Sam Altman’ın AI zaman çizelgesi değişti: Asıl darboğaz yetenek değil, benimseme

Sam Altman’ın son değerlendirmesi, yapay zekânın önemini küçümsemekten çok zamanlamaya ilişkin bir düzeltme niteliğinde. OpenAI CEO’su, GPT-4’ün 2023’te yayımlanmasının ardından yazılım şirketlerinde ve ekonomide çok daha hızlı bir dönüşüm beklediğini söylüyor. Ancak bugün, model yeteneklerinin gerçek dünyadaki etkiye dönüşmesi için gereken uygulama geliştirme, kurumsal değişim, fiziksel altyapı ve toplumsal kabul süreçlerine daha fazla ağırlık veriyor. 36

Bu ayrım önemli: Teknik olarak etkileyici bir modelin ortaya çıkması, ürünlerin hemen değişeceği, şirketlerin yeniden yapılanacağı veya ekonominin bir gecede dönüşeceği anlamına gelmiyor.

Yeni teşhis: Sorun modeli eğitmekten çok kullanıma almak

Yapay zekâ şirketleri için yakın vadeli darboğaz yalnızca daha güçlü temel modeller üretmek değil. Bu modellerin günlük iş akışlarına entegre edilmesi, gerçekten işe yarayan uygulamalara dönüştürülmesi, çalışanların ve müşterilerin onları kullanmaya ikna edilmesi gerekiyor.

Bu tablo, GPT-4 sonrasında ekonomide neden bazı hızlı dönüşüm tahminlerinin öngördüğü ölçekte ani bir kopuş yaşanmadığını açıklıyor. Model kapasitesi hızla artabilir; ancak benimseme, satın alma süreçleri, düzenlemeler, güven, veri yönetimi ve kurumların çalışma biçimlerini değiştirme gibi daha yavaş kanallardan ilerliyor.

Altman’ın yapay zekânın ekonomisine ilişkin son gözlemleri de bu ikili tabloyu ortaya koyuyor. Bir modelin zekâsının, onu eğitmek ve çalıştırmak için kullanılan kaynaklarla arttığını; belirli bir düzeyde yapay zekâyı kullanmanın maliyetinin ise zaman içinde hızla düştüğünü savunuyor. Bu durum, uzun vadede çok daha geniş bir kullanım alanı yaratabilir. 40 Ancak maliyetlerin düşmesi, tedarik, düzenleme, güven, veri yönetişimi ve iş yapış biçimlerini değiştirme gibi engelleri ortadan kaldırmıyor.

Altman neden yapay zekâ gelişiminin hızının ayarlanmasını tartışıyor?

Altman, temmuz ayında toplumun yeni yetenek seviyelerine “uyum sağlayacak şekilde güçlenebilmesi” için yapay zekâ gelişiminin bir süre “hızının ayarlanması” gerekebileceğini söyledi. Böyle bir yaklaşımın, öncü laboratuvarlar arasında düzenleyici kurumları etkisizleştirecek bir iş birliğine veya rekabete aykırı koordinasyona dönüşmemesi gerektiğini de vurguladı. 37

Bu açıklama kalıcı bir durdurma çağrısı anlamına gelmiyor. Daha çok, teknik ilerleme ile toplumsal uyumun aynı takvimde gerçekleşmediğini kabul ediyor. Önde gelen yapay zekâ şirketlerinde çalışan 1.000’den fazla kişi de daha güçlü düzenlemeler, güvenlik önlemleri ve denetim mekanizmaları geliştirmek için zamana ihtiyaç olduğunu belirten bir mektubu imzaladı. 38

Pratik sonuç şu: Yetenekli sistemler, hükümetler, şirketler, okullar ve toplumlar bunların nasıl kullanılacağı konusunda ortak bir çerçeve oluşturmadan önce yaygınlaşabilir.

“İnsanlık karşıtı” iki senaryo ne anlama geliyor?

Altman, yapay zekâ gücünün fazla merkezileşmemesi ve geleceğin kontrolünün insanlara ve kurumlarına ait olması gerektiğini savunuyor. 44 Bu çerçevede kabul edilemez görülen iki uç senaryo öne çıkıyor:

1. Yapay zekânın insanların anlamlı biçimde kontrol edemeyeceği kadar güçlü hâle gelmesi.
2. Yapay zekâ yeteneklerinin ve karar alma gücünün çok az sayıda şirketin veya hükümetin elinde toplanması.

İlk risk kontrolün kaybedilmesiyle ilgili. İkincisinde ise kontrol tamamen kaybolmuyor; fakat olağanüstü ekonomik ve siyasi nüfuz, dar bir grubun elinde toplanıyor. Bu iki risk, politika açısından farklı yönlere çekebilir: Güvenlik önlemleri kötüye kullanımı azaltabilirken, kapalı sistemler ve sınırlı erişim gücün merkezileşmesini artırabilir.

Bu, Anthropic’e yönelik bir eleştiri mi?

Bunu Anthropic’e yöneltilmiş doğrudan bir saldırı olarak okumak için yeterli kanıt yok. Mevcut materyalde Altman’ın Anthropic’in adını vererek şirketin güvenlik odaklı ve merkezî yaklaşımını “insanlık karşıtı” ilan ettiği görülmüyor.

Bununla birlikte ortada gerçek bir politika gerilimi var. Sınırdaki modelleri sıkı biçimde kontrol eden ve merkezî olarak sunan bir strateji, izleme ve güvenlik uygulamalarını kolaylaştırabilir; ancak gücü az sayıda laboratuvarın elinde de yoğunlaştırabilir. Açık ağırlıklı modeller ise erişim ve özelleştirme imkânlarını genişletebilir, fakat kötüye kullanım ve hesap verebilirlik açısından yeni sorunlar yaratabilir.

