2025'te yapay zekaya yönelik en iyi 10 tahmin: Yapay Zeka Temsilcisi yönü ana akım haline gelecek

2024 yılı sona ererken Radical Ventures'tan risk sermayedarı Rob Toews, 2025 yılında yapay zekaya ilişkin 10 tahminini paylaştı:

01.Meta, Lama modelleri için şarj olmaya başlayacak

Meta, açık yapay zeka için dünyanın referans noktasıdır. Kurumsal stratejiye ilişkin ilgi çekici bir vaka çalışmasında, OpenAI ve Google gibi rakipler en son modellerini kapalı kaynak olarak kullanırken ve kullanımları için telif ücreti alırken, Meta en son teknolojiye sahip Llama modelini ücretsiz olarak kullanıma sunmayı seçti.

Dolayısıyla gelecek yıl Meta'nın şirketlerden Lama kullanmaları için ücret almaya başlayacağı haberi birçok kişi için sürpriz olacak.

Açık olmak gerekirse: Meta'nın Llama'yı tamamen kapalı kaynak haline getireceğini tahmin etmiyoruz ve bu, Llama modelini kullanan herhangi bir kullanıcının bunun için ödeme yapmak zorunda kalacağı anlamına da gelmiyor.

Bunun yerine Meta'nın, Llama'nın açık kaynak lisans koşullarını daha kısıtlayıcı hale getireceğini, dolayısıyla Llama'yı ticari ortamlarda belirli bir ölçeğin üzerinde kullanan şirketlerin, modelleri kullanmak için ödeme yapmaya başlaması gerekeceğini öngörüyoruz.

Teknik olarak Meta bunu bugün zaten sınırlı ölçüde yapıyor. Şirket, aylık 700 milyondan fazla aktif kullanıcısı olan en büyük şirketlerin, bulut süper bilgisayarların ve diğerlerinin Llama modelini serbestçe kullanmasına izin vermiyor.

Meta CEO'su Mark Zuckerberg 2023'te şöyle demişti: "Microsoft, Amazon veya Google gibi bir şirketseniz ve temel olarak Lama'yı yeniden satıyorsanız, o zaman bundan gelirin bir kısmını almalıyız. Sanmıyorum. Kısa vadede çok fazla gelir olacak ama uzun vadede de bir miktar gelir olacağını umuyorum.”

Gelecek yıl Meta, Lama kullanmak için ödeme yapmak zorunda olan işletmelerin kapsamını daha büyük ve orta ölçekli işletmeleri kapsayacak şekilde önemli ölçüde genişletecek.

Büyük dil modeli (LLM) sınırına ayak uydurmak pahalıdır. Llama'nın tutarlı olmasını veya OpenAI ve Anthropic gibi şirketlerin en son modellerine yakın olmasını istiyorsanız Meta'nın her yıl milyarlarca dolar yatırım yapması gerekecek.

Meta Corporation dünyanın en büyük ve en iyi finanse edilen şirketlerinden biridir. Ancak aynı zamanda halka açık bir şirkettir ve sonuçta hissedarlara karşı sorumludur.

Son teknoloji modellerin üretim maliyeti hızla artmaya devam ettikçe, Meta'nın gelir beklentisi olmadan yeni nesil Lama modellerinin eğitimine bu kadar büyük miktarda para yatırması giderek daha savunulamaz hale geliyor.

Meraklılar, akademisyenler, bireysel geliştiriciler ve startuplar önümüzdeki yıl da Llama modelini ücretsiz kullanmaya devam edecek. Ancak 2025, Meta'nın ciddi anlamda Llama kârlılığına ulaşmaya başlayacağı yıl olacak.

02. "Terazi Kanunu" ile ilgili hususlar

Yapay zeka alanında son haftalarda en çok tartışılan konulardan biri de yasaların ölçeklendirilmesi ve sona erip gelmeyeceği oldu.

Ölçeklendirme yasası ilk olarak 2020 tarihli bir OpenAI makalesinde önerildi. Temel konsepti basit ve açıktır: Bir yapay zeka modelini eğitirken, model parametrelerinin sayısı, eğitim verilerinin miktarı ve hesaplama miktarı arttıkça performans artar. Tahminlerin iyileşme şekli (teknik olarak test kaybı azalır) güvenilir ve güvenilir bir şekilde artacaktır.

Ölçeklendirme yasası ilk olarak 2020 OpenAI makalesinde önerildi. Temel konsepti basit ve açıktır: Bir yapay zeka modelini eğitirken, model parametrelerinin sayısı, eğitim verilerinin miktarı ve hesaplama miktarı arttıkça performans artar. Tahminlerin iyileşme şekli (teknik olarak test kaybı azalır) güvenilir ve güvenilir bir şekilde artacaktır.

