AI İnsan Bilgisinin Tükenme Tehlikesiyle Karşı Karşıya: Musk Uyarıyor

Yapay zeka şirketleri, modellerini eğitmek için mevcut insan bilgisini tüketmişler, Elon Musk’un canlı yayınlanan bir röportajda açıkladığı gibi, The Guardian tarafından bildirildi.

Milyarder, yeni sistemler geliştirmek için firmaların giderek daha fazla “sentetik” verilere—yani AI tarafından üretilen içeriklere—bağımlı olması gerektiğini önerdi. Bu yöntem zaten popülerlik kazanıyor. “İnsan bilgisinin toplamı AI eğitiminde tüketildi. Bu aslında geçen yıl oldu,” dedi Musk, The Guardian tarafından bildirildiği gibi.

Bu durum, internetten elde edilen büyük veri kümelerine dayanarak desenleri belirlemek ve metin çıktılarını tahmin etmek için GPT-4 gibi AI modelleri için önemli bir meydan okuma oluşturacak.

2023 yılında xAI’yi kuran Musk, AI’yi ilerletmek için ana çözümün sentetik veri olduğunu vurguladı. Ancak, bu uygulamayla ilişkili riskler konusunda uyardı, özellikle AI “halüsinasyonları,” modellerin yanıltıcı veya saçma bilgiler ürettiği durumlar, The Guardian tarafından bildirildiği gibi.

The Guardian, önde gelen teknoloji şirketlerinin, Meta ve Microsoft dahil olmak üzere, AI modelleri için sentetik veri kullanmayı benimsediğini belirtiyor. Bu modeller arasında Llama ve Phi-4 gibi modeller bulunmaktadır. Google ve OpenAI de bu yaklaşımı benimsemiştir.

Örneğin, Gartner’ın tahminlerine göre, 2024’te AI ve analitik projelerinde kullanılan verilerin %60’ı sentetik olarak üretilmiştir. Bu durum, TechCrunch tarafından bildirilmiştir.

Ayrıca, sentetik veriler üzerindeki eğitim önemli maliyet tasarrufları sunmaktadır. TechCrunch, AI startup’ı Writer’ın neredeyse tamamen sentetik kaynaklar kullanılarak geliştirilen Palmyra X 004 modelinin yaratılmasının sadece 700.000 dolar tuttuğunu belirtiyor.

Buna karşılık, tahminlere göre, OpenAI’den benzer büyüklükte bir modelin geliştirilme maliyeti 4.6 milyon dolar civarında olacaktı, diye ifade ediliyor TechCrunch tarafından. Ancak, sentetik verilerin sürekli model rafinasyonunu sağlamasına rağmen, uzmanlar olası dezavantajları konusunda uyarıda bulunuyorlar.

The Guardian’ın belirttiğine göre, Alan Turing Enstitüsü’nün temel AI direktörü Andrew Duncan, sentetik verilere olan bağımlılığın zamanla çıktıların kalitesini düşürme riski olan “model çöküşüne” yol açabileceğini belirtti.

“Bir modele sentetik materyal beslemeye başladığınızda, getirilerin azaldığını görürsünüz,” diyen Duncan, ayrıca önyargıların ve azalan yaratıcılığın da ortaya çıkabileceğini ekledi.

Online ortamda AI tarafından üretilen içeriklerin artan yaygınlığı başka bir endişeyi gündeme getiriyor. Duncan, bu tür materyallerin kazara eğitim veri setlerine girebileceği konusunda uyardı, bu da zorlukları daha da büyütebilir, The Guardian tarafından bildirildiği gibi.

Duncan, 2022’de yayınlanan bir çalışmaya atıfta bulundu ki bu çalışma, eğer mevcut eğilimler devam ederse, AI eğitimi için yüksek kaliteli metin verilerinin 2026 yılına kadar tükenmiş olabileceğini öngördü. Araştırmacılar ayrıca düşük kaliteli dil verilerinin 2030 ve 2050 yılları arasında, düşük kaliteli görüntü verilerinin ise 2030 ve 2060 yılları arasında tükenmiş olabileceğini tahmin ettiler.

Ayrıca, Temmuz ayında yayınlanan daha güncel bir araştırma, AI tarafından üretilen verilerin interneti giderek daha fazla doyurmasıyla AI modellerinin bozulma riski taşıdığı konusunda uyarıda bulunuyor. Araştırmacılar, AI tarafından üretilen çıktılar üzerinde eğitilen modellerin zamanla saçma sonuçlar ürettiklerini bulmuşlar, bu durumu “model çöküşü” olarak adlandırıyorlar.

Bu bozulma, AI ilerlemelerini yavaşlatabilir ve yüksek kaliteli, çeşitli ve insan tarafından üretilen veri kaynaklarının önemini vurgular.

Stagwell’ın CEO’su Mark Penn’in CES’te Elon Musk ile yaptığı röportajı izleyin! https://t.co/BO3Z7bbHOZ

— Canlı (@Live) 9 Ocak 2025