Dolayısıyla kanıtların desteklediği sonuç, Anthropic’in hedef alındığı değil; güvenlik, erişim ve güç yoğunlaşması arasındaki ödünleşimin tartışıldığıdır.

Veri merkezleri, fiziksel benimseme sınırını gösteriyor

Yapay zekânın yaygınlaşması yalnızca yazılıma bağlı değil. Veri merkezleri için elektrik, iletim kapasitesi, su, arazi, izinler ve yerel siyasi onay gerekiyor.

Bu altyapı yatırımları şimdiden tepkiyle karşılaşıyor. Gallup anketine dayanan haberlere göre ABD’de yetişkinlerin yüzde 71’i kendi bölgelerinde bir yapay zekâ veri merkezi kurulmasına karşı çıkıyor. Ayrıca yerel muhalefet nedeniyle bir düzineden fazla projenin engellendiği veya ertelendiği bildirildi. 18 Diğer haberlerde elektrik ve su tüketimi, çevresel etkiler ve veri merkezi geliştiricilerine sağlanan vergi düzenlemeleriyle ilgili kaygılar aktarılıyor. 20

Altman, insanların neden yakınlarında veri merkezi istemediğini anladığını söyledi ve bu tesislerin daha uzak çöl bölgelerinde kurulmasının daha uygun olabileceğini öne sürdü. 23 Bu öneri, yapay zekâyı ölçeklendirmenin yalnızca daha fazla GPU satın alma yarışı olmadığını; aynı zamanda arazi kullanımı ve altyapı planlaması sorunu olduğunu gösteriyor.

Aynı gerilim OpenAI’nin büyük altyapı projelerine verdiği destekte de görülüyor. Michigan’daki bir veri merkezi sahasında Altman, bildirilen 16 milyar dolarlık projeyi yapay zekânın geleceğine yönelik büyük bir bahis olarak nitelendirdi. Ancak yerel kaygılar su ve elektrik gibi kaynaklar üzerinde yoğunlaştı. 2130 Sektörün beklentileri son derece büyük olsa da bunları çalışan kapasiteye dönüştürmek, toplulukların fiziksel maliyetleri kabul etmesini gerektiriyor.

NVIDIA’nın Poolside anlaşması: Geri adım değil, uzun vadeli hazırlık

NVIDIA’nın bildirilen Poolside işlemi, daha yavaş bir benimseme takviminin yapay zekâya olan güvenin azaldığı anlamına gelmediğini gösteriyor. Şirketin Poolside’ın teknolojisini lisanslamak için 6 milyar dolar ödemeyi ve girişime 1 milyar dolar daha yatırım yapmayı kabul ettiği bildirildi. Poolside’da çalışan 100’den fazla kişinin NVIDIA’ya katılarak şirketin açık ağırlıklı Nemotron model ailesi üzerinde çalışması bekleniyor. 15

Bu hamle, NVIDIA’nın donanımın ötesine geçerek model geliştirme sistemleri ve açık ağırlıklı yazılımlara yatırım yaptığını gösteriyor. Haberlerde, açık ağırlıklı modellerin bazı kapalı alternatiflere kıyasla daha kolay özelleştirilebildiği ve daha düşük işletme maliyetleri sunabildiği belirtiliyor. 5

Strateji, daha uzun ve rekabetçi bir kullanım döngüsüyle uyumlu. Şirketler kendi altyapılarına uyarlanabilecek esnek modellere ihtiyaç duyarsa açık ağırlıklı sistemler kurumsal yapay zekâ kullanımında önemli bir rol oynayabilir. Ancak bu işlem hâlâ yapay zekâ kapasitesine yönelik son derece agresif bir yatırım; NVIDIA’nın talebin çökeceğini düşündüğüne dair bir işaret değil. 15

Büyük resim: Yapay zekâ daha yavaş, pahalı ve tartışmalı biçimde yayılabilir

Bu gelişmeler birlikte değerlendirildiğinde yapay zekâ için daha nüanslı bir zaman çizelgesi ortaya çıkıyor:

• Model yetenekleri, şirketlerin bu yetenekleri kullanma hızından daha hızlı ilerleyebilir. 36
• Uygulamalar ve kurumsal yeniden yapılanma, teknik kapasitenin ekonomik etkiye dönüşüp dönüşmeyeceğini belirler. 36
• Altyapı yatırımları elektrik, su, izinler ve yerel toplulukların onayıyla sınırlanabilir. 182023
• Güvenlik ve yönetişim için kurumların uyum sağlayacağı zamana ihtiyaç duyulabilir. 3738
• Sektör, yeni modellere ve açık ağırlıklı alternatiflere hâlâ büyük yatırımlar yapıyor. 15

En güçlü sonuç, yapay zekânın ekonomide küçük bir etki yaratacağı veya sektörün gelişimi kasıtlı biçimde yavaşlatma konusunda uzlaştığı değil. Kanıtlar daha çok yavaş, eşitsiz, yüksek sermaye gerektiren ve tartışmalı bir yayılım sürecine işaret ediyor.

Yapay zekâ ekonomiyi dönüştürebilir; ancak bu dönüşüm GPT-4 sonrasında bir gecede yaşanacak bir kopuştan çok uygulamalar, veri merkezleri, enerji, düzenlemeler, kurumsal uyum ve kamuoyu meşruiyeti üzerinden ilerleyecek.