Yapay Zekanın Geleceği: Sentetik Verilerin Yükselişi
Hayal edebileceğiniz her şeyle eğitilen yapay zekâ modelleri, gün geçtikçe daha da gelişiyor. Ancak xAI ile bu alanda dikkat çekici bir şekilde öne çıkan Elon Musk, yapay zekânın ilerleyişinde köklü değişimlere neden olabilecek yeni bir açıklama yaptı. X platformu üzerinden katıldığı bir canlı yayında, dünyanın en zengin insanı, yapay zekâ modellerini eğitmek için gerekli olan gerçek dünya verilerinin giderek azaldığına dikkat çekti ve birçok yapay zekâ uzmanının bu görüşte birleştiğini belirtti.
Musk, yapay zekâ modellerinin kendi ürettiği “sentetik verilerin” geliştirilmelerinde yeni bir döneme işaret etti. “Artık temelde yapay zekâ eğitiminde insan bilgisinin kümülatif toplamını tükettik. Bu durum geçen yıl itibarıyla gerçekleşti.” ifadelerini kullandı. Eski OpenAI yöneticisi Ilya Sutskever’in düşüncelerini tekrarlayarak, sektörün şu anda “zirve veri” aşamasına ulaştığını da vurguladı. Musk’a göre, bu verilerin azalması, yapay zekâ modellerinin geliştirilme yöntemlerini köklü bir şekilde değiştirecek.
Yapay zekâ modellerinin kendi ürettiği verilere “sentetik veriler” deniyor ve bu veriler, yapay zekânın gelişiminde yeni bir dönem olarak kabul ediliyor. Bu süreç, yapay zekânın kendi kendine öğrenme yetisini geliştirecek ve daha bağımsız kararlar almasına olanak tanıyacak. Hâlihazırda Microsoft, Meta, OpenAI ve Anthropic gibi birçok teknoloji devi, modellerini eğitmek için sentetik verileri kullanıyor. Tahminler, 2024 yılı itibarıyla eğitimde kullanılan verilerin %60’ının yapay olarak üretileceğini öngörüyor.
Örneğin, Microsoft’un yeni tanıttığı Phi-4 modeli, hem sentetik veriler hem de gerçek dünya verileri kullanılarak geliştirilmiş bir örnek. Sentetik verilerin çok daha düşük maliyetli olduğu da göz önünde bulundurulmalıdır. Örneğin, bu yöntemi kullanan Writer isimli bir şirket, tamamen yapay kaynaklarla geliştirdiği Palmyra X 004 modeline yalnızca 700 bin dolar harcamışken, normalde bu tür bir modelin maliyetinin 4,5 milyon dolardan fazla olabileceği düşünülüyor. Aradaki bu fark, sentetik verilerin potansiyelini açıkça gösteriyor.
Tabii ki, sentetik verilerin bazı dezavantajları da mevcut. Birçok uzman, bu yöntemin yapay zekâ modellerinin yaratıcılığını kaybetmesine ve daha fazla ön yargılı hale gelmesine yol açabileceğini savunuyor. Bu durum, yapay zekânın gelişiminde dikkat edilmesi gereken önemli bir nokta olarak karşımıza çıkıyor.
