Teknoloji Sektörü Yapay Zeka Yavaşlamasının Eşiğinde mi?

Teknoloji Sektörü Yapay Zeka Yavaşlamasının Eşiğinde mi?

Son yıllarda yapay zeka (YZ) teknolojisinde yaşanan büyük ilerlemeler, teknoloji sektörünün temel güç kaynaklarından biri haline geldi. Ancak, Google DeepMind’ın lideri Demis Hassabis ve diğer uzmanlar, bu hızlı gelişmenin bir yavaşlama eşiğine geldiğini savunuyor. Sorunun merkezinde ise yapay zeka sistemlerini eğitmek için gerekli olan dijital verilerin tükenmesi yatıyor.

Yapay Zekada İlerleme: Ölçekleme Yasaları ve İnternet Verisi

2020 yılında Johns Hopkins Üniversitesi teorik fizikçisi Jared Kaplan, YZ sistemlerinin performansının, analiz ettikleri veri mıktarıyla doğrusal bir şekilde arttığını ortaya koyan bir çalışma yayınladı. “Ölçekleme Yasaları” olarak adlandırılan bu bulgu, yapay zekanın haber makaleleri, sohbet kayıtları ve programlama dilleri gibi internetten toplanan çeşitli dijital metinleri öğrenerek geliştiğini gösterdi.

Bu anlayış, OpenAI, Google ve Meta gibi şirketlerin YZ sistemlerini eğitmek için muazzam miktarda veriye erişme yarışına girmesine yol açtı. Ancak bu yaklaşım, tıpkı Gordon Moore’un 1960’lardaki “Moore Yasası”nda olduğu gibi, sınırlı bir raf ömrüne sahip. Bugün, internet üzerindeki mevcut metinlerin büyük bir kısmı zaten kullanılmış durumda ve yeni veri kaynakları bulunması oldukça zorlaşıyor.

Tükenme ve Alternatif Yaklaşımlar

Demis Hassabis, “İnternetten veri toplamanın getirisinin azalmaya başladığını ve mevcut yöntemlerin sınırlarına ulaştığını” belirtiyor. Bu nedenle, YZ teknolojisinin ilerlemeye devam edebilmesi için yeni yaklaşımlara ihtiyaç duyuluyor. Bunlardan biri, “sentetik veri” üretimi. Bu yöntem, YZ modellerinin kendi ürettiği verilerden öğrenmesini sağlıyor.

Örneğin, matematik problemlerini çözen bir model, hangi yöntemlerin doğru sonuca ulaştırdığını ve hangilerinin ulaştırmadığını öğrenebilir. OpenAI’nin “OpenAI o1” sistemi bu yaklaşımla geliştirilmiştir. Ancak bu yöntem, daha çok matematik ve bilgisayar programlama gibi kesin cevapların bulunduğu alanlarda etkili olabilmektedir. Daha karmaşık ve yoruma dayalı alanlar için bu yöntem yetersiz kalabilir.

Farklı Görüşler: Yavaşlama Kaçınılmaz mı?

YZ teknolojisinin geleceği konusunda tüm uzmanlar aynı fikri paylaşmıyor. OpenAI’nin CEO’su Sam Altman ve Nvidia’nın CEO’su Jensen Huang gibi isimler, önceki yöntemlerde bazı değişiklikler yapılarak ilerlemenin devam edeceğine inanıyor. Yani, yavaşlama olsa bile bu durumun uzun süreli olmayacağı ve yapay zekanın gelişimi süreceği düşünülüyor.

Anthropic CEO’su Dario Amodei de yeni veri kaynaklarının ve tekniklerin geliştirilebileceğini belirtiyor. Ancak bu optimist görüşler, mevcut veri sınırlarının aşılmasının karmaşıklığını ortadan kaldırmıyor.

Yapay Zekada Yeni Ufukların Keşi

YZ teknolojisinde hızlı ilerlemenin bir sınıra ulaştığı açık, ancak bu, gelişimin sona erdiği anlamına gelmiyor. Sentetik veri üretimi, yeni algoritmalar ve farklı veri kaynaklarının keşfi gibi yenilikçi yaklaşımlar, yapay zekanın geleceğini şekillendirebilir.

Bu durumda, teknoloji şirketlerine ve akademik dünyaya düşen görev, bu yeni yöntemleri geliştirip uygulamaya koymak ve yapay zekayı insanların hayatına daha faydalı şekilde entegre etmektir. Ancak bu yolculuğun, önceki dönemlerde olduğu kadar hızlı olmayabileceği gerçeğini kabul etmek gerekiyor.

Yapay zekanın insanların hayatına olan etkisi, şu an olduğu gibi gelecekte de büyük olacak. Ancak bu etkilerin daha dengeli ve etik çerçevede olması için inovasyon sürecinin titizlikle yönetilmesi gerekmektedir.

Ali Değişmiş