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



Google yöneticisi Şarku’l Avsat’a konuştu: Yapay zekâ, ajanların ötesine geçerek kapsamlı bir inovasyon ekosistemine dönüşüyor

Google, Ortadoğu’da yapay zekânın geleceğinin, yatırımların ve yeteneklerin pratik uygulamalara ve dünya çapında ihraç edilebilir teknolojilere dönüştürülmesine bağlı olduğunu düşünüyor. (Adobe)
Google, Ortadoğu’da yapay zekânın geleceğinin, yatırımların ve yeteneklerin pratik uygulamalara ve dünya çapında ihraç edilebilir teknolojilere dönüştürülmesine bağlı olduğunu düşünüyor. (Adobe)
TT

Google yöneticisi Şarku’l Avsat’a konuştu: Yapay zekâ, ajanların ötesine geçerek kapsamlı bir inovasyon ekosistemine dönüşüyor

Google, Ortadoğu’da yapay zekânın geleceğinin, yatırımların ve yeteneklerin pratik uygulamalara ve dünya çapında ihraç edilebilir teknolojilere dönüştürülmesine bağlı olduğunu düşünüyor. (Adobe)
Google, Ortadoğu’da yapay zekânın geleceğinin, yatırımların ve yeteneklerin pratik uygulamalara ve dünya çapında ihraç edilebilir teknolojilere dönüştürülmesine bağlı olduğunu düşünüyor. (Adobe)

Google, Ortadoğu ve Kuzey Afrika’yı yapay zekâ kullanımında küresel olarak en üst sıralardaki bölgeler arasında değerlendirirken, Gemini uygulamasının dünya genelinde aylık bir milyar aktif kullanıcıyı aştığına, Arapçanın ise platformda en çok kullanılan ilk dört dilden biri olduğuna dikkat çekti. Ancak şirketler içindeki tablo daha karmaşık bir görünüm sergiliyor. Bugün pek çok kurumun yapay zekâ alanında deneme veya pilot projeleri bulunurken; sınırlı test aşamasından büyük ölçekli operasyonel kullanıma geçiş süreci, başta veri ve yönetişim olmak üzere çeşitli zorluklarla karşı karşıya kalmaya devam ediyor.

Bireysel benimseme hızı ile kurumsal uygulama zorlukları arasındaki bu tezat, bölgeyi 2030 yılına yaklaşırken farklı bir sınavla karşı karşıya bırakıyor. Google’ın Ortadoğu ve Kuzey Afrika Bölgesi Genel Müdürü Anthony Nakache, Şarku’l Avsat’a verdiği özel röportajda bu durumu açıklayarak, önümüzdeki dönemin başarısının yalnızca kullanıcı sayısı veya altyapı harcamalarının hacmiyle ölçülmeyeceğini; bölgenin, dışarıda geliştirilen çözümleri adapte etmekle yetinmek yerine yerli teknolojiler geliştirip bunları küresel pazarlara ihraç etme kapasitesiyle belirleneceğini ifade etti.

Üretim testi

Google’da 18 yıl, bölgede ise yaklaşık dört buçuk yıl geçiren Nakache, Ortadoğu’nun yapay zekâ küresel haritasında artık kilit bir oyuncu haline geldiğini düşünüyor. Bunu; hükümetlerin vizyonu, ulusal stratejiler, altyapı yatırımları ile birlikte becerilerin geliştirilmesi, politikaların oluşturulması, bilimsel araştırmaların ve girişimlerin desteklenmesi gibi birçok faktörün bir araya gelmesine bağlıyor.

frb fr
Google’ın Ortadoğu ve Kuzey Afrika Bölgesi Genel Müdürü Anthony Nakache (Google)

