Yapay zeka mücadelesinde geri kalmamak için tüm güçlerini kullanan teknoloji devleri bir yandan rakiplerini geride bırakabilmenin hazzını yaşarken öte yandan da oldukça devasa maliyetlerle yüz yüze geliyor. Bu yazıda genelde perde arkasında kalan yapay zekanın ağır maliyetlerini konuşacağız.
Yapay zeka savaşlarını kazanmak istiyorsanız bunun ‘ucuz’ bir yolu yok. Gelecekte de muhtemelen olmayacak.
Google’ın yapay zeka patronu Demis Hassabis tam da bu işlerin göbeğinde olan bir isim. Google bünyesindeki ünlü araştırma laboratuvarı DeepMind’ı yöneten ve Alphabet’in yapay zeka planlarının merkezindeki tartışmasız en önemli isim olan Hassabis, rekabetin ne durumda olduğuna ilişkin dikkat çeken açıklamalar yaptı.
Öte yandan Microsoft ve OpenAI, ChatGPT üreticisinin yapay zekasına güç sağlamak için “milyonlarca özel sunucu çipi” içeren “Stargate” adlı 100 milyar dolarlık bir süper bilgisayar oluşturma planları yapıyor.
Doğal olarak, Hassabis’e rakiplerinin söylentilere konu olan süper bilgisayarı ve maliyeti sorulduğunda, Google’ın harcamalarının bunu aşabileceğini belirtmekte gecikmedi ve şu sözleri kaydetti:
“Kesin rakamlarımız hakkında konuşmuyoruz ama zaman içinde bundan daha fazla yatırım yapacağımızı düşünüyorum.”
Üretken yapay zeka patlaması halihazırda büyük bir yatırım artışını tetiklemiş olsa da (Crunchbase verilerine göre sadece yapay zeka girişimleri geçen yıl yaklaşık 50 milyar dolar topladı) Hassabis’in yorumları yapay zeka sektörüne liderlik etme yarışının çok daha pahalı hale geleceğine işaret ediyor.
Bu durum özellikle Google, Microsoft ve OpenAI gibi, insan muhakemesi ve yaratıcılığına eşdeğer kapasitede bir yapay zekâ olan genel yapay zekâyı ilk geliştiren olmak için yoğun bir mücadele veren şirketler için geçerli.
Yine de bir şirketin, bazılarının abartılı olabileceğini düşündüğü tek bir teknoloji için 100 milyar dolardan fazla harcayabileceği fikri ütopik geliyor. Haliyle bu harcamaların nereye gidebileceğini düşünmeye değer. Yapay zeka işine yeni girenler için, yatırımlar büyük oranda çipler üzerinde olacak.
Daha akıllı yapay zeka geliştirme yarışına yatırım yapan şirketler için en pahalı satın alımlardan birini oluşturuyorlar. Basitçe söylemek gerekirse, ne kadar çok çipe sahip olursanız, yapay zeka modellerini daha büyük hacimli veriler üzerinde eğitmek için o kadar fazla bilgi işlem gücü elde edebilirsiniz.
Google’ın Gemini’si ve OpenAI’nin GPT-4 Turbo’su gibi büyük dil modelleri üzerinde çalışan şirketler, Nvidia gibi üçüncü tarafların çiplerine önemli ölçüde bağımlı kaldılar. Ancak giderek kendi çiplerini tasarlamaya çalışıyorlar.
Genel eğitim modelleri işi de giderek daha pahalı hale geliyor. Stanford Üniversitesi’nin bu hafta yayınlanan yıllık yapay zeka endeksi raporu, son teknoloji yapay zeka modellerinin eğitim maliyetlerinin daha önce görülmemiş seviyelere ulaştığını belirtiyor.
Yapay Zekayı Eğitmenin Maliyeti
OpenAI’nin GPT-4’ünün, 2020’de GPT-3’ü eğitmek için kullanılan 4,3 milyon dolara karşılık eğitmek için tahmini 78 milyon dolar değerinde hesaplama kullandığını belirtti. Bu arada Google’ın Gemini Ultra’sını eğitmek 191 milyon dolara mal oldu. Yapay zeka modellerinin arkasındaki orijinal teknolojinin 2017’de eğitilmesi yaklaşık 900 dolara mal oldu.
Raporda ayrıca Yapay Zeka modellerinin eğitim maliyetleri ile hesaplama gereksinimleri arasında doğrudan bir korelasyon olduğu, dolayısıyla yapay zekanın nihai hedef olması halinde maliyetin daha da artacağı belirtiliyor.
Yapay Zeka İnsanın Yerini Alamayacak Kadar Pahalı
Olaya bir başka açıdan bakalım. Genelde yapay zekanın insanın yerini alacağı ve büyük bir işsizlik dalgası oluşacağına dair kehanetleri okuyoruz. Bu kadar büyük bir dalga yaratmasa da elbette yapay zekanın etkisini göstereceği pek çok meslek var. Ancak ilginçtir ki yapay zekayı insanın yerine koymanın maliyeti hala pek çok sektörde oldukça yüksek kalıyor.
Massachusetts Institute of Technology (MIT) tarafından yapılan bir araştırmaya göre, yapay zeka şu an için çoğu işte insanların yerini almak için hala çok pahalı. Çalışma, işçi ücretlerinin yalnızca yüzde 23’ünün maliyet etkin bir şekilde yapay zeka ile değiştirilebileceğini ortaya koydu. Araştırmacılar ayrıca, her yıl maliyette yüzde 20’lik bir düşüş olsa bile, bilgisayarla yapılan görevlerinin şirketler için finansal olarak verimli hale gelmesinin on yıllar alacağını öngördü.
Yapay zekada bilgisayar görüşü, makinelerin görsel ve dijital girdilerden bilgi çıkarmasına olanak tanıyor. Çalışmada örnek olarak kullanılan örnek bir fırında, kalite kontrol için malzemeleri incelemek üzere bilgisayar desteğine başvuruldu. Ancak bu görev, işlerinin yalnızca yüzde altısını oluşturuyor ve teknolojiyi kurmak ve işletmek, bir insanın bu görevi yerine getirmesinden daha pahalıya mal oluyor.
MIT-IBM Watson AI Lab tarafından finanse edilen çalışmada, 800 meslekte yaklaşık 1.000 görsel destekli görev hakkında bilgi toplamak için çevrimiçi anketler kullanıldı. Birçok durumda yapay zeka sistemlerinin kurulumu ve bakımının, aynı görevleri bir insanın yerine getirmesinden daha pahalı olduğu ortaya çıktı.
OpenAI’nin ChatGPT’si Kasım 2022’de sahneye çıktığından bu yana, yapay zekanın sanattan bankacılığa kadar çeşitli sektörlerde iş kayıplarına yol açma olasılığı üzerine korkular arttı. Goldman Sachs’ın 2023 yılındaki bir raporunda, küresel olarak işlerin yüzde 18’inin üretken yapay zekadan etkilenebileceği tahmin ediliyordu.
Ancak Ocak ayında Davos’ta OpenAI CEO’su Sam Altman, insanlar gibi görevleri yerine getirebilecek zekaya sahip yapay zekanın varsayılan bir biçimi olan genel yapay zekanın (AGI) dünyayı hepimizin düşündüğünden çok daha az değiştireceğini ve işleri hepimizin düşündüğünden çok daha az etkileyeceğini söyledi.
Altman’ın bu açıklamaları önemli, zira kendisi ve şirketi OpenAI yapay zekanın tam da merkezinde yer alıyor ve zaman kendisini haklı çıkaracak mı, yaşayıp göreceğiz.
