Yapay zekânın ekonomiye ve topluma etkisini anlamaya çalışırken, iklim değişikliği ve ekosistem krizine yanıt vermek için başka birçok teknolojiye daha acil bir şekilde ihtiyaç duyduğumuzu gözden kaçırmayalım. Yapay zekâ sihirli bir değnek değil. Ekosistem krizine yanıt vermede yararlanacağımız çok sayıda teknolojiden yalnızca biri.
1950’lerden bu yana geliştirilmekte olan çok sayıdaki algoritma ve model, Kasım 2022’de ChatGPT uygulamasının yayımlanmasıyla yapay zekâ (YZ) adı altında birleşti ve kayıtsız kalınamayacak bir olguya dönüştü[1]. Son birkaç yıldır YZ nedeniyle artık yeni bir çağın başladığını, ekonomide görülmemiş değişikliklerin yaşanacağını, verimliliğin daha hızlı artmaya başlayacağını ve çok sayıda işin kaybolacağını duyuyoruz. Taşıdığı potansiyel nedeniyle stratejik bir teknoloji olarak görülen YZ için ABD, Çin, Avrupa Birliği ve içinde Türkiye’nin de bulunduğu çok sayıda ülke strateji belgesi oluşturmuş durumda. Dokunmadığı bir alanı bulmanın giderek zorlaştığı YZ’nin iklim değişikliği gündeminde de kendine yer bulması kaçınılmazdı.
2025’te Brezilya’nın Belém kentinde düzenlenen COP30’un[2] ilk gününde bilim, teknoloji ve yapay zekâ (YZ) tematik odak alanları arasında yer aldı[3]. Daha önceki toplantılarda YZ’nin bahsi geçmiş olsa da ilk kez bir tema olarak konferans programına eklenmesi COP30’da gerçekleşti (Tindall, 2025). Aynı konferansta temel amacı Küresel Güney ülkelerinin kendi YZ tabanlı iklim çözümlerini tasarlama, uyarlama ve uygulamasını sağlamak olan YZ İklim Enstitüsü kuruldu[4]. Uydu görüntüsü, uzaktan algılama, YZ ve makine öğrenmesi kullanarak sera gazı emisyonlarının nereden kaynaklandığını izleyen Climate TRACE isimli koalisyon tarafından yapılan sunum ise YZ’nin önemli kullanım alanlarından birini sergilemiş oldu. İklim değişikliğine uyum ve etkilerini azaltmaya odaklanan, açık kaynak kodlu ve YZ tabanlı çözümleri cesaretlendirmeyi amaçlayan İklim Eylemi için YZ yarışmasının[5] ödülü, YZ’yi tarım ve sulamada kullanan Laos’tan bir projeye[6] verildi.
Aslında YZ COP30’da öne çıkmasını hak edecek şekilde ekosistem krizine yanıt vermede etkili bir rol oynayabilir. Özellikle büyük veriden anlamlı örüntüler çıkarma, tahmin yapabilme ve böylece kaynakların daha etkin bir şekilde kullanılmasını sağlama, YZ uygulamalarının sunduğu en temel faydalardan biri. Örneğin, YZ tarımda gübre ve su kullanımının azaltılması, zararlı böcek ve hastalık kontrolü ile hasat tahmininde kullanılıyor (UNCTAD, 2025). Özellikle yenilenebilir enerji sistemlerinin daha etkin bir şekilde çalışmasını sağlayarak enerji tasarrufu elde etme ve böylece sera gazı emisyonlarının azaltımı YZ’nin doğrudan etki edebileceği diğer bir alan (IEA, 2025). Sensör, uydu ve meteoroloji verilerini kullanarak YZ’ye dayanan etkili erken uyarı sistemleri geliştirilebilir. Bu kabiliyet, sel, fırtına, orman yangını ve toprak kayması gibi afetlerde kayıpları azaltmak ve toparlanmayı hızlandırmak için kullanılabilir (Papri & Vaidyanathan, 2025).
Diğer yandan imalat sanayinin yılda ortalama 1,9 petabit (1,9 milyon gigabit) veri ürettiği ve en veri yoğun sektör olduğu tahmin ediliyor (Labrunie vd., 2026). YZ ile nesnelerin interneti (IoT) sensörlerinden elde edilen ısı veya vibrasyon verileri kullanılarak ekipmanların anomali durumları önceden tespit edilip arızaların önüne geçilebilir. Fabrikalarda akıllı ısıtma ve soğutma yapılarak enerji optimizasyonu sağlanabilir. YZ ile yönlendirilen otonom robotik kollar daha karmaşık durumlarda bile görevlerini yerine getirebilir. YZ destekli bilgisayar görmesiyle (computer vision) üretim hatalarının ya da ürün kalitesinin tespit edilmesi kolaylaşıyor. Örneğin, Türkiye’de yassı çelik üreticisi bir firma makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak üründen numune almadan ürün kalitesini tatmin edici bir doğrulukla belirleyebiliyor. Bu da daha az ürün kaybı ve dolaylı emisyon azaltımı anlamına geliyor.
Buraya kadar bahsedilen YZ uygulamalarını birlikte ele aldığımızda, rastlantısal olamayacak bir örüntünün ortaya çıktığını görebiliriz. YZ, tarımda ve imalat sanayinde birçok farklı alanda temelde kaynak kullanımını azaltmak, maliyetleri düşürmek ve verimliliği artırmak için kullanılıyor.
Yapay Zekâya Dayalı Verimliliğin Ötesi
YZ uygulamalarının etkili bir şekilde çalışabilmesi için arkalarındaki algoritmaların çoğu zaman büyük veri kullanılarak eğitilmesi ve optimize edilmesi gerekir. Bu algoritmalar daha sonra kullanıcının isteklerine yanıt vermek ya da tahmin yapmak için çıkarımda bulunur. Bu eğitme ve çıkarım aşamalarında YZ çok ciddi miktarda enerji harcar[7]. Dahası, YZ uygulamalarının sürekli olarak kullanıcılara hizmet sunabilmesi için veri merkezlerindeki sayısız çipin tam kapasiteyle çalışmasını sağlamak ve ömrünü uzatmak gerekir. Bu da onların su kullanılarak soğutulması anlamına gelir. Böylece, çok sayıda ekonomik faaliyette kaynak kullanımını azaltmak ve maliyetleri düşürmek için kullanılan YZ ciddi bir elektrik ve su tüketimine sebep olur (IEA, 2025; Mistral AI, 2025; O’Donnell & Crownhart, 2025).
Kaynaklar üzerinde yarattığı doğrudan baskıyı bir kenara koyarsak, yukarıda vurguladığımız gibi, YZ’nin daha az kaynak kullanımına imkân tanıması, iklim değişikliğine uyum sağlamaya ve etkilerini hafifletmeye katkı sunması onu COP gündemine sokmaya yetmiş gibi görünüyor. Fakat hem iklim değişikliğine hem de ekosistem krizine vermemiz gereken yanıt için YZ’nin sağlayacağı kazanımlardan çok daha fazlasına ihtiyaç var. Dahası, kaynakları tahsis ederken ve yatırım kompozisyonunu belirlerken karşı karşıya olduğumuz sorunların önemini ve aciliyetini veri olarak almalıyız. Önemine ve aciliyetine göre önceliklendirilmiş bu sorunları, hangi teknolojik alanların ve patikaların araştırılacağına, bunun için ne kadar kaynak ayrılacağına ve hangi teknolojilere dayalı bir yatırım programının benimsenmesi gerektiğine karar verirken kullanmalıyız. İklim değişikliği ve ekosistem krizi karşısında en önemli ve acil olanın yenilenebilir kaynaklara dayalı bir enerji sistemine ulaşmak, emisyonları sıfırlamak ve ekosistemi onarmak olduğunu kabul edersek, YZ’ye atfedilen önem ve ayrılan kaynağın orantısız olduğunda belki uzlaşabiliriz[8]. YZ kullanımından doğacak verimlilik artışlarının ötesine işte böyle bir pencereden bakabiliriz.
Somutlaştıralım. Çelik ve çimento üretimi gibi enerji ve emisyon yoğun faaliyet kollarında verimlilik artışının ötesine geçmek ve bu faaliyet kollarını yenilenebilir enerji kullanarak rekabetçi bir şekilde üretir hâle getirmek zorundayız. Çeliğe odaklanalım. Yüksek fırın-bazik oksijen fırını (BF-BOF) kullanılarak gerçekleştirilen kömüre dayalı geleneksel çelik üretimi, üretilen her bir ton ham çelik başına 1,5-2,1 ton CO2 emisyonuna neden oluyor[9]. Demir üretmede kömür yerine elektrik ve doğal gaz kullanmaya dayanan sünger demir ile bütünleşmiş elektrik ark fırınları (EAC-DRI) ise önemli bir alternatif. EAC, BOF’a göre çok daha fazla oranda hurda çeliği hammadde olarak kullanmaya izin veriyor (Waldram, 2023). Böylece EAC-DRI teknolojisi ile birden fazla kanaldan karbon salımını azaltmak mümkün olabiliyor. Örneğin, Japonya’nın en büyük çelik üreticisi Nippon Steel 2029’a kadar üç tesisinde BF-BOF yerine EAC-DRI teknolojisi kullanarak karbon emisyonunda %42 azaltım sağlamayı hedefliyor (Climate TRACE, 2025). Geriye kalan karbon emisyonunu azaltmak için de uygun teknolojileri geliştirmek gerektiğini not edelim.
Bu tekil örneğin ötesinde, ekonomik faaliyetlerin tamamında tükettiğimiz enerjiyi yenilenebilir kaynaklardan sağlamak ve bunu yaparken oluşabilecek çevresel zararı asgariye indirmek için teknoloji geliştirmeye, bu teknolojilere dayanan ürün ve hizmetleri yeterli miktarda üretebilmek için de orantılı bir yatırım programına ihtiyaç var. Başka bir deyişle, teknolojik gelişmeyi toplumsal ihtiyaçlarımıza cevap verecek bir yönde ve yeterli bir hızda sürdürmek gerekiyor.
