle 2025 yılına kadar günlük 50.000 varil petrol eşdeğerine kadar petrol üretimini artırmayı hedeflemişti.^[21] Bu hedefin, yıllık 6,8 milyon metrik ton CO2 eşdeğeri emisyonuna yol açabileceği tahmin edilmişti.

İklim Adaleti için Amazon Çalışanları tarafından Amazon’un sürdürülebilirlikle ilgili yalanlarını açığa çıkarmak için hazırlanan “Amazon Sürdürülemezlik Raporu”na göre Amazon, fosil yakıt şirketlerine özel yapay zekâ hizmetleri satarak milyarlarca dolar kazanıyor ve bu sayede daha fazla petrol ve doğalgaz çıkarmalarına yardımcı oluyor. Amazon Web Services (AWS) 2025’te petrol ve doğalgaz sektöründen yıllık 9,6 milyar dolar gelir elde edebileceklerini tahmin etmişlerdi. Bu da AWS gelirlerinin yaklaşık %10'unu oluşturuyor.^[22]

Üstüne Perde Çekilmiş Yıkım

Şirketler, muhasebe oyunları dışında yerel yönetimler ve bürokrasi ile olan ilişkileri veya “ticari sır” diyerek de veri merkezlerine dair şeffaflıktan kaçabiliyorlar. Dünya çapında en fazla veri merkezi olan Amazon’dan sızdırılan verilere göre, Amazon’un bilinen sayılardan çok daha fazla veri merkezi olduğu veya kullandığı ortaya çıktı.^[23] Örneğin Almanya’da açık kaynaklarda Amazon’un 4 veri merkezi görünürken sızdırılan veriler bu sayının 50 olduğunu kaydediyor. Sızdırılan verilere göre bu veri merkezlerinin 2023’te kullandığı elektrik (1,3 milyon MW), bu veri merkezlerinin çoğunun bulunduğu Frankfurt’taki tüm hanelerin ihtiyaç duyduğu enerjiden daha fazla.^[24]

İspanya’nın Zaragoza, Gállego ve Huesca şehirlerinde, Amazon’un birbirlerine yakın üç veri merkezi bulunuyor.^[25] EL PAÍS gazetesi, şeffaflık yasasını kullanarak üç belediyeden de endüstriyel su tüketimindeki değişimi talep etmesine rağmen yalnızca Huesca belediyesi veri sağladı. Bu verilere göre Amazon veri merkezinin faaliyete geçmesinden sonra kentte endüstriyel su tüketiminin yılda 62 milyon litre arttığı aktarılıyor. Bu artış, şirketin inşaat öncesi raporlarında öngördüğü yıllık 36 milyon litrelik tahminin çok üzerinde.

ABD Oregon’daki büyük veri merkezleriyle ilgili büyük miktarda su tüketimi ve kamuya yüklenen vergi teşviklerini açığa çıkaran bir dava süreci yaşandı.^[26] Google (ilk olarak 2006) ve Amazon (ilk olarak 2011); enerji altyapısı, su erişimi ve geniş arazi nedeniyle bölgeye büyük veri merkezleri kurmuştu. Google 2021’de genişlemek istediğinde su tüketimini açıklamak istemedi; yerel yönetim de bu bilgiyi “ticari sır” diyerek açıklamadı. The Oregonian gazetesi, kayıtları isteyince belediye gazeteye karşı dava açtı. Sonunda mahkeme “ticari sır değil” diyerek belgelerin açıklanmasına hükmetti. Gazeteciler, Google’ın şehirdeki toplam suyun yaklaşık dörtte birini kullandığını ve bunun birkaç yıl öncesine göre yaklaşık üç kat olduğunu tespit ettiler. Ayrıca bazı kamu görevlilerinin yasa dışı vergi avantajları ve arazi satışları gibi süreçlerde usulsüzlük yaptığı açığa çıktı.

Yapay Zekâ Yeryüzünü Kurtarır mı?

