Chat GPT ve Microsoft ilişkisi sadece ‘duygusal’ değil

BORSAGUNDEM.COM – DIŞ HABERLER SERVİSİ

Oldukça basit bir uygulama, ya da yazılım mı demeli, gibi gözüken Chat GPT, kullanıcılara o sihirli cevapları vermek için aslında epey uğraşıyor.

Borsagundem.com’un derlediği bilgilere göre, yapay zeka robotu Chat GPT’nin Microsoft ile olan işbirliğinin ekonomik olmaktan çok teknik nedenleri de bulunuyor.

Hizmet sık sık kesintiye uğruyor

Bloomberg’den Dina Bass’ın haberine göre, modern AI sistemlerini çalıştırmak için gereken muazzam işlem kapasitesi, teknik gelişmeleri ve iş modellerini şekillendiriyor.

OpenAI'nin sohbet robotu Chat GPT’yi çalıştıran bir kullanıcı için, ürünün temel arayüzü ve anlık yanıtları basit, hatta sihirli görünebilir. Ancak bu sorguların diğer tarafında, muazzam miktarda işlem dönüyor.

OpenAI'nin Chat GPT sohbet robotu, bir soruyu yanıtlamak için Google'ın bir web aramasına yanıt vermek için harcadığından çok daha fazla bilgi işlem gücüne ihtiyaç duyuyor. Girişimin halihazırda kullanıcılara sundukları, onun ve onun gibi programların bugün yalnızca insanların yapabileceği işlerin önemli bir kısmını üstlendiği bir dünyaya dair spekülasyonlara ilham verecek kadar iyi bir seviyede. Ancak ekonominin gittiği yön bu olsa bile, oraya ulaşmak isteyen ortalama bir girişimin kapasitesi, hayal edilen işlevleri gerçekleştirmeye yetmeyebiliyor.

Üretken yapay zeka ürünlerinin, OpenAI'nin Kasım ayında Chat GPT'yi tanıtmasından bu yana aşmaları gereken birçok engel bulunuyor. Hizmet düzenli olarak kesintiye uğruyor; OpenAI'ye göre sorun, AI modellerini çalıştırmak için gereken bilgi işlem gücünden ziyade, aniden popüler olan herhangi bir web sitesini çalıştırmanın getirdiği teknik zorluklardan kaynaklanıyor. Chat GPT ayrıca yanlış bilgi verme potansiyeline de sahip ve mevcut haliyle son olaylarla ilgili soruları yanıtlamak için yeterli bilgiyi henüz edinemiyor. Bunların hepsi, kendisinin ve rakiplerinin muhtemelen yıllarca uğraşacakları çetrefilli sorunlar olarak önümüzde duruyor.

Bilgi işlem gücü

Ancak, özellikle bilgi işlem gücünün zorluğu, muhtemelen bu alanın gelişimini ve potansiyel olarak ürünlerin kendisini şekillendireceğe benziyor. OpenAI gibi kuruluşlar kar elde etmeye çalıştıkça, artık ücretsiz olan hizmetler için ücret almaya başlamak zorunda kalabilirler. Bazı şirketler, yoğun olmayan bilgi işlem gereksinimleriyle daha hedef odaklı ürünler üretmenin yollarını arayabilir. Ve bilgi işlemin maliyeti, internetin geleceğini şekillendirecek gibi görünen yapay zeka ürünleri üzerinde hangi varlıkların etkili olacağını şimdiden belirliyor gözüküyor.

23 Ocak'ta Microsoft, OpenAI'ye uzun süreli bir yatırım yaptığını duyurdu. Anlaşmayı bilen bir kişi, halka açık olmayan iş ayrıntılarını vermek için anonimlik talep ederek, değerini 10 milyar dolar olarak belirledi. Bu değerin çoğu, OpenAI'nin Microsoft'un bulut ağı olan Azure üzerindeki bilgi işlem gücüne erişim sağlaması karşılığında Microsoft'un OpenAI'nin finansal getirilerinin neredeyse yarısını alma hakkını elde etmesini ifade ediyor. Diğer genel kullanımlı AI sistemleri de, modelleri oluşturan kuruluşlar bağımsız olsa bile benzer şekilde büyük bulut bilgi işlem şirketlerinden birine bağlı bulunuyor.

