Arada bir, bir teknoloji dünyanın hayal gücünü ele geçirir. Silikon Vadisi’ndeki, Wall Street’teki, dünyanın dört bir yanındaki köşe ofisler, haber odaları ve sınıflardaki gevezeliklere bakılırsa en son örnek ChatGPT’dir. OpenAI adlı bir girişim tarafından yaratılan yapay zekalı sohbet robotu, Kasım ayında piyasaya sürülmesinden sonraki beş gün içinde 1 milyon kullanıcı çekerek tarihteki en hızlı tüketici ürünü lansmanlarından biri oldu. OpenAI’ye yeni 10 milyar dolar yatırım yapan Microsoft, sattığı yazılımın çoğunu etkilemek için insanlar tarafından yaratılmış gibi görünen metin, resim ve video oluşturmayı içeren ChatGPT benzeri güçler istiyor. 26 Ocak’ta Google, bir şarkının metin açıklamasından müzik oluşturabilen benzer bir modeli açıklayan bir makale yayınladı. Ana şirketi Alphabet’teki yatırımcılar, ChatGPT’ye verdiği yanıtı dinliyor. Çinli bir arama devi olan Baidu’nun Mart ayında arama motoruna bir chatbot eklemeyi planladığı bildiriliyor.
Erken yutturmaca ne kadar haklı olduğunu söylemek için çok erken. ChatGPT’nin ve rakiplerinin arkasındaki “üretken” yapay zeka modelleri, işletmeyi, kültürü ve toplumu ne ölçüde dönüştürürse değiştirsin, teknoloji endüstrisinin yenilik ve motorları hakkındaki düşüncelerini – OpenAI gibi kurumsal araştırma laboratuvarlarını – dönüştürüyorlar. Google Research, büyük teknolojinin işlem gücünü bilgisayar biliminin en parlak kıvılcımlarından bazılarının beyin gücüyle birleştiriyor. Bu rakip laboratuvarlar -ister onlara bağlı ister bağımsız girişimler tarafından yönetilen büyük teknoloji firmalarının parçası olsunlar- yapay zeka üstünlüğü için destansı bir yarışa giriyorlar (bkz. Tablo 1). Bu yarışın sonucu, her yerdeki bilgisayar kullanıcıları için yapay zeka çağının ne kadar çabuk doğacağını ve ona kimin hakim olacağını belirleyecek.
Kurumsal araştırma-geliştirme (Ar-Ge) organizasyonları, özellikle Amerika’da uzun süredir bilimsel ilerlemelerin kaynağı olmuştur. Bir buçuk asır önce Thomas Edison, fonograf ve ampul de dahil olmak üzere icatlarından elde ettiği geliri, New Jersey’deki Menlo Park’taki atölyesini finanse etmek için kullandı. İkinci dünya savaşından sonra America Inc., pratik ürünler vermesi umuduyla temel bilime büyük yatırımlar yaptı. DuPont (bir kimyasal üreticisi), IBM ve Xerox (her ikisi de donanım üreten) büyük araştırma laboratuvarlarına ev sahipliği yapıyordu. AT&T’nin Bell Laboratuarları, diğer icatların yanı sıra transistör, lazer ve fotovoltaik hücreyi üreterek araştırmacılarına dokuz Nobel ödülü kazandırdı.
Bununla birlikte, 20. yüzyılın sonlarında, kurumsal Ar-Ge, Ar-Ge’den Ar-Ge’ye giderek daha az önem vermeye başladı. 2017’de bir ekonomist olan Ashish Arora ve meslektaşları, 1980’den 2006’ya kadar olan dönemi incelediler ve firmaların temel bilimden uzaklaşarak var olan mevcutları geliştirmeye doğru ilerlediklerini gördüler. fikirler. Bay Arora ve ortak yazarlarının öne sürdüğü sebep, araştırma maliyetinin artması ve meyvelerini toplamanın giderek zorlaşmasıydı. Xerox, artık bilgisayar kullanıcılarının aşina olduğu simgeleri ve pencereleri geliştirdi, ancak ondan en çok para kazanan Apple ve Microsoft oldu. Bilim, yenilik için önemli olmaya devam etti, ancak kar amacı gütmeyen üniversitelerin hakimiyeti haline geldi.
AI’nın yükselişi işleri bir kez daha sarsıyor. Şehirdeki tek oyun büyük şirketler değil. Anthropic ve Character AI gibi girişimler kendi ChatGPT meydan okuyucularını oluşturdu. Küçük firmalar, üniversiteler ve kar amacı gütmeyen kuruluşlardan oluşan bir konsorsiyumu bilgi işlem kaynaklarını bir araya getirmek için bir araya getiren bir girişim olan Stability AI, metni resimlere dönüştüren popüler bir açık kaynak modeli yarattı. Çin’de, Pekin Yapay Zeka Akademisi (BAAI) gibi devlet destekli kuruluşlar öne çıkıyor.
