Yapay genel zeka veya AGI konusunda kafanız mı karıştı? OpenAI’nin nihayetinde “tüm insanlığa fayda sağlayacak” şekilde yaratma konusunda takıntılı olduğu şey budur. Bu hedefe yaklaşmak için az önce 6,6 milyar dolar topladıkları için onları ciddiye almak isteyebilirsiniz.
Ancak hâlâ AGI’nin ne olduğunu merak ediyorsanız yalnız değilsiniz.
Perşembe günü Credo AI’nin sorumlu AI liderlik zirvesinde geniş kapsamlı bir tartışmada, dünyaca ünlü bir araştırmacı olan ve genellikle “AI’nın vaftiz annesi” olarak anılan Fei-Fei Li, kendisinin de AGI’nin ne olduğunu bilmediğini söyledi. Diğer noktalarda Li, modern yapay zekanın doğuşundaki rolünü, toplumun kendisini gelişmiş yapay zeka modellerine karşı nasıl koruması gerektiğini ve yeni tek boynuzlu at girişimi World Labs’ın neden her şeyi değiştireceğini düşündüğünü anlattı.
Ancak “Yapay Zeka tekilliği” hakkında ne düşündüğü sorulduğunda Li de en az geri kalanımız kadar şaşırmıştı.
Li, San Francisco’da kalabalık bir odaya bakan büyük bir pencerenin yanında, “Akademik yapay zekadan geliyorum ve daha katı ve kanıta dayalı yöntemlerle eğitim aldım, bu yüzden tüm bu kelimelerin ne anlama geldiğini gerçekten bilmiyorum” dedi. Golden Gate Köprüsü. “Açıkçası AGI’nin ne anlama geldiğini bile bilmiyorum. İnsanların dediği gibi, gördüğünüzde anlarsınız, sanırım ben görmedim. Gerçek şu ki, bu sözleri düşünmek için fazla zaman harcamıyorum çünkü yapılacak çok daha önemli şeyler olduğunu düşünüyorum…”
AGI’nin ne olduğunu bilen biri varsa o da muhtemelen Fei-Fei Li’dir. 2006 yılında, mevcut yapay zeka patlamamızı katalize etmede kritik önem taşıyan, dünyanın ilk büyük yapay zeka eğitimi ve kıyaslama veri kümesi olan ImageNet’i yarattı. 2017’den 2018’e kadar Google Cloud’da AI/ML Baş Bilimcisi olarak görev yaptı. Bugün Li, Stanford İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü’ne (HAI) liderlik ediyor ve kurduğu World Labs, “büyük dünya modelleri” inşa ediyor. (Bana sorarsanız bu terim neredeyse AGI kadar kafa karıştırıcı.)
OpenAI CEO’su Sam Altman, AGI’yi bir profilde tanımlamayı denedi New Yorklu geçen sene. Altman, AGI’yi “iş arkadaşı olarak işe alabileceğiniz ortalama bir insana eşdeğer” olarak tanımladı.
Açıkçası bu tanım, 157 milyar dolarlık bir şirketin üzerinde çalışacağı kadar iyi değildi. Böylece OpenAI oluşturuldu beş seviye AGI’ye doğru ilerlemesini ölçmek için dahili olarak kullanıyor. İlk seviye sohbet robotları (ChatGPT gibi), ardından akıl yürütenler (görünüşe göre OpenAI o1 bu seviyeydi), aracılar (sözde bundan sonra gelecek), yenilikçiler (bir şeyler icat etmeye yardımcı olabilecek yapay zeka) ve son seviye ise organizasyonel (yapay zeka) tüm bir organizasyonun işini yapabilir).
Hala kafan mı karıştı? Ben de öyleyim, Li de öyle. Ayrıca, bunların hepsi ortalama bir insan iş arkadaşının yapabileceğinden çok daha fazlası gibi görünüyor.
Konuşmanın başlarında Li, genç bir kız olduğundan beri zeka fikrine hayran kaldığını söyledi. Bu da onu kârlı hale gelmeden çok önce yapay zeka üzerinde çalışmaya yönlendirdi. Li, 2000’li yılların başında kendisinin ve birkaç kişinin sessizce bu alanın temelini attığını söyledi.
