Yapay zekâ patlaması

**Yapay Zekâ Patlaması**, veya **Yapay Zekâ Baharı**, yapay zekâ alanında çok hızlı bir şekilde devam eden ilerleme dönemidir. Yapay zekâ çağı'nda öne çıkan örnekler arasında Google DeepMind ve OpenAI gibi laboratuvarlar tarafından yürütülen üretken yapay zekâlar yer almaktadır.

Yapay zekâ patlamasının derin kültürel, felsefi, dini, ekonomik ve sosyal etkilerinin olması beklenirken, yapay zekâ hizalaması, qualia ve yapay genel zekânın gelişimi gibi sorular popüler tartışmaların öne çıkan konuları haline gelmiştir.

## Tarih
2012 yılında Toronto Üniversitesi'nden bir araştırma ekibi yapay sinir ağları ve derin öğrenme tekniklerini kullanarak bilgisayarlı görü alanındaki ImageNet nesne tanıma yarışmasında hata oranını ilk kez %25'in altına düşürmüştür. Bu olay, ImageNet yarışmasının mezunlarının teknoloji endüstrisinde lider konuma gelmesiyle, aynı on yıl içinde yapay zekâ patlamasına öncülük etmiştir. Üretken yapay zekâ yarışı, OpenAI'nin kurulması ve grafiksel işlem birimi, eğitim verilerinin miktarı ve kalitesi, üretken rakip ağ, yayılma modeli ve transformatör mimarisinde kaydedilen önceki ilerlemelerin ardından 2016 veya 2017'de ciddi anlamda başlamıştır. Stanford Üniversitesi'nin  bir girişimi olan Yapay Zekâ Endeksi, 2018 yılında yapay zekâ alanında ticari ve araştırma çabalarında küresel bir patlama yaşandığını bildirdi. O yıl bu alanda en fazla makale Avrupa'da yayınlanırken, onu Çin ve Kuzey Amerika takip etti. AlphaFold gibi teknolojiler, protein katlanmasının daha doğru tahmin edilmesine ve daha iyi ilaç geliştirilmesine yol açtı. Ekonomi alanında çalışan araştırmacılar ve kanun yapıcılar yapay zekânın etkilerini daha sık tartışır hale geldiler. 2022 yılına gelindiğinde geniş dil modellerinin chatbot uygulamalarında kullanımı arttı; metinden resme modeller, insan yapımı gibi görünen görüntüler üretebilir; ve konuşma sentezleyici yazılımı insan konuşmasını verimli bir şekilde kopyalamayı başardı.

2017-2021 yılları arasındaki ölçümlere göre, Amerika Birleşik Devletleri risk sermayesi finansmanı, startup sayısı ve yapay zekâ alanında alınan patentler açısından dünyanın geri kalanını geride bırakmaktadır. ABD'ye göç eden bilim insanları, ülkenin yapay zekâ teknolojisini geliştirmesinde büyük rol oynamaktadır. Birçoğunun Çin'de eğitim görmüş olması, iki ülke arasındaki ilişkilerin kötüleştiği bir dönemde ulusal güvenlik kaygılarına ilişkin tartışmalara yol açmıştır. Bir Dış İlişkiler Konseyi analisti, Çin'in kaydettiği ilerleme karşısında ABD'nin konumunu korumasının yollarını özetledi. 2023 yılında Stratejik ve Uluslararası Çalışmalar Merkezi'nden bir analist, ABD'nin ticaret anlaşmalarına güvenmek yerine dış politikasını yönlendirmek için yapay zekâ teknolojisindeki hakimiyetini kullanmasını savunmuştur.

## İlerlemeler

### Bilimsel
Yapay zekânın insan hayatının uzatması için kullanılmasına yönelik öneriler bulunmaktadır.

AlphaFold 2'nin CASP'nin küresel mesafe testinde (GDT) 90'dan fazla puanı, hesaplamalı biyolojide önemli bir başarı  ve biyolojinin on yıllardır süren büyük mücadelesine doğru büyük bir ilerleme kat ettiği kabul ediliyor. Nobel Ödülü sahibi ve yapısal biyolog Venki Ramakrishnan, sonucu "protein katlama probleminde çarpıcı bir ilerleme" olarak nitelendirdi ve şunu ekledi: "Bu alandaki pek çok kişinin tahmin edebileceğinden onlarca yıl önce gerçekleşti. Biyolojik araştırmaları temelden değiştirecek birçok yolu görmek heyecan verici olacaktır."  AlphaFold 2'nin başarısı medyanın geniş ilgisini çekti.

