4 soruda OpenAI'ın "düşünebilen" yeni yapay zeka serisi

OpenAI'ın son modeli o1'in fiyatı, bazı kullanıcıların tepkisini çekiyor (Reuters)
OpenAI'ın son modeli o1'in fiyatı, bazı kullanıcıların tepkisini çekiyor (Reuters)
TT

4 soruda OpenAI'ın "düşünebilen" yeni yapay zeka serisi

OpenAI'ın son modeli o1'in fiyatı, bazı kullanıcıların tepkisini çekiyor (Reuters)
OpenAI'ın son modeli o1'in fiyatı, bazı kullanıcıların tepkisini çekiyor (Reuters)

OpenAI, "düşünme" becerisine sahip olduğunu öne sürdüğü yeni yapay zeka serisi o1'i dün (12 Eylül Perşembe) kullanıma sundu. 

Strawberry diye de bilinen yeni serinin o1-preview (ön izleme) ve o1-mini diye iki sürümü mevcut.

Model henüz sadece ChatGPT Plus ve Team kullanıcılarının yanı sıra 5. seviye API katmanına hak kazanan geliştiricilerin erişimine peyderpey açılıyor.

ChatGPT Enterprise ve Edu üyelerinin de gelecek haftadan itibaren araca erişebileceğini belirten şirket, ileride o1-miniyi bütün kullanıcılara ücretsiz sunmayı planlıyor. Fakat bunun için henüz bir tarih verilmedi.

Daha önceki modellerine 2,3,4 gibi isimler veren OpenAI, son serinin yepyeni becerilere sahip olması nedeniyle "sayacı sıfırladıklarını" ve bu nedenle o1 adını seçtiklerini belirtiyor.

Tabii bütün bunların bir bedeli var. Kullanımı mayısta çıkan öncülü GPT-4o'dan üç kat daha masraflı olan o1-preview'un geliştiricilere maliyeti 1 milyon girdi jetonu (token) başına 15 dolar, 1 milyon çıktı jetonu başına da 60 dolar.

Veri birimlerini ifade eden jetonlar, yapay zeka araçlarının büyük verileri parçalara ayırıp dili işlemesini sağlıyor. 1 milyon jeton yaklaşık 750 bin kelimeye denk geliyor. 

OpenAI, o1-mini versiyonun yüzde 80 daha ucuz olduğunu belirtiyor fakat bu sürüm diğeri kadar geniş bir bilgi yelpazesine sahip değil. 

Peki şirketin ön izleme veya bir ön sürüm olduğunu belirttiği o1, öncüllerinden farklı olarak neyi yapabiliyor, neyi yapamıyor ve insanlığın kendi bilişsel seviyesini geçen yapay zeka inşa etme çabasında nasıl bir adıma işaret ediyor?

1) Gerçekten düşünebiliyor mu?

Teknoloji sektöründeki en temel tartışmalardan biri, yapay zeka araçlarının becerilerini "düşünme" veya "muhakeme" gibi ifadelerle tanımlama etrafında dönüyor. 

Geniş dil modellerinin, devasa büyüklükte bilgi kümeleriyle eğitildiği ve sorgulara verdikleri cevaplarda bu veriler üzerinden olasılık temelli tahmin yürüttükleri göz önüne alınırsa, bazı uzmanların "düşünme" ifadesine itirazlarında haklılık payı var. 

Öte yandan bu araçlar insan beyni gibi akıl yürütme becerisine gittikçe daha fazla yaklaşıyor. 

OpenAI, o1 serisinin sorulara cevap vermeden önce daha uzun süre düşündüğünü ve vereceği yanıtların doğruluğunu kontrol ettiğini ifade ediyor.

Sisteme girilen soru karşısında "Düşünüyorum" gibi yanıtlar vermesi, gerçekten o sırada düşündüğü izlenimi yaratsa da o1'in insanlar gibi akıl yürüttüğünü söylemek mümkün değil. 

OpenAI'ın araştırma ekibinin lideri Jerry Tworek, yapay zeka modelinin düşünme biçimini insanlarınkiyle bir tutmadıklarını söylüyor. 

