AI Balonunu ve AI ile Olan İlişkimizi Gözden Geçirme Zamanı

AI denildiğinde bugün akla ilk gelen, büyük dil modelleri (LLM) ve Generative AI uygulamaları oluyor. Ancak AI teknolojileri, bu popüler örneklerin çok ötesinde, geniş ve çok eski bir tarihe sahip.

1950’lere kadar uzanan AI araştırmaları, yıllar boyunca pek çok iniş ve çıkış yaşadı. Matematiksel modeli doğru şekilde kurabilen, belirli bir probleme odaklanmış geleneksel AI uygulamaları dönem dönem büyük ilgi gördü, yatırım aldı; fakat doğası gereği tahmine dayalı oldukları için bir süre sonra kendi tahmin ettikleri şeyi etkilemeye başlayarak verimlerini kaybettiler ve rafa kaldırıldılar.

Zaman ilerledikçe değişen dünyadan türeyen verilerin desenleri de değişti. Bu desenler yeniden yakalanabildiğinde AI tekrar dikkat çekici işler başarmaya başladı. Ancak bu eski nesil AI sistemleri, insan gözetiminde çalışan, daha mekanik hissettiren uygulamalardı. Arka planda sessizce işlerini yapar, LLM modelleri kadar gündem olmazlardı.

Son yıllarda ise LLM modellerinin doğal dil ile kullanılabilmesi, AI teknolojilerini geniş kitlelerin ilgi alanına taşıdı. Sosyal medya ve haber platformlarının magazinsel yaklaşımıyla birlikte AI artık gündelik hayatın bir parçası. Bugün AI denince akıllarda genellikle LLM modelleri ve generative AI canlanıyorsa, bunun sebebi bu görünürlük.

Bu görünürlük, dünyada dev şirketlerden bireysel yatırımcılara kadar geniş bir kesimi harekete geçirdi. AI yatırımları hızla arttı, hatta bazı yatırım kararları “absürt” denilebilecek seviyelere ulaştı. Kısa sürede yüksek yatırımlar ve yüksek kazanç elde etme beklentisi, sektöre bir balon havası kattı.

Ülkdemizde bu konuda çeşitli adımlar atılmasına rağmen genel olarak çekimser kaldığımızı ve odağımızın başka yönde olduğunu söyleyebilirim. Bireysel kullanımlar hızla artsa da, şirketler söylemlerinde AI yatırımlarından dem vursa da mevzu başka çerçevede dönüyor. Şu aralar işletmelerin odağı inovasyondan daha ziyade her türlü krizi fırsata çevirmek.

Genel perspektiften bakarsak LLM dünyasında bugün dikkat çekici bir durum yaşandığını görebiliriz: Veri miktarı artırılmasına ve modellerin sürekli büyütülmesine rağmen gelişim ivmesinde belirgin bir düşüş var. Başlangıçta model büyüklüğü, veri miktarı ve performans arasında güçlü bir ilişki vardı. Fakat belli bir noktadan sonra bu ilişki zayıflamaya başladı. Dahası, bazı dönemlerde çıktı kalitesinde radikal düşüşler bile gözlemleniyor.

İnsan beynininin algılama, yorumlama ve dikkat mekanizmaları taklit edilerek üretilen teknikler bizi bu noktaya getirdi. Şimdi tekrar mütavziliğimizi takınıp neyi atlamışız diye geriye dönmeye ve canlıların çevresini nasıl algıladığına bakıp yeni teknikler geliştirmeye ihtiyacımız var. Bu konuda bazı öneriler mevcut. Ama bakalım bunları hayata geçirmek mümkün ve yeterince verimli olabilecek mi?

Fenomenlerin takipçi uğruna ürettiği akıl dışı söylemleri bir kenara bırakırsak, gerçek şu: İnternetteki neredeyse tüm veriler kullanıldı ve bilinen tüm teknikler denendi, buna rağmen gelişim hızı düşmeye devam ediyor. Üstelik henüz insan zekâsına eşdeğer bir model elde edilebilmiş değil. Son kullanıcılara yeterli güvenilirlikte ve tatmin edici bir deneyim sunulabilmiş de değil.

Bugün büyük yatırımlar yapan birçok firma, yatırımlarının karşılığını henüz alamadı ve yakın geleceğe dair de bu konuda umutlu konuşmuyorlar. Enerji tüketimi, maliyetler vs. o kadar konuşuluyor ki neredeyse gereksiz yere meşgul etmeyin artık diyecekler :)

Özellikle matematiksel işlemler, mantık yürütme ve tutarlılık gerektiren alanlarda LLM modellerinin yetersiz kalması, “genel amaçlı yapay zeka” hedefine ulaşmayı zorlaştırıyor. Model büyüklüğünün maliyetleri ise hem sürdürülebilirlik hem de rekabet açısından ciddi bir engel.

Tüm bunlar, “AI balonu patlıyor mu?” sorusunu gündeme taşıyor. Belki tam anlamıyla bir patlama değil ama şunu söylemek mümkün:
Büyük şirketlerin kısa vadeli kazanç beklentisiyle yaptıkları kontrolsüz yatırımların sonuna gelinmiş olabilir.

Bu tablo pratikte ne anlama geliyor?

• Büyük şirketler yatırımlarını gözden geçirebilir.
• Bazı projeler durabilir veya yavaşlayabilir.
• Yeni inovasyonların ortaya çıkma hızı düşebilir.

Ancak bu durum, AI’ın sona erdiği anlamına gelmiyor. Cin şişeden çıktı! Doğal dil ile iletişim kurabilen, yaratıcı çıktılar üretebilen, karmaşık problemleri çözebilen AI sistemleri artık hayatımızın bir parçası. AI yatırımları azalsa bile, bu teknolojinin potansiyeli hâlâ çok büyük.

Yapmamız gereken, AI ile olan ilişkimizi daha bilinçli bir noktaya taşımak.

AI’nın sunduğu çıktıları taslak olarak kullanmalı, doğrulama yapmayı ihmal etmemeli ve AI’yı kendi yerimize koymamalıyız. Dil modelleri artık internetin yeni arayüzü hâline geliyor; bu da cihazlarla etkileşim şeklimizi kökten değiştirecek. Belli bir konuda uzmanlaşmış LLM veya SLM uygulamalarını daha fazla göreceğimiz ve bunların zamanla bir son kullanıcı arayüzü olarak defakto standart haline geleceği aşikar.

“Artık AI var, uzmanlığa gerek yok” düşüncesi ise büyük bir yanılgı. AI, yerimize geçmek için değil; potansiyelimizi artırmak için var. Artık daha teknik, daha derim, daha ileri konularda mesafe kat etmemizi sağlayacak bir katalizöre sahibiz.