AI’nın Büyüyen Veri Açlığı Ortaya Çıktı
AI şirketleri, gelişmiş dil modellerini eğitmek için yüksek kaliteli internet içeriğine olan talebinin azalmasıyla karşı karşıya bulunmaktadır ve bu durum büyümelerini potansiyel olarak engelleyebilir. Eğlence, sosyal bağlantılar ve bilgi edinmek amacıyla interneti gezen sıradan internet kullanıcılarının aksine, AI şirketleri dil modellerinin yeteneklerini artırmak için geniş veri kümelerini kullanırlar. ChatGPT gibi bu modeller, bilgilerini ve yanıt oluşturma becerilerini webten elde edilen şaşırtıcı bir veritabanına borçludur.
Ancak internetin sonlu doğası, AI modellerini beslemek için kullanılacak verinin kuyruklarının yakında tükenebileceği anlamına gelmektedir. OpenAI ve Google gibi şirketler, bu beklenen kıtlığı kabul etmektedir ve tahminlere göre, tüketilebilir yüksek kaliteli içeriğin önümüzdeki birkaç yıl içinde tükenmesi beklenmektedir. Bu tür veri talebi o kadar yüksektir ki, hatta tarihsel internet içeriği dahi yetersiz kalmaktadır.
Veri Kuraklığının AI İlerlemesine Etkisi
ChatGPT ve Gemini gibi büyük dil modellerinin (LLM’ler) eğitilmesi, sadece hacim açısından değil, aynı zamanda kalite açısından da muazzam miktarda veri gerektirir. AI şirketleri seçicidir, interneti istila eden düşük kaliteli verileri elemek ve yanlış bilgi ve kötü yazılmış içeriğin sistemlerine girmesini engellemek için. Kullanıcı etkileşimlerinde doğruluğun sağlanması en önemli önceliktir.
Ek olarak, veri toplama etik sorunları önemli endişeler doğurmaktadır. Birçok kullanıcı, AI şirketlerinin çevrimiçi verilerini eğitim amacıyla zaten kullanmış olabileceğinin farkında olmayabilir. Reddit gibi platformların içeriğini AI şirketlerine satması gibi kişisel verilerin ticari amaçla kullanımı, kullanıcı gizlilik hakları ve yasal korumalar arasındaki mücadelelerin ortasında devam etmektedir.
AI İçin İnternet Verilerinin Ötesine Bakmak
Bu duruma yanıt olarak, OpenAI ve diğerleri alternatif veri kaynaklarını keşfetmektedir. Örneğin, OpenAI, YouTube gibi platformlardan halka açık videoların transkriptleri kullanarak GPT-5 modelini eğitmeyi düşünmektedir. Şirket ayrıca daha küçük, alan özgü modeller üzerinde çalışmakta ve yüksek kaliteli veri sağlayıcıları için ödeme modellerini düşünmektedir.
Sentetik Veri: İkili Bıçaklı Bir Kılıç mı?
AI endüstrisindeki yaklaşan tartışmalı bir adım, sentetik verinin potansiyel kullanımıdır. Bu yaklaşım, şirketlerin gizliliği korurken orijinal verileri taklit eden taze veri kümeleri oluşturmasına olanak tanıyabilir, ancak bu uygulama ‘model çökmesine’ neden olabilir. Ne kadar yenilikçi olursa olsun, yalnızca sentetik verilere dayanmak, modellerin benzer desenleri ve yanıtları tekrar etmesine ve benzersizliklerini kaybetmesine neden olabilir.
Belirsizliklere rağmen, AI şirketleri sentetik verinin eğitim ihtiyaçlarını karşılamak için bu teknolojinin potansiyeline umutla bakmaktadır, böylece ilişkili riskleri azaltabilirler. Sistem bütünlüğünü bozmadan sentetik verinin kullanılabilir olma olasılığı, AI teknolojilerinin gelişimini sürdürme arayışında umut ışığı sağlamaktadır.
