Yapay zekâ alanında baş gösteren mali kriz giderilene kadar bu alanda yenilikler ve büyümeler beklemek hayal olur. Tüketiciler için mevcut durum fazlasıyla yeterli. Ancak yapay zekâyı bu aşamada dondurmak, endüstriyel gelişmeler için son derece yavaşlatıcı olacaktır

Geçtiğimiz günlerde, YouTube’da her zaman beğenerek izlediğim Barış Özcan’ın, “Yapay Zekâ patlamak Üzere mi” başlıklı videosunu izledim.

Barış Özcan, OpenAI kurucusu Ilya Sutskever ve Yann LeCun’un yapay zekâ hakkındaki iddialarını tartışıyor. Bu iddiaları şöyle özetlemek mümkün:

• Veri, Yapay Zekanın fosil yakıtıdır ve Veri daha fazla büyümüyor.
• Yapay Zekanın teme öğrenme biçimi olan LLM (Large Language Model) yani Derin Öğrenme sonuna geldi
• Bu model dünyayı öğrenemiyor, sadece yüklenen bilgiler kadarını öğrenebiliyor.
• Kendi dışındaki dünyayı deneyimleyemediği için çok sık ‘halüsinasyon’ cavapları veriyorç
• 2020-2025 arası ölçekleme çağıydı. Yani yapay zekâ uygulamaları her bir ölçek büyütmede (Örn: ChatGPT1-2-3-4-5) önemli başarılar elde ettiler. Ancak bundan sonra ölçek ne kadar büyürse büyüsün sağlayacağı fayda büyümeyecek.
• Ölçekleme çağından tekrar araştırma çağına döneceğiz.
• Yıllık 400 milyar dolar yatırım var ama geri dönüşü yok.

Öncelikle bu argümanların büyük bir kısmına katıldığım belirteyim.

Çocukların dil öğrenmesi

Yapay zekânın öğrenme sürecini, çocukların dil öğrenme süreçlerine benzetiyorum.

Çocukların anadillerini öğrenme yöntemlerinin başında duyma ve tekrar etme vardır. Aile bireyleri çocukla ne kadar çok konuşursa, çocuk da o kadar çok tekrar eder ve hızla konuşmayı öğrenir.

Bu öğrenme sürecinin önemli bir parçası da yapısal ve sistematik olmamasıdır. Yani aile bireyleri “Hadi bu ay çocuğumuza ‘mişli geçmiş zaman’ kipini öğretelim” demezler. Çocuk tüm zaman kiplerini karışık ve eşzamanlı şekilde öğrenir. Okullarımızda yabancı dil öğreniminin zayıf olmasının bir nedeni de zaman kiplerinin ayrı ve sıralı öğretilmesi olduğunu düşünüyorum.

Günümüzde yapay zekâ da aynı yöntemle eğitildi. Çok farklı kaynaklardan derlenen metinler sürekli olarak yüklendi. Kütüphaneler, yazışmalar, sosyal medya ortamları, akla gelen her türlü kaynak bu modellere aktarıldı.

Şimdi tekrar çocuk örneğine dönelim:

Bir çocuğun 10–15 yaşına kadar hiç evden dışarı çıkmadığını varsayalım. Bu çocuk konuşmayı çok güzel öğrenir. Ancak dış dünyayı deneyimlemediği için bilgi düzeyi yalnızca kendisine öğretilenlerle sınırlı kalır. Sorulara, dağarcığında yer alan bilgiler doğrultusunda cevap verebilir; hatta hiç bilgisi olmayan konularda sahip olduğu bilgilerden yola çıkarak hayali cevaplar uydurabilir. Aynen mevcut yapay zekâ uygulamalarının “halüsinasyon” olarak adlandırılan palavraları gibi…

Mevcut yapay zekânın da LLM modelinden çıkıp dış dünya ile etkileşimli öğrenmeye geçmesi gerekmektedir. İşte Ilya Sutskever ile Yann LeCun’un şikâyet ettikleri ve umutsuzluğa düştükleri nokta tam da burasıdır.

Bu konuda son derece haklılar; çünkü yaptıkları modelleme ve yatırım bununla sınırlıydı ve artık doyum noktasına ulaştı. Ölçekleme aşamasını temel ekonomi teorilerindeki “Azalan Marjinal Fayda” ilkesine benzetiyorum.