Arayüz ise yeni modelin problemleri çözerken daha fazla zaman harcadığını ve daha derine indiğini gösterme amacıyla bu şekilde tasarlanmış.

o1'i önceki OpenAI uygulamalarından ayıran temel özelliğiyse eğitilme biçiminde yatıyor. 

Eğitim bilimci ve öğretmenlerin aşina olabileceği pekiştirmeli öğrenme denen bu yöntem, doğru yanıtlar karşısında ödül, yanlış cevaplar karşısında da ceza verilmesi ilkesine dayanıyor.

Bu sayede deneme yanılmayla ilerleyen yapay zeka aracının, doğru yanıtlara ulaşma becerisi gelişiyor. Sorguları işlerken, insanların sorunları adım adım inceleyerek çözmesine benzer bir "düşünce zinciri" kullanıyor.

OpenAI, aracı "düşünmeye" iten bu yöntemin, doğruluğunu artırdığını ifade ediyor. 

2) Hangi alanlarda kullanılacak?

Karmaşık muhakeme görevlerinde kayda değer bir ilerlemeye ve yeni bir yapay zeka yeteneği seviyesine işaret ediyor. Bu nedenle sayacı tekrar 1'e sıfırlıyor ve bu seriye OpenAI o1 adını veriyoruz.

OpenAI'ın bu ifadelerle tanıttığı o1'in, dil becerilerinden ziyade bilimsel çalışmalar, veri işleme ve kodlamada daha iyi bir performans sergilemesi bekleniyor. Ayrıca o1-mini, daha küçük bir sürüm olmasına karşın özellikle kod üretmesi amacıyla geliştirildi. 

Yeni model kodlama ve matematikte sonuca ulaşma sürecini detaylandırdığı için bu alanlarda öğretmenlik yapma becerisinin önceki versiyonlardan daha iyi olması bekleniyor. 

Şirketin baş araştırma görevlisi Bob McGrew, yeni modelin ileri seviye matematik sorularında kendisinden daha iyi olduğunu belirterek kendisinin üniversitede matematik okuduğunu ekliyor.

OpenAI yeni modelin ayrıca bilim insanlarının hücre dizileme çalışmalarına ve fizikçilerin karmaşık matematiksel formüller üretmesine katkı sağlayacağını ifade ediyor. 

Ayrıca yapılan testlerde fizik, kimya ve biyolojinin bazı alanlarında doktora öğrencileriyle yarıştığı kaydedildi.

Şirketin baş bilim insanı Dr. Jakub Pachocki ve OpenAI teknik çalışanı Szymon Sido, New York Times'a yaptıkları sunumda, sohbet botunun çengel bulmacadan çok daha karmaşık akrostiş bulmacasını çözdüğü görüldü.

Yapay zeka aracı aynı zamanda doktora düzeyinde bir kimya sorusunu yanıtladı ve bir hastanın semptomları ve geçmişi hakkında ayrıntılı bir rapora dayanarak hastalığı teşhis etti.

3) GPT-4o'dan daha mı iyi?

Daha önceki modeller internetteki bilgilerle eğitildiği ve internette epey yanlış bilgi olduğu için hata yapma ihtimalleri artıyor. o1'in eğitilme biçimiyse bu hataları çok daha düşük seviyeye indirmesini sağlıyor. 

Yeni modelin; ses, görüntü ve yazıyla iletişim kuran GPT-4o'dan çok daha iyi performans gösterdiği alanlar olsa da bazı konularda gerisinde kalıyor. 

İki aracı da lise seviyesindeki Uluslararası Matematik Olimpiyatı'na sokan OpenAI, o1'in soruların yüzde 83'ünü, GPT-4o'nun ise sadece yüzde 13'ünü doğru çözdüğünü ifade ediyor. 

Thomson Reuters'tan yeni modeli test eden Pablo Arredondo, TechCrunch'a yaptığı açıklamada yasal belgeleri analiz etme ve hukuk fakültesine giriş sınavında da daha başarılı olduğunu söylüyor.

Strawberry takma adına sahip o1'in GPT-4o'yu geride bıraktığı bir diğer alan ise "strawberry" (çilek) kelimesinde kaç tane "r" harfi olduğunu bulmak.

