Son yıllarda inanılmaz bir hızla büyüyen yapay zeka teknolojisinde son dönemde bir yavaşlama gözlemleniyor. Bu duruma dikkat çeken isimlerden biri de teknoloji dünyasının önde gelen figürlerinden Elon Musk. Musk’a göre yapay zeka eğitiminde kullanılan verilerin tükenmesi, bu duraksamanın başlıca nedeni.
Yapay zeka eğitim verileri tükendi mi?
Son birkaç yıl, yapay zeka teknolojisinde büyük sıçramalara sahne oldu. ChatGPT ve Gemini gibi yapay zeka araçlarının geliştirilmesi için milyarlarca gerçek dünya verisi (metin, resim, video ve ses) kullanıldı. Ancak Elon Musk, Mark Penn ile canlı yayınlanan bir sohbet sırasında, “Artık yapay zeka eğitiminde insanlığın sahip olduğu bilginin kümülatif toplamını tükettik. Bu esasen geçen yıl oldu.” açıklamasında bulunarak, gerçek dünya verilerinin sınırlarına ulaşıldığını öne sürdü.
Teknoloji dünyasında bu açıklama, mevcut yapay zeka modellerinin gelişim hızındaki yavaşlamanın bir açıklamasıolarak görülüyor. Yeni modeller artık devrimsel yeniliklerden ziyade, daha iyi revizyonlar olarak karşımıza çıkıyor.
Çözüm: sentetik veri
Eğitim verilerinin tükenmesi, milyarlarca dolar yatırımla büyüyen yapay zeka sektörünü tehdit eden bir durum olarak değerlendiriliyor. Ancak bu sorunun çözümü için giderek daha fazla şirket, “sentetik veri” kullanımına yöneliyor. Musk, sentetik veriyi “Yapay zeka, kendi ürettiği verilerle kendi kendini derecelendirecek ve öğrenme sürecini devam ettirecek.” şeklinde tanımlıyor.
Sentetik veri, gerçek dünya verilerinin eksik kaldığı durumlarda yapay zeka modellerinin kendi ürettiği verilerle eğitilmesi anlamına geliyor. Microsoft, Meta, OpenAI ve Anthropic gibi dev şirketler bu yöntemi eğitim süreçlerinde aktif olarak kullanıyor. Gartner’a göre, 2024 yılında yapay zeka projelerinde kullanılan verilerin %60’ının sentetik kaynaklardan gelmesi bekleniyor. Örneğin, Microsoft’un Phi-4 modeli ve Meta’nın Llama serisi, hem gerçek hem de sentetik verilerle eğitiliyor.
Maliyet avantajı ve riskler
Sentetik veri kullanımı, yapay zeka geliştirme maliyetlerini ciddi oranda düşürüyor. Örneğin, Writer adlı yapay zeka girişimi, Palmyra X 004 modelini neredeyse tamamen sentetik veriyle geliştirerek bu süreci 700 bin dolara tamamladı. Buna karşın, OpenAI tarafından benzer boyutta bir modelin geliştirilmesi 4,6 milyon dolara mal oluyor.
Ancak sentetik veri kullanımı beraberinde bazı riskleri de getiriyor. Araştırmalar, sentetik verilerle eğitilen modellerde yaratıcılık kaybı ve işlevsellikte bozulma gibi sorunların ortaya çıkabileceğini gösteriyor. Özellikle, sentetik verilerdeki önyargıların modele taşınması, uzun vadede yapay zeka teknolojisinin güvenilirliğini tehdit edebilir.
Gelecekte ne bekleniyor?
Her ne kadar yapay zeka teknolojisinde bir duraksama söz konusu olsa da, sentetik veri kullanımı sektöre yeni bir ivme kazandırabilir. Bununla birlikte, bu teknolojinin yaratabileceği potansiyel riskler dikkatle ele alınmalı ve etik standartlar çerçevesinde yönetilmeli. Yapay zeka dünyası, gerçek veri ve sentetik verinin dengeli bir şekilde kullanıldığı bir geleceğe doğru ilerliyor.
