Yapay zeka teknolojisi, son yıllarda baş döndürücü bir hızla gelişti ve pek çok alanda devrim yarattı. Ancak son dönemde bu hızlı büyümenin yavaşladığı dikkat çekiyor. Tanıtılan yeni yapay zeka modelleri artık devrim niteliğinde değil, mevcut sistemlerin iyileştirilmiş versiyonları olarak karşımıza çıkıyor. Teknoloji dünyasının önemli isimlerinden Elon Musk, bu yavaşlamanın sebebinin eğitim verilerinin tükenmesi olduğunu vurguluyor.
Musk, Mark Penn ile yaptığı bir canlı yayında, “Yapay zekayı eğitmek için dünya genelinde kullanılabilir veri havuzunu tükettik. Bu durum, geçtiğimiz yıl fark edildi ve oldukça endişe verici bir gerçek.” açıklamasını yaptı. ChatGPT ve Gemini gibi güçlü yapay zeka modellerinin milyonlarca metin, görsel ve ses dosyası ile eğitildiğini belirten Musk, mevcut verilerin yetersiz kaldığını ifade etti.
Sentetik Veri Umut Olabilir mi?
Yapay zeka alanında milyarlarca dolar yatırım yapan dev teknoloji şirketleri için eğitim verilerinin tükenmesi, sektörü durdurabilecek bir kriz olarak görülüyor. Ancak uzmanlar, bu sorunun çözümüne yönelik çalışmaların sürdüğünü ve yeni stratejilerin devreye alındığını belirtiyor. Bu stratejilerden en önemlisi ise “sentetik veri” kullanımı.
Sentetik veri, yapay zeka modellerinin gerçek dünya verileri yerine, kendi ürettiği verilerle eğitilmesi anlamına geliyor. Elon Musk, bu yöntemi “Yapay zeka, sentetik verilerle kendi kendini değerlendirecek ve öğrenme sürecini sürdürecek.” şeklinde tanımlıyor. Microsoft, Meta, OpenAI ve Anthropic gibi dev firmalar, sentetik verileri halihazırda eğitim süreçlerine dahil etmiş durumda. Gartner’ın tahminlerine göre, 2024 yılında yapay zeka projelerinde kullanılan verilerin %60’ının sentetik olarak üretilmesi bekleniyor.
Riskler ve Gelecek Senaryoları
Sentetik veri, eğitim maliyetlerini düşürme konusunda büyük bir avantaj sağlıyor. Örneğin, Writer’ın Palmyra X 004 yapay zeka modeli, neredeyse tamamen sentetik verilerle geliştirildi ve 700 bin dolara mal oldu. Buna karşın, benzer boyuttaki bir OpenAI modelinin geliştirme maliyeti 4,6 milyon dolara ulaşıyor. Ancak, sentetik verinin getirdiği bu avantajlar, bazı riskleri de beraberinde getiriyor.
Araştırmalar, sentetik verilerle eğitilen yapay zeka modellerinde yaratıcılık kaybı ve işlevsellikte bozulma gibi sorunların ortaya çıkabileceğini gösteriyor. Ayrıca, sentetik verilerdeki önyargıların modele aktarılması, uzun vadede güvenilirlik ve doğruluk açısından ciddi problemler yaratabilir.
RSS