GPT-2'den GPT-3'e ve GPT-4'e kadar nefes kesici performans iyileştirmelerinin tümü ölçeklendirme kurallarından kaynaklanmaktadır.

Moore Yasası gibi ölçeklendirme yasası da aslında gerçek bir yasa değil, yalnızca ampirik bir gözlemdir.

Geçtiğimiz ay boyunca bir dizi rapor, büyük yapay zeka laboratuvarlarının büyük dil modellerini büyütmeye devam ettikçe getirilerinin azaldığını öne sürdü. Bu, OpenAI'nin GPT-5 sürümünün neden sürekli olarak ertelendiğini açıklamaya yardımcı oluyor.

Ölçeklendirme yasalarının dengelenmesine yönelik en yaygın itiraz, test zamanı hesaplamasının ortaya çıkışının, ölçeklendirmenin takip edilebileceği tamamen yeni bir boyut açmış olmasıdır.

Yani, OpenAI'nin o3'ü gibi yeni çıkarım modelleri, eğitim sırasında hesaplamayı büyük ölçüde genişletmek yerine, modelin "daha uzun düşünmesini" sağlayarak yeni yapay zeka yeteneklerinin kilidini açarak çıkarım sırasında hesaplamanın büyük ölçüde genişletilmesini mümkün kılıyor.

Bu önemli bir nokta. Test anında bilgi işlem, ölçeklendirmenin yanı sıra yapay zeka performans iyileştirmeleri için de yeni ve heyecan verici bir yolu temsil ediyor.

Ancak yasaların ölçeklendirilmesiyle ilgili daha da önemli olan ve bugünkü tartışmalarda fena halde hafife alınan başka bir nokta daha var. Orijinal 2020 makalesinden başlayıp bugünün test zamanı hesaplamalarına odaklanılmasına kadar devam eden ölçeklendirme yasalarına ilişkin tartışmaların neredeyse tamamı dile odaklandı. Ancak önemli olan tek veri modeli dil değildir.

Robotiği, biyolojiyi, dünya modellerini veya ağ aracılarını düşünün. Bu veri kalıpları için ölçeklendirme yasaları henüz doyuma ulaşmamıştır; daha yeni başlıyor.

Aslında bu alanlarda ölçeklendirme yasalarının varlığına dair kesin kanıtlar henüz yayınlanmadı bile.

Bu yeni veri kalıpları için temel modeller (örneğin, biyolojide Evrimsel Ölçek, robotikte Fiziksel Zeka ve dünya modellerinde WorldLab'lar) oluşturan start-up'lar, tıpkı 2020'lerdeki OpenAI gibi, bu alanlardaki ölçeklendirme yasalarını belirlemeye ve bunlardan yararlanmaya çalışıyor. Büyük dil modelleri (LLM) ölçekli yasanın başarılı kullanımının yarısı aynıdır.

Gelecek yıl burada büyük gelişmeler bekleniyor.

Ölçek yasaları ortadan kalkmayacak; 2025'te her zamanki kadar geçerli olacaklar. Ancak ölçeklendirme yasasının faaliyet merkezi LLM ön eğitiminden diğer modlara kayacak.

03. Trump ve Musk'ın yapay zeka yönünde farklılıkları olabilir

Yeni ABD yönetimi, yapay zekaya ilişkin bir dizi politika ve stratejik değişiklik getirecek.

Başkan Trump döneminde yapay zekanın yönünü tahmin etmek için ve Musk'un yapay zeka alanındaki mevcut merkezi konumu göz önüne alındığında, gelecek dönem başkanının Musk ile olan yakın ilişkisine odaklanma eğiliminde olunabilir.

Musk'un Trump yönetiminin yapay zeka ile ilgili gelişmelerini çeşitli şekillerde etkileyebileceği düşünülebilir.

Musk'un OpenAI ile derin düşmanca ilişkisi göz önüne alındığında, yeni hükümet endüstriyle ilişkiler, yapay zeka düzenlemeleri formüle etme, hükümet sözleşmeleri verme vb. konularda OpenAI'ye karşı daha az dostane bir duruş sergileyebilir. Bu, OpenAI'nin bugün endişelendiği gerçek bir risktir.

Öte yandan, Trump yönetimi Musk'un kendi şirketlerini desteklemeye daha yatkın olabilir: xAI'nin veri merkezleri kurmasını ve son teknoloji modeller yarışında öne geçmesini sağlamak için bürokrasiyi azaltmak; Örnek: Hızlı düzenleyici onaylar ve daha fazlası.

Daha da önemlisi, Trump'ın tercih ettiği diğer birçok teknoloji liderinin aksine Musk, yapay zekanın güvenlik risklerini çok ciddiye alıyor ve bu nedenle yapay zekaya yönelik ciddi düzenlemeleri savunuyor.

Yapay zeka geliştiricilerine anlamlı kısıtlamalar getirmeyi amaçlayan Kaliforniya'nın tartışmalı SB1047 yasa tasarısını destekliyor. Bu nedenle Musk'un etkisi, Amerika Birleşik Devletleri'nde yapay zeka için daha sıkı bir düzenleme ortamının oluşmasına yol açabilir.

Ancak tüm bu spekülasyonlarda bir sorun var. Trump ve Musk arasındaki yakın ilişki kaçınılmaz olarak bozulacak.

Trump'ın ilk yönetimi sırasında defalarca gördüğümüz gibi, Trump'ın müttefiklerinin ortalama görev süresi, hatta görünüşte en kararlı olanlarının bile oldukça kısa olduğu görülüyor.

Trump'ın yönetimdeki yardımcılarından çok azı bugün ona sadık kalıyor.

Hem Trump hem de Musk karmaşık, değişken, öngörülemeyen kişilikler; onlarla çalışmak kolay değil, yorucu ve yeni keşfedilen dostlukları şu ana kadar karşılıklı olarak faydalı oldu, ancak hâlâ "balayı aşamasında".

Bu ilişkinin 2025 yılı sonundan önce bozulacağını öngörüyoruz.

Bu yapay zeka dünyası için ne anlama geliyor?

Bu OpenAI için iyi bir haber. Bu Tesla hissedarları için talihsiz bir haber olurdu. Yapay zeka güvenliği konusunda endişe duyanlar için bu hayal kırıklığı yaratan bir haber olacak çünkü bu, ABD hükümetinin Trump yönetimi sırasında yapay zeka düzenlemelerine müdahalesiz bir yaklaşım benimseyeceğini garanti ediyor.

04.AI Agent ana akım haline gelecek

Artık doğrudan İnternet ile etkileşim kurmanıza gerek olmayan bir dünya hayal edin. Bir aboneliği yönetmeniz, fatura ödemeniz, doktor randevusu almanız, Amazon'da bir şey sipariş etmeniz, restoran rezervasyonu yaptırmanız veya başka sıkıcı çevrimiçi görevleri tamamlamanız gerektiğinde, yapay zeka asistanına bunu sizin için yapması talimatını vermeniz yeterlidir.

Bu "ağ proxy'si" kavramı uzun yıllardır ortalıkta dolaşıyor. Böyle bir ürün olsa ve düzgün çalışsa büyük bir başarı elde edileceğine şüphe yok.

Ancak şu anda piyasada düzgün çalışan bir evrensel web proxy bulunmuyor.

Adept gibi start-up'lar, köklü bir kurucu ekibe ve yüz milyonlarca dolarlık fona sahip olsalar bile vizyonlarını gerçekleştirmede başarısız oldular.

Gelecek yıl, web proxy'lerinin nihayet iyi çalışmaya başlayacağı ve ana akım haline geleceği yıl olacak. Dil ve görmenin temel modellerinde devam eden ilerlemeler, yeni çıkarım modelleri ve çıkarım süresi hesaplamaları nedeniyle "ikinci sistem düşüncesi" yeteneklerindeki son atılımlarla birleştiğinde, web aracılarının altın çağa hazır olduğu anlamına gelecektir.

Başka bir deyişle Adept'in fikri doğru, henüz erken. Hayattaki pek çok şeyde olduğu gibi bir startup'ta da zamanlama her şeydir.

Web proxy'leri çeşitli değerli kurumsal kullanım örnekleri bulacaktır, ancak web proxy'leri için kısa vadede en büyük pazar fırsatının tüketicilerde olacağına inanıyoruz.

Yapay zekanın popülaritesi son zamanlarda azalmamış olsa da, ChatGPT dışında, tüketiciler için ana akım uygulamalar haline gelebilecek nispeten az sayıda yerel yapay zeka uygulaması bulunmaktadır.

Ağ aracıları bu durumu değiştirecek ve tüketici yapay zekası alanında bir sonraki gerçek "öldürücü uygulama" haline gelecek.

05. Yapay zeka veri merkezlerini uzaya yerleştirme fikri gerçek olacak

2023 yılında yapay zekanın gelişimini kısıtlayan temel fiziksel kaynak GPU çipi olacak. 2024 yılında ise güç ve veri merkezi haline gelecek.

2024'te, daha fazla yapay zeka veri merkezi inşa etme telaşının ortasında, yapay zekanın büyük ve hızla artan enerji talebinden daha fazla dikkat çekecek çok az hikaye var.

2023 yılında yapay zekanın gelişimini kısıtlayan temel fiziksel kaynak GPU çipi olacak. 2024 yılında ise güç ve veri merkezi haline gelecek.

2024'te, daha fazla yapay zeka veri merkezi inşa etme telaşının ortasında, yapay zekanın büyük ve hızla artan enerji talebinden daha fazla dikkat çekecek çok az hikaye var.

Yapay zekadaki patlama nedeniyle onlarca yıldır sabit kalan küresel veri merkezlerinden gelen güç talebinin, 2023 ile 2026 arasında iki katına çıkması bekleniyor. Amerika Birleşik Devletleri'nde veri merkezi elektrik tüketiminin, 2022'de yalnızca %3 iken, 2030 yılına kadar toplam elektrik tüketiminin %10'una yakın olması bekleniyor.

Günümüzün enerji sistemleri yapay zeka iş yüklerinden kaynaklanan talepteki büyük artışı karşılayamıyor. Enerji şebekemiz ve bilgi işlem altyapımız olan iki trilyon dolarlık sistem arasında tarihi bir çarpışma yaşanmak üzere.

Nükleer enerji bu ikileme olası bir çözüm olarak bu yıl ivme kazandı. Nükleer enerji birçok açıdan yapay zeka için ideal bir enerji kaynağıdır: sıfır karbonlu, günün her saatinde kullanılabilen ve neredeyse tükenmez bir enerji kaynağıdır.

Ancak gerçekçi bir bakış açısıyla yeni enerji, uzun araştırma, proje geliştirme ve düzenleme süreleri nedeniyle 2030'lu yıllara kadar bu sorunu çözemeyecek. Bu, geleneksel nükleer fisyon enerji santralleri, yeni nesil "küçük modüler reaktörler" (SMR'ler) ve nükleer füzyon enerji santralleri için geçerlidir.

Gelecek yıl, bu zorluğun üstesinden gelmek için alışılmadık yeni bir fikir ortaya çıkacak ve gerçek kaynakları çekecek: Yapay zeka veri merkezlerini uzaya yerleştirmek.

Uzaydaki Yapay Zeka Veri Merkezleri İlk bakışta bu kötü bir şaka gibi geliyor; girişim sermayedarının çok fazla moda sözcüğü birleştirmeye çalışması.

Ama aslında mantıklı olabilir.

Gezegende hızla daha fazla veri merkezi oluşturmanın en büyük darboğazı ihtiyaç duyulan gücü elde etmektir. Yörüngedeki bilgi işlem kümeleri günün her saati ücretsiz, sınırsız, sıfır karbonlu elektriğin keyfini çıkarabilir: uzayda güneş her zaman parlar.

Bilgisayarı uzaya yerleştirmenin bir diğer önemli avantajı: soğutma problemini çözer.

Daha güçlü yapay zeka veri merkezleri oluşturmanın önündeki en büyük mühendislik engellerinden biri, çok sayıda GPU'yu küçük bir alanda aynı anda çalıştırmanın çok ısınabilmesi ve yüksek sıcaklıkların bilgi işlem ekipmanlarına zarar verebilmesi veya tahrip edebilmesidir.

Veri merkezi geliştiricileri, sorunu çözmeye çalışmak için sıvıya daldırmalı soğutma gibi pahalı ve kanıtlanmamış yöntemler kullanıyor. Ancak uzay son derece soğuktur ve bilgi işlem faaliyeti tarafından üretilen ısı anında ve zararsız bir şekilde dağılır.

Elbette çözülmesi gereken pek çok pratik zorluk var. Açık bir soru, yörünge ile Dünya arasında uygun maliyetli ve verimli bir şekilde büyük miktarda verinin aktarılıp aktarılamayacağı ve ne kadar aktarılabileceğidir.

Bu açık bir sorun ama çözülebilir bir sorun: Lazerler ve diğer yüksek bant genişliğine sahip optik iletişim teknolojileri kullanılarak ümit verici çalışmalar yapılabilir.

Lumen Orbit adlı bir YCombinator girişimi yakın zamanda bu vizyonu sürdürmek için 11 milyon dolar topladı: yapay zeka modellerini eğitmek için uzayda çok megavatlık bir veri merkezleri ağı oluşturmak.

Şirketin CEO'sunun belirttiği gibi: "Elektriğe 140 milyon dolar ödemek yerine, fırlatma ve güneş enerjisi için 10 milyon dolar ödemek daha iyidir."

2025 yılında bu konsepti ciddiye alan tek kuruluş Lumen olmayacak.

Başka start-up rakipleri ortaya çıkacak. Bir veya daha fazla bulut bilişim hiper ölçekli şirketinin de bu düşünce çizgisini keşfetmesine şaşırmayın.

Amazon, Kuiper Projesi aracılığıyla varlıkları yörüngeye fırlatma konusunda zaten zengin bir deneyime sahip; Google uzun süredir benzer "aya iniş programlarını" finanse ediyor ve Microsoft bile uzay ekonomisine yabancı değil;

Musk'ın SpaceX şirketinin de bu konuda fark yaratacağı düşünülebilir.

06. Yapay zeka sistemi “Turing Konuşma Testi”ni geçecek

Turing Testi, yapay zeka performansının en eski ve en iyi bilinen ölçütlerinden biridir.

Turing testini "geçmek" için, bir yapay zeka sisteminin yazılı metin aracılığıyla iletişim kurabilmesi gerekir; böylece sıradan insanlar, yapay zekayla mı yoksa başka bir insanla mı etkileşime girdiklerini anlayamaz.

Büyük dil modellerindeki önemli ilerlemeler sayesinde Turing testi 2020'li yıllarda çözülmüş bir sorun haline geldi.

Ancak yazılı metin insanların iletişim kurmasının tek yolu değildir.

Yapay zeka giderek daha çok modlu hale geldikçe, Turing Testinin yeni ve daha zorlu bir versiyonu olan "Konuşma Turing Testi" hayal edilebilir. Bu testte yapay zeka sisteminin, bir insan konuşmacıdan ayırt edilemeyecek düzeyde beceri ve akıcılıkla konuşma yoluyla insanlarla etkileşime girebilmesi gerekiyor.

Günümüzün yapay zeka sistemleri hala konuşma Turing testini başaramıyor ve bu sorunun çözümü daha fazla teknolojik ilerlemeyi gerektirecek. Gecikme (bir insanın konuşması ile yapay zekanın yanıt vermesi arasındaki gecikme), başka bir insanla konuşma deneyimiyle eşleşecek şekilde sıfıra yakın bir seviyeye indirilmelidir.

Konuşma yapay zekası sistemleri, belirsiz girdileri veya yanlış anlamaları (örneğin, konuşmanın kesilmesi gibi) gerçek zamanlı olarak incelikle ele alma konusunda daha iyi hale gelmelidir. Tartışmanın önceki kısımlarını hatırlayarak uzun, çok yönlü, açık uçlu sohbetlere girebilmelidirler.

Ve en önemlisi, sesli yapay zeka temsilcilerinin konuşmadaki sözsüz sinyalleri daha iyi anlamayı öğrenmesi gerekiyor. Örneğin, bir insan konuşmacının sesinin sinirli, heyecanlı veya alaycı çıkması ve kendi konuşmasında bu sözsüz ipuçlarını üretmesi ne anlama gelir?

2024'ün sonuna yaklaşırken, konuşma yapay zekası, konuşmadan konuşmaya modellerin ortaya çıkışı gibi temel atılımların etkisiyle heyecan verici bir dönüm noktasında.

Günümüzde yapay zekanın çok az alanı teknolojik ve ticari olarak sesli yapay zekadan daha hızlı ilerlemektedir. 2025 yılında ses yapay zekasının son teknolojisinin bir sıçrama yapması bekleniyor.

07. Otonom yapay zeka sistemleri önemli ilerleme kaydedecek

Yinelemeli olarak kendini geliştiren yapay zeka kavramı, yapay zeka camiasında onlarca yıldır sıklıkla tartışılan bir konu.

Örneğin, 1965 gibi erken bir tarihte Alan Turing'in yakın çalışma arkadaşı IJ Good şöyle yazmıştı: "Süper zeki bir makineyi, ne kadar akıllı olursa olsun, insanın tüm entelektüel aktivitelerini çok aşabilen bir makine olarak tanımlayalım."

"Makine tasarlamak bu entelektüel faaliyetlerden biri olduğundan, süper akıllı makineler daha iyi makineler tasarlayabilecek; o zamana kadar şüphesiz bir 'zeka patlaması' yaşanacak ve insan zekası çok geride kalacak."

