AI girişimleri çarkta koşuyor olabilir

Farecast'in kurucusu Oren Etzioni'ye göre AI girişimleri hızı strateji sanıyor. 2023'te bir çeyrekte yazılan bir özellik, 2026'da yapay zekayla bir hafta sonunda çıkıyor. Etzioni bu yılın başında "hız yeni hendektir" diye yazmıştı; herkes hızlanınca bu görüşü bıraktı.

Sam Altman'ın girişim rehberi hız anlayışını tek cümleyle özetliyor: "Yavaş hareket eden bir kurucunun gerçekten başarılı olduğunu bir kez bile görmedim." Etzioni de bir dönem aynı fikirdeydi. Hendek, yani rakibin kolay aşamayacağı üstünlük, onun gözünde hızdı.

Bugün AI girişimleri çoğu zaman net bir strateji olmadan FOMO, kafein ve token ile çalışıyor. Etzioni'ye göre girişim bir maraton. Baştan sona sprint atan ekip, bitiş çizgisine varmadan tükenir.

AI girişimleri ve hız savunusu

Etzioni, hızı savunan beş gerekçeyi sayıyor ve hepsini tartışıyor. İlki pencerenin kapanması. Her model çıkışı bir boşluk açıyor, öncü laboratuvarlar bu boşluğu bir sürüm döngüsünde kapatıyor. Laboratuvarlar boşluğu zaten kapatacaksa hız, olsa olsa daha güzel bir cenaze sağlar. Bu gerekçe daha hızlı koşmayı değil, farklı yöne gitmeyi destekliyor.

İkincisi, rakiplerin her yerde olması. Yapay zeka üretimi ucuzlattığı için klonlar haftalar içinde çıkıyor. Etzioni bunu doğru buluyor, ama hızın hendek olmamasının nedeni de bu. Üretim ucuzlayınca savunulabilirlik, ilk olmaktan daha değerli hale geliyor. Peter Thiel'in Zero to One kitabındaki sözü bugün daha geçerli: "Son hamleyi yapan olmak çok daha iyi; yani belirli bir pazarda son büyük gelişmeyi yapıp yıllarca, hatta on yıllarca tekel kazancının tadını çıkarmak."

Üçüncüsü veri çarkı. Erken kullanıcılar veri üretiyor, veri ürünü geliştiriyor. Ancak her yeni model nesli bu çarkı sıfırlıyor. 2024'te ince ayarlı bir modele bir şey öğreten veri, öncü bir model aynı işi kutudan çıktığı gibi yapınca pek değer taşımıyor. Asıl değerli veri, laboratuvarların kolay ulaşamayacağı olanı: klinik kayıtlar, endüstriyel sensör okumaları, özel işlem verileri. Bunlara erişim güven ve ortaklıkla geliyor, bu da zaman istiyor. Fazla hızlı hareket eden, gereken güveni kaybedebilir.

Dördüncüsü, ivmenin sermaye ve yetenek çekmesi. Etzioni bunu kabul ediyor. Fakat büyüme heyecanıyla toplanan sermaye kendi sonunun tohumunu ekebilir. Yüksek değerleme, sizi onu haklı çıkaran büyüme hikayesine hapsedebilir. Daha ölçülü bir hızda yatırım alan girişimler yön değiştirme seçeneğini elinde tutuyor. Beşinci gerekçe öğrenme hızı. Bu geçerli, ama iki tür hız var.

İki ayrı hız: deney ve ölçekleme

Hızlı iterasyon, ucuz deneyler demek. Bir prototip, bir pilot, 20 kullanıcıya sunulup tutmazsa geri çekilen bir özellik gibi. Hızlı ölçekleme ise gelirin önüne geçerek işe alım yapmak, çok yıllı sözleşme imzalamak, hesaplama gücü satın almak ve sonradan büyüyerek karşılamanız gereken bir değerlemeyle yatırım almak anlamına geliyor.