Açık kaynaklı yapay zeka modellerinden oluşan bir veri havuzunu işleten Hugging Face CEO'su Clement Delangue, sektörün ‘bulutta kara para aklama’ riski taşıdığını söylüyor. Bu terim, yeni başlayanların belirli sorunları çözmek için belirli teknikleri kullanmanın mantıklı olup olmadığına dair değerlendirmelerden kaçınmak için yeterli paraya ve sübvansiyonlu bilgi işlem gücüne eriştiğinde ne olacağını açıklıyor. Delangue, bu dinamikten kaçınılması gerektiğini söylüyor çünkü bu durum makine öğrenimi için bir tür sürdürülemez kullanım durumu yaratıyor. Delangue, üretken ürünlerin çalıştırma maliyetinin gerçekte ne olduğuna dair kesin hesaplamalara sahip olmanın önemli olduğunu söylüyor.

Bir sistem ne kadar çok veri üzerine kuruluysa, bir sorguyu yanıtlamak için muhtemelen o kadar fazla bilgi işlem gücüne ihtiyaç duyuluyor.

Milyonlarca dolarlık maliyet

Açık olan bir şey var: Bu sistemler muazzam derecede pahalı. Bunu oluşturmanın ilk adımı, internetten büyük miktarda veri (metin, fotoğraf veya sanat) çekmekten geçiyor. Bundan sonra, bu tür veriler bir AI modelini eğitmek için kullanılıyor. Forrester Research'te bir analist olan Rowan Curran, en büyük modeller için bu sürecin, dil uzmanları gibi uzman mühendislerin maliyeti hesaba katılmadan bile milyonlarca doları bulduğunu söylüyor. Ve bir sistem ne kadar çok veri üzerine kuruluysa, bir sorguyu yanıtlamak için muhtemelen o kadar fazla bilgi işlem gücüne ihtiyaç duyuluyor. Her yeni sorunun, yapay zeka sisteminin eğitimi ve yeniden eğitimi yoluyla öğrendiği on milyarlarca parametre veya değişken içeren bir modelden geçmesi gerekiyor.

Chat GPT'nin üzerine kurulu olduğu GPT-3 sistemi, çok yönlülüğünü genişletirken aynı zamanda onu özellikle güce aç hale getiren 175 milyar parametre kullanıyor. Delangue, Hugging Face'teki en popüler modellerin çoğunun yaklaşık 10 milyar parametreye sahip olduğunu söylüyor. OpenAI'nin görüntü oluşturucusu DALL-E'ye açık kaynaklı bir rakip olan Stability AI'nin Stable Difüzyonu ise yaklaşık 1 milyar parametreye sahip bulunuyor. Ancak Stability AI Baş Teknik Sorumlusu Tom Mason, sonraki sürümlerin daha büyük olabileceğini söylüyor. Mason, “Bence bu yıl modellerin büyümesi yönünde bir eğilim var” diyor. Aynı zamanda, Mason, sahadaki herkesin, bu artışı dengeleyebilecek şekilde temel teknolojinin verimliliğini artırmak için çalıştığını söylüyor.

Teknoloji ve ticari uygulanabilirlik

Aralık ayında, OpenAI İcra Kurulu Başkanı Sam Altman, Chat GPT'nin sorgu başına ortalama maliyetinin ‘muhtemelen sohbet başına tek haneli sent’ olduğunu tweetledi. Bir Morgan Stanley analizi bunu 2 sent olarak varsaydı. Morgan Stanley'e göre bu, bir Google arama sorgusunun ortalama maliyetinin yaklaşık yedi katına denk geliyor ve bu kadar büyük ölçekte çalışan ürünlerde hızla katlanması da muhtemel gözüküyor.

OpenAI sözcüsü, verimliliği artırma konusunda ilerleme kaydettiklerini ve ürünün teknolojisini olabildiğince geniş bir alana dağıtmakla ticari uygulanabilirliğe giden bir yol bulmak arasında bir denge aramaya devam ettiklerini söylüyor.

Delangue, herkes daha küçük, daha spesifik modeller yerine devasa modeller kullanıyorsa, bilgi işlem taleplerinin muhtemelen şu anda sürdürülebilir olmadığını söylüyor. Ancak bazı şirketler, belirli bir pazara hizmet edecek modeller oluşturarak şimdiden kendilerine bir boşluk arıyor. Icon Ventures’ten Preeti Rathi, “Girişim şirketlerinin gidebileceği bir yol, uzmanlık alanlarını belirlemek ve eğitim modellerini yalnızca ilgili verilere odaklamaktır” diyor.

Yeni AI uygulamaları için yönetişim sistemleri üzerinde çalışan bir başka startup olan Credo’nun CEO'su Navrina Singh, özellikle kısa vadede, diğer startup'ların OpenAI, Alphabet, Google veya Stability AI tarafından yapılan genel modelleri kullanarak ürünler geliştireceğini, ardından bunları özelleştireceğini veya belirli pazarları hedeflemek için alana özgü veriler ekleyeceğini söylüyor.

Büyük bulut şirketleri, kısmen uzun vadeli müşteri olma potansiyeline sahip oldukları için bilgi işlem gücüne aç yeni kurulan şirketlerle çalışmaya istekli oluyor. Kasım ayında Amazon'un bulut birimi, Stability AI ile bir ortaklık gerçekleştirdiğini duyurdu. Google'ın herkese açık olarak yayınlamadığı Lamda adlı Chat GPT benzeri bir sistemi bulunuyor ve geliştiricilerinin kullanabileceği dil yazılımları oluşturan bir yapay zeka girişimi olan Cohere'e 200 milyon dolar yatırım yapmak için görüşmeler yaptığı söyleniyor. Yapay zeka girişimlerine yatırım yapan Madrona Venture Group LLC Genel Müdürü Matt McIlwain, “Büyük bulut şirketleri arasında bir tür vekalet savaşı yaşanıyor çünkü milyonlarca parametreyle gerçekten büyük çıktılar inşa etmeyi göze alabilenler sadece onlar” diyor.

Kamuya ait süper bilgisayarlar

Bir avuç şirketin internet hakimiyetini sağlamlaştırdığı uzun bir teknolojik yenilik döneminden sonra, bazı insanlar yapay zekanın yalnızca bu şirketlerin hakimiyetlerini güçlendirecek bir şekilde geliştiğini görüyor. Gelişmekte olan alanın düzenlenmesi için çağrılar yapılıyor ve bazı ülkeler veya üniversiteler alternatif olarak kamuya ait süper bilgisayarlar kuruyor.

GPT'nin en büyük açık kaynak rakibi olan Bloom, Jean Zay adlı bir Fransız kamu süper bilgisayarında eğitiliypr. Delangue, makine öğrenimi araştırması için bilgisayarların maliyetlerini karşılamak üzere bir kredi genişletilmesi gerektiğini söylüyor ve ve diğer ülkeleri de benzer adımlar atmaya çağırıyor.

Forrester'dan Curran ise teknoloji devlerinin kesintiye uğramamak için kendilerini iyi konumlandırdıklarını söylüyor. Curran, “İş yaratma anlamında büyük bir fikir ve yaratıcılık patlaması fırsatı sunan bir şeyin başlangıç aşamasındayız. Ama büyük oyuncuların hepsi bu alanda çok etkili. Dolayısıyla, bir startup tarafından tamamen gafil avlanma şansları pek yok gibi gözüküyor” diyor.

Chat GPT’den 5 parçalı yatırım stratejisi

Microsoft, Bing için Chat GPT’ye güveniyor

ChatGPT’nin yükselişiyle birçok meslek tarih olacak

Chat GPT, yatırım tavsiyesi vermeyi reddediyor

Bill Gates'e göre gelecek ne Web3’te ne kriptoda ne de metaverse’te

Sayfada yer alan bilgiler tavsiye niteliği taşımayıp yatırım danışmanlığı kapsamında değildir. Yatırımcı profilinize uymayabilir.