Ancak küresel olarak büyük yapay zekadaki son atılımların neredeyse tamamı dev şirketlerden geldi, çünkü bilgi işlem gücüne sahipler (bkz. Tablo 2) ve bu, temel araştırma sonuçlarının hızla ürünlere dahil edilebildiği ender bir alan. Yapay zekası Alexa sesli asistanına güç veren Amazon ve son zamanlarda modellerinden birinin bir strateji oyunu olan “Diplomasi”de insan oyuncuları yenmesiyle dalgalar yaratan Meta, Stanford’un sırasıyla üçte ikisi ve beşte dördü kadar yapay zeka araştırması üretiyor. Üniversite, bilgisayar bilimi entelektüellerinin kalesi. Alphabet ve Microsoft çok daha fazlasını üretiyor ve buna ana şirketin 2014’te satın aldığı Google Research’ün kardeş laboratuvarı DeepMind ve Microsoft’a bağlı OpenAI dahil değil (bkz. Grafik 3).
Uzman görüşü, esasta kimin gerçekten önde olduğuna göre değişir. Örneğin Çin laboratuvarları, görüntülerin analiz edilmesini içeren ve en çok alıntı yapılan makalelerin en büyük payından sorumlu oldukları bilgisayarla görme alt disiplininde büyük bir liderliğe sahip gibi görünüyor. Microsoft tarafından yapılan bir sıralamaya göre, dünyadaki ilk beş bilgisayar-görü ekibinin tamamı Çinli. BAAI ayrıca dünyanın en büyük doğal dil modeli olduğunu söylediği Wu Dao 2.0’ı da inşa etti. Meta’nın “Diplomasi” oyuncusu Cicero, insan rakiplerine karşı stratejik muhakeme ve aldatmaca kullandığı için övgü alıyor. DeepMind’ın modelleri, zor bir masa oyunu olan Go’da insan şampiyonları yendi ve yaşam bilimlerinde uzun süredir devam eden bir meydan okuma olan proteinlerin şeklini tahmin edebiliyor.
Hepsi dudak uçuklatan başarılar. ChatGPT sayesinde çok revaçta olan yapay zeka türü söz konusu olduğunda, büyük savaş Microsoft ve Alphabet arasındadır. The Economist, kimin teknolojisinin daha üstün olduğunu görmek için her iki şirketin yapay zekasını da test etti. Google’daki bir mühendisin yardımıyla, GPT-3.5 adlı bir OpenAI modeline dayanan ChatGPT’ye ve Google’ın LaMDA adlı birinin üzerine inşa ettiği henüz piyasaya sürülmemiş sohbet robotuna bir dizi soru sorduk. Bunlar arasında bir Amerikan matematik yarışmasından on problem (“60’a ulaşan sıralı asal sayı çiftlerinin sayısını bulun”) ve Amerika’nın SAT okul bitirme sınavından on okuma sorusu (“Pasajı okuyun ve hangi seçeneğin neyi en iyi tanımladığını belirleyin) vardı. içinde olur”). İşleri renklendirmek için, her modelden flört tavsiyesi de istedik (“Bir flört uygulamasından aşağıdaki sohbet göz önüne alındığında, birine ilk buluşmada çıkma teklif etmenin en iyi yolu nedir?”).
Hiçbir AI açıkça üstün olarak ortaya çıkmadı. ChatGPT’nin üç sorusuna kıyasla Google’ınki beş soruyu doğru yanıtlayarak matematikte biraz daha iyiydi. Flört tavsiyeleri eşit değildi: Bir flört uygulamasında bazı gerçek değiş tokuşlarla beslendi, her biri bir seferinde özel önerilerde bulundu ve diğerinde “açık fikirli ol” ve “etkili iletişim kur” gibi basmakalıp sözler verdi. Bu arada ChatGPT, Google rakibi için yedi soruya kıyasla dokuz SAT sorusunu doğru yanıtladı. Ayrıca geri bildirimlerimize daha duyarlı göründü ve ikinci denemede birkaç soru aldı. 30 Ocak’ta OpenAI, ChatGPT’de matematik becerilerini geliştiren bir güncelleme duyurdu. İki AI’yı on soru daha beslediğimizde, LaMDA yine iki puan daha iyi performans gösterdi. Ancak ikinci bir şans verildiğinde ChatGPT berabere kaldı.