Bu soruya "iki" yanıtını veren ChatGPT'nin önceki sürümleri internette alay konusu olmuştu. 

İlk başta çok zor bir görev gibi görünmese de yapay zeka araçları kelimeleri harf harf değil, jetonlar şeklinde işlediği için bu tip basit işlerde zorlanabiliyorlar. 

Ancak o1, daha detaylı düşünmesi ve kendisini kontrol etmesinden dolayı bu soruya doğru yanıtı vermeyi başardı. 

Öte yandan yeni model, internette arama yapma, metin ve görsel işleme gibi özelliklere henüz sahip değil. Ayrıca gerçek dünya hakkında GPT-4o kadar bilgisi de yok. 

Pennsylvania Üniversitesi Wharton İşletme Okulu'nda yapay zeka üzerine çalışan Ethan Mollick "Açıkçası o1-preview her şeyde daha iyi değil. Örneğin GPT-4o'dan daha iyi bir yazar değil" diyerek ekliyor: 

Ancak planlama gerektiren görevlerde ciddi değişiklikler sözkonusu.

OpenAI, yeni modelinde halüsinasyon sorununu da çözmeyi henüz başaramadı. Yapay zeka sohbet botlarının bazı bilgileri "uydurmasını" ifade eden halüsinasyon, bu araçların temel sorunu olmaya devam ediyor.

Modeli test eden Mollick, zorlu bir bulmacayı çözdüğünü ancak ipuçlarından birini uydurduğunu söylüyor. 

Yine de Tworek, "Bu modelin daha az halüsinasyon gördüğünü fark ettik" diyerek ekliyor: 

Ancak sorun hâlâ devam ediyor. Halüsinasyonları çözdüğümüzü söyleyemeyiz.

Son modelin bir diğer eksikliği de sorgulara yavaş cevap vermesi. Diğer sürümler neredeyse anında yanıtı sunarken, muhtemelen düşünme süresinden dolayı o1'in cevap vermesi çok daha uzun zaman alıyor.

Örneğin Mollick, bulmacayı çözmesinin 108 saniye sürdüğünü ifade ediyor.

OpenAI modelin ön izleme versiyonu olduğunu belirtirken, uzmanlar o1'in sonraki versiyonlarının hızlanmasını umuyor. 

4) İnsanlığa tehdit oluşturabilir mi?

Bazı yapay zeka araçları eğitimleri sırasında farklı kelimelerin beraber kullanılma sıklıklarını analiz ederek sözcüklerin birbirine yakınlığını tahmin ediyor. Örneğin "kedi" ve "köpek" kelimeleri birlikte daha sık kullanıldığı için yakın anlamlara sahip olmaları gerektiği sonucuna varıyor.

Bu modellerin "yapay zeka" ve "tehdit" ifadeleri arasında da böyle bir ilişki kurmuş olması muhtemel. 

Her yeni modelin piyasa sürülmesiyle akla gelen ilk sorulardan biri insanlığa varoluşsal bir tehdit yaratıp yaratmayacağı.

Sektörün önde gelen bazı isimleri bu tehlikeye karşı uyarırken bazı uzmanlar yapay zeka araçlarının nasıl kullanıldığının daha önemli olduğunu vurguluyor.

OpenAI'ın son sürümüyle bu araçların insan gibi düşünme becerisine bir adım daha yaklaşması da endişeleri artırabilir.

Ancak bu yazıdan da anlaşılabileceği üzere, o1'in becerileri henüz korkutucu bir düzeyin yakınından bile geçmiyor. 

Ars Technica'nın ifade ettiği gibi bir bulmacadaki 8 ipucunu çözmesi 108 saniye süren ve bir cevapta halüsinasyon gören bir yapay zeka modelinin potansiyel tehlike olduğunu söylemek abartıya kaçar. 

Öte yandan OpenAI'ın yanı sıra Meta ve Google gibi şirketlerin de çabaları ve son yıllardaki hızlı gelişmeler göz önüne alınırsa, insan seviyesine ulaşan yapay zeka araçları çok uzak olmayabilir.