“2012 yılında ImageNet’im AlexNet ve GPU’larla birleşti; birçok kişi buna modern yapay zekanın doğuşu diyor. Üç temel bileşenden hareket ediyordu: büyük veri, sinir ağları ve modern GPU hesaplama. Ve o an geldiğinde, sanırım dünyamızın yanı sıra tüm yapay zeka alanı için de hayat asla aynı olmayacaktı.”
Kaliforniya’nın tartışmalı yapay zeka yasa tasarısı SB 1047 hakkında soru sorulduğunda Li, Vali Newsom’un geçen hafta tasarıyı veto ederek sona erdirdiği tartışmayı yeniden gündeme getirmemek için dikkatli bir şekilde konuştu. (Geçenlerde SB 1047’nin yazarıyla konuştuk ve Li ile tartışmasını yeniden başlatma konusunda daha istekliydi.)
“Bazılarınız bu tasarıyla ilgili endişelerimi dile getirdiğimi biliyor olabilir [SB 1047]veto edildi, ancak şu anda derinden ve büyük bir heyecanla ileriye bakmayı düşünüyorum” dedi Li. “Vali Newsom’un beni SB 1047 sonrası sonraki adımlara katılmaya davet etmesi beni çok gururlandırdı veya onurlandırdı.”
Kaliforniya valisi geçtiğimiz günlerde diğer yapay zeka uzmanlarıyla birlikte eyaletin yapay zekayı konuşlandırmak için korkuluklar geliştirmesine yardımcı olacak bir görev gücü oluşturmak üzere Li’ye başvurdu. Li, bu rolünde kanıta dayalı bir yaklaşım kullandığını ve akademik araştırma ve finansmanı desteklemek için elinden geleni yapacağını söyledi. Ancak Kaliforniya’nın teknoloji uzmanlarını cezalandırmamasını da sağlamak istiyor.
“Yükü teknolojinin kendisine yüklemek yerine gerçekten insanlar ve topluluklarımız üzerindeki potansiyel etkiye bakmalıyız… Bir araba kasıtlı veya kasıtsız olarak kötüye kullanılırsa, bir araba mühendisini (diyelim Ford veya GM) cezalandırmamız mantıklı olmaz. ve kişiye zarar verir. Sadece araba mühendisini cezalandırmak arabaları daha güvenli hale getirmeyecektir. Yapmamız gereken şey, daha güvenli önlemler için yenilikler yapmaya devam etmek ama aynı zamanda emniyet kemeri veya hız limitleri olsun düzenleyici çerçeveyi daha iyi hale getirmek; aynı şey yapay zeka için de geçerli.”
Bu, tehlikeli yapay zeka modelleri nedeniyle teknoloji şirketlerini cezalandıracak olan SB 1047’ye karşı duyduğum en iyi argümanlardan biri.
Li, Kaliforniya’ya yapay zeka düzenlemeleri konusunda danışmanlık yapıyor olsa da, aynı zamanda San Francisco’daki startup şirketi World Labs’ı da yönetiyor. Li ilk kez bir startup kuruyor ve o, bir yapay zeka laboratuvarını ileri teknolojiyle yöneten birkaç kadından biri.
Li, “Çok çeşitli bir yapay zeka ekosisteminden çok uzaktayız” dedi. “Farklı insan zekasının çeşitli yapay zekalara yol açacağına ve bize daha iyi teknoloji sağlayacağına inanıyorum.”
Önümüzdeki birkaç yıl içinde “uzaysal zekayı” gerçeğe yaklaştıracak olmanın heyecanını yaşıyor. Li, günümüzün büyük dil modellerinin temelini oluşturan dilin gelişmesinin muhtemelen bir milyon yıl sürdüğünü, görme ve algının ise muhtemelen 540 milyon yıl sürdüğünü söylüyor. Bu, büyük dünya modelleri yaratmanın çok daha karmaşık bir iş olduğu anlamına geliyor.
Li, “Bu sadece bilgisayarların görmesini sağlamak değil, aynı zamanda bilgisayarın tüm 3 boyutlu dünyayı anlamasını sağlamak, buna uzamsal zeka adını veriyorum” dedi. “Biz sadece bir şeyleri isimlendirmek için görmüyoruz… Bir şeyler yapmayı, dünyada gezinmeyi, birbirimizle etkileşim kurmayı gerçekten görüyoruz ve görmek ile yapmak arasındaki boşluğu kapatmak mekansal bilgi gerektiriyor. Bir teknoloji uzmanı olarak bu konuda çok heyecanlıyım.”