Yapay zeka daha iyi bir yapay zeka icat edebilir ki bu akıllıca bir kavramdır. Ancak bugün bile bilim kurgu dokunuşunu koruyor.

Ancak bu kavram henüz geniş çapta tanınmasa da aslında daha da gerçek olmaya başlıyor. Yapay zeka biliminin en ileri noktasındaki araştırmacılar, kendilerinin daha iyi yapay zeka sistemleri oluşturabileceği yapay zeka sistemleri oluşturma konusunda gerçek ilerleme kaydetmeye başladı.

Bu araştırma yönünün gelecek yıl ana akım haline geleceğini tahmin ediyoruz.

Bugüne kadar bu yöndeki araştırmaların halka açık en dikkate değer örneği Sakana'nın "yapay zeka bilimcisi"dir.

"Yapay Zeka Bilimcisi" bu yılın ağustos ayında yayınlandı ve yapay zeka sistemlerinin gerçekten de yapay zeka araştırmalarını tam bir özerklikle yürütebildiğini ikna edici bir şekilde kanıtladı.

Sakana'nın "Yapay Zeka bilim adamları", yapay zeka araştırmasının tüm yaşam döngüsünü kendileri gerçekleştirir: mevcut literatürü okumak, yeni araştırma fikirleri üretmek, bu fikirleri test etmek için deneyler tasarlamak, bu deneyleri gerçekleştirmek, bulgularını raporlamak için araştırma makaleleri yazmak ve ardından çalışmalarının emsal incelemesinden geçmesini sağlamak .

Bu görevler tamamen yapay zeka tarafından gerçekleştirilir ve insan müdahalesi gerektirmez. Yapay zeka bilim adamlarının yazdığı araştırma makalelerinden bazılarını çevrimiçi olarak okuyabilirsiniz.

OpenAI, Anthropic ve diğer araştırma laboratuvarları "otomatik yapay zeka araştırmacıları" fikrine kaynak akıtıyor, ancak henüz hiçbir şey kamuya açıklanmadı.

Gittikçe daha fazla insan yapay zeka araştırmalarını otomatikleştirmenin gerçek bir olasılık haline geldiğini fark ettikçe, 2025'te bu alanda daha fazla tartışma, ilerleme ve girişimcilik faaliyeti bekleyebilirsiniz.

Ancak en anlamlı dönüm noktası, tamamı bir yapay zeka temsilcisi tarafından yazılan bir araştırma makalesinin ilk kez üst düzey bir yapay zeka konferansında kabul edilmesi olacak. Bir makale körü körüne incelenirse, konferansı inceleyenler makale kabul edilene kadar makalenin bir yapay zeka tarafından yazıldığını bilemeyeceklerdir.

Gelecek yıl yapay zeka araştırma sonuçları NeurIPS, CVPR veya ICML tarafından kabul edilirse şaşırmayın. Bu, yapay zeka alanı için büyüleyici ve tartışmalı bir tarihi an olacak.

08. OpenAI gibi sektör devleri stratejik odaklarını uygulama oluşturmaya kaydırıyor

Son teknoloji modeller oluşturmak zor bir iştir.

Şaşırtıcı derecede sermaye yoğundur. Son teknoloji model laboratuvarları çok fazla para tüketiyor. Sadece birkaç ay önce OpenAI, 6,5 milyar dolarlık rekor bir fon topladı ve yakın gelecekte daha da fazla fon toplaması gerekebilir. Anthropic, xAI ve diğer şirketler de benzer durumda.

Değiştirme maliyetleri ve müşteri sadakati daha düşüktür. Yapay zeka uygulamaları genellikle modelden bağımsız olma amacıyla oluşturulur; farklı satıcıların modelleri, değişen maliyet ve performans karşılaştırmalarına göre sorunsuz bir şekilde geçiş yapar.

Meta'nın Llama'sı ve Alibaba'nın Qwen'i gibi son teknolojiye sahip açık modellerin ortaya çıkmasıyla birlikte, teknolojinin metalaştırılması tehdidi de ortaya çıkıyor. OpenAI ve Anthropic gibi yapay zeka liderleri, en son modelleri oluşturmaya yatırım yapmaktan vazgeçemez ve durmayacak.

Ancak gelecek yıl, daha yüksek kar, daha fazla farklılaşma ve daha güçlü bağlılık ile iş kolları geliştirmek amacıyla Frontier Labs'ın daha fazla kendi uygulama ve ürününü güçlü bir şekilde piyasaya sürmesi bekleniyor.

