Her yıl sonu neredeyse her sektörde bir yıl sonu raporu hazırlanır. Bunlardan bazıları uluslararası raporlardır ve bu raporlar yıllar içerisinde takip edildiğinde size çok önemli bilgiler verir. Sektörün bugünü, geleceği, riskler, fırsatlar… Ve bazı insanlar oturup bu raporları kitap okur gibi okurlar, içindeki tabloları inceler, bir vizyon inşa etmeye çalışırlar. Yatırımcılar da bilir bunu. Şirket raporlarını dört gözle beklerler malum. İşte yapay zeka içinde böyle bir rapor hazırlanır her yıl. En kapsamlı olanlardan biri de Yapay Zeka Endeksi olarak bilinen rapordur. Hazırlayan da Standfort Universitesi İnsan Merkezli Yapay Zeka, kısaca HAI kurumudur. Yıllar içerisinde ortalama bir sayfa sayısı vardı bu raporların. Bazen 100 bazen 150 maksimum 200 gibi… 2024 yılında hazırlanan ve 2023 yılında dünyadaki yapay zeka gelişmelerini irdeleyen rapor kaç sayfaydı biliyor musunuz? 502 sayfa…
Sadece sayfa sayısı bile bize bir şeyler anlatıyor ama biz tek bir veriyle karar verecek insanlar değiliz. Bize daha fazla bilgi lazım. Ben de bu rapor içerisinden, bu raporu detaylı şekilde inceleyen makaleleri inceledim ve sizin için şu anda yapay zeka konusunda ne durumda olduğumuzu en iyi özetleyen bazı grafikleri seçtim. Bu grafikler bize çok şey anlatacak. Hazırsanız başlayalım. Şimdi gelelim grafiklere… İlk grafiğimiz aslında en önemlisi ve en çarpıcısı. Bazı söylediklerimizi kanıtlar nitelikte.
Aslında ChatGPT’yi bir kilometre taşı olarak görebiliriz bu teknoloji için. Yapay zeka yatırımları çok daha eskiye dayanıyor ama 30 kasım 2022 tarihinde yayınlanan ChatGPT’yi insanlar ve şirketler 2023’ün büyük bölümünü onu tanımakla geçirdi malum. Ama 100 milyon kullanıcıya en hızlı ulaşan hizmet olduğunu da düşününce hemen şirketlerde kullanılmaya da başlandı. Ve yapay zeka yatırımlarını bakın nerelere çıkarmış bu teknoloji. 2 milyar dolar seviyesinden 25 milyar dolar seviyesine. Çok kısa sürede 10 kattan fazla bir artış görüyoruz burada. Ve bahsettiğim gibi. Bu daha işin çok başı. Önceki 10 yılda yapılan yatırımın neredeyse tamamı 1 yılda yapılmış. Ve zaten 2030’a kadar 2 trilyon doları aşacak bir piyasadan bahsediliyor.
İkinci tablomuz ise modellerle alakalı. Foundation, temel modeller. ChatGPT’nin arkasındaki GPT-3 veya 4 gibi. Ve bu modellerin eğitimi için korkunç bir kaynak gerekiyor. Bunun için de akademiden veya özel girişimlerden modeller görsek bile bu işin amiral gemileri bildiğimiz şirketler. Google, Meta, Microsoft gibi. Ve hep söylediğimiz gibi yine Google 2023 yılında çıkardığı 18 farklı modelle bu konuda da başı çekiyor.
Başka bir grafik de ilginç bir bilgi veriyor bize. Açık veya kapalı kaynak kavgasını biliyorsunuz. ChatGPT de OpenAI’ın kuruluş ilkelerine paralel olarak açık kaynaklı olacaktı fakat sonrasında yine daha önce konuştuğumuz ve çoğunlukla haklı nedenlerle kapalı bir modele dönüşmüştü. Bu tartışma da hala devam ediyor. Kimi açık kaynakların güvenlik açısından çok tehlikeli olduğunu söylerken kimi de asıl gelişimin açık kaynaklı modellerle gerçekleşeceğini söylüyor. Rapora baktığımızda da 2023 yılında 149 model çıkmış ve bunlardan 98’i açık 23’ü ise kapalı modellermiş. Ve ilginç olan şu ki en güvenilir karşılaştırmalara göre kapalı modeller tüm diğer modellerden çok daha başarılılar. Bunun nedeni elbette kapalı modellerin çoğunun sektörün devleri tarafından inşa edilmesi ve açık modellerin çoğunlukla spesifik görevleri hedef alması olabilir.
Bununla bağlantılı başka bir tablo ise çok da üzerine konuşmadığımız bir konuyu ortaya koyuyor. Modellerin eğitimi ve bu eğitim için harcanan paralar. Neden Google veya Meta gibi devlerin bu konuda başı çektiğini de bir taraftan açıklıyor. O görsel üretmek, metin yazmak, yazdıklarımızı kontrol etmek için kullandığımız modeller için veri toplama, temizleme, kategorizasyon, model eğitimi ve daha birçok kalem için harcanan paralar ülkelerin gayri safi milli hasılasını aşan cinsten. Ve burada da tabloda gördüğümüz üzere Google resmen baraj kapaklarını açmış ve para akıtır durumda. En yakın rakibi OpenAI’dan 2.5 kat daha fazla harcayarak 200 milyar dolara yakın bir kaynak ayırmış. Ve bu da her gün artıyor. İşin garibi ise bu harcama kalemleri bu endeksi hazırlayanlar ve bazı analiz şirketlerinin “tahmini” bütçeleri. Şirketler bu konuda ne kadar para harcadıkları konusunda ilginç bir şekilde pek açık vermiyorlar. Burada fikir vermesi açısından bu konuda da ilerlemeyi şu örnekle açıklayabiliriz: GPT’ye benzer ilk modellerden Google’ın 2017 yılında eğittiği bir model için harcanan bütçe neydi biliyor musunuz? Sadece 930 dolar. 1000 dolar bile değil. 6 yıl içerisinde 1000 dolardan 200 milyar dolara. Ne oluyor yahu? Demek için en önemli sebeplerden biri. Buradaki potansiyeli bir düşünün sadece. Toplamda trilyon dolara yaklaşan bir yatırım var burada. Bu şirketler bunu dünyayı daha iyi bir yer haline getirmek, bilgiyi özgürleştirmek için mi yapıyor? Yoksa başka gündemleri mi var. Cevabı basit fakat neyse. Konuşacağız bunları zaten.
Bir de yine çok konuşulmayan bir konu ile ilgili de güzel bir grafik var. Bu modellerin eğitimi filan biliyorsunuz, korkunç bir donanım gücüne ihtiyaç duyuyor. Kullanılan kartlar, çipler, süperbilgisayarlar. E tabi bunların harcadığı enerjiyi ve bu enerjinin üretimi için yakılan karbondioksiti de bir hesaba katmak lazım. İşte bu tabloda da bunu görüyoruz. Güzel tarafı arabalar ve insanların karbon emisyonu ile de karşılaştırılıyor burada. Bir arabanın tüm kullanım ömrü boyunca neden olduğu karbon emisyonu ile GPT-3’ünküni karşılaştırınca 50 ton karşısında 500 tondan fazla karbon emisyonunu görebiliyoruz. Ve bu emisyon içerisinde eğitim ile birlikte kullanım da bulunuyor. Yani. Garip gelebilir belki ama ChatGPT’de bir şey ürettiğinizde, bir soru sorduğunuzda siz de bir karbon emisyonuna neden oluyorsunuz. Her şeyin bir bedeli var anlayacağınız.
Ve başka çok önemli bir tablo. Tüm endişeleri bir miktar körükleyecek cinsten. Yapay zekanın insan yeteneklerine meydan okumasının görseli. Burada referansımız insan ve insan yetenekleri. 100% olarak gösterilen çizgide de insanı görüyorsunuız. Ve bazı yeteneklerde, görsellerin sınıflandırılması gibi süreçlerde bir süredir makineler insanı yakalamıştı. Fakat üst düzey zihinsel becerilerde çok uzun süredir kafamız rahattı. Ta ki 2021’e kadar. Özellikle üst düzey matematik ve dil algılama becerileri konusunda %30’lardan sadece 1 yıl içerisinde %90’lara varan bir ilerleme. Korkunç. Tabi burada “hala” insanın burun farkı ile önde olduğunu görüyoruz. Fakat bir sonraki yılın tablosuna baktığımızda çok farklı şeyler görebiliriz.
Diğer bazı tablolara da hızlıca bakmak gerekirse. Burada şaşırtıcı olmayacak şekilde ABD’nin üretilen model sayısında en yakın rakibi Çin’e 5 kat fark attığını görüyoruz. Ufaktan aslında bu yarışın kazananı ile ilgili de fikir veriyor bu tablo bize.
Bu tabloda da insanların yapay zeka ile ilgili bakış açısına şahit oluyoruz. Yapay zekanın faydalı olduğuna inanıyorum, yapay zekanın önümüzdeki 3 yılda hayatımı çok değiştireceğine inanıyorum gibi sorulara katılanların oranları karşımızda. Bu araştırma 31 ülkede 23000 kadar kişi ile yapılmış bu arada. Ve en ilginç değişimlerden biri 2022’de insanlar endişeliyken 2023’te endişelerinin gözle görülür şekilde azaldığını görüyoruz. Şirketlere güven konusunda ise %50’lerdeyiz hala. Haksız da değil tabi insanlar.
İşte böyle. Bazen şöyle geri çekilip olan bitene bakmak gerekir ya. Biz de öyle yaptık bugün. Tablolar, görseller, grafikler anlatmak istediğimiz birçok şeyi önümüze koyuyor zaten. Değişimin görsel kanıtları bunlar. Kimi zaman bir fotoğraf sayfalarca yazıdan daha etkilidir malum. Tabi bu araştırmaların sonu yok. Ben de bizi ilgilendiren araştırmaları toparlayıp sizinle paylaşmaya devam edeceğim.