Azalan marjinal fayda ile yapay zekâ ölçeklemesi

ChatGPT’nin ilk versiyonu büyük bir devrimdi ve topluma büyük katkı sağladı. İkinci versiyonun sağladığı ek fayda ilk versiyon kadar değildi ancak yine de büyüktü ve toplam faydayı artırdı. Diğer versiyonların ek faydaları azalmasına rağmen toplam faydayı bir miktar daha yükselttiler. Ama artık doyum noktasına ulaşıldığı konusunda yapay zekânın kurucuları da hemfikir. Bundan sonraki ölçek büyütmeleri ne ek faydayı ne de toplam faydayı artıracaktır.

Robot teknolojisinin rolü

Yapay zekânın geldiği bu nokta aşılmayacak bir sorun değildir. Hızla gelişen robot teknolojisi bu sorunların aşılmasına büyük katkı sağlayacaktır. Çünkü robotlar gerçek dünyada çalışmakta ve doğrudan deneyim elde etmektedirler.

Örneğin:

• İnsansız arabalar,
• Dronlar,
• Üretim, hizmetler ve lojistikte kullanılan robotlar,
• Hatta sağlık sektöründe kullanılan nano robotlar

Bu robotların her biri farklı deneyimler elde etmekte ve bu deneyimlerden öğrenmektedir.

Gelecekte bu robotlar arasında kurulacak nesnelerin interneti sayesinde, gerçek dünyadan gelecek veriler ile mevcut LLM verilerinin birleşerek çok daha farklı bir yapay zekâ aşamasına geçileceğine inanmaktayım.

Asıl sorun finansman

Ancak buradaki asıl sorun, bu operasyonun finansmanı. Yapay zekâ yatırımcıları henüz mevcut LLM modelinden kâr etmeye başlamadılar. Genel kanı, 2030’a kadar yatırımın geri dönüşünün olmayacağı yönünde.

Yatırım maliyetleri konusunda IBM CEO’su Arvind Krishna ilginç bir hesaplama sunuyor. Bu konuda pek çok kaynak aynı hesaplamayı farklı yorumlayarak farklı sonuçlara vardı. Biz yalnızca Krishna’nın aktardığı gerçek olan rakamlara bakalım:

“Bugünün maliyetleriyle konuşursak, 1 gigawatt’lık bir veri merkezini doldurmak yaklaşık 80 milyar dolar tutuyor.

Bir şirket 20–30 GW taahhüt ederse bu 1,5 trilyon dolar capex demek.

Dünya genelinde büyük teknoloji şirketlerinin projelerinin toplam taahhüdü yaklaşık 100 GW gibi görünüyor.Bu da 8 trilyon dolar capex (yatırım maliyeti) eder.

Bu yatırımın geri dönmesi mümkün değil; çünkü 8 trilyon dolar capex, sadece faizi ödemek için yılda yaklaşık 800 milyar dolar kâr gerektirir.”

Bence asıl kırılma noktası işte burası. Yatırımcılar, kısa vadede geri dönüşü olmayan bir operasyona —yapay zekâya— yatırım yapmak istemiyorlar.

Yapay zekâyı çalıştıran çiplerin büyük bir kısmını üreten NVIDIA şirketi tek bir çeyrek dönemde 57 milyar dolar gelir elde etmesine rağmen borsada hisseleri düşüyor. Bu, daha önce pek görülmemiş bir borsa davranışı. Çünkü yatırımcılar bu gelirin kâra dönüşmediğini; aksine yeni yatırımlara harcandığını biliyorlar. Bu yatırımların geri dönüşünün tatmin edici olup olmadığı konusunda şüpheleri var.

Sonuç

Özetleyecek olursam: Yapay zekâ alanında baş gösteren mali kriz giderilene kadar bu alanda yenilikler ve büyümeler beklemek hayal olur. Tüketiciler için mevcut durum fazlasıyla yeterli. Ancak yapay zekâyı bu aşamada dondurmak, endüstriyel gelişmeler için son derece yavaşlatıcı olacaktır.

Kaynak : https://t24.com.tr/amp/yazarlar/hayri-cem/yapay-zeka-balonu-patladi-mi,52807