Independent Türkçe, TechCrunch, Verge, Ars Technica, New York Times, OpenAI



"Uzaylı bulduğunu" sanan yapay zeka nasıl kolayca kandırıldı?

Yapay zekanın yaşam işaretlerini yanlış yorumlaması, sunduğu verilerin insan kontrolünden geçmesi gerektiğini vurguluyor (Unsplash)
Yapay zekanın yaşam işaretlerini yanlış yorumlaması, sunduğu verilerin insan kontrolünden geçmesi gerektiğini vurguluyor (Unsplash)
TT

"Uzaylı bulduğunu" sanan yapay zeka nasıl kolayca kandırıldı?

Yapay zekanın yaşam işaretlerini yanlış yorumlaması, sunduğu verilerin insan kontrolünden geçmesi gerektiğini vurguluyor (Unsplash)
Yapay zekanın yaşam işaretlerini yanlış yorumlaması, sunduğu verilerin insan kontrolünden geçmesi gerektiğini vurguluyor (Unsplash)

Yapay zekanın eğitim sürecinde başarılı olsa bile cansız yapıları çok yüksek oranda uzaylı yaşam formu sanabildiği tespit edildi.

Nöral ağlardan oluşan yapay zeka modelleri, tekrarlayan örüntüleri tespit etmede başarılı olduğu için genetik ve uzay çalışmaları gibi alanlarda sıkça kullanılıyor.

Dünya çapındaki gökbilimciler de başka gezegenlerdeki yaşam arayışlarında bu teknolojinin muazzam miktarda veriyi işleyerek çalışmalarını kolaylaştırmasını umuyor.

Yaşamın varlığını kesin olarak doğrulayan tek bir biyoimza yok ancak gökbilimciler, yaşamın bilgiyi kodlaması gerektiğini söylüyor. Kendilerini kopyalayabilen DNA gibi zincir benzeri moleküller buna örnek verilebilir.

Michigan Eyalet Üniversitesi'nden Ankit Gupta ve Christoph Adami, yapay zekanın bu yaşam işaretlerini ne kadar iyi saptayabildiğini anlamak için sanal ortamda bir çalışma yürüttü.

Araştırmacılar Avida isimli bir program kullanarak bilgisayar koduyla yazılmış dijital organizmalar üretti. Bu dijital canlılar, sanal ortamda tekrar tekrar kendilerini kopyalıyor.

Bilim insanları her kopyalama işleminin kusurlu olduğunu ve tıpkı gerçek organizmaların genetik kodunun üreme sırasında mutasyona uğraması gibi, bilgisayar kodlarının da değiştiğini belirtiyor.

Adami, bu tür dijital yaşam formlarının evrim araştırmalarında onlarca yıldır kullanıldığını söylüyor.

Çalışma kapsamında, kendilerini kopyalama bilgisine sahip olan ve olmayan onbinlerce dijital organizma üreten ekip, bir yapay zeka modelini bunlarla eğitti. Eğitim süresince yapay zeka hangi organizmaların "canlı" olup olmadığını yüzde 99,97 oranında doğru tespit etti.

Ancak model, daha önce görmediği organizmalarla test edilince pek iyi bir performans sergilemedi.

Bulguları Kanada'da düzenlenen 2026 Yapay Yaşam Konferansı'nda sunulan çalışmada ekip ilk olarak yapay zekaya dijital cansız yapıları sundu ve model bunun cansız olduğunu saptadı.

Ancak araştırmacılar daha sonra organizmanın bilgisayar kodunu yavaş yavaş değiştirdi.Sadece 150 değişikliğin ardından organizma artık kendini kopyalayama niteliğini kaybetse bile yapay zeka modeli onu canlı sanmaya devam etti.

Gupta, "Hangi komut dizisiyle başlarsak başlayalım, yapay zekayı yüzde 100 oranında kandırmayı başardık" diyor.

Bu tür hatalı tahminler, başka gezegenlerde yaşam bulunduğunun sanılıp daha sonra yapay zekanın yanıldığının ortaya çıkmasına yol açabilir. Ayrıca yapay zeka sağlık gibi çeşitli alanlarda da kullanıldığı için bu sorunun daha geniş çaplı yansımaları olabilir. 

