Yapay Zeka Profesörleri Akademik Araştırmanın Yeni Gerçekleriyle Müzakere Ediyor

Akademik Yapay Zekanın Değişen Manzarası

Geçtiğimiz hafta, San Francisco'nun yaklaşık 50 kilometre güneyindeki Mountain View'da bir otelde, dünyanın en seçkin ve en umut vadeden yapay zeka araştırmacılarıyla bir araya geldim. Eric ve Wendy Schmidt tarafından finanse edilen Schmidt Sciences AI2050 programı, yapay zeka alanında çalışan akademisyenlere destek sağlıyor. Programın bursiyer listesi, alanın önde gelen isimlerinden oluşuyor; her köşede daha önce röportaj yaptığım veya çalışmalarına hayranlık duyduğum bir bilim insanıyla karşılaşıyordum. (Açıklama: 2024'te Schmidt Sciences tarafından finanse edilen bir bilim iletişimi ödülü aldım.)

Bu buluşma, üniversite tabanlı yapay zeka araştırmacıları için tuhaf bir döneme denk geldi. Son dört yılda yapay zeka araştırmaları büyük dil modelleri (LLM) etrafında yeniden şekillendi ve araştırmanın sınırı akademik kurumlardan özel şirketlere kaydı. Üniversiteler, öncü modelleri eğitmek ve çalıştırmak için gereken GPU'lara (grafik işlem birimleri) bütçe ayıramıyor; ayırsalar bile Anthropic ve OpenAI, Claude veya ChatGPT'nin iç detaylarını dışarıdan kimseyle paylaşmıyor.

Özel Şirketlerin Tekeli ve Akademisyenlerin Çaresizliği

Öğle yemeğinde yaptığımız bir sohbette, UC Berkeley'de bilgisayar bilimi profesörü olan Nika Haghtalab, günümüzde yapay zeka akademisyeni olmanın, özel şirketlerin gen düzenleme aracı CRISPR üzerinde münhasır kontrole sahip olduğu bir dünyada biyolog olmaya benzediğini söyledi. Sınır laboratuvarlarının dışındaki uzmanlar, ChatGPT ve Claude'un davranışlarını inceleyebilir; ancak bu araçların tasarımı ve eğitimi üzerinde ayrıntılı araştırma yapamaz, bu tasarımı veya eğitimi yönlendiremezler.

AI2050 programı, bursiyerlere GPU satın almak için kullanabilecekleri fon sağlıyor; bazı araştırmacılar bunun programa katılmanın en büyük avantajı olduğunu belirtti. Ancak para, özellikle Amerika Birleşik Devletleri'nde federal bilim fonlarının azalmasıyla birlikte, hâlâ acil bir sorun olmaya devam ediyor. Kendi modellerini çalıştırmayan araştırmacılar için bile, OpenAI, Anthropic ve Google'ın modellerini titizlikle incelemek amacıyla tekrar tekrar sorgulamanın maliyeti caydırıcı olabiliyor.

Şirketlerin Çözmediği Sorunlara Yönelmek

Birçok bursiyer, yetenekleri ilerletmek yerine, Anthropic veya OpenAI'ın ele alması muhtemel olmayan sorulara odaklanıyor. Johns Hopkins'te bilgisayar bilimi profesörü olan Anjalie Field, "Teknoloji şirketleri tarafından çözüleceğini düşündüğüm problemler üzerinde çalışmamaya çalışıyorum" diyor. Şirketlerin para kazanması gerekiyor ve kâr vaadi düşük araştırma soruları yatırım yapmaya değmeyebilir; özellikle de yanıtlar şirketleri kötü gösterebilirse. Örneğin Field yakın zamanda, dil modellerinin kadınların erkeklerden daha sık kullandığı ifadelerle yazılmış istemlere daha az sofistike yanıtlar verdiğini ortaya koyan bir çalışma yaptı. Bu tür bir araştırmanın Anthropic veya OpenAI'dan çıkmasını hayal etmek zor.

