Yapay zeka (YZ), çeşitli sektörlerde devrim yaratma potansiyeli ile tüm dünyayı büyüleyen bir konu haline geldi. Bununla birlikte, araştırmacılar son zamanlarda endişe verici bir endişeyi dile getirdiler: 2026 yılına kadar YZ sistemlerini eğitmek için verilerin tükenme olasılığı. Bu benzeri görülmemiş zorluk, YZ modellerinin, özellikle de büyük dil modellerinin büyümesini potansiyel olarak engelleyebilir ve hatta bildiğimiz YZ devriminin yörüngesini yeniden şekillendirebilir. Veri sorununa yakından bir bakalım.
Yapay Zeka için Yüksek Kaliteli Verinin Önemi
Yapay zeka algoritmalarının tüm potansiyelinden yararlanmak için, eğitim için önemli miktarda yüksek kaliteli veri gereklidir. Örneğin, konuşma yetenekleriyle tanınan ChatGPT modeli, yaklaşık 300 milyar kelimeye karşılık gelen 570 gigabaytlık şaşırtıcı bir metin verisi üzerinde eğitilmiştir.
Benzer şekilde, DALL-E, Lensa ve Midjourney gibi popüler yapay zeka görüntü oluşturma uygulamalarına güç veren kararlı difüzyon algoritması, 5,8 milyar görüntü-metin çifti içeren kapsamlı LIAON-5B veri kümesi üzerinde eğitildi.
Eğitim süreci sırasında yetersiz veri, yapay zeka modellerinden hatalı ve düşük kaliteli çıktılar alınmasına neden olabilir. Eğitim verilerinin kalitesinin de çok önemli bir rol oynadığını anlamak çok önemlidir. Sosyal medya gönderileri ve bulanık fotoğraflar kolayca erişilebilir olsa da, yüksek performanslı yapay zeka modellerini eğitmek için yetersizdir.
Bu kaynaklar önyargılı bilgiler, dezenformasyon, yasadışı içerik içerebilir ve hatta Microsoft’un Twitter içeriğini kullanarak yapay zeka botunu eğitirken deneyimlediği gibi ırkçılık ve kadın düşmanlığı gibi zararlı davranışları kopyalayabilir.
Bu zorluklarla mücadele etmek için YZ geliştiricileri kitaplardan, çevrimiçi makalelerden, bilimsel makalelerden, Wikipedia’dan ve filtrelenmiş web kaynaklarından yüksek kaliteli içeriğe güvenmektedir. Örneğin, Google Asistan, kendi kendine yayın yapan Smashwords sitesinden elde edilen 11.000 aşk romanı üzerinde eğitildi ve konuşma yeteneklerini geliştirdi.
Veri Tükeniyor: Yaklaşan Bir Kriz
Yapay zeka endüstrisi, ChatGPT ve DALL-E 3 gibi yüksek performanslı modellerin geliştirilmesini kolaylaştırmak için eğitim veri setlerini büyütüyor. Ancak araştırmalar, çevrimiçi veri stoklarının büyüme hızının yapay zeka eğitimi için gereken veri setlerinin gerisinde kaldığını gösteriyor.
Yakın zamanda yapılan bir çalışma, mevcut YZ eğitim trendlerinin devam etmesi halinde, 2026’dan önce yüksek kaliteli metin verisi sıkıntısı çekebileceğimizi öngörüyor. Ayrıca, düşük kaliteli dil verileri 2030 ile 2050 yılları arasında, düşük kaliteli görüntü verileri ise 2030 ile 2060 yılları arasında tükenebilir.
Verilerin tükenmesinin potansiyel sonuçları önemlidir. Muhasebe ve danışmanlık grubu PwC’nin tahminlerine göre yapay zeka, 2030 yılına kadar dünya ekonomisine 15,7 trilyon ABD doları gibi şaşırtıcı bir katkı sağlama potansiyeline sahiptir. Ancak, kullanılabilir veri kıtlığı yaşanırsa, YZ’nin gelişimi önemli bir yavaşlama yaşayabilir.
Veri Eksikliği Riskinin Ele Alınması
Yapay zeka eğitiminde veri kıtlığı ihtimali endişe yaratsa da, bu riski ele almak için birkaç yol vardır.
Algoritma Verimliliğini Artırma: YZ geliştiricileri, mevcut verileri kullanmada daha verimli hale getirmek için algoritmaları geliştirmeye odaklanabilir. Bu yaklaşım, daha az veri ve hesaplama gücü gerektiren yüksek performanslı YZ sistemlerinin geliştirilmesine yol açabilir ve sonuçta karbon ayak izlerini azaltabilir.
Sentetik Veri Üretimi: Bir başka strateji de eğitim amaçlı sentetik veriler oluşturmak için YZ’nin kendisinden yararlanmaktır. Geliştiriciler, belirli YZ modelleriyle uyumlu özelleştirilmiş veriler üreterek tutarlı bir eğitim verisi kaynağı sağlayabilir. Bazı projeler halihazırda veri üreten hizmetlerden elde edilen sentetik içeriği kullanmaktadır ve bu tür uygulamaların yaygınlığının gelecekte artması beklenmektedir.
Alternatif Veri Kaynaklarını Keşfetmek: Geliştiriciler, ücretsiz çevrimiçi platformların ötesinde içerik kaynaklarını aktif olarak araştırıyor. İnternet çağından önce yayınlanmış dijitalleştirilmiş metinlerin potansiyelini fark ederek büyük yayıncılarla ve çevrimdışı depolarla bağlantı kuruyorlar. Kullanılmayan bu geniş veri havuzu, yapay zeka projeleri için değerli bir kaynak olarak hizmet edebilir.
Ayrıca, News Corp gibi haber içeriği sahipleri, içerik anlaşmaları yapmak için YZ geliştiricileriyle müzakerelere girmektedir. Bu değişim, YZ şirketlerinin daha önce internetten serbestçe kazınan eğitim verileri için ödeme yapmasını gerektirebilir. Bu tür anlaşmalar, içerik yaratıcılarına çalışmaları için uygun bir tanınma ve tazminat sağlamakla kalmayacak, aynı zamanda yaratıcılar ve YZ şirketleri arasındaki güç dengesini de yeniden sağlayacaktır.
Yapay Zekanın Geleceğini Kucaklamak
Yaklaşan veri sıkıntısı endişeleri artırsa da, yapay zekanın geleceğinin mahkum olmadığını kabul etmek önemlidir. Bu alan sürekli yenilik ve adaptasyon ile karakterize edilir. Teknoloji ilerledikçe, YZ geliştiricileri muhtemelen sınırlı veriyle modelleri eğitmek için daha verimli yöntemler keşfedecek ve YZ sistemlerinin sürekli ilerlemesini sağlayacaktır. Veri kıtlığının yarattığı zorlukları ele alarak, bu dönüştürücü teknolojinin tüm potansiyelinden yararlanan sürdürülebilir bir YZ ekosistemini teşvik edebiliriz.