Kuşkusuz YZ’yi konuşmaya devam edeceğiz. Fakat YZ İklim Enstitüsü’nün de dile getirdiği gibi, YZ sihirli bir değnek değil. Ekosistem krizine yanıt vermede yararlanacağımız çok sayıda teknolojiden yalnızca biri. YZ’nin ekonomiye ve topluma etkisini anlamaya çalışırken YZ dışındaki çoğu teknolojinin en az YZ kadar önemli olduğunu gözden kaçırmayalım.
Kaynakça
Climate TRACE. (2025). When, Where, and How: Source-level solutions for turning climate ambition into on-the-ground action.
IEA. (2025). Energy and AI. IEA. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai
Labrunie, M., Fan, Z., & Leal-Ayala, D. (2026). AI and the Future of Industry: Challenges and Opportunities for Developing Countries [Insights on Industrial Development]. UNIDO.
Mistral AI. (2025, Temmuz 22). Our contribution to a global environmental standard for AI. https://mistral.ai/news/our-contribution-to-a-global-environmental-standard-for-ai
O’Donnell, J., & Crownhart, C. (2025, Mayıs 20). We did the math on AI’s energy footprint. Here’s the story you haven’t heard. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/2025/05/20/1116327/ai-energy-usage-climate-footprint-big-tech/
OECD. (2026). Venture capital investments in artificial intelligence through 2025 [OECD Policy Briefs]. OECD. https://doi.org/10.1787/a13752f5-en
Papri, J., & Vaidyanathan, G. (2025, Ekim 14). AI flood forecasting allows aid to reach farmers before disaster strikes. Rest of World. https://restofworld.org/2025/google-flood-hub-cash-aid/
Salttürk, O. (2026). Yapay Zeka: İtici Güçten Karşı Rüzgara [Mercek Altında #2 Makro-Kalkınma Ekseninde Analizler]. TSKB Ekonomik Araştırmalar.
Tindall, D. (2025, Kasım 19). Artificial intelligence is front and centre at COP30. The Conversation. https://doi.org/10.64628/AAM.74ych3cms
UNCTAD. (2025). Technology and Innovation Report 2025: Inclusive Artificial Intelligence for Development. UNCTAD.
Waldram, B. (2023, Aralık 1). Electric arc furnaces: The technology poised to make British steelmaking more sustainable. The Conversation. https://doi.org/10.64628/AB.m9v3fg4w5
Notlar
-
Bu yazı TSKB Ekonomik Araştırmalar tarafından periyodik olarak yayımlanan ve ekosisteme odaklanan raporun son sayısında yer alan yazımın daha geniş bir versiyonudur. Rapora buradan erişilebilirsiniz. ↑
-
1992’de benimsenen Birleşmiş Milletler İklim Değişikliği Çerçeve Sözleşmesi’ne (UNFCCC) taraf olan ülkeler genellikle her yıl iklim zirvesi olarak da bilinen Taraflar Konferansı’nda (COP) bir araya geliyor. Taraf ülkeler COP’larda UNFCCC ve Paris Anlaşması gibi ilgili anlaşmaların nasıl uygulanacağına dair önemli kararlar alıyor ve kaydedilen ilerlemeyi değerlendiriyor. ↑
-
https://cop30.br/en/news-about-cop30/cop30-evening-summary ↑
-
Yarışma, İkim Eylemi için YZ İnisiyatifi tarafından düzenleniyor. İnisiyatif, Haziran 2023’te COP’un Teknoloji Mekanizması tarafından başta en az gelişmiş ülkeler ile gelişmekte olan küçük ada devletleri olmak üzere gelişmekte olan ülkelerde uyum ve hafifletme için dönüştürücü iklim çözümleri geliştirme ve ölçeklendirmede YZ’nin rolünü araştırmak için kuruldu. ↑
-
YZ başlığı altında çok sayıda farklı algoritma ya da model yer alır. Modellerin yaptıkları işlem sayısı ve harcadıkları enerji farklılık gösterir. Örneğin büyük dil modelleri yelpazenin en enerji yoğun tarafında yer alırlar. ↑
-
ABD merkezli büyük teknoloji şirketlerinin YZ odaklı yatırım harcamalarında çarpıcı bir artış görülüyor (Salttürk, 2026). Öyle ki bu şirketler YZ yatırımlarının finansmanı için borçlanmaya başvuruyor. Diğer taraftan küresel girişim sermayesi yatırımları içinde AI firmalarının payı 2022’de %30 iken 2025’te %61’e (258,7 milyar dolar) ulaştı (OECD, 2026). ↑
-
https://climatetrace.org/news/electric-arc-furnaces-for-steel-production ↑