Çin'in yapay zeka atılımı: "Düşünebilen model, OpenAI'yı geride bıraktı"

ABD'nin çip kısıtlamaları Asya devini durduramıyor

ABD, gelişmiş yapay zeka teknolojilerinin Çin'e girmesini daha sıkı kontrol etme hazırlığı yapıyor (Reuters)
ABD, gelişmiş yapay zeka teknolojilerinin Çin'e girmesini daha sıkı kontrol etme hazırlığı yapıyor (Reuters)
TT

Çin'in yapay zeka atılımı: "Düşünebilen model, OpenAI'yı geride bıraktı"

ABD, gelişmiş yapay zeka teknolojilerinin Çin'e girmesini daha sıkı kontrol etme hazırlığı yapıyor (Reuters)
ABD, gelişmiş yapay zeka teknolojilerinin Çin'e girmesini daha sıkı kontrol etme hazırlığı yapıyor (Reuters)

Çin merkezli teknoloji şirketi DeepSeek, yeni yapay zeka modelini açık kaynaklı olarak yayımladı. Şirket yeni araçlarının, OpenAI'ın benzer modellerini geride bıraktığını öne sürüyor.

DeepSeek, Kasım 2024'te önizleme versiyonunu kullanıma sunduğu R1 serisini, açık bir MIT lisansı altında 20 Ocak Pazartesi günü piyasaya sürdü. 

MIT lisansı sayesinde yapay zeka modelinin kodu incelenebiliyor, değiştirilebiliyor ve ticari olarak kullanılabiliyor. 

R1, OpenAI'ın geçen yıl çıkan o1 serisi gibi "düşünebilen" veya "mantık yürüten" yapay zeka sınıfında yer alıyor. 

ChatGPT gibi geniş dil modellerinden farklı çalışan bu araçlar, verdikleri yanıtların doğruluğunu kontrol ediyor ve bu nedenle cevap vermeleri biraz daha zaman alıyor. Ancak hata yapma ihtimalini azaltan "düşünce zinciri" sistemi, özellikle bilimsel çalışmalarda ciddi fayda sağlıyor. 

DeepSeek, R1'in matematik, kelime problemleri ve programlama gibi testlerde OpenAI'ın o1'inden daha iyi performans gösterdiğini bildiriyor. Şirketin verilerine göre R1'in geride kaldığı testlerde bile iki model arasında çok az fark var.

Diğer yandan Ars Technica, yapay zeka testlerinin gerçek performansı her zaman yeterince iyi yansıtmadığını ve bu sonuçların henüz bağımsız bir şekilde doğrulanmadığını ifade ediyor.

R1 ailesinin en gelişmiş versiyonu 671 milyar parametre içeriyor. Parametreler temelde modelin problem çözme becerilerinin ne kadar iyi olduğunu gösteriyor. 

Şirket, R1'in 1,5 milyarla 70 milyar parametre arasında değişen "damıtılmış" versiyonlarını da yayımladı. Bunların en küçüğü dizüstü bilgisayarda çalışabilirken, en gelişmiş versiyonu daha güçlü bir donanım gerektiriyor. 

TechCrunch'a göre DeepSeek'in yeni yapay zeka ailesi, performansının yanı sıra o1'den yüzde 90 civarında daha ucuza satılmasıyla da öne çıkıyor. Ayrıca açık kaynaklı modeller genellikle o1 gibi muadillerinin gerisinde kaldığı için R1, teknoloji meraklılarının dikkatini çekti. 

George Mason Üniversitesi'nde yapay zeka alanında çalışan Dean Ball, X'teki gönderisinde şöyle yazdı:

DeepSeek'in damıtılmış modellerinin etkileyici performansı, çok yetenekli muhakeme cihazlarının yaygın bir şekilde çoğalmaya devam edeceği ve yukarıdan aşağıya herhangi bir kontrol rejiminin gözünden uzakta, yerel donanımlarda çalıştırılabileceği anlamına geliyor.

Yeni yapay zeka modelinin, Çin merkezli diğer araçlar gibi karşılaştığı bir sorun var. Asya ülkesindeki yasalara göre "temel sosyalist değerleri içermesi" gereken araçlar, Tayvan'ın özerkliği gibi belirli konular hakkında yanıt vermiyor. Ancak model bulutta değil, Çin dışında yerel olarak çalıştırıldığında böyle bir sınırlama yaşanmıyor. 

ABD ve Çin arasındaki yapay zeka yarışı

DeepSeek'in son serisi, ABD'nin yapay zeka teknolojilerini Çin'e satışına daha fazla kısıtlama getirmeyi düşündüğü bir dönemde çıktı. 

Çin'deki şirketlerin gelişmiş yapay zeka çipleri satın alması daha önce engellenmişti. Ancak görevden ayrılan Joe Biden yönetiminin teklif ettiği yeni düzenlemeler yürürlüğe girerse kısıtlamaların kapsamı genişleyecek. Uzmanlar bu değişikliğin, Çin'in özellikle Ortadoğu'daki ülkeler aracılığıyla ABD çiplerine erişmesini engellemeyi amaçladığını söylüyor. 20 Ocak'ta göreve başlayan Donald Trump, bu teklifle ilgili henüz yorum yapmadı.

Ancak son gelişmelere bakılırsa ABD'nin