Yapay zekânın ekolojik açıdan fayda sağlayacağı argümanı, bu teknolojilerin iklim kriziyle mücadelede, sürdürülebilir uygulamalarda kullanılabileceği görüşüne dayanıyor. Büyük dil modelleri gibi üretken yapay zekâ yöntemlerinin sürdürülebilirlik veya ekolojiyle ilgili uygulamaları kısıtlıdır. Ama geniş anlamda yapay zekâ tekniklerinin tahminleme, optimizasyon, veri analizi gibi alanlarda uygulandığı gösterilmiştir. Bu yöntemlerin karmaşık sistemleri ölçme, izleme, tahmin etme ve optimize etme özellikleri sayesinde sürdürülebilirliğe olumlu katkı yapması öngörülüyor. Özellikle emisyon azaltma, biyoçeşitliliği koruma, enerji, tarım, trafik ve su yönetimi gibi alanlarda optimizasyon uygulamalarının etkili olduğu belirtiliyor. Bu uygulamalar sayesinde büyük ölçekli yapay zekâ uygulamalarının, 2030 yılına kadar küresel sera gazı emisyonlarını 0,9-2,4 gigaton CO2 eşdeğer azaltabileceği öngörülüyor.^[27] Ayrıca Birleşmiş Milletler'in 17 Sürdürülebilir Kalkınma Amacı altındaki hedeflerin %79'una (134 hedef) ulaşılmasını destekleyebileceği belirtiliyor.^[28] 800’e yakın bilimsel araştırmanın incelendiği ve sürdürülebilir kalkınma araştırmalarında yapay zekânın ele alındığı bir makalenin gösterdiği gibi^[29] yapay zekâ yöntemleri ile Sürdürülebilir Kalkınma Amacı ile ilgili araştırmaları derinlemesine bütünleştiren çalışmalar son derecede azdır. BM’nin Sürdürülebilir Kalkınma Hedeflerine ulaşmaya katkıda bulunmak için uygulandığı kesişim noktası bugüne kadar neredeyse hiç gerçekleştirilememiştir. Çevresel uygulamalarda etkili kullanılsa bile ve sosyal eşitlik gibi sosyal sürdürülebilirlik alanlarında yeterince kullanılmıyor.

Bu olumlu katkıların, yapay zekânın çevreye vereceği toplam zararı ve emisyon artışını karşılayıp karşılamayacağı henüz belirsiz. Yine de bunu artı-eksi veya bir yarış olarak düşünmek yanıltıcıdır. Öncelikle, bu çalışmalar mevcut sosyoekonomik ufukla yapılıyor. Bu ufuk; teknolojiyi nötr bir araç ve sınıflar üstü olarak gören araçsalcı bir bakış açısını içerir. Mevcut sürdürülebilir yapay zekâ tartışmaları büyük oranda buraya sıkışmıştır. Sorunların toplumsal boyutunu, sınıfsal içeriğini görmezden gelir. Bögner’in Kilit-ve-Anahtar Modelinde^[30] olduğu gibi bazı teknolojiler, bir zorluğa veya göreve "kilit" ile "anahtar" gibi mükemmel ve sürtünmesiz bir şekilde uyuyormuş izlenimi verir. Yapay zekâ da iklim değişikliği gibi gerçekte karmaşık ve kökü üretim ilişkilerinde olan sorunlar için "sihirli bir değnek" gibi sunuluyor. Bu durum, teknolojinin sorunu çözmek için en uygun ve zahmetsiz araç olduğu algısını yaratıyor. Görünürdeki bu pürüzsüz uyum, aslında diğer geçerli seçenekleri yani sosyo-ekonomik, politik veya davranışsal çözümleri dışlar.

