Elon Musk’tan Yapay Zeka Açıklamaları
Hayal edebileceğiniz her şeyle eğitilen yapay zekâ modelleri, gün geçtikçe çok daha yetkin hale gelmektedir. Ancak, xAI ile bu alanda önemli bir çıkış yakalayan Elon Musk, yapay zekânın gelişiminde köklü değişikliklerin kapıda olduğunu belirtti. X üzerinden katıldığı bir canlı yayında, dünyanın en zengin insanı, yapay zekâ modellerini eğitmede kullanılabilecek gerçek dünya verilerinin azaldığını düşündüğünü ifade etti. Musk, birçok yapay zekâ uzmanının da son zamanlarda benzer görüşler ortaya koyduğunu dile getirdi.
Musk, yapay zekâ modellerinin kendi ürettiği “sentetik verilerin” geliştirilmesinde yeni bir döneme girileceğini vurguladı. Açıklamalarında, “Artık temelde yapay zekâ eğitiminde insan bilgisinin kümülatif toplamını tükettik. Bu durum geçen yıl gerçekleşti.” dedi. Eski OpenAI yöneticisi Ilya Sutskever’in sözlerini tekrarlayarak sektörün şu anda “zirve veri” aşamasına ulaştığını ekledi. Musk’a göre bu verilerin azalması, yapay zekâ modellerinin nasıl geliştirileceğini de önemli ölçüde etkileyecek.
Musk, yapay zekâ modellerinin kendi ürettiği verilere “sentetik veriler” denileceğini belirterek, bu araçların geliştirilmesinde yeni bir dönemin başlayacağını vurguladı. Bu sayede yapay zekâ, kendi kendine öğrenme sürecine girebilecek. Hâlihazırda Microsoft, Meta, OpenAI ve Anthropic gibi birçok teknoloji şirketi, modellerini eğitmek için sentetik veriler kullanmaya başladı. Hatta tahminler, 2024 yılında eğitimde kullanılan verilerin %60’ının yapay olarak üretileceğini öngörüyor.
Örneğin, Microsoft’un yeni tanıttığı Phi-4 modeli, hem sentetik veriler hem de gerçek dünya verileri kullanılarak geliştirilmiştir. Sentetik verilerin daha düşük maliyetli olduğunu da belirtmek gerekir. Bu yöntemi kullanan Writer adlı bir şirket, tamamen yapay kaynaklarla geliştirdiği Palmyra X 004 modeline yalnızca 700 bin dolar harcamıştır. Normalde bu tür bir modelin geliştirilmesinin 4,5 milyon dolardan fazla bir maliyetle sonuçlanabileceği düşünüldüğünde, arada ciddi bir fark olduğu görülmektedir.
Ancak sentetik verilerin bazı dezavantajları da bulunmaktadır. Uzmanlar, bu yöntemin modellerin yaratıcılığını kaybetmesine ve daha fazla ön yargılı hale gelmesine neden olabileceği konusunda uyarılarda bulunuyor.
Kaynak: Webtekno
