Cem Aydede ile Barış Yalın Uzunlu, Fintechtime Kasım sayısı için yazdı, “Bulut Teknolojileri ile Yapay Zekânın Ticarileşmesinin Gizli Bedelleri”.

“Steve Jobs, 2007 yılında ilk iPhone’u tanıtırken, akıllı telefonların en büyük sorunlarından birinin ekranın büyük bir kısmını kaplayan fiziksel tuş takımları olduğunu belirtmişti. iPhone’un, farklı uygulamaların ihtiyaçlarına göre modüler olarak arayüz değiştirebilmesi, cihazın kullanıcılar arasında hızla benimsenmesini sağladı. Bugün, bu tespit yapay zeka teknolojileri için de geçerli; her yazının otomatik olarak bulut üzerinden paylaşılması gibi işlevler gerçekten gerekli mi?”

 

Bulut Teknolojileri ile Yapay Zekânın Ticarileşmesinin Gizli Bedelleri

2007 yılında Steve Jobs ilk iPhone’u tanıtırken pazardaki akıllı denebilecek telefonlardaki temel problemin cihazların yarısını kaplayan plastik tuş takımlarına sahip olmaları yorumunda bulunmuştu. Kullanıcıların farklı uygulamalarda farklı arayüz veya tuş ihtiyaçlarına cevap verememeleri ve iPhone’un her uygulamanın ayrı ihtiyacına göre tuş takımını modüler olarak değiştirebilmesi telefonun adaptasyonunda ve pazardaki başarısında pay sahibidir diyebiliriz. Steve’in yaptığı tespit günümüzdeki yapay zekâ uygulamalarının kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılamada tekrar karşımıza çıkmakta. Tıpkı ihtiyacımız olmasa da orada duran plastik tuş takımı gibi ihtiyacımız olmasa da her yazdığımızın bulut üzerinden paylaşılması ne kadar gerekli? Writerbuddy’nin yayınladığı “Exploring the AI Industry: 50 Most Visited AI Tools with over 24B Visits” adlı analizinde göründüğü üzere sektörün gelişimi üretken yapay zekâ modellerinin gelişimi ve kullanıcılara chat arayüzleri ile sunulması odağında ilerliyor.

Markette karşılaşabileceğiniz ortalama bir üretken yapay zekâ çözümü kullanıcıların karşısına SaaS (Software as a Service) olarak çıkmaktadır. OpenAI’ın ChatGPT’si, Microsoft’un Copilot’u, Google’ın Gemini çözümü ile etkileşime girmenin en bilindik yöntemi bulut üzerindeki bu modellerin web siteleri veya uygulamaları üzerinden gerçekleşebiliyor. Bu markete gidiş modelinin artılarının ve eksilerinin olduğunu yorumlayabiliriz. Artıları ile başlayacak olursak birçok farklı yapay zeka modellerine ücretsiz veya aylık 30 doları aşmayacak ücretli abonelik yöntemleri ile erişerek bireysel kullanımlarımızda faydalanabiliyoruz. Herhangi kurulum süreci olmadan sadece internete giriş yapabilen bir cihaz ile modellerle etkileşime geçebiliyoruz. Birkaç saniye içerisinde aradığımız sorulara yanıt alabiliyoruz. Bu yazıda ise boyutları artılarını geçtiğini düşündüğümüz eksilerine odaklanacağız.

 

Yazar zekanın bulutta gelişmesinin problemleri

Pazardaki uygulamaların bulut üzerinden son kullanıcılara erişmelerinin son kullanıcılar için temel eksisi veri güvenliği odağındadır. Yapay zekâ şirketleri için temel eksi bulut sağlayıcı firmalara olan bağımlılığın artmasıdır, çevresel eksilerinin ise diğer eksilere göre uzun vadede daha yıkıcı olabileceğinden bahsedebiliriz ancak bunun için kısaca bulut teknolojisini tanımlayalım. Bunu internet üzerinden veri depolama, uygulama çalıştırma ve bilgi işlem kaynaklarına uzaktan erişim sağlayan, fiziksel sunucular yerine sanal altyapılar kullanan bir bilişim hizmeti olarak tanımlayabiliriz. Sanal altyapıdan kasıt ise boyutları 90 bin metrekareye kadar çıkabilen devasa veri merkezleri demek oluyor.

 

“Yapay zekadaki ilerlemeler iklimin korunmasından daha önemli”

Bu söz Google’ın eski CEO’su olan Eric Schmidt’e ait, Ekim 2024’te Washington DC’de gerçekleşen AI Summit etkinliğinde yapay zekanın ilerleyebilmesi için veri merkezleri yatırımlarının artırılması gerektiğini ileten Eric’e göre zaten iklim koruyucu hedeflerimizde başarısız olduğumuz için yapay zekanın ilerleyişini sekteye uğratmamamız gerekiyor. Burada temel problemin yapay zekâ modellerinin geliştirilmesinden çok bir ticari ürün arayışı nedeni ile yatırımların artması olduğunu düşünüyoruz. McKinsey’nin 2024 yılındaki araştırmasına göre veri merkezlerinin 2030’a kadar yıllık 35 gigawatt enerji tüketmesi bekleniyor, bu oran 2023’ün yıllık 17 gigawatt’ının neredeyse iki katından daha fazladır. Hayatına yapay zekâ araştırmalarına ve insanlığa faydasına odaklanarak başlayan OpenAI firmasının geliştirmekte olduğu ChatGPT uygulaması ve markette rekabetin çıkardığı benzer uygulamaların ortak noktaları veriye aç olmaları. Son kullanıcıların etkileşime geçerek modellerin eğitilmesine odaklanan, büyük veriler ile ilk eğitim süreçlerinden geçen bu modellerin kitlelere yayılması için bulut teknolojisi üzerinden son tüketicilere sunulması kritik. Bu nedenle daha fazla tüketicilere ulaşabilmek ve küresel olarak yayılabilmeleri için her geçen yıl çok daha fazla veri tüketimine ihtiyaç duyulmaktadır. Geliştirilmekte olan işin yapay zekâ mı yoksa ticari iş modelleri mi olduğunu iyi ayırmak gerektiğini düşünmekteyiz. Eğitilen modeller birbirleri ile yarıştırılarak son kullanıcılara abonelik paketleri ile sunuluyor ve maalesef yapay zekâ ticarileştirilmeye çalışılan makine öğrenim modellerinden öteye gidemiyor.

Yapay zekânın ticarileşmesi ve bulut teknolojileri aracılığıyla geniş kitlelere yayılması, yenilik ve kolaylık sunarken, araştırma ve geliştirme alanındaki temel önceliklerin geri plana itilmesine yol açabilir. Ticari amaçlar doğrultusunda sürekli artan veri ve enerji tüketimi, sürdürülebilirlik ve etik sorunlarını daha da derinleştiriyor. Bu yüzden, yapay zekâ gelişiminde odağın, insanlık yararına olacak çözümler geliştiren araştırma ve geliştirme süreçlerine kaydırılması, uzun vadeli faydaların elde edilmesi için kritik bir adım olacaktır.