Etzioni'ye göre iterasyon elinizden geldiğince hızlı olmalı, çünkü her döngüyü geri almak ucuz. Ölçekleme ise yavaş olmalı. Her adım geri dönmesi zor bir taahhüt. 2011'de 3.200'den fazla yüksek büyümeli teknoloji girişimini inceleyen bir çalışma, internet girişimlerinin başarısızlıklarının yaklaşık %74'ünden erken ölçeklemeyi sorumlu tuttu.

Jeff Bezos da 2015 tarihli Amazon hissedar mektubunda benzer bir ayrım yapmıştı. Bazı kararlar tek yönlü kapı: Girdikten sonra geri dönüş yok, bu yüzden uzun düşünmek gerekiyor. Çoğu karar ise iki yönlü kapı ve küçük bir grup bunları hızla vermeli. Bir girişimin deneyleri iki yönlü kapı. Büyük yatırım turu, uzun sözleşme ve toplu işe alım değil.

AI House'un yöneticilerinden Sri Chandrasekar yaklaşımı şöyle anlatıyor: "Kurucuların eline bir tez vermiyoruz. Doğru problemi bulmalarını bekliyoruz ve bu, hız değil muhakeme ister. Üretim artık neredeyse bedava. Her deneyi hızlı ve elle yapın, makineyi yalnızca bir şey işe yaradığında kurun."

Gizli silah: rakibin alamayacağı varlık

Doğru problemi bulmak iterasyon, sezgi ve muhakeme gerektiriyor. Hız ilkine yardım eder, diğer ikisine pek katkı yapmaz. Etzioni bunu saatte 200 mil hızla dönen çarktaki hamstere benzetiyor: Hız bol, ilerleme yok. Altman'ın rehberi bile Y Combinator'ın "ölçekle güçlenen ve kopyalanması zor işler" aradığını söylüyor.

Nobel ödüllü Herbert Simon, Carnegie Mellon'da yapay zekanın kurulmasına katkı vermiş bir isim. Lisansüstü öğrencilerine, gizli silahı olan önemli problemleri seçmelerini önerirdi. Çünkü ancak "başkalarında olmayan bir bilgiye ya da araştırma yöntemine erişerek" kazanabilirlerdi. Öğrenci yerine kurucu, araştırma yöntemi yerine veri ve ilişki koyunca tavsiye aynen geçerli. Gizli silah, rakibin daha hızlı hareket ederek edinemeyeceği bir varlık: kimsenin toplayamayacağı bir veri seti ya da yıllarca beslenmiş bir ilişki.

Etzioni'nin 2003'te kurduğu Farecast, uçak bileti fiyatlarını tahmin ediyordu. 2007'ye gelindiğinde şirket 175 milyardan fazla bilet fiyatı işliyordu. Her tahmin sonradan gerçekleşen fiyatla puanlandı, etiketli veri her gün büyüdü. Bu büyüme yalnızca fiyatların gerçekleşmesini bekleyerek mümkündü. Bir hastane ağıyla veri anlaşması imzalayan girişim de aynı türde bir silaha sahip. Dolandırıcılık etiketleri kendi işlem akışından gelen bir ödeme şirketi de öyle.

Etzioni, AI girişimleri için önerilerini şöyle sıralıyor:

• Öncü laboratuvarların gitmeyeceği bir yön seçin ve nedenini açıkça anlatın.
• Deneyleri hızlı yapın, taahhütleri yavaş verin. Jim Collins buna top gülleden önce kurşun atmak diyordu: Menzili bulmak için ucuz atışlar, ardından tek büyük atış.
• Laboratuvarların satın alamayacağı veriyi ve ilişkileri kovalayın. İkisinin de yolu güvenden geçiyor.
• Sonraki model geldiğinde yön değiştirebilecek bir hızda yatırım alın.

Etzioni'nin sınavı tek cümlelik: Girişiminizin gizli silahını bir cümleyle adlandırabiliyor musunuz?