Bir tür teknolojik çözümcülük olan bu bakış; karmaşık sosyal, politik ve etik sorunların teknolojik çözümler, uygulamalar veya algoritmalar yoluyla çözülebileceği inancına dayanıyor. Karmaşık sorunlar bir uygulama veya algoritma ile "çözülebilecek" mühendislik zorluklarına indirgenir ve altta asıl nedenlerden ziyade odağı semptomlara çevirir. Dikkatleri üzerine çekerek daha köklü sistemik değişikliklerin tartışılmasını engeller. Bu açıdan sürdürülebilirlik için yapay zekâ çalışmaları; ekolojik, toplumsal veya ekonomik sorunların köklü değişiklikler yerine algoritmik optimizasyonlarla, teknolojik yamalarla çözülebileceğine dair bir beklenti oluşturmada kritik bir rol oynar.

Ayrıca, yapay zekâ sistemlerinin inşa süreci, dünya hakkında durmaksızın veri toplama, nicelleştirme çabasına dayanır. Mevcut tüm kaynakları bir araya getirerek dünyayı "verileştirmek", üretimi en verimli şekilde organize etmek isteyen kapitalist sistem için kâr elde etme hedefli merkezi bir zorunluluk hâline gelmiştir. Bu bağlamda yapay zekâ teknolojileri, doğrudan bu "verileştirme kültürü"nün birer çıktısıdır.^[31] Oysa veri hiçbir zaman tarafsız olmamıştır. Hem mevcut üretim ilişkiler içinden yola çıkıldığı için hem de ham verinin anlam kazanabilmesi için her zaman en azından asgari düzeyde bir insan yorumuna ihtiyaç duyulacağından, asla tarafsız olmayacaktır^[32]. Veri toplama; onu yapılandırma ve kontrol etme arzusunun tarihsel kapitalist gelişmelerle şekillenmiş somut bir dışavurumudur ve sermaye birikimi mantığıyla yönlendirilir.^[33]

Yapay Zekâ ve Jevons Paradoksu

Yapay zekânın ekolojik etkisini düşürmek için teknik süreçlerin daha verimli hâle getirilmesi de çözüm olarak sunulmaktadır. Oysa Jevons Paradoksu denilen görüngünün ortaya koyduğu gibi, bir kaynağın kullanım verimliliğini artıran teknolojik gelişmeler o kaynağın toplam tüketiminde düşüş yerine artışa yol açar. 1865 yılında ekonomist William Stanley Jevons, kömür kullanımının verimliliğini artıran teknolojik gelişmelerin, çok çeşitli endüstrilerde kömür tüketiminin artmasına yol açtığını gözlemlemiştir. Bu paradoks, verimlilik ve teknolojik gelişmelerin aslında enerji beklentilerimizi daha da kötüleştirebileceğini göstermektedir. Bu paradoks temel bir ilkeye dayanmaktadır: Değerli bir kaynağın tüketim maliyetini her düşürdüğünüzde, insanlar daha fazlasını tüketerek karşılık verir.^[34]

John M. Polimeni vd. vurguladığı gibi, Jevons Paradoksu, piyasa tabanlı çözümlerin günümüzün enerji veya ilgili çevresel sorunlarını çözemeyeceğini gösterir.^[35] Jevons paradoksunu yapay zekâda da somut bir şekilde gözlemleyebiliyoruz. Google 2025 raporunda veri merkezlerinin, beş yıl öncesine kıyasla birim elektrik tüketimi başına altı kat daha fazla işlem gücü sunmasını sağlamak için donanım ve yazılım alanlarında yenilikler yaptıkları belirtiliyor. Fakat 2025 raporunda 2019 hedef baz yılına kıyasla karbon emisyonunda %48'lik bir artış olduğu yazılmış. Bu artışın temel nedenini “veri merkezlerinin enerji tüketimindeki ve tedarik zinciri emisyonlarındaki artışlar” olarak sunmuşlar. Yapay zekâ eğitimi ve çıkarsamada verimlilik arttıkça bu araçların daha sıklıkla kullanılacağını, daha fazla yere sirayet edeceğini öngörebiliriz.

