Büyük Dil Modelleri Veri Altın Madenciliğinde İlerlemeyi Öncülüyor
Yüksek kaliteli veriye karşı doyumsuz bir ihtiyaçla, Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) gizli web arşivlerinden en son haber bültenlerine kadar her şeye erişerek bilgi spektrumunda hakim olma yolunda. 2023 yılında dünya genelinde yaklaşık yüz makine öğrenme devi bulunmaktadır ve manzara, 61’iyle güçlü yapay zeka motorlarından oluşan Amerika Birleşik Devletleri’nin üstünlüğünü göstermektedir. Çin 15 tane üretirken Avrupa Birliği ve Birleşik Krallık toplamda 25 adete sahiptir ve sadece Fransa bile sekiz motorla dünya genelinde üçüncü sırayı alır.
Mesele, bu yapay zeka sistemlerinin giderek karmaşık ve genişleyen parametre setleriyle çalışmasıyla ilgilidir. Gelişmelerin hızlı olması, büyük ihtimalle mevcut internet verisinin büyük bir kısmını tüketmiş olmaları anlamına gelir. Bu gözü aç data gelişmesi, ileri gelişmeler için gerekli olan taze verilere aç kalan veri bilimcileri için gelecekte bir zorluk oluşturabilir.
Veri Tükenmesi ve Sentezik Çözümler
Stanford Üniversitesi’nin 2024 AI Endeksi Raporu’nda vurgulanan Epoch AI’nin araştırması, yüksek kaliteli veri stoklarının en erken bu yıl tükenmiş olabileceğini işaret etmektedir. Orta kaliteli veri ve görsel stoklar, 2030 ile 2040 arasında dayanabilir. Bu azalan kaynağı tamamlamak için araştırmacılar, yapay zeka modelleri tarafından dijital olarak hazırlanan sentetik veri kümelerine yönelmektedir.
Yeni Veri Ufukları Arayışı
Öz-üretilen veri kavramı teorik olarak LLM’lerin sonsuza kadar susuzluğunu giderme potansiyeline sahip olabilir; ancak, “veri içgüdüsü” nedeniyle veri kalitesinde bir düşüş tehdidi bulunmaktadır. Bu yüzden “taze” insan üretimi verilerin yakalanması, büyük yapay zeka geliştiricileri için giderek daha cazip hale gelmektedir.
Open AI, “Episodiques” blogundaki Frédéric Filloux’nun belirttiği gibi, Financial Times ile anlaşma yaparak Open AI’ın zekâ platformlarını eğitmek için haber akışlarını ve arşivlerini kullanmıştır. Benzer müttefikliklerin diğer yayıncılarla da kurulması, Open AI ve diğer LLM üreticilerine, modellerinin kalitesini ve etkisini artırarak yenilikçi bir veri kaynağı temini sağlayacaktır.
Bu trend hızlandıkça, Open AI gibi teknoloji devleri küresel medya kuruluşlarına evrilecektir. En derin web arşivlerinden en güncel haberlere kadar bilgi akışı üzerinde kapsamlı kontrol sağlayacaklar. Böylece Amerika Birleşik Devletleri ve Çin arasındaki temelde başlamakta olan küresel üstünlük yarışında, kültürel güç merkezleri olarak ortaya çıkacaklardır.
AI Gelişiminde Veri Gizliliği ve Güvenliğinin Artan Önemi
Makale büyük dil modellerini (LLM’leri) odak noktası olarak kullanarak yapay zeka gelişimine yönelik küresel veri yarışını ele alsa da, dikkate alınması gereken bir konu veri gizliliği ve güvenliğidir. Yapay zeka sistemlerinin hızla biriktirdiği ve kullandığı kişisel ve hassas veriler önemli gizlilik endişeleri oluşturmaktadır. Örneğin, Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR), veri işleme konusunda sıkı kurallar getirerek, veriye saygı gösterirken veriden faydalanmayı amaçlayan yapay zeka geliştiricilerin katetmesi gereken yollar belirler.
Ayrıca, veri güvenliği ve gelecekteki kötüye kullanım endişeleri etik yapay zeka hakkında tartışmalara neden olmuş ve yapay zekanın insan haklarına ve demokratik değerlere saygı göstermesini sağlayacak çerçevelerin oluşturulmasının gerekliliği dile getirilmiştir. Dolayısıyla, yapay zeka üstünlüğü yarışı sadece veri toplama ve kullanma ile ilgili değil, bunu sorumlu ve güvenli bir şekilde yapmakla ilgilidir.
Anahtar Sorular ve Zorluklar
Konuyla ilgili en önemli sorulardan biri şudur: Yapay zeka gelişiminde büyük veri kümelerine olan ihtiyacı, bireysel gizliliği ve veri haklarını koruma ihtiyacıyla nasıl dengeleyebiliriz? Bu, yapay zekayı eğitmek için toplanan verilerin anonim olması ve güvenli bir şekilde saklanmasını sağlayan sağlam veri yönetim çerçevelerinin oluşturulmasını gerektirir.
Global veri yarışındaki önemli bir zorluk, verinin tekelleşme tehdididir. Geniş miktarda veri biriktiren büyük şirketler, yapay zeka gelişiminde ve sonuçlarında orantısız etkiye sahip olabilir, rekabeti ve inovasyonu engelleyebilirler.
Bunun yanı sıra, bir başka zorluk, yapay zeka faydalarının küresel olarak adil şekilde dağıtılmasını sağlamaktır. Yeterli veri erişimine sahip olmayan ülkelerle yapay zekanın ileri olduğu ülkeler arasındaki uçurumun genişlemesine yol açabilecek, küresel eşitsizlikleri artırma riski vardır.
Tartışmalar
Yapay zeka eğitimi için aynı verinin tekrar kullanımı olan “veri içgüdü”, yapay zeka modellerinin çeşitliliği ve temsil ediciliği konusunda endişelere neden olmaktadır. Eleştirmenler, dar veri kümeleri üzerinde geliştirilen yapay zekanın önyargılı ve daha az etkili sonuçlara yol açabileceğini iddia etmektedir.
Ayrıca, AI alanında ABD ve Çin arasındaki gerilim, teknolojik egemenlik ve ulusal güvenlik hakkındaki tartışmalara yol açmış, hükümetler kritik AI sektörlerindeki yabancı yatırımları incelemektedir.
Artılar ve Eksiler
Artılar:
– LLM’ler ve diğer veri yoğun yapay zeka sistemleri sağlık, finans ve ulaşım gibi birçok sektörde yenilik yapmayı teşvik edebilir.
– Gelişmiş yapay zeka yetenekleri daha doğru tahminlere, kişiselleştirilmiş hizmetlere ve artırılmış verimliliğe yol açabilir.
Eksiler:
– Düzensiz veri toplama, bireysel gizliliğe zarar verebilir ve veri ihlallerine veya kötüye kullanıma yol açabilir.
– Büyük veri kümelerine olan bağımlılık, büyük oyuncuların üstünlüğünü pekiştirebilir ve daha küçük kuruluşlar için giriş engelleri yaratabilir.
İlgili Bağlantılar:
– Google AI blogu gibi kaynaklar sayesinde yapay zekanın potansiyelini ve sınırlarını anlamak kolaylaşmaktadır.
– Avrupa’nın veri ve yapay zeka yaklaşımını anlamak için Avrupa Komisyonu web sitesi değerli bilgiler sunmaktadır.
– Çin’in yapay zeka konusundaki bakış açısı ve gelişmeleri, Çin Sanayi ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı aracılığıyla incelenebilir.
Her bağlantı, küresel veri yarışı tarafından etkilenen yapay zekanın sürekli evrimi hakkında daha fazla bağlam ve içgörü sağlayabilecek yetkili bir alanla bağlantılıdır.
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx