Modanın Geleceği Kodlarda Saklı, Peki Gezegenin Bedeli Ne?

Yapay Zekâ Hakkında Bilmeniz Gereken 5 Şaşırtıcı Gerçek

Yapay zekâ (YZ) dendiğinde aklımıza genellikle soyut, temiz ve neredeyse sihirli bir teknoloji geliyor: görünmez kod satırları, bulut sunucuları ve anında gelen akıllı yanıtlar. Peki, bu “sanal” teknolojinin, özellikle moda gibi dünyanın en kaynak-yoğun endüstrilerinden birini dönüştürmeye başladığında ne kadar büyük ve somut bir fiziksel ayak izi olduğunu hiç düşündünüz mü?

Yapay zekâ, bir yandan modanın devasa çevresel sorunlarına çözüm vaat ederken, diğer yandan gezegenimiz için yepyeni ve görünmez maliyetler yaratıyor. Bu ikilem, teknolojinin hem bir kurtarıcı hem de yeni bir sorun kaynağı olabileceği gerçeğini gözler önüne seriyor. Şimdi, bu dijital devrimin perde arkasına bakalım ve moda ile gezegenin geleceğini şekillendirecek 5 şaşırtıcı gerçeği birlikte keşfedelim.

——————————————————————————–

1. Yapay Zekâ “Susuz” Değil: Dijital Dünyanın Gizli Su Ayak İzi

Yapay zekânın temiz bir teknoloji olduğu algısına meydan okuyan en şaşırtıcı gerçeklerden biri, muazzam su tüketimidir. YZ altyapısının temelini oluşturan devasa veri merkezleri, 7/24 çalışan sunucuları aşırı ısınmaktan korumak için devasa soğutma sistemlerine ihtiyaç duyar ve bu sistemler inanılmaz miktarda tatlı su tüketir.

Bu soyut tüketimi somutlaştırmak için şu verilere bakalım:

• ChatGPT gibi bir araçtan 100 kelimelik basit bir yanıt almak, bir şişeden fazla su harcanmasına neden olabilir.
• Daha küçük bir ölçekte, tek bir ChatGPT sorgusu yaklaşık 1/15 çay kaşığı su tüketir. Bu miktar küçük görünse de, günde milyarlarca sorgu yapıldığında devasa bir hacme ulaşır.
• Bu sorun o kadar ciddi ki, Singapur ve İrlanda gibi sınırlı su kaynaklarına sahip ülkeler, ekolojik dengeyi korumak için yeni veri merkezi projelerine kısıtlamalar getirmek zorunda kaldı.

Bu gerçek, kullandığımız her dijital aracın görünmez bir fiziksel ve çevresel maliyeti olduğunu kanıtlıyor. Teknolojik ilerlemenin bedelini sorgulamak, sürdürülebilir bir gelecek için artık bir zorunluluk.

2. İnovasyonun Enerji Faturası: Her “Prompt” Gezegene Ne Kadara Mal Oluyor?

Yapay zekânın çevresel maliyeti su ile sınırlı değil. YZ modellerini eğitmek ve çalıştırmak, baş döndürücü miktarda enerji gerektiren bir süreçtir ve bu enerji ihtiyacı çoğunlukla fosil yakıtlardan karşılanır. Her “prompt” yazdığımızda, aslında gezegene küçük bir fatura daha çıkarıyoruz.

İşte bu enerji faturasının boyutları:

• GPT-4 gibi büyük dil modellerinin eğitilmesi için harcanan enerji, yüzlerce evin bir yıllık elektrik tüketimine eşdeğer olabilir.
• Veri merkezi endüstrisi, şimdiden küresel karbon emisyonlarının %2 ila %3’ünden sorumlu. Yapay zekâ kullanımının katlanarak artmasıyla bu oranın hızla yükselmesi bekleniyor.
• Tek bir yapay zekâ sorgusu, standart bir Google aramasından 4 ila 5 kat daha fazla CO₂ salımına neden oluyor.

Bu veriler, dijital verimlilik arayışımızın somut bir karbon maliyeti olduğunu gösteriyor. “Bulut” olarak adlandırdığımız o soyut yapı, aslında gezegende dumanı tüten fiziksel fabrikalardan farksız bir iz bırakıyor.

3. Atık Dağlarını Eriten Algoritmalar: YZ, Modanın Kurtarıcısı Olabilir mi?

İlk iki madde karamsar bir tablo çizse de, yapay zekâ aynı zamanda moda endüstrisinin en büyük çevresel günahlarına karşı güçlü çözümler sunma potansiyeli taşıyor. Doğru kullanıldığında, YZ bir sorun kaynağı olmaktan çıkıp bir kurtarıcıya dönüşebilir.

İşte YZ’nin modayı daha sürdürülebilir hale getirebileceği üç somut alan:

• Aşırı Üretimi Önleme: Yapay zekâ destekli talep tahmin algoritmaları, markaların geçmiş satış verilerini, sosyal medya trendlerini ve hatta hava durumu tahminlerini analiz ederek neyin, ne kadar satacağını büyük bir isabetle öngörebiliyor. Bu sayede markalar sadece satılacak kadar ürün üreterek endüstrinin en büyük sorunlarından biri olan stok fazlası ve israfı kökünden çözebilir.
• Kaynak Verimliliği: CLO3D gibi sanal prototipleme platformları, tasarımcıların fiziksel numuneler üretmeden dijital ortamda denemeler yapmasını sağlayarak kumaş ve enerji israfını ortadan kaldırıyor. Üretim aşamasında ise akıllı algoritmalar, kumaş kesim planlarını optimize ederek %10-15’e varan kumaş atığını önleyebiliyor. Daha da etkileyici olanı, boyama süreçlerini anlık olarak izleyen YZ çözümleri, su kullanımını %95’e kadar azaltma potansiyeline sahip.
• Döngüsel Ekonomiyi Güçlendirme: Tekstil geri dönüşümünün önündeki en büyük engellerden biri, farklı elyaf türlerini ayırmanın zorluğudur. YZ destekli robotik sistemler, spektroskopi ve bilgisayarlı görü teknolojilerini kullanarak karmaşık kumaşları bile yüksek hız ve doğrulukla ayrıştırabiliyor. Bu, atık giysilerin yeniden yüksek kaliteli ham maddeye dönüştürülmesini sağlayarak döngüsel ekonomiyi gerçeğe dönüştürüyor. Elbette, bu gelişmiş robotik sistemlerin ve onları çalıştıran algoritmaların da kendi enerji ve su ayak izi olduğunu unutmamak, teknolojinin getirdiği çözümlerin bile bir bedeli olduğunu kabul etmek gerekir.

Bu örnekler, yapay zekânın bilinçli bir stratejiyle kullanıldığında modanın kronikleşmiş israf sorunlarına karşı ne kadar güçlü bir silah olabileceğini gösteriyor.

4. Verimlilik Tuzağı: YZ, Bizi Daha Fazla Tüketmeye mi Teşvik Ediyor?

Yapay zekânın kaynakları daha verimli kullanmamızı sağladığı doğru. Ancak bir önceki bölümde bahsettiğimiz %15’e varan kumaş tasarrufu veya %95’e varan su verimliliği gibi kazanımlar, kritik bir paradoksu tetikliyor: “Jevons Paradoksu” veya geri tepme etkisi. Bu ilkeye göre, bir kaynağın kullanımındaki verimlilik artışı, o kaynağın fiyatını düşürerek tüketimini daha da artırabilir. Yapay zekâ, bu tuzağı iki şekilde körüklüyor:

• Hiper-Kişiselleştirme: YZ algoritmaları, gezinme alışkanlıklarımızdan beğendiğimiz renklere kadar hakkımızdaki her veriyi analiz ederek bize özel, karşı konulmaz ürün önerileri sunuyor. Sürekli “tam size göre” ürünlerle karşılaşmak, plansız ve dürtüsel tüketimi teşvik ederek bizi ihtiyaç duymadığımız şeyleri almaya itiyor.
• Hızlanan Trend Döngüleri: Gerçek zamanlı veri analizi yapan YZ platformları, en küçük mikro trendleri bile anında tespit ediyor ve Shein gibi ultra hızlı moda devlerini bu trendlere anında yanıt vermeye zorluyor. Bu durum, moda döngülerini haftalara, hatta günlere indirgeyerek “kullan-at” kültürünü her zamankinden daha fazla besliyor.

Sonuç olarak, teknolojik verimlilik tek başına bir çözüm değil. Tüketim alışkanlıklarımızda köklü bir değişim olmadan, yapay zekâ sadece daha verimli bir şekilde daha fazla tüketmemizi sağlayarak sorunu daha da büyütebilir.

5. Robotlar Tasarımcıların Yerini Alamayacak: “İnsan Dokunuşu” Neden Hâlâ Vazgeçilmez?

Peki tüm bu verimlilik ve otomasyon, tasarımcının sezgisel dokunuşunu anlamsız mı kılıyor? Aksine, teknolojinin sınırları tam da burada başlıyor. YZ, veri analizinde ve görselleştirmede ne kadar başarılı olursa olsun, modanın bazı temel unsurları insan sezgisi, tecrübesi ve dokunsal bilgisi olmadan eksik kalır.

Bu noktada, Jimmy Key Yönetim Kurulu Başkanı Elvan Ünlütürk’ün görüşleri konuyu mükemmel bir şekilde özetliyor:

Bir giysiyi yalnızca görselden tasarlamak mümkün, fakat kumaşın dokusunu, dökümünü ve performansını ancak tecrübeli bir insan gözü doğru değerlendirebilir. Yapay zekâ bize hız kazandırıyor, ama kumaş bilgisi olmadan tasarımın bütünlüğü sağlanamaz.

Yapay zekâ, bir tasarımcının yaratıcılığını artırabilir, onu sıkıcı işlerden kurtarabilir ve ona yeni ilham kaynakları sunabilir. Ancak bir kumaşın tende bıraktığı hissi, bir dikişin sağlamlığını veya bir kesimin vücuda nasıl oturduğunu anlayamaz. Bu nedenle teknoloji, insan yaratıcılığının yerini alan bir rakip değil, onu tamamlayan ve güçlendiren bir araç olarak görülmelidir.

——————————————————————————–

Sonuç

Yapay zekâ, moda ve gezegenimiz için karmaşık bir ikilem sunuyor: bir yanda israfı azaltma ve döngüsel ekonomiyi mümkün kılma potansiyeli, diğer yanda ise su ve enerji tüketimini artıran, aşırı tüketimi körükleyen görünmez bir maliyet.

Bu teknolojinin nihai etkisini belirleyecek olan, kodların kendisi değil, bizim onu hangi amaçla ve hangi değerlerle kullanmayı seçeceğimizdir.

Peki sizce, teknolojiyi gezegenin sınırlarına saygı duyan bir gelecek yaratmak için mi, yoksa sadece daha verimli tüketmek için mi kullanacağız? Seçim, kodlarda değil, bizim değerlerimizde saklı.