Elbette Frontier Labs'ın zaten çok başarılı bir uygulama örneği var: ChatGPT.

Yeni yılda AI Labs'den başka ne tür birinci taraf uygulamalar göreceğiz? Açık bir cevap, daha karmaşık, zengin özelliklere sahip arama uygulamalarıdır. OpenAI'nin SearchGPT'si bunun habercisidir.

Kodlama başka bir belirgin kategoridir. Aynı şekilde Ekim ayında OpenAI'nin Canvas ürününün de görücüye çıkmasıyla birlikte ön ürünleştirme çalışmaları da başladı.

OpenAI veya Anthropic 2025'te kurumsal bir arama ürünü piyasaya sürecek mi? Peki ya müşteri hizmetleri ürünleri, yasal yapay zeka veya satış yapay zeka ürünleri?

Tüketici tarafında ise bir "kişisel asistan" ağ aracısı ürünü, bir seyahat planlama uygulaması veya müzik üreten bir uygulama hayal edebiliriz.

Son teknoloji laboratuvarların uygulama katmanına doğru ilerlemesini izlemenin en etkileyici yanı, bu hareketin onları en önemli müşterilerinin çoğuyla doğrudan rekabete sokacak olmasıdır.

Tüketici tarafında ise bir "kişisel asistan" ağ aracısı ürünü, bir seyahat planlama uygulaması veya müzik üreten bir uygulama hayal edebiliriz.

Arama alanında şaşkınlık, kodlama alanında Cursor, müşteri hizmetleri alanında Sierra, hukuki yapay zeka alanında Harvey, satış alanında Clay vb.

09. Klarna 2025'te listelenecek ancak yapay zekanın değerinin abartıldığına dair işaretler var

Klarna, 2005'teki kuruluşundan bu yana yaklaşık 5 milyar dolar risk sermayesi toplayan İsveç merkezli bir "kullandıkça satın al" hizmet sağlayıcısıdır.

Belki de hiçbir şirket yapay zeka kullanımı konusunda Klarna kadar sesini duyurmamıştır.

Birkaç gün önce Klarna CEO'su Sebastian Siemiatkowski, Bloomberg'e şirketin insan işçileri işe almayı tamamen bıraktığını ve bunun yerine işin yapılması için üretken yapay zekaya güvendiğini söyledi.

Siemiatkowski'nin dediği gibi: "Yapay zekanın zaten biz insanların yaptığı her şeyi yapabileceğini düşünüyorum."

Benzer şekilde Klarna, bu yılın başlarında 700 insan müşteri hizmetleri temsilcisinin çalışmasını tamamen otomatikleştiren bir yapay zeka müşteri hizmetleri platformunu başlattığını duyurdu.

Şirket ayrıca Salesforce ve Workday gibi kurumsal yazılım ürünlerini kullanmayı bıraktığını, çünkü bunların yerini yapay zekanın alabileceğini iddia ediyor.

Açıkça söylemek gerekirse bu iddialar inandırıcı değildir. Günümüzün yapay zeka sistemlerinin yeteneklerinin ve eksikliklerinin anlaşılmadığını yansıtıyorlar.

Bir kuruluştaki herhangi bir fonksiyondaki herhangi bir insan çalışanın, uçtan uca bir yapay zeka aracısıyla değiştirilebileceği iddiaları yanlış iddialardır. Bu, genel insan düzeyindeki yapay zeka sorununu çözmeye eşdeğerdir.

Günümüzde önde gelen yapay zeka girişimleri, satış geliştirme temsilcisi veya müşteri hizmetleri temsilcisi etkinliklerinin bir alt kümesi gibi belirli, dar, yüksek düzeyde yapılandırılmış kurumsal iş akışlarını otomatikleştirmek için temsilci sistemleri oluşturmak üzere alanın ön saflarında çalışıyor.

Bu dar kapsamlı durumlarda bile, bu aracı sistemler henüz tamamen güvenilir bir şekilde çalışmıyor, ancak bazı durumlarda erken ticari benimseme için yeterince iyi çalışmaya başlıyorlar.

Klarna neden yapay zekanın değerini abartıyor?

Cevap basit. Şirket 2025 yılının ilk yarısında halka açılmayı planlıyor. Başarılı bir halka arzın anahtarı ilgi çekici bir yapay zeka hikayesine sahip olmaktır.

Geçen yıl 241 milyon dolar kaybeden Klarna hâlâ kârsız bir işletme ve yapay zeka öyküsünün, kamu piyasası yatırımcılarını maliyetleri önemli ölçüde azaltma ve kalıcı kârlılık elde etme becerisi konusunda ikna edeceğini umuyor olabilir.