Nakache, bu çabaların sonuçlarının özellikle tüketiciler nezdinde kullanım düzeyinde açıkça görüldüğünü belirtiyor. Zira bölge, yapay zekâ potansiyeline yönelik yüksek iyimserlik seviyeleriyle birlikte Gemini’ın kullanımında küresel olarak en üst sıralarda yer alan pazarlar arasında bulunuyor. Ancak bir sonraki aşamaya geçiş; Nakache’ye göre, kurumlar içinde ticari kullanımın daha fazla yaygınlaşmasını ve birden fazla görevi yerine getirebilen, daha karmaşık sorunlarla başa çıkabilen ‘ajan tabanlı yapay zekâ’ (Agentic AI) dahil olmak üzere daha gelişmiş sistemlerin benimsenmesini gerektiriyor. Özellikle sistemlerin bilgi sunmaktan eylem gerçekleştirmeye geçtiği bu süreçte ‘güven’ unsurunu dönüşümün merkezine koyan Nakache, küresel teknolojilerin yanı sıra yerel bağlama uyum sağlayan çözümler geliştirmenin önemine dikkat çekiyor.

Teknolojinin ötesinde bir etki

Nakache, şirketin teknolojinin değerini doğrudan sunduğu hizmetlerin ötesinde nasıl ölçtüğünü açıklamak için Google ürünlerinin Suudi Arabistan ve Birleşik Arap Emirlikleri’ndeki (BAE) ekonomik etkisini örnek gösteriyor.

Google’ın talebiyle bağımsız bir danışmanlık şirketi tarafından hazırlanan araştırmaya göre, şirketin ürün yelpazesinin iki ülkedeki ekonomik etkisinin 2024 yılında yaklaşık 14,2 milyar dolar olduğu tahmin edildi. Bu ürünler arasında; YouTube, Haritalar, Arama, reklam hizmetleri, bulut bilişim ve Android gibi değişen derecelerde yapay zekâya dayanan servisler yer alıyor.

sdvfebt
Veriler ve yönetişim, şirketlerin yapay zekâ çözümlerini sınırlı denemelerden geniş çaplı uygulamaya geçirmelerinin önündeki en önemli engelleri oluşturuyor. (Adobe)

Nakache bu değeri; bireylerin ve şirketlerin söz konusu araçları arama yapma, karar alma, beceri edinme, müşterilere ulaşma, verimlilik ve güvenliği artırma amacıyla kullanmalarına bağlıyor. Ayrıca Android, bulut bilişim ekosistemleri ve YouTube içerik üreticiliğinin yarattığı istihdam olanaklarına dikkat çeken Nakache, teknolojik liderliğin yalnızca model ve altyapı geliştirmekle sınırlı olmadığını, ölçülebilir ekonomik ve toplumsal etkiyi de kapsadığını vurguluyor.

Neden bazı şirketler bu süreçte zorlanıyor?

Kurumsal düzeyde Nakache, altyapı veya araç eksikliğinin yapay zekâ kullanımını yaygınlaştırmanın önündeki tek engel olduğunu düşünmüyor; ancak gelecekteki talebi karşılamak adına daha fazla kapasiteye ihtiyaç duyulacağını öngörüyor.

Onun ifadesine göre en acil sorun, pilot projelerden tam uygulamaya geçişte yatıyor. Yapay zekâyı şu ya da bu şekilde test etmeyen bir kurumla neredeyse hiç karşılaşmadığını belirten Nakache, buna rağmen teknolojinin henüz günlük operasyonların temel bir parçası haline gelmediğini söyleyerek iki ana engelin altını çiziyor. İlk engel verilerle ilgili; modern modellerin daha az yapılandırılmış verileri işleme yeteneği gelişmiş olsa bile kurumların, verilerin niteliğini, doğruluğunu, güncelliğini ve karar alma süreçlerinde sistemlerin bu verilere nasıl dayandığını anlaması gerekiyor. İkinci engel ise yönetişim; özellikle ajan tabanlı sistemlerin aldığı kararlardaki sorumluluğun belirlenmesi öne çıkıyor. Nakache, birlikte çalıştıkları şirketlerden yalnızca sınırlı sayıda olanının bu konuda net bir çerçeve oluşturmayı başardığını, bu durumun da sınırlı test ortamlarından müşterilere hizmet veren daha geniş kapsamlı uygulamalara geçişi karmaşıklaştırdığını ifade ediyor.