Veri Merkezlerine Karşı Direniş ve Mücadeleler

Dünyanın farklı bölgelerinde kurulan veri merkezlerinin çevreye olan etkileri birçok yerde yerel mücadelelerin ortaya çıkmasına neden oldu.^[36] Şili'de değerli yeraltı su kaynakları tükenme tehlikesiyle karşı karşıya. Elektrik kesintilerinin uzun zamandır rutin hâle geldiği Güney Afrika'da ise veri merkezleri ulusal şebekeyi daha da zorluyor. İrlanda dünyadaki en yoğun veri merkezleri noktalarından biri: 2024 yılında ülkenin enerjisinin %22’sini veri merkezleri tüketti.^[37] Bu bağlamda Brezilya, Hindistan, Hollanda, İngiltere, İspanya, Malezya, Meksika ve Singapur'da direnişler ortaya çıktı. Veri merkezlerine karşı muhalefet büyük ölçüde yerel kaygılardan kaynaklanıyor. Bölgeden bölgeye değişmekle birlikte, bazı ortak çıkış noktaları arasında su kaynaklarının tükenmesi, fazla enerji yükü, yüksek faturalar, gürültü ve yeşil alanların korunması yer alıyor.

Veri Merkezi İzleme’nin (Data Center Watch) Mayıs 2024 ile Mart 2025 tarihleri arasında yaptıkları bir çalışmada^[38], ABD’de büyük ölçekli veri merkezi şirketlerinin planlama veya geliştirme aşamasında veri merkezi projesi bulunan 28 eyalet incelendi. Bu eyaletlerde, yeni veri merkezi geliştirmelerini engellemek için aktif olarak örgütlenen 142 örgüt/hareket tespit edildi. Bu çalışmanın yapıldığı zaman aralığında, yerel mücadeleler nedeniyle 18 milyar dolarlık veri merkezi projesinin engellendiği ve 46 milyar dolarlık projenin de ertelendiği bildirildi. Veri Merkezi İzleme’ye^[39] göre 2025'in ikinci çeyreğinde (Mart 2025 – Haziran 2025) ise, tahmini 98 milyar dolarlık proje engellendi veya ertelendi. Bu, 2023'ten bu yana önceki tüm çeyreklerin toplamından daha fazla. Bu dönemde, protesto edilen projelerin %66'sı engellendi veya ertelendi. Siyasi direniş güçlendikçe ve yerel örgütlenme daha koordineli oldukça, bu artık yoğunlaşan bir eğilim hâline geliyor. Bu mücadelelerin getirdiği baskıyla, veri merkezi kurmayı planlayan şirketler “iyi komşular” olacaklarına dair açıklamalar yapmak ve bazı taahhütlerde bulunmak zorunda kaldılar. Microsoft açıklamalarında veri merkezleri kurulacak bölgelerde elektrik bedellerini artırmama, yerel halka iş olanakları yaratma, kendi su kullanımlarını en aza indirme gibi taahhütlerde bulundu.^[40]

Yapay Zekâ ve Kapitalizmin Büyüme Çıkmazı

Kapitalist üretim tarzının itici gücü, “sonsuza dek daha fazla kâr ve birikim yaratabilmek adına yeni sermaye formasyonlarını üretecek rekabet hâlindeki kâr birikimidir”.^[41] Sistem, yapısal sınırlarını teknolojik gelişmeler ve mekânsal-pazarsal genişlemeler yoluyla sürekli olarak aşmaya çalışır. Bu döngünün nihai hedefi, başlangıçtaki meta-para ilişkisinden daha yüksek bir artı değer ve kâr realize etmektir. Sermayenin bu içsel dinamiği, "büyü ya da öl" buyruğunu dayatır. Kapitalist harekette birikimin bir "doyma noktası" bulunmadığından, tüketimin de "yeterli" veya "gereğinden fazla" olarak nitelendirilebileceği bir miktar yoktur. Bu nedenle ekolojik çevre de ortak bir yaşam alanı veya doğal sınırları olan bir mekân olarak değil, sermayenin genişletilmiş yeniden üretimi sürecinde içerilen ve metalaştırılan bir sömürü alanı olarak görünür. Yapay zekânın da kapitalizmde sermaye hareketinin bir parçası olduğunu, kapitalist üretim ilişkilerinin ortaya çıkardığı çelişkilerden ve dinamiklerden azade olmadığını görebiliriz. Bu nedenle toplumsal ve tarihsel olarak üretilmiş verilere el koyduğu gibi rüzgâr, güneş gibi yenilenebilir kaynaklara ve enerjiye; mineraller, su gibi dünya kaynaklarıyla tüm doğaya el koyma, kullanma ve mülkiyetine alma konusunda yapay zekâ da itici güç olacaktır. Sermayenin, toplam artı değerden daha fazla pay kapmak için durmaksızın genişleme ve birikim hareketi yanında kapitalist sınıf arası rekabetin da kıyasıya süreceği bir alan olmaktadır ve olacaktır.

