Veri Tükendi, Yapay Zeka Yavaşlıyor: Şimdi Ne Olacak?
Yapay zeka araştırmaları son yıllarda hızla ilerlerken, uzmanlar bu yükselişin aynı hızda devam etmeyebileceği konusunda uyarıyor. Google DeepMind’ın başındaki Demis Hassabis, yapay zeka sistemlerinin gelişimini sağlayan veri temelli yaklaşımların sınırlarına ulaştığını belirtti. Hassabis’e göre, “Sektördeki herkes azalan getiriler görüyor.” Bu durum, yapay zeka araştırmalarını ve teknoloji devlerinin stratejilerini yeniden düşünmeye itiyor.
Büyük Veriden Büyük Soruna: Ölçeklendirme Kanunlarının Tıkanışı
Yapay zeka sistemleri, şimdiye kadar internetteki devasa miktarda dijital veriyi analiz ederek gelişti. 2020 yılında Johns Hopkins Üniversitesi’nden Jared Kaplan’ın “Ölçeklendirme Kanunları” olarak bilinen teorisi, daha fazla verinin daha güçlü yapay zeka modelleri ürettiğini öne sürmüştü. Ancak Google, OpenAI ve Meta gibi şirketler, bu verilerin neredeyse tamamını tüketti. Hassabis, “Artık aynı ilerlemeyi kaydedemiyoruz,” diyerek, yeni yolların kaçınılmaz hale geldiğini ifade etti.
Bu, 1960’larda Gordon Moore’un ortaya attığı ve bilgisayar çiplerinin kapasitesinin düzenli olarak arttığını savunan Moore Yasası’nın modern bir yansımasıydı. Ancak tıpkı Moore Yasası gibi, Ölçeklendirme Kanunları da sınırlı bir ömre sahip görünüyor.
Yeni Yöntemler: Sentetik Veri ve Deneme-Öğrenme
Yapay zeka araştırmacıları, geleneksel veri tabanlı yaklaşımların yerini alacak yöntemler geliştirmeye çalışıyor. Bu çabalardan biri, büyük dil modellerinin kendi ürettikleri “sentetik veri” ile eğitilmesi. Örneğin, modeller matematik problemleri üzerinde çalışarak hangi yöntemlerin doğru çözüme ulaştığını öğrenebiliyor. Ancak bu yöntem, yalnızca kesin doğru ve yanlış ayrımlarının yapılabildiği sınırlı alanlarda işe yarıyor.
OpenAI, bu yöntemi kullanan yeni sistemi OpenAI o1’i kısa süre önce tanıttı. Yine de, sentetik veri yöntemleri özellikle karmaşık dil modelleri ve yaratıcı içerik üretimi için yeterli değil.
Yapay Zeka Gelişiminde Hız Kaybı mı?
Hassabis’in açıklamaları, sektördeki diğer isimler tarafından da destekleniyor. OpenAI’nin kurucu ortağı Ilya Sutskever, “Elimizdeki verilerle başa çıkmak zorundayız. Sadece tek bir internet var,” diyerek veri tükenişine dikkat çekti. Nvidia CEO’su Jensen Huang ise şirketin altyapısına olan talebin büyük olduğunu vurgulasa da, yapay zeka sistemlerinin gelecekteki hızına ilişkin belirsizliklere dikkat çekti.
Riskler ve Gelecek Senaryoları
Yapay zekanın mevcut hızla gelişmeye devam edememesi, teknoloji devleri ve start-up’lar için risk oluşturabilir. Verinin tükenmesi, yeni yöntemlerin geliştirilmesini zorunlu kılıyor. Ancak bu geçiş süreci, milyarlarca dolarlık yatırımların geri dönüş süresini uzatabilir. Öte yandan, yapay zekanın daha insan benzeri bir performansa ulaşması için inovasyon ve yeni fikirler gerekecek.
İlerleme Devam Edecek mi?
OpenAI CEO’su Sam Altman ve Anthropic CEO’su Dario Amodei gibi isimler, mevcut tekniklerde bazı değişikliklerle ilerlemenin sürdürülebileceğini savunuyor. Ancak sektörün büyük bir kısmı, yapay zeka gelişiminin yavaşlayacağını ve yeni bir dönemin başladığını kabul ediyor.
Hassabis’in dediği gibi, “Mevcut yöntemler artık yeterli değil. İnsan beyninin gücüne eşdeğer bir yapay zeka geliştirmek için yeni fikirlere ihtiyacımız var.”