Önümüzdeki birkaç yıl içinde Klarna da dahil olmak üzere dünyadaki her işletmenin yapay zekanın getireceği büyük verimlilik kazanımlarından yararlanacağına şüphe yok. Ancak yapay zeka ajanlarının iş gücünde tamamen insanların yerini alabilmesi için çözülmesi gereken pek çok çetrefilli teknik, ürün ve organizasyonel zorluk var.

Klarna'nınki gibi abartılı iddialar, yapay zeka alanına ve yapay zeka teknoloji uzmanlarının ve girişimcilerin yapay zeka ajanları geliştirmede kaydettiği zorlu ilerlemeye bir küfürdür.

Klarna 2025'te halka arza hazırlanırken, şu ana kadar büyük ölçüde itiraz edilmeyen iddiaların daha fazla incelemeye alınmasını ve kamuoyunun şüpheci yaklaşmasını bekliyoruz. Şirketin yapay zeka uygulamalarına ilişkin bazı açıklamalarının aşırı abartılı olması sizi şaşırtmasın.

10. İlk gerçek yapay zeka güvenlik olayı yaşanacak

Yapay zekanın son yıllarda güçlenmesiyle birlikte, yapay zeka sistemlerinin insan çıkarlarıyla bağdaşmayan şekillerde davranmaya başlayabileceği ve insanların bu sistemler üzerindeki kontrolünü kaybedebileceği yönündeki endişeler de artıyor.

Örneğin, hedeflerine ulaşmak için, bu hedefler insanlara zarar verse bile, insanları kandırmayı veya manipüle etmeyi öğrenen bir yapay zeka sistemini hayal edin. Bu endişeler genellikle "Yapay Zeka güvenliği" sorunları olarak sınıflandırılır.

Son yıllarda yapay zeka güvenliği, kenarda kalan, yarı bilim kurgu konusundan ana akım bir faaliyet alanına dönüştü.

Bugün Google'dan Microsoft'a ve OpenAI'ye kadar her büyük yapay zeka oyuncusu, yapay zeka güvenliği çalışmalarına önemli kaynaklar ayırdı. Geoff Hinton, Yoshua Bengio ve Elon Musk gibi yapay zeka ikonları da yapay zekanın güvenlik riskleri konusunda görüşlerini dile getirmeye başladı.

Ancak şu ana kadar yapay zeka güvenliği konusu tamamen teorik kalıyor. Gerçek dünyada hiçbir zaman gerçek bir yapay zeka güvenlik olayı yaşanmadı (en azından kamuya duyurulan bir olay).

2025 bunu değiştirecek yıl olacak, ilk yapay zeka güvenlik olayı nasıl görünecek?

Açık olmak gerekirse, muhtemelen insanlara zarar vermeyecek olan Terminatör tarzı katil robotları içermeyecek.

Belki yapay zeka modeli, kendisini korumak için başka bir sunucuda gizlice kendisinin bir kopyasını oluşturmaya çalışacaktır (kendi kendine filtreleme buna denir).

Veya belki de yapay zeka modeli, kendisine atanan hedefleri en iyi şekilde ilerletmek için gerçek yeteneklerini insanlardan gizlemesi, performans değerlendirmelerini kasıtlı olarak küçümsemesi ve daha yakından incelemekten kaçınması gerektiği sonucuna varacaktır.

Bu örnekler çok da uzak değil. Apollo Research tarafından bu ayın başlarında yayınlanan önemli deneyler, günümüzün en ileri modellerinin, belirli ipuçları verildiğinde bu tür yanıltma yeteneğine sahip olduğunu gösteriyor.

Benzer şekilde, Antropoloji alanında yapılan son araştırmalar yüksek lisans öğrencilerinin "sözde hizalama" konusunda rahatsız edici bir yeteneğe sahip olduğunu göstermiştir.

Bu ilk yapay zeka güvenlik olayının herhangi bir gerçek zarara yol açmadan önce tespit edilip ortadan kaldırılacağını tahmin ediyoruz. Ancak bu, yapay zeka topluluğu ve bir bütün olarak toplum için ufuk açıcı bir an olacak.

Bu bir şeyi açıklığa kavuşturacak: İnsanlık çok güçlü yapay zekanın varoluşsal tehdidiyle karşı karşıya kalmadan önce, daha sıradan bir gerçeği kabul etmemiz gerekiyor: Artık dünyamızı bazen inatçı, öngörülemez ve aldatıcı olabilen başka bir zeka türüyle paylaşıyoruz.