Yapay zeka şu anda “bir sonraki büyük şeye” yatırım yapmayı düşünenler için en popüler konulardan biri. Ancak araştırmasına göre RAND Şirketibu AI projelerinin %80’inden fazlası başarısız olacak — bu, AI teknolojisiyle ilgili olmayan girişimlerin başarısızlık oranının iki katı. Küresel politika düşünce kuruluşu, son yıllarda yapay zeka sektöründe çalışan 65 veri bilimci ve mühendisle görüştü ve bu büyük başarısızlık oranına yol açan birkaç neden belirlediler.
Araştırmaya göre, AI projelerinin başarısız olmasının en büyük nedeni, kilit paydaşlar arasındaki hedeflerin uyumsuzluğudur. Liderlik, AI’nın ne başarabileceği ve başarması gerektiği konusunda genellikle gerçeklikle temellendirilmemiş bir görüşe sahiptir; bunun yerine, çoğunlukla Hollywood tarafından körüklenen, insanlığın AI’nın ne olduğuna dair önceden tasarlanmış fikri tarafından yönlendirilir. İş liderleri ile sahadaki insanlar arasındaki bu anlayış eksikliği, projelerin genellikle hedeflerine ulaşmak için gereken kaynaklara ve zamana sahip olmaması anlamına gelir.
Ancak, AI’nın keskin ucunda çalışan mühendisler de suçsuz değil. Röportajlar, veri bilimcilerinin bazen AI’daki en son gelişmelerle dikkatlerinin dağıldığını ve bunların sağlayacağı değere bakmadan bunları projelerine uyguladıklarını ortaya koydu. Bu “parlak nesne sendromu”, bilim insanlarının ve mühendislerin bu yeni teknolojileri sadece en son gelişme olduğu için kullanmak istedikleri anlamına geliyor. AI konusunda güncel kalmak önemli olsa da, ekipler ayrıca bu yeni teknolojinin araştırmalarında karşılaştıkları sorunları gerçekten çözüp çözmeyeceğini veya halihazırda olduğundan daha karmaşık ve dolambaçlı hale getirip getirmeyeceğini de göz önünde bulundurmalıdır.
Araştırmada ayrıca, uygun şekilde hazırlanmış veri kümelerinin eksikliği, yetersiz altyapı ve AI’nın eldeki sorunla uyumsuzluğu gibi birkaç başka neden daha belirtildi. Ayrıca, bu sorunların özel sektörle sınırlı olmadığı da belirtildi: Akademinin bile AI projeleriyle ilgili sorunları var; birçoğu, çıktıları için gerçek dünya uygulamalarına bakmak yerine yalnızca AI araştırması yayınlamaya odaklanıyor.
Bu araştırma, AI endüstrisinde gördüğümüz birçok konsolidasyon ve başarısızlığın arkasındaki kanıttır. Aslında, Baidu CEO’su Robin Li Yanhong, Çin’in çok fazla büyük dil modeline sahip olduğunu ve bunların genellikle çok az, hatta sıfır pratik gerçek dünya uygulaması olduğu için önemli miktarda kaynak israf ettiklerini söyledi. Bunu, Çin’in son on yılda ABD’yi 6’ya 1 geride bırakarak başvurduğu üretken AI patentlerinin sayısında da görebiliriz. Ancak buna rağmen, yalnızca bir Çin kuruluşu, Çin Bilimler Akademisi, 2010 ile 2023 arasında en fazla atıf alan ilk 20 kuruluşa girdi.
Yapay zeka yarışında öne geçme telaşı, birçok şirketin yapay zeka projelerini inşa etmede biraz aceleci davranmasına neden oluyor. Herhangi bir başarısız projenin riskini üstlenen tek kişiler onlar (ve yatırımcıları) olsa da, diğer yapay zeka projelerinin başarısızlığına ve bunun ardındaki nedenlere dikkatlice bakmaları yine de akıllıca olacaktır. Sonuçta, yapay zeka projeleri uzun bir süre boyunca vaatlerini yerine getiremezse, tüm sektör düşebilir ve bir trilyon dolarlık balon gibi patlayabilir.