Gerçek kullanımdaki zorluklar

Veri ve yönetişim kurumlar için iki ana zorluğu oluştururken, tüketiciler ise araçları etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmekle ilgili farklı bir güçlükle karşı karşıya kalıyor. Nakache, sistemlere verilen yetersiz veya belirsiz komutlar (prompts) nedeniyle birçok kullanıcının halen arzuladığı sonuçları almakta zorlandığını açıklıyor. İş süreçlerini otomatikleştirebilen ajan tabanlı platformların ortaya çıkmasıyla birlikte bu zorluk daha da artıyor; zira kullanıcının artık yalnızca soru sormayı değil, iş akışlarını nasıl tasarlayacağını da anlaması gerekiyor.

xdvfgb
Google, pratik becerilere ve yerel kapasitenin geliştirilmesine odaklanan 15 milyon dolarlık bir girişimle yarım milyon kişiyi eğitmeyi hedefliyor. (Shutterstock)

Nakache’ye göre Google bu nedenle yapay zekâyı her zaman ayrı bir araç olarak sunmak yerine, bireylerin ve şirketlerin halihazırda kullandığı ürünlerin içine entegre etmeye çalışıyor. Nakache, reklam verenin kreatif materyalleri ve iş hedeflerini sisteme sunmasıyla kampanyaların Google ürünleri genelinde dağıtımını otomatik olarak üstlenen ‘Performance Max’ reklam aracını buna örnek gösteriyor. Nakache’nin aktardığına göre şirket, bu aracı kullananlarda küresel çapta satışların yüzde 14 ila 20 arasında arttığını bölgede de gözlemledi.

Beceri açığı

Nakache, dijital beceri açığının yeni bir konu olmadığını, ancak gelişmiş kabiliyetleri ve kullanımına bağlı risklerin yanı sıra geleneksel dijital bilginin ötesine geçen becerilere duyulan ihtiyaç nedeniyle yapay zekâ ile birlikte daha büyük bir önem kazandığını düşünüyor.

Google, 2018 yılında başlatılan ‘Maharat min Google’ programından bu yana bölgede üç milyondan fazla kişiye dijital beceri eğitimi verdiğini belirtiyor. Şirket ayrıca, hükümet kurumları, üniversiteler ve iş kuluçka merkezlerinin de aralarında bulunduğu yerel ortaklarla iş birliği içinde, Ortadoğu ve Kuzey Afrika’da yarım milyon kişiyi eğitmek amacıyla ‘MENA AI Opportunity Initiative’ kapsamında 15 milyon dolar tahsis etti.

Ancak Nakache, başarının yalnızca eğitilen kişi sayısı veya verilen sertifikalarla değerlendirilmemesi, katılımcıların öğrendiklerini pratik olarak uygulama kapasitelerini de kapsaması gerektiğinin altını çiziyor. Bu doğrultuda söz konusu girişim; öğrencileri, kamu çalışanlarını ve girişimcileri içeren çeşitli kesimleri hedefliyor. Bölgedeki yapay zekâ kullanım oranlarının yüksek olmasına rağmen Nakache, bazı ülkelerin küresel yetenekleri çekmeyi başarmasına karşın en büyük açığın halen teknolojileri inşa etme ve bunları kurumlar içine entegre etme noktasında ihtiyaç duyulan yetkinliklerde yattığını değerlendiriyor.

Araştırma davranışındaki değişim

Yapay zekânın etkisi, Google’ın en eski ve en büyük ürünlerinden biri olan arama motoruna da uzanıyor. Nakache, günlük aramaların yüzde 15’inin şirketin daha önce karşılaşmadığı sorgulardan oluştuğunu, bunun da kullanıcı davranışlarındaki sürekli değişimi yansıttığını belirtiyor.

cdfvrgt
Ortadoğu ve Kuzey Afrika bölgesi, Gemini kullanımında dünya çapında en üst sıralarda yer alıyor. (Reuters)

Yapay zekânın arama deneyimine entegre edilmesiyle birlikte, şirketin verilerine göre AI Overviews özelliğinin aylık aktif kullanıcı sayısı yaklaşık 2,5 milyara ulaşırken, AI Mode hizmetinde ise bu sayı bir milyar seviyesinde gerçekleşti.