Çalışma, eğitim sürecinin başarılı geçmesinin bile bu modellere güvenmek için yeterli olmayacağını gösteriyor.

Araştırmacılar bu nedenle verilerin sürekli insanlar tarafından kontrol edilmesi gerektiğini belirtiyor.

Yapay zekanın örüntüleri yanlış sınıflandırmak gibi bir "zayıf noktası" olduğuna dikkat çeken Adami şöyle diyor:

Karar sürecinde mutlaka bir insan yer almalı.

Araştırmacılar bundan sonraki çalışmalarında yapay zekayı dijital yerine gerçek yaşam verisiyle test etmeyi planlıyor.

Independent Türkçe, Phys.org, IFLScience


Instagram ve WhatsApp'a yapay zeka güncellemesi

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash
TT

Instagram ve WhatsApp'a yapay zeka güncellemesi

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash

Meta, Instagram ve WhatsApp için gelişmiş yapay zeka destekli ilk görsel oluşturma aracını kullanıma sunarak Google'ın Gemini'ı ve OpenAI'ın ChatGPT'si gibi rakiplerini yakaladı.

Meta Süper Zeka Laboratuvarları tarafından geliştirilen üretken yapay zeka özelliği Muse Image, teknoloji devinin Meta AI sohbet botuna entegre edilecek ve uygulama kullanıcılarının komut ve çizimlerle görsel oluşturup düzenlemesine olanak tanıyacak.

Instagram ve WhatsApp'ın her birinin dünya çapında 3 milyardan fazla kullanıcısı var ancak Muse Image ilk etapta yalnızca belirli ülkelerde kullanıma sunulacak.

Şirket bir blog yazısında, "Muse Image, dünyanızı bilen yaratıcı bir ortak görevi görerek, fikirlerinizi yüksek kaliteli görsellere dönüştürmeyi kolaylaştırır; bu görselleri indirebilir ve doğrudan akışınız, hikayeniz veya sohbetiniz de dahil her yerde paylaşabilirsiniz" dedi.

İster sıfırdan başlıyor olun ister mevcut bir fotoğrafla çalışıyor olun, ne istediğinizi basit, konuşma dilinde açıklayabilirsiniz ve Meta AI, Muse Image sayesinde gerisini halleder.

İlk etapta yalnızca "belirli ülkelerdeki" Instagram ve WhatsApp kullanıcılarına sunulan özelliğin gelecek haftalarda daha geniş kullanıma açılması bekleniyor.

Meta ayrıca, Facebook ve Messenger dahil diğer uygulamaları için de bu özelliği kullanıma sunmayı planlıyor.

Meta sözcüsü The Independent'a, "En iyi yaptığımız şeyi, yani sosyal etkileşimi destekliyor" diye konuştu.

İnsanlar uygulamalarımıza birbirleriyle bağlantı kurmak ve paylaşımlarda bulunmak için geliyor. Muse Image onlara tam olarak bunu yapmanın yeni ve yaratıcı yollarını sunuyor.

Muse Image, Instagram Hikayeleri'nde 30'dan fazla yeni yapay zeka destekli efekt ve WhatsApp'ta Meta AI'yla doğrudan sohbetlerde görüntü oluşturma imkanı sunuyor.

Meta ayrıca, yakında kullanıma sunulması beklenen yapay zeka video oluşturma aracı Muse Video'nun önizlemesini de paylaştı.

Meta, yeni özelliğin teknoloji devini "kişisel süper zekaya bir adım daha yaklaştırdığını" söyledi. Bu, CEO Mark Zuckerberg'ün 2024'te şirketinin yapay genel zekaya ulaşmayı amaçladığını duyurmasından bu yana belirttiği hedef.

Haziran 2025'te teknoloji patronu resmi olarak Meta Süper Zeka Laboratuvarları'nı kurdu ve o zamandan beri Anthropic, Google DeepMind ve OpenAI gibi rakiplerinden en iyi yapay zeka yeteneklerini satın almak için milyarlarca dolar harcadı.