Ayrıca, LLM'lerle hiç çalışmayan büyük bir yapay zeka akademisyenleri grubu da var. Bunların çoğu, verileri analiz edebilen, faydalı tahminler yapabilen veya tüm fiziksel sistemleri simüle edebilen özel yapay zeka modelleri geliştiren bilim insanları. Bu araştırmacılar, sınır laboratuvarlarıyla doğrudan rekabet etmiyor; ancak kendilerine özgü zorluklarla karşı karşıyalar. Toplantıda birçoğu, LLM dışı yapay zekanın yaygın şekilde göz ardı edilmesinin çalışmalarını nasıl etkilediğine dair endişelerini dile getirdi. Örneğin iklim değişikliğiyle mücadeleye yardımcı olacak özel yapay zeka araçları geliştiren araştırmacılar, birçok kişinin "yapay zeka" denildiğinde "enerji canavarı LLM'ler" anlaması nedeniyle çalışmalarını savunmakta zorlanıyor.

Akademisyenlerin Yeni Stratejileri ve Gelecek Kaygıları

Tüm bu zorluklar akademi dünyasının manzarasını değiştiriyor: Bazı önde gelen akademisyenler üniversitelerinden izin alıp sınır laboratuvarlarına katıldı; birçok AI2050 bursiyeri akademik görevlerinin yanı sıra endüstride de pozisyonlar üstleniyor. Son altı ayda ise yeni bir tehdit daha ortaya çıktı: OpenAI'ın modelleri matematikteki bazı gerçek araştırma problemlerini çözdü ve bazı uzmanlar insanların saf matematikte geleceği olmayabileceğinden endişeleniyor. Görüştüğüm bir bursiyer, matematikçi meslektaşlarının ruh sağlığı konusunda endişeli olduğunu söyledi.

Ancak her şey karamsarlık değil. Öncelikle, ampirik bilim, veri toplamanın doğası gereği yavaş bir süreç olması nedeniyle matematiğe kıyasla otomatikleştirilmesi çok daha zor olabilir. Bazı araştırmacılar yapay zeka matematikçilerini ve bilim insanlarını bir tehdit değil, bir nimet olarak görüyor. Carnegie Mellon'da yapay zeka modellerini daha hızlı ve daha ucuz çalıştırmak için çalışan bilgisayar bilimci Tim Dettmers, yapay zeka bilim insanlarının insanların yerini almayacağını, aksine insan bilim insanlarını çok daha verimli hale getirebileceğini ve böylece kendisi ve meslektaşlarının, aksi takdirde asla üzerinde çalışamayacakları tüm çılgın ve ilham verici fikirleri takip etme şansına sahip olacağını söylüyor.

Bilim insanları dayanıklı bir tür. Sınır modellerini eğitmelerini engelleyen kaynak kısıtları, aynı zamanda onları modelleri daha küçük ve daha verimli hale getirmenin yeni yollarını keşfetmeye veya tamamen yeni mimariler denemeye itiyor. Bir sonraki büyük yapay zeka atılımı büyük bir şirketten değil de küçük bir akademik laboratuvardan gelirse, hiç şaşırmam.

Neden Önemli?

Türkiye'deki yapay zeka araştırmaları için bu tablo, kaynakların ve verinin merkezileşmesi konusunda önemli dersler içeriyor. Üniversitelerimiz ve araştırma kurumlarımız, küresel ölçekte sınır modelleri geliştirme yarışında geride kalabilir; ancak bu durum, onların toplumsal fayda odaklı, eleştirel ve bağımsız araştırmalar yapma potansiyelini ortadan kaldırmıyor. Tıpkı Anjalie Field'ın çalışması gibi, şirketlerin göz ardı edebileceği toplumsal cinsiyet, etik ve adalet konularındaki araştırmalar, akademinin değerini artırıyor. Ayrıca, kaynak kısıtları, verimli model geliştirme ve yeni mimariler üzerine çalışmaları teşvik edebilir; bu da Türkiye gibi ülkeler için bir fırsat penceresi açabilir. Akademisyenlerin endüstriyle iş birliği yaparken bağımsızlıklarını korumaları, yapay zekanın toplum yararına yönlendirilmesi açısından kritik önem taşıyor.