Parasız Suni zeka güncellemeleri alın
sana bir yollayacağız myFT Günlük Özet en sonuncuyu yuvarlayan e-posta Suni zeka her sabah haber
Önceki teknoloji yutturmaca döngülerinin olağanüstü standartlarına bakılırsa bile, üretken suni zeka meraklıları derinden nefes alıyor.
Alphabet ve Microsoft dahil olmak suretiyle trilyon dolarlık firmalar, suni zekanın yeni elektrik yada ateş bulunduğunu beyan ediyor ve tüm işletmelerini buna bakılırsa tekrardan tasarlıyor. Hiçbir vakit bilerek küçümsenmeyen risk sermayesi yatırımcıları da sektöre para pompalıyor. CB Insights tarafınca belirlenen en ümit verici üretken suni zeka girişimlerinden elli tanesi, 2019’dan bu yana 19 milyar dolardan fazla fon topladı.
McKinsey’deki ayık davalar bile, değişen teknolojinin bankacılıktan yaşam bilimlerine kadar çözümleme etmiş olduğu 63 kullanım örneğinde yılda 2,6 ila 4,4 trilyon dolar içinde ekonomik kıymet ekleyebileceğini tahmin ediyor. Başka bir deyişle, oldukça kaba bir ifadeyle, üretken suni zeka her yıl yeni bir Birleşik Krallık ekonomisi yaratabilir (ülkenin gayri safi yurtiçi hasılası 2021’de 3,1 trilyon dolardı).
Fakat ya yanılıyorlarsa? Bir takım kışkırtıcı gönderide, teknoloji uzmanı Gary Marcus, yatırımcılar üretken suni zekanın pek iyi çalışmadığını ve öldürücü iş uygulamalarından yoksun bulunduğunu fark ettikçe, değerlemelerde “büyük, yürek burkan bir düzeltme” görme olasılığımızı araştırıyor. “Gelir hemen hemen gelmedi ve asla gelmeyebilir” diye yazıyor.
Bu yıl ABD Kongresi’nde ifade veren Güvenilir Suni Zeka Geliştirme Merkezi’nin kurucu ortağı olan Marcus, OpenAI’nin ChatGPT’si şeklinde son olarak söyleşi robotlarından ilkin gelen sinir ağı modellerinin zekası mevzusunda uzun süredir şüpheci. Sadece üretken suni zeka hakkında da bazı yeni gerçekleri gündeme getiriyor. Modellerin güvenilmezliğini ele alalım. Şu anda milyonlarca kullanıcı için açık olduğu suretiyle, değişen teknolojinin en büyük dezavantajlarından biri, gerçekleri halüsinasyona uğratması – ya da kandırması -.
Daha önceki kitabında AI tekrardan başlatılıyor, Marcus bunun iyi mi olabileceğine dair güzel bir örnek sunuyor. Bazı AI modelleri, muhakeme göstermek yerine veri modellerinden yanıtları tahmin eden olasılıksal makineler olarak çalışır. Fransızca konuşan biri içgüdüsel olarak anlardı Je mange un avocat pour le déjeuner “Öğle yemeğinde avokado yerim” anlamında. Sadece Google Tercüme, ilk yinelemelerinde bunu “Öğle yemeğinde bir avukat yiyeceğim” şeklinde çevirdi.. Fransızcada, kelime avukat hem avokado hem de avukat anlamına gelir. Google Tercüme, mantıklı olan yerine istatistiksel olarak en ihtimaller içinde çeviriyi seçti.
Teknoloji şirketleri, sistemlerinin bağlamsal anlayışını iyileştirerek hataları azalttıklarını söylüyorlar (Google Tercüme, bu Fransızca cümleyi şimdi doğru bir halde çeviriyor). Sadece Marcus, halüsinasyonların üretken suni zeka modellerinin bir hatası yerine bir özelliği olarak kalacağını ve mevcut metodolojileri kullanılarak düzeltilemeyeceğini korumak için çaba sarfediyor. “Daha çok veri eklerseniz işe yarayacağına dair bir düşlem var. Sadece problemi verilerle ezmeyi başaramazsınız” diyor.
Bazı kullanıcılar için bu yerleşik güvenilmezlik anlaşmayı bozar. ABD Müdafa Bakanlığı’nın AI baş yetkilisi Craig Martell geçen hafta “beş 9” talep edeceğini söylemiş oldu. [99.999 per cent] bir suni zeka sistemini devreye almadan ilkin doğruluk düzeyi. “Oh evet, A parçacığını B parçacığına bağla” diyen bir halüsinasyona haiz olamam – ve o patlar, dedi. Pek oldukça üretken suni zeka sistemi, kullanıcıya neyin doğru neyin yanlış bulunduğunu belirlemek için devasa yükseklikte bir “bilişsel yük” yüklediğini de sözlerine ekledi.
Daha da kaygı verici olan, üretici suni zeka tarafınca üretilen içeriğin, gelecekteki sistemlerin üstünde eğitileceği veri kümelerini kirletmesi ve bazılarının “model çöküşü” söylediği durumu tehdit etmesi. Üretken suni zeka sistemleri, informasyon tabanımıza daha çok kusurlu informasyon ve kasıtlı dezenformasyon ilave ederek, Cory Doctorow’un çağrıştırıcı terimini kullanırsak, netin daha çok “şitleştirilmesini” üretiyor. Bu, eğitim setlerinin daha azca değil, daha çok saçmalık çıkaracağı anlamına gelir.
Yılmadan, yatırımcılar çoğu zaman üretken suni zekadan iyi mi para kazanılacağına dair üç argüman öne sürerler. Kusurlarına karşın, verimliliğin sanayileşmesini hızlandıran kıymetli bir üretkenlik aracı olabileceğini söylüyorlar. Metin yazarlığından davet merkezi operasyonlarına kadar “iki 9” doğruluk seviyesinin uygun olduğu birçok kullanım da vardır.
İkincisi, yatırımcılar, bazı şirketlerin dar, gerçek dünya sorunlarını çözmek için üretken suni zeka modelleri uygulayabileceği gerçeğine bahse giriyor. Fransız start-up Pathway’in CEO’su Zuzanna Stamirowska, suni zekadaki son gelişmelerin verilerin gerçek zamanlı olarak çözümleme edilmesini sağladığını ve mesela deniz ticaretini yada tayyare motorlarının performansını optimize etmeye destek bulunduğunu söylüyor. “Hakikaten ticari kullanım durumlarına odaklanıyoruz” diyor.
Üçüncüsü, üretken AI modelleri, hemen hemen hayal edilmemiş yeni hizmetlerin ve iş modellerinin oluşturulmasını elde edecektir. 19. yüzyılın sonlarında ekonominin kitlesel elektrifikasyonu esnasında, firmalar elektrik üretip dağıtmaktan kâr elde ettiler. Sadece hemen sonra, çelik şeklinde imalat yöntemlerini dönüştürmek için elektriği kullanarak yada ev aletleri de dahil olmak suretiyle tamamen yeni ürün ve hizmetler buluş ederek ciddi servetler elde edildi.
Şu an için, üretken AI patlamasında hakikaten para basan yalnızca bulut informasyon işlem sağlayıcıları ve çip üreticileri. Şüphesiz, teknolojiye atılan kurumsal paranın büyük kısmının boşa gideceği ve bir çok start-up’ın başarısız olacağı mevzusunda Marcus’un haklı olduğu da kanıtlanacak. Fakat hangi yeni şeylerin buluş edileceğini ve dayanacağını kim bilebilir? Tanrı baloncukları bu yüzden buluş etti.
john.thornhill@ft.com
Source: www.ft.com