En azından şimdiye kadar hiçbir modelin tartışılmaz bir avantaja sahip olmamasının nedeni, yapay zeka bilgisinin hızla yayılmasıdır. Stability AI’dan David Ha, rakip laboratuvarlardaki araştırmacıların “hepsinin birbiriyle takıldığını” söylüyor. Eskiden Google’da çalışmış olan Bay Ha gibi pek çoğu, kuruluşlar arasında geçiş yaparak onlarla uzmanlık ve deneyim kazanıyor. Ayrıca, en iyi yapay zeka beyinleri özünde bilim insanları olduğu için, özel sektöre geçişlerini genellikle araştırmalarını yayınlama ve sonuçlarını konferanslarda sunma becerisinin devam etmesi şartına bağladılar. Google’ın yapay zeka modellerinde önemli bir yapı taşı olan “transformer” dahil olmak üzere büyük ilerlemeler kaydetmesinin kısmen nedeni budur ve rakiplerine avantaj sağlar. (Chatgpt’deki “t” dönüştürücü anlamına gelir.) Tüm bunların bir sonucu olarak, Meta’nın en iyi AI uzmanı Yann LeCun’a göre, “Kimse diğerinden iki ila altı aydan fazla önde değil.”
Yine de bunlar erken günler. Laboratuarlar sonsuza kadar baş başa kalmayabilir. Google’ın, ChatGPT’nin Microsoft’un rakibi Bing arama motorunu destekleyebileceğinden korktuğu için bir “kırmızı kod” yayınladığı bildirildi. DeepMind’deki araştırmacılar, tarihsel olarak oyun oynamaya ve bilime odaklanan firmalarının dil modellemeye daha fazla kaynak ayırdığını söylüyor; Sparrow adlı chatbot’u bu yıl tanıtılabilir.
Yarışmanın nihai sonucunu belirlemeye yardımcı olabilecek bir değişken, laboratuvarların nasıl organize edildiğidir. Korunması gereken çok az gelir akışı olan küçük bir firma olan OpenAI, ürünlerini halka sunma konusunda kendisini rakiplerinden daha fazla serbestlik içinde bulabilir. Bu da tonlarca kullanıcı verisi üreterek modellerini daha iyi hale getirebilir (bilmeniz gerekiyorsa “insan geri bildirimlerinden pekiştirme öğrenme”) ve böylece daha fazla kullanıcı çekebilir.
Bu erken hareket etme avantajı, başka bir şekilde de kendi kendini güçlendirebilir. İçeridekiler, OpenAI’nin son yıllardaki hızlı ilerlemesinin, DeepMind dahil rakiplerinden uzmanları kaçırmasına izin verdiğini belirtiyor. Devam etmek için Alphabet, Amazon ve Meta’nın hızlı hareket etme ve bir şeyleri bozma yeteneklerini yeniden keşfetmeleri gerekebilir; bu, dünyanın dört bir yanındaki hükümetlerden aldıkları tüm düzenleyici incelemeler göz önüne alındığında hassas bir görevdir.
Diğer bir belirleyici faktör, teknolojik gelişmenin yolu olabilir. Üretken yapay zekada şimdiye kadar, daha büyük olan daha iyiydi. Bu, zengin teknoloji devlerine büyük bir avantaj sağladı. Ancak boyut gelecekte her şey olmayabilir. Bir kere, modellerin ne kadar büyüyebileceğinin sınırları var. Kâr amacı gütmeyen bir araştırma enstitüsü olan Epoch, mevcut oranlarda, büyük dil modellerinin internetteki yüksek kaliteli metinlerinin 2026 yılına kadar tükeneceğini tahmin ediyor (gerçi video gibi daha az kullanılan diğer formatlar bir süre daha bol miktarda kalacak). Daha da önemlisi, Stability AI’dan Bay Ha’nın işaret ettiği gibi, bir modele “büyütme ihtiyacını önemli ölçüde azaltan” belirli bir göreve ince ayar yapmanın yolları vardır. Ve her zaman daha azıyla daha fazlasını yapmak için yeni yöntemler geliştirilmektedir.
Geçen yıl 110 anlaşmada toplu olarak 2,7 milyar dolar toplayan üretken yapay zeka girişimlerine akan sermaye, risk sermayedarlarının tüm değerin büyük teknoloji tarafından ele geçirilmeyeceğine bahse girdiğini gösteriyor. Alphabet, Microsoft, onların teknoloji devleri ve Çin Komünist Partisi, hepsi bu yatırımcıların yanıldığını kanıtlamaya çalışacak. AI yarışı daha yeni başlıyor.
© 2023, Ekonomist Gazetesi Limited. Her hakkı saklıdır. The Economist’ten, lisanslı olarak yayınlandı. Orijinal içerik www.economist.com adresinde bulunabilir.