Protein yapılarını oluşturan amino asit dizilimine dayanarak doğru bir şekilde tahmin etme yeteneğinin, gelişmiş ilaç keşfini hızlandırmak ve hastalıkların daha iyi anlaşılmasını sağlamak da dahil olmak üzere sağlık bilimleri alanında çok çeşitli faydaları olması beklenmektedir. Etkinlik hakkında yazan MIT Technology Review, yapay zekânın "biyolojinin elli yıllık büyük bir sorununu çözdüğünü" belirtti. Yapay zekâ algoritmasının "proteinlerin şeklini bir atom genişliğine kadar tahmin edebildiğini" belirtti.

### Geniş dil modelleri
GPT-3, OpenAI tarafından 2020'de piyasaya sürülen geniş dil modelidir ve bir insan tarafından yazıp yazmadığının belirlenmesi zor olabilecek, yüksek kaliteli, insana benzer metinler üretme kapasitesine sahiptir. ChatGPT'de GPT-3.5 adı verilen yükseltilmiş bir sürüm kullanıldı ve daha sonra ayrıntılı yanıtları ve birçok bilgi alanındaki yanıtları açıkça ifade etmesiyle dikkat çekti. GPT-4 adı verilen yeni sürüm 14 Mart 2023'te yayımlandı ve Microsoft Bing arama motorunda kullanıldı. Google tarafından PaLM ve Gemini ve Meta Platformları tarafından LLaMA gibi diğer dil modelleri de piyasaya sürüldü.

Ocak 2023'te, tek dilli metinleri geliştirmeye yönelik yapay zekâ tabanlı bir araç olan DeepL Çeviri yayınlandı. Aralık 2023'te Google'ın en son modeli olan Gemini tanıtıldı ve çoğu karşılaştırmada önceki son teknoloji model GPT-4'ü geride bıraktığı öne sürüldü.

### Metinden resme modeller

Kamuoyunun dikkatini çeken ilk metinden görüntüye modellerden biri, Ocak 2021'de duyurulan bir transformatör sistemi olan OpenAI'nin geliştirdiği DALL-E oldu.  Karmaşık ve gerçekçi görüntüler oluşturabilen bir halef olan DALL-E 2, Nisan 2022'de tanıtıldı  Alternatif bir metinden görüntüye model olan Midjourney Temmuz 2022'de piyasaya sürüldü. Başka bir alternatif, açık kaynaklı model Stable Diffusion, Ağustos 2022'de piyasaya sürüldü 

Diğer metinden görüntüye modellerini takiben, DAMO, Make-A-Video, Imagen Video  ve Phenaki  gibi dil modeli destekli metinden videoya platformları metin ve/veya metin/görüntü istemlerinden video oluşturabilir.

### Konuşma sentezi
15.ai, insanların çeşitli medya kaynaklarından gelen çeşitli kurgusal karakterlerden doğal, duygusal, yüksek kaliteli metinden konuşmaya sesler üretmesine olanak tanıyan, halka açık ilk konuşma sentezi yazılımlarından birisi olmuştur. İlk olarak Mart 2020'de piyasaya sürülmüştür. ElevenLabs, kullanıcıların ses örnekleri yükleyebildiği ve bu örneklerden sesler üretmesine olanak tanıyan bir web sitesi yayınladı. Şirket, kullanıcıların yazılımını ünlülerin, kamu görevlilerinin ve diğer ünlü kişilerin ses tarzında tartışmalı ifadeler üretmek için istismar edebilmelerinin üzerine eleştiriye uğradı  ve daha ikna edici deepfake oluşturmak için kullanılabileceğine dair endişeler dile getirildi. Konuşma sentezi yazılımında müzisyenler Drake ve The Weeknd'in sesleri kullanılarak oluşturulan resmi olmayan bir şarkı, benzer yazılımların etiği ve yasallığı hakkında soruları gündeme getirdi.

## Etkisi

### Kültürel
Yapay zekâ patlaması sırasında farklı gruplar ortaya çıktı. Bunlar etkili ivmecileri, etkili özgecileri ve *felaketçileri* içermektedir.

### Teknoloji devlerinin hâkimiyeti
Ticari yapay zekâ sahnesine, bu alandaki yatırımları ABD merkezli girişim sermayedarlarının yatırımlarını geride bırakan Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms ve Microsoft gibi Amerikan Büyük Teknoloji şirketleri hakim konumdadır. Bu oyunculardan bazıları halihazırda mevcut bulut bilişim altyapısının büyük çoğunluğuna sahiptir ve bu da onların pazarda daha da sağlamlaşmasına yardımcı olmaktadır. Bu durum birçok kişiyi derin endişelere sürüklemektedir.

### Fikri mülkiyet
Teknoloji şirketleri, yapay zekâ modellerini eğitmek için eserlerini kullandıkları gerekçesiyle sanatçılar ve yazılım geliştiriciler tarafından dava edilmiştir.