Sorguların yapısı da değişim gösteriyor. Zira AI Mode üzerinden yöneltilen sorular geleneksel aramaya kıyasla ortalama yaklaşık üç kat daha uzun olurken, her altı sorgudan biri metin sınırlarını aşarak görsel veya diğer etkileşim biçimlerine dönüşüyor.

Dijital dolandırıcılıkla mücadele

Nakache, siber dolandırıcılığın bu teknolojinin ortaya çıkışından önceye dayanmasına rağmen yapay zekânın dijital tehdit tablosunu değiştirdiğini kabul ederken, şirketin yapay zekâyı kötü niyetli faaliyetlere karşı ana savunma araçlarından biri olarak da kullandığını vurguluyor.

Sunduğu verilere göre şirketin teknolojileri, geçen yıl yaklaşık sekiz milyar zararlı reklamın ve kötü niyetli aktörlerle bağlantılı yaklaşık 25 milyon hesabın engellenmesine veya kaldırılmasına yardımcı oldu.

Google, yapay zekâ ile üretilen içeriklerle mücadele etmek amacıyla Time dergisi tarafından 2026’nın en iyi buluşları arasında gösterilen ‘SynthID’ teknolojisini geliştirdi. Bu teknoloji, kalitesini etkilemeden yapay zekâ tarafından oluşturulan metin, görsel, video ve ses içeriklerine gözle görülmeyen dijital filigranlar yerleştirilmesine olanak tanıyor.

sdervgrb
Anthony Nakache, bölgenin 2030 yılına kadar elde edeceği başarının, teknolojileri sadece kullanmakla değil, yerel teknolojiler geliştirip bunları dünya çapında ihraç etme kabiliyetiyle ölçüleceğini düşünüyor. (Adobe)

Şirket verilerine göre bu teknoloji; 180 milyardan fazla görsel ve videoyu işaretlemenin yanı sıra 240 bin yıla eşdeğer ses içeriğinde kullanıldı. İçerik doğrulama araçları günlük yaklaşık bir milyon talebi işlerken, teknolojinin kullanımı OpenAI, Nvidia ve Apple’ın da aralarında bulunduğu şirketleri kapsayacak şekilde genişletildi.

Söz konusu araçlar, teknolojiyi destekleyen içeriklerdeki dijital filigranların varlığını doğrulamaya yardımcı oluyor; ancak bu durum yapay zekâ ile üretilen tüm materyallerin tespit edilebileceği anlamına gelmiyor. Nakache; dolandırıcılık ve yapay içeriklerle mücadelenin tek bir şirket tarafından yürütülemeyeceğini, hükümetlerin, düzenleyici kurumların, akademik çevrelerin ve özel sektörün iş birliğini gerektirdiğini vurguluyor.

2030 testi

2030 yılına yaklaşırken Nakache, bölgenin yapay zekâdaki başarısının yalnızca kullanım oranları ve yatırımlarla ölçülmeyeceğini; kendine özgü teknolojiler geliştirme ve küresel pazarlara ulaşma kapasitesiyle belirleneceğini düşünüyor.

Yeteneklerin bölgeye çekilmesini tüketimden üretime geçişin en önemli unsurlarından biri olarak gören Nakache; Suudi Arabistan, BAE ve Katar’ın halihazırda Arapça dil modelleri geliştirmek üzere çalıştığını, ancak bunun başarılabileceklerin sadece bir başlangıcını temsil ettiğini belirtiyor.

Bölge sınırları dışında da Arapça konuşan nüfusun yaygın olmasının yerel olarak geliştirilen çözümler için daha geniş bir pazar sunduğunu ifade eden Nakache, altyapı, politikalar, yatırımlar ve yetkinliklerin bir araya gelmesinin küresel ölçekte teknolojilerin geliştirilmesini destekleyebileceğini dile getiriyor.

