Hızlı yükselişin ardından yapay zekanın ilerleyişi şimdi yavaşlıyor mu?

San Francisco, Amerika Birleşik Devletleri:

Silikon Vadisi’ne yönelik sessizce büyüyen inancın çok büyük sonuçları olabilir: Yakın gelecekte insan düzeyinde yapay zeka yaratması beklenen büyük yapay zeka modellerindeki atılımlar yavaşlıyor olabilir.

İki yıl önce ChatGPT’nin çılgınca piyasaya sürülmesinden bu yana yapay zekaya inananlar, teknoloji devleri eğitim verileri ve kas hesaplaması şeklinde yangına yakıt eklemeye devam ettikçe üretken yapay zekadaki gelişmelerin önemli ölçüde hızlanacağını savundu.

Bunun arkasındaki mantık, teknolojinin vaadini gerçekleştirmenin yalnızca bir kaynak meselesi olduğuydu; yeterli bilgi işlem gücü ve veri aktarıldığında, insan seviyesindeki performansla eşleşebilecek veya bu performansı aşabilecek yapay genel zeka (AGI) ortaya çıkacaktı.

İlerleme o kadar hızlı ilerliyor ki, Elon Musk da dahil olmak üzere sektörün önde gelen isimleri yapay zeka araştırmalarının durdurulması çağrısında bulundu.

Ancak Musk’un şirketi de dahil olmak üzere büyük teknoloji şirketleri geride kalmamak için on milyarlarca dolar harcayarak ilerlemeye devam etti.

ChatGPT’nin Microsoft destekli yaratıcısı OpenAI, yakın zamanda daha fazla gelişmeyi finanse etmek için 6,6 milyar dolar topladı.

CNBC’ye göre Musk’un yapay zeka şirketi xAI, büyük modellere güç veren son teknoloji elektronik bileşenler olan 100.000 Nvidia çipini satın almak için 6 milyar dolar topluyor.

Ancak yapay genel zekaya giden yolda sorunlar var gibi görünüyor.

Sektörün içindeki kişiler, büyük dil modellerinin (LLM’ler) daha fazla güç ve veriyle desteklendiğinde son derece hızlı ölçeklenemeyeceğini kabul etmeye başlıyor.

Büyük yatırımlara rağmen performans iyileştirmeleri istikrarlı kalma işaretleri gösteriyor.

Yapay zeka uzmanı ve sık sık eleştiren Gary Marcus, “OpenAI ve Microsoft gibi şirketlerin yüksek değerlemeleri, büyük ölçüde LLM’lerin sürekli genişlemeyle birlikte yapay genel zekaya dönüşeceği fikrine dayanıyor” dedi. “Her zaman uyardığım gibi bu sadece bir hayal.”

“Duvar yok”

Başlıca zorluklardan biri, yapay zeka eğitimi için mevcut olan dil tabanlı verilerin sınırlı miktarda olmasıdır.

OpenAI ve diğer sağlayıcılarla çalışan yasal AI firması Spellbook’un CEO’su Scott Stevenson’a göre ölçeklendirme için yalnızca dil verilerine güvenmenin kaderinde duvara çarpmak var.

Stevenson, “Bazı laboratuvarlar, daha akıllı olmaya devam edeceklerini düşünerek daha fazla dil beslemeye odaklanmıştı” diye açıkladı.

Hugging Face adlı startup şirketinde araştırmacı ve yapay zeka başkanı olan Sasha Lucioni, şirketlerin modeli geliştirme amacından ziyade hacme odaklanması göz önüne alındığında, ilerlemenin durmasının beklenebileceğini söylüyor.

AFP’ye verdiği demeçte, “Yapay genel zeka arayışı her zaman gerçekçi olmadı ve yapay zekaya yönelik ‘daha büyük olan daha iyidir’ yaklaşımının sonunda sınırına ulaşması kaçınılmazdı – ve sanırım burada gördüğümüz şey de bu.”

Yapay zeka endüstrisi bu açıklamalara karşı çıkıyor ve insan düzeyindeki yapay zekaya doğru ilerlemenin öngörülemez olduğunu savunuyor.

OpenAI CEO’su Sam Altman Perşembe günü X’te ayrıntıya girmeden “Duvar yok” diye bir paylaşım yaptı.

Şirketi Amazon ile ortaklaşa Claude sohbet robotu geliştiren Anthropic CEO’su Dario Amodei iyimserliğini koruyor: “Bu yeteneklerin artış hızına bakarsanız, 2026 veya 2027’de bu noktaya ulaşacağımızı düşünüyorsunuz.”

Düşünme zamanı

Ancak The Information’ın aktardığı kaynaklara göre OpenAI, ChatGPT’ye güç sağlayan model olan GPT-4’ün beklenen halefinin piyasaya sürülmesini erteledi çünkü kapasitesindeki artış beklentilerin altında.

Şirket artık mevcut yeteneklerini daha verimli kullanmaya odaklanıyor.

Stratejideki bu değişim, eğitim verilerini artırmak yerine çıkarımı iyileştirerek daha doğru yanıtlar sağlamak üzere tasarlanan en son o1 modeline de yansıyor.

Stevenson, OpenAI’nin modeline “cevap vermek yerine düşünmeye daha fazla zaman ayırmayı” öğretmeye geçişinin “radikal gelişmelere” yol açtığını söyledi.

Yapay zekanın ortaya çıkışını ateşin keşfine benzetti. Veri ve bilgi işlem gücü şeklinde daha fazla yakıt pompalamak yerine, bu ilerlemeyi belirli görevlere yönlendirmenin zamanı geldi.

Stanford Üniversitesi’nden profesör Walter de Brewer, ileri düzey LLM öğrencilerini liseden üniversiteye geçen öğrencilere benzettiğini belirtti: “Yapay zeka bebeği, çok fazla optimizasyon yapan bir sohbet robotuydu” ve hatalara açıktı.

“Homo sapiens’in atlamadan önce düşünme yaklaşımı geliyor” diye ekledi.

(Başlık dışında bu hikaye NDTV personeli tarafından düzenlenmemiştir ve ortak bir yayından yayınlanmıştır.)