Bu büyümeyi, Uluslararası Enerji Ajansı’nın^[42] projeksiyonlarında da görebiliriz: Veri merkezlerine olan talebin 2030 yılına kadar neredeyse üç katına çıkması bekleniyor. Veri merkezlerinin elektrik tüketiminin 2030 yılına kadar iki katından fazla artarak yaklaşık 945 TWh'ye ulaşması bekleniyor. Bu, Japonya'nın bugünkü toplam elektrik tüketiminden biraz daha fazla. 2030 yılına kadar dünya genelindeki şirketlerin veri merkezlerinin inşası ve yükseltilmesi için yaklaşık 7 trilyon dolar yatırım yapması öngörülüyor. Ayrıca bu büyüme, henüz kullanım alanını tam bulamamış yeni bir teknoloji için gerçekleşiyor. Birçok uygulama için yanlış bir araç olabilir veya uygulamanın en azından daha az enerji yoğun bir alternatifi olabilir. Yapay zekâ, vaatleri ölçeklendirme denilen spekülatif ve kanıtlanmamış bir hipoteze^[43] yani yapay zekâ modellerinin daha fazla veri ile eğitilerek ve daha fazla donanım kullanılarak iyileştirilebileceği düşüncesine bel bağlanan bir bahistir.

Sonuç

“Büyümenin Sınırları: 30 Yıllık Güncelleme”^[44] adlı kitapta denildiği gibi eğer bir toplumun örtük hedefleri doğayı sömürmek, sermayeyi zenginleştirmek ve uzun vadeli sonuçları göz ardı etmek ise o toplum çevreyi tahrip eden, eşitsizliği artıran ve kısa vadeli kazançları optimize eden teknolojiler ve pazarlar geliştirecektir. Kısacası, kapitalizm yıkımı önlemek yerine bu yıkımı hızlandıran teknolojiler geliştirecek ve buna uygun pazarlar oluşturacaktır.

Başta bahsettiğimiz Gılgamış, aynı zamanda doğa ile insan ilişkisinin yeni bir döneme girdiği avcı toplayıcılıktan tarımsal yerleşik düzene geçişin sembolik anlatımıdır.^[45] Sınıflı toplumlarda ortaya çıkan insan ile insan ilişkilerinin yabancılaşmasının ve kapitalizmle birlikte doruğa ulaşan insan doğa çatışmasının/yabancılaşmanın ortadan kalktığı bir dünyayı hayal etmeye ve gerçekleşmesi için mücadele etmeye ihtiyacımız var. Kapitalizmin sınır tanımayan büyüme (sonsuzluk) arayışını Gılgamış’ın ölümsüzlük arayışına benzetirsek; Gılgamış’ın elinden “gençlik otunu” almayı ve onu ölüme yazgılı kılmayı düşünmeliyiz. Artık doğa ve insanlık için bir ölüm-kalım dönüm noktasında olduğumuzu ve bu dönüşü ancak bizim yapabileceğimizi hatırlamalıyız. Belki o zaman yapay zekânın yazdığı mitler değil de insanlığın yeni bir hikayesi yazılabilir.