Ona göre 2030’a gelindiğinde asıl sınav; bölgenin başkaları tarafından geliştirilen çözümleri kullanmakla veya bunları kendi ihtiyaçlarına uyarlamakla yetinmeyip, kendi pazarlarından doğan ve dünya genelindeki kullanıcılara ulaşan teknolojiler üretmesinde yatıyor.


Apple "çamaşır katlayabilen" robot geliştiriyor

Apple genel merkezinde düzenlenen bir etkinlikte, iPhone'ları parçalayan Liam adlı robot sergileniyor (Reuters/Stephan Lam)
Apple genel merkezinde düzenlenen bir etkinlikte, iPhone'ları parçalayan Liam adlı robot sergileniyor (Reuters/Stephan Lam)
TT

Apple "çamaşır katlayabilen" robot geliştiriyor

Apple genel merkezinde düzenlenen bir etkinlikte, iPhone'ları parçalayan Liam adlı robot sergileniyor (Reuters/Stephan Lam)
Apple genel merkezinde düzenlenen bir etkinlikte, iPhone'ları parçalayan Liam adlı robot sergileniyor (Reuters/Stephan Lam)

Apple'ın, çamaşır katlayabilen iddialı bir makine de dahil bir dizi yeni ev robotu üzerinde çalıştığı bildiriliyor.

The Information'ın haberine göre iPhone üreticisinin araştırdığı diğer robotik konseptler arasında, kullanıcıları odadan odaya takip eden tekerlekli bir robot ve iç mekanda uçabilen bir cihaz da var.

Bu deneysel ürünlerin halka sunulacağına dair herhangi bir işaret yok ancak söylentilere konu olan cihazlardan biri, Apple'ın kısa süre önce tanıttığı HomeView merkezinin yeni nesil bir versiyonu.

HomeView Ultra veya HomeView Max prototipi, 9 inçlik bir ekrana ve dönebilen bir robotik kola sahip.

Habere göre robot, mevcut tasarımındaki kamera ve sensörler sayesinde "çevresini tam olarak algılayıp kendi başına hareket edebiliyor; biri odaya girdiğinde ışıkları açabiliyor, hatta belki bir kediye masadan inmesini söylemeye bile çalışabiliyor".

xdvfbgh
Apple, HomeView cihazının daha büyük ve robotik bir versiyonu üzerinde çalışıyor (David Phelan/The Independent)

The Independent cevap hakkı için Apple'la temasa geçti ancak şirket genellikle piyasaya sürülmemiş ürünler hakkında yorum yapmıyor.

Eski Apple CEO'su Tim Cook, şirketin birkaç yeni kategoride ürün piyasaya sürmeyi planladığının sinyalini geçen yıl vermişti.

Cook, bütün çalışanların katıldığı toplantıda, "Henüz hakkında konuşamayacağım ürün yelpazesi gerçekten muhteşem arkadaşlar. Muhteşem" demişti.

Bazılarını yakında göreceksiniz. Bazıları ise daha sonra gelecek. Ama göreceğiniz çok şey var.

Apple geçmişte de iddialı projeleri rafa kaldırmıştı. Bunların en dikkat çekeni, Project Titan kapsamında geliştirdiği sürücüsüz elektrikli araçtı.

Bu araba üzerinde 10 yıl boyunca çalışan ABD'li teknoloji devinin, nihayetinde 2024'te projeyi iptal etmeden önce araştırma ve geliştirmeye 10 milyar doların üzerinde harcama yaptığı bildirilmişti.

Apple halihazırda birkaç çalışan robot tasarlayıp üretse de bunlar yalnızca şirket içi kullanıma sunuldu.

Bunlardan ilki Liam, kullanım ömrü dolmuş iPhone'ları parçalara ayırıp geleneksel geri dönüşüm yöntemlerinde genellikle gözden kaçan değerli malzemeleri kurtarmak üzere tasarlanmış 29 kollu bir robotik sistemdi.

