Yapay zeka yetenekleri donanımdan daha hızlı gelişiyor: Merkeziyetsizlik bu açığı kapatabilir mi?

21.08.2024

Son iki yıl içinde yapay zeka yetenekleri büyük bir hızla arttı ve ChatGPT, DALL-E ve Midjourney gibi büyük dil modelleri (LLM'ler) yaygın olarak kullanılan araçlar haline geldi. Bugün, üretken yapay zeka programları e-postalara yanıt vermekten ve pazarlama içerikleri yazmaktan müzik bestelemeye ve basit girdilerden görseller oluşturmaya kadar pek çok işi yapabiliyor.

Daha da dikkat çekici olan, hem bireylerin hem de işletmelerin yapay zeka teknolojisini benimseme hızıdır. McKinsey tarafından yapılan son bir ankete göre, en az bir iş fonksiyonunda üretken yapay zeka kullanan şirketlerin oranı bir yıl içinde iki katına çıkarak, 2023 başındaki 'ten 'e yükseldi.

Ancak, birçok teknolojik ilerlemede olduğu gibi, bu yeni gelişen alanın da zorlukları yok değil. Yapay zeka sistemlerini eğitmek ve işletmek kaynak yoğun bir uğraş ve şu anda büyük teknoloji şirketleri önemli bir avantaja sahip, bu da yapay zekanın merkezileşmesine yol açabilir.

Dünya Ekonomik Forumu, yapay zeka hesaplama gücüne olan talebin arttığını ve gerekli hesaplama kaynaklarının yıllık ila oranında büyüdüğünü belirtiyor.

Epoch AI tarafından yapılan bir çalışma da bu eğilimi destekliyor ve yapay zeka programlarını eğitmenin veya işletmenin maliyetinin yakında milyarlarca dolara ulaşacağını öngörüyor.

"En büyük yapay zeka eğitim oturumlarının maliyeti 2016'dan bu yana her yıl iki ila üç katına çıkıyor ve bu da milyar dolarlık fiyat etiketlerini 2027'ye kadar, belki daha da erken bir zamanda gündeme getiriyor," diyor Epoch AI araştırmacısı Ben Cottier.

Benim görüşüme göre, bu durum zaten gerçekleşmeye başladı. Geçen yıl Microsoft, OpenAI'ya 10 milyar dolar yatırım yaptı ve son raporlara göre, bu iki şirket, milyonlarca özel çip tarafından desteklenen bir süper bilgisayara ev sahipliği yapacak bir veri merkezi inşa etmeyi planlıyor. Öngörülen maliyet mi? İlk yatırımın on katı olan 100 milyar dolar gibi muazzam bir rakam.

Microsoft bu yapay zeka yarışında yalnız değil. Google, Alphabet ve Nvidia gibi diğer teknoloji devleri de yapay zeka araştırma ve geliştirme alanına büyük yatırımlar yapıyor.

Bu yatırımların sonuçları harcamaları haklı çıkarabilir, ancak yapay zeka gelişiminin şu anda birkaç büyük şirket tarafından domine edildiğini görmezden gelmek zor. Sadece bu büyük oyuncular, onlarca veya yüz milyarlarca dolarlık ölçeklerde yapay zeka projelerini finanse edebilecek kaynaklara sahip.

Bu da şu soruyu gündeme getiriyor: Web2 yeniliklerinde gördüğümüz gibi, teknolojik ilerlemenin büyük kısmını kontrol eden birkaç şirketin yarattığı tuzaklardan nasıl kaçınabiliriz?

Stanford HAI Başkan Yardımcısı ve Araştırma Fakülte Direktörü James Landay, bu konuda görüş bildiren uzmanlardan biri. Landay'a göre, GPU kaynakları için rekabet ve büyük teknoloji şirketlerinin AI hesaplama güçlerini iç işlerinde kullanmaya öncelik vermeleri, daha uygun maliyetli donanım çözümleri talebini artıracak.

Çin'de, hükümet, ABD ile yaşanan çip savaşlarının ardından Çinli şirketlerin kritik çiplere erişimini sınırlaması üzerine yapay zeka girişimlerini desteklemeye zaten başladı. Çin'deki yerel yönetimler, bu yılın başlarında yapay zeka girişimlerine 140.000 ila 280.000 dolar arasında değişen bilgi işlem kuponları sunma sözü vererek, bilgi işlem gücüyle ilgili maliyetleri azaltmayı hedefledi.

Mevcut yapay zeka hesaplama manzarasına bakıldığında, tek bir tema öne çıkıyor: Endüstri şu anda merkezileşmiş durumda. Büyük teknoloji şirketleri, hesaplama gücünün ve yapay zeka programlarının büyük kısmını kontrol ediyor. Devam eden değişimlere rağmen, mevcut durum büyük ölçüde aynı kalıyor.

Ancak, bu sefer işler daha iyiye doğru değişebilir, özellikle de Qubic Layer 1 blokzinciri gibi merkeziyetsiz hesaplama altyapıları sayesinde. Bu L1 blokzinciri, gelişmiş bir madencilik mekanizması olan faydalı Proof-of-Work (PoW) kullanıyor. Bitcoin'in geleneksel PoW'sunun aksine, Qubic'in uPoW'su, enerji kullanımını sadece ağı güvence altına almak için değil, aynı zamanda sinir ağlarının eğitimi gibi üretken yapay zeka görevleri için hesaplama gücünü kullanmak için yönlendiriyor.

Basit bir ifadeyle, Qubic, büyük teknoloji şirketlerinden donanım kiralamak veya sahip olmak zorunda kalan yenilikçilerin sınırlı olduğu mevcut modelden uzaklaşarak yapay zeka hesaplama gücünün kaynaklarını merkeziyetsiz hale getiriyor. Bunun yerine, bu L1, on binlerce madenciden oluşan bir ağdan yararlanarak hesaplama gücü sağlıyor.

Bu yaklaşım, arka uçta büyük teknolojiye güvenmekten daha teknik olarak karmaşık olsa da, daha ekonomiktir. Daha da önemlisi, yapay zeka yeniliklerinin, şu anda birkaç oyuncunun sektörü domine ettiği senaryodan ziyade, daha geniş bir yelpazede paydaşlar tarafından yönlendirilmesini sağlar.

Peki, bu şirketler başarısız olursa ne olur? Daha da kötüsü, bu teknoloji devleri, önemli teknolojik ilerlemelerle güvenilmez olduklarını kanıtladılar.

Bugün, birçok insan veri gizliliği ihlallerine ve toplumsal manipülasyon gibi diğer ilgili sorunlara karşı endişe duyuyor. Merkeziyetsiz yapay zeka yenilikleri, gelişmeleri izlemeyi kolaylaştırabilir ve giriş engellerini azaltabilir.

Yapay zeka yenilikleri henüz başlangıç aşamasında, ancak hesaplama gücüne erişim zorluğu hala büyük bir engel. Buna ek olarak, büyük teknoloji şirketleri şu anda kaynakların çoğunu kontrol ediyor, bu da yenilik hızına önemli bir zorluk teşkil ediyor. Aynı şirketlerin verilerimiz üzerinde daha fazla kontrol sahibi olma riski de var—bu dijital çağın altını.

Ancak, merkeziyetsiz altyapıların yükselişiyle, yapay zeka ekosistemi hesaplama maliyetlerinin düşmesini ve 21. yüzyılın en değerli teknolojilerinden biri üzerinde büyük teknoloji kontrolünün azalmasını görebilir.