## Endişeler

### Ekonomik bozulma
Yapay zekâ daha sofistike hale geldikçe, insan çalışanlardan daha iyi performans göstereceğine ve daha uygun maliyetli olacağına dair endişeler bulunmaktadır.

### İnsanlığa yönelik riskler

Birçok uzman, yapay zekâ patlamasının, büyük şirketlerin güvenlik konusunda çok az endişe duyarak piyasadaki en güçlü yapay zekâ modeline sahip olmak için birbirleriyle rekabet ettiği bir silahlanma yarışı başladığını belirtmektedir. Yapay zekâ patlaması sırasında uzmanlar tarafından çok sayıda güvenlik endişesi dile getirildi. Özellikle, hız ve kârın güvenlik ve kullanıcı korumasından daha öncelikli olduğu güçlü modellerin geliştirilmesine ilişkin endişeler bulunmaktadır. ChatGPT, Microsoft'un Tay'i ve önde gelen yapay zekâ yüz tanıma modellerinin ırkçı, cinsiyetçi, homofobik ve diğer ayrımcılık türlerine ilişkin çok sayıda rapor bulunmaktadır. Yapay zekânın insan değerleriyle uyumlu olmasını nasıl sağlayacağımızı anlamak için dünya çapında 80 ila 120 araştırmacının  çalıştığı tahmin edilmektedir. Yapay zekânın nasıl çalıştığına dair eksik anlayış nedeniyle, dünya genelindeki pek çok araştırmacı, yapay zekâ patlamasının gelecekteki olası etkileriyle ilgili endişelerini dile getirmiştir. Kamuoyunun yapay zekâ patlamasına tepkisi ise karışık oldu; bazı taraflar yapay zekânın yarattığı yeni olasılıkları övdü  diğer taraflar ise iş güvencesini tehdit etmekle ve 'tekinsiz' ya da kusurlu yanıtlar vermekle itham etti.

Yapay zekâ patlamasının ortasında, yapay zekâyı çevreleyen heyecan, önemli tehlikeler oluşturduğu şeklinde tanımlanmıştır. Kamuoyunda yapay zekâya duyulan ilginin yarattığı coşku ve baskı, geliştiricileri yapay zekâ sistemlerinin oluşturulmasını ve dağıtımını hızlandırmaya sevk etmektedir. Bu acele, önemli güvenlik prosedürlerinin ihmal edilmesine yol açabilir ve potansiyel olarak ciddi varoluşsal risklerle sonuçlanabilir. Holden Karnofsky'nin belirttiği gibi, tüketici beklentilerini karşılamak için zorunlu rekabet, kuruluşları kapsamlı güvenlik kontrolleri yerine hıza öncelik vermeye teşvik edebilir ve böylece yapay zekânın bilinçli bir şekilde geliştirilmesini tehlikeye sokabilir.

Hakim olan yapay zekâ yarışı zihniyeti, yapay genel zekânın geliştirilmesiyle ilgili riskleri artırmaktadır. Rekabet yenilikçiliği ve yapay zekâda ilerleme'yi teşvik edebilirken, rakiplerden daha iyi performans göstermeye yönelik yoğun bir yarış, uzun vadeli güvenlik yerine kısa vadeli kazançlara öncelik verilmesini teşvik edebilmektedir. "Kazanan her şeyi alır" zihniyeti, köşeleri kesmeyi daha da teşvik edebilir, potansiyel olarak dibe doğru bir yarış yaratabilir ve etik hususları sorumlu yapay zekâ gelişimine gölge düşürebilir.

Yapay zekâ topluluğunun önde gelen isimleri temkinli bir yaklaşımı savunarak, yapay zekâ şirketlerini gereksiz abartı ve hızlanmadan kaçınmaya çağırdı. Endişeler, yapay zekâ sektörüne çok hızlı bir şekilde para akıtmanın, temel riskleri dikkate almadan dönüştürücü yapay zekâ geliştirmek için yarışan şirketlerin tedbirsizliğine yol açabileceği inancından kaynaklanmaktadır. Yapay zekâya yapılan yatırımlara rağmen, bazıları hızlanma ile ilişkili riskleri azaltmak için çok geç olmadığını savunmaktadır. İhtiyatlı olmayı savunanlar, temel riskler, güçlü güvenlik prosedürleri hakkında farkındalık yaratmanın ve uyum araştırması, standartlar ve izleme gibi yapay zekâ güvenlik önlemlerine yatırım yapmanın önemini vurgulamaktadır.

## Ayrıca bakınız
* Yapay zekâ çöplüğü
* Yapay zekâ kışı, yapay zekâ araştırmalarına fon ve ilginin azaldığı bir dönem
* Teknolojik tekillik

## Kaynakça