Yüksek Kaliteli Verilere Yönelik AI’nın İştahını Sürdürmedeki Ana Zorluklar
Yüksek kaliteli veri talebiyle ilişkili ana zorluklardan biri, veri toplamanın etik ve yasal sonuçlarıdır. Yüksek kaliteli veri genellikle ayrıntılı, doğru ve çeşitli senaryo ve dillerin yansıdığı veriler demektir, ancak böyle bir veri elde etmek genellikle kişisel veya özel verilerin kullanımını gerektirir. Gizlilik endişeleri ve veri kötüye kullanımı olasılığı önemli sorunlar oluşturmaktadır ve verileri AI sistemlerini eğitmek için kullanan bireylerin rızası ve hakları hakkında sorular ortaya çıkmaktadır. Kapsamlı veri kümelerine ihtiyaç duymanın, kişisel gizliliği koruma ihtiyacıyla dengeleme yapma zorlu bir çizgide durduğunu söyleyebiliriz.
Başka bir zorluk, önyargı ve yanıltıcı bilgilendirme olasılığıdır. Yüksek kaliteli veri seçmek, yanıltıcı, yanlış veya düşük kaliteli içeriği filtrelemeyi içerir. Ancak önyargılar, filtreleme süreci sırasında yanlışlıkla dahil edilebilir ve bu da bu önyargıları sürekli hale getiren AI modellerine yol açabilir.
Potansiyel Çözümlerin Avantajları ve Dezavantajları
Alternatif Veri Kaynakları
Avantajlar:
– Veri kaynaklarını çeşitlendirmek, AI modellerini zenginleştirebilir, daha geniş bir bakış açısı ve daha incelikli bir anlayış sunabilir.
– Halka açık alan verileri veya açık rıza alınan verilerin kullanılması, etik ve gizlilik endişelerini hafifletebilir.
Dezavantajlar:
– Halka açık alan verileri veya rıza alınmış veriler sınırlı veya az çeşitli olabilir.
– Veri kullanımı için rıza gerektirmek, toplama sürecini önemli ölçüde yavaşlatabilir.
Sentetik Veri
Avantajlar:
– Sentetik veriler, özel ihtiyaçlara yönelik olarak büyük miktarlarda oluşturulabilir ve ölçeklenebilir bir çözüm olabilir.
– Gerçek kullanıcı verisini içermediği için gizlilik sorunlarından kaçınabilir.
Dezavantajlar:
– Sentetik veri, yapay önyargılar ekleyebilir ve insan kaynaklı içeriğin karmaşıklığını eksikliğe neden olabilir.
– Sentetik veriye bağımlılık, verinin yeterince çeşitli olmadığı durumlarda duraksamaya ve model çökmesine yol açabilir.
Tartışmalar
Açık rıza olmadan kişisel veri kullanımı sıcak bir konudur. Örneğin, Reddit gibi şirketlerin kullanıcı içeriğini AI şirketlerine satması, veri sahipliği ve etik kullanım üzerine tartışmalara yol açmıştır. Diğer bir tartışma konusu, sentetik veri etrafında dönmektedir; burada model çökmesi olasılığı ve verinin “doğal olmayan” niteliği, AI çıktılarının kalitesi ve güvenilirliği hakkındaki korkulara katkıda bulunur.
İlgili Bağlantılar
OpenAI – OpenAI, büyük ölçekli AI modellerini geliştiren ve eğiten önde gelen bir AI araştırma ve dağıtım şirketidir.
Google – Google, çeşitli makine öğrenmesi modelleri ve araçları geliştiren ve AI araştırmalarına katılan çok uluslu bir şirkettir.
Genel olarak, AI’nın yüksek kaliteli verilere olan ihtiyacını sürdürme zorlukları, teknik, etik ve yasal boyutları içeren çok yönlü bir konudur. Araştırılan çözümler, bu zorlukların üstesinden gelme potansiyeline sahiptir ancak kendi setleriyle bir takas olmadan değildir. Gizliliği ve yanlışlığı önlemeyi sağlayan bir denge bulmak, AI şirketleri ve geniş toplum için birincil endişe kaynağıdır.