Liam'ın tanıtılmasından iki yıl sonra, 2018'de Apple, onun halefi Daisy'yi tanıttı. Yeni robot, daha fazla iPhone modelini parçalara ayırabiliyor ve saatte 200 cihaza varan işleme kapasitesine sahip.

Independent Türkçe


OpenAI'dan veri merkezlerine yönelik nefreti azaltmak için isim değişikliği

Fotoğraf: Reuters
Fotoğraf: Reuters
TT

OpenAI'dan veri merkezlerine yönelik nefreti azaltmak için isim değişikliği

Fotoğraf: Reuters
Fotoğraf: Reuters

OpenAI, veri merkezlerine duyulan nefreti azaltmaya yönelik kapsamlı bir planın parçası olarak bu merkezlere yeni bir ad vereceğini açıkladı.

Axios'un haberine göre şirket, yapay zekaya karşı giderek artan tepkilere yanıt vermek için bir politika ve halkla ilişkiler hamlesi başlatıyor. Bu adım, özellikle veri merkezlerine yönelik kamuoyu tepkilerinin arttığı ve ABD'yle diğer ülkelerdeki kanun koyucuların bu endişeleri giderek daha fazla dile getirdiği bir döneme denk geliyor.

OpenAI'ın bu yeni girişimi, ABD'de Demokratların Temsilciler Meclisi'nde çoğunluğu kazanmasının beklendiği ara seçimlerin ve bu seçimlerin hemen ardından yaşanacak 2028 başkanlık seçimi sürecinin başladığı bir döneme denk geliyor.

ChatGPT'nin geliştiricisi, özellikle Donald Trump'ın Beyaz Saray'ının yapay zeka düzenlemeleri konusunda sergilediği epey olumlu yaklaşım göz önüne alındığında, bu değişimlerden zarar görmemeyi sağlamayı umuyor. OpenAI ve Meta gibi büyük teknoloji şirketleri, Trump'ın ikinci kez seçilmesinden bu yana kendisiyle yakın ilişkiler içinde oldu. Ancak sektör, ABD'de güç dengelerinin değişmesinin, yeni denetimler ve baskılar getirebileceğinden endişe ediyor.

OpenAI'ın planları arasında belki de en dikkat çekicisi, "veri merkezleri" terimini "yapay zeka hesaplama kampüsleri" diye yeniden adlandırmak. Veri merkezleri kamuoyunda ciddi bir endişe kaynağı haline geldi. Hatta bazı adaylar ara seçim kampanyalarında bu tesislerin geleceğini tartışma konusu yaptı. Bu siyasi endişe, hem Cumhuriyetçi hem de Demokrat siyasetçiler arasında karşılık buluyor.

OpenAI, tesisleri yeniden adlandırarak bunların yerel topluluklara sağlayabileceği faydaları vurgulamayı amaçlıyor. OpenAI'ın küresel ilişkilerden sorumlu üst düzey yöneticisi Chris Lehane, Axios'a, "Yerel topluluklar şirketleri mesul tutmalı ve onlardan hesap sormalı. Böylece bu projelerden gerçekten büyük fayda sağladıklarından emin olmalılar" diye konuştu.

Haberde, şirketin bu isim değişikliğinin tartışma yaratacağını bilerek hareket ettiği belirtiliyor. Ancak OpenAI, bu hamlenin insanları şaşırtarak tartışmaların odağını değiştirmesini umuyor. Şirket böylece büyük veri merkezlerinin gürültüsü, çevreye verdiği rahatsızlık ve su tüketimi hakkındaki şikayetlerin geri planda kalmasını hedefliyor.

Habere göre OpenAI, şirketlerin yeni sistemler geliştirme hızını sınırlamaya yönelik zorunlu güvenlik önlemleri olan "hız sınırları" konusundaki tartışmaları da teşvik edecek. Axios’un haberine göre şirket ayrıca teknolojinin sağladığı ekonomik faydaların ve yapay zekaya ilişkin düzenlemelerin geliştirilmesinde uluslararası işbirliğinin öneminin altını çizecek.

Independent Türkçe