Zuckerberg, Temmuz 2025 tarihli bir blog yazısında şöyle yazmıştı:

Bizi iyi tanıyan, hedeflerimizi anlayan ve bunlara ulaşmamıza yardımcı olabilen kişisel süper zeka, bugüne kadar açık ara en faydalısı olacak. Gördüklerimizi gören, duyduklarımızı duyan ve gün boyunca bizimle etkileşim kurarak içinde bulunduğumuz bağlamı anlayan akıllı gözlükler gibi kişisel cihazlar, gelecekte başlıca bilgi işlem araçlarımız haline gelecek.

Independent Türkçe


Katlanan iPhone için kötü haber

İlk katlanabilir iPhone'un adının iPhone Ultra olması bekleniyor (YouTube/AppleTrack)
İlk katlanabilir iPhone'un adının iPhone Ultra olması bekleniyor (YouTube/AppleTrack)
TT

Katlanan iPhone için kötü haber

İlk katlanabilir iPhone'un adının iPhone Ultra olması bekleniyor (YouTube/AppleTrack)
İlk katlanabilir iPhone'un adının iPhone Ultra olması bekleniyor (YouTube/AppleTrack)

Sektör içinden bir habere göre, Apple'ın uzun zamandır beklenen katlanabilir iPhone'u ciddi gecikmelerle karşı karşıya.

Samsung'un ilk katlanabilir akıllı telefonunu piyasaya sürmesinden 7 yıl sonra gelecek yeni nesil iPhone'un eylülde tanıtılması bekleniyor ancak tedarik zinciri sorunları çoğu müşterinin 2027'ye kadar cihaza sahip olamayacağı anlamına gelebilir.

iPhone Ultra diye adlandırılması beklenen cihazın, 5,5 inçlik bir dış ekrana ve tamamen açıldığında 7,8 inçlik bir ekrana sahip olacağı öngörülüyor.

Ayrıca, 2 bin 300 ila 2 bin 500 dolar arasında yüksek bir fiyat etiketiyle geleceği ve piyasadaki en pahalı iPhone olacağı bildiriliyor.

Önde gelen sektör analisti Ming-Chi Kuo'nun yeni haberi, stok yetersizliğinin Apple'ın yeni telefonu duyurmasıyla piyasaya sürmesi arasında gecikmeye yol açacağını öne sürüyor.

"Apple'ın üçüncü çeyrekteki stok durumu dikkate alındığında, katlanabilir iPhone'un 2017'deki iPhone X'le yaşananları tekrarlaması muhtemel. Diğer yeni modellerle birlikte duyurulabilir ancak ön siparişler ve resmi satışlar daha sonra başlayabilir" diye yazdı.

Bu, katlanabilir iPhone'un ön siparişler açıldıktan hemen sonra tükenebileceği, teslimat sürelerinin hızla 4 ila 6 haftaya veya daha uzun süreye uzayabileceği ve aralık ayına kadar bu şekilde kalabileceği anlamına geliyor.

iPhone Ultra, Apple'ın Kaliforniya'nın Cupertino kentindeki yıllık ürün tanıtımında yeni iPhone 18 modelleriyle birlikte tanıtılacak.

Geçen ay yaşanan büyük sızıntı, iPhone 18 Pro'nun nasıl görüneceğini ortaya koymuş gibi görünüyor. Apple tedarikçisi Tata Electronics'e yapılan siber saldırının ardından fotoğraflar, dosyalar ve parça listeleri dark web'de paylaşılmıştı.

The Independent, sızıntılar ve bildirilen gecikmeler hakkında daha fazla bilgi almak için Apple'la iletişime geçti. Ancak şirket piyasaya sürülmemiş ürünler hakkında genellikle yorum yapmıyor.

ABD'li teknoloji devi, yapay zeka şirketlerinden gelen benzeri görülmemiş RAM talebi nedeniyle ortaya çıkan küresel bellek yongası kıtlığı yüzünden diğer cihazlarında da tedarik sorunları yaşadığını daha önce doğrulamıştı.

Bu, 4,5 trilyon dolarlık şirketin yönetimini bu yıl Tim Cook'tan devralacak yeni CEO John Ternus için ilk büyük sınavlardan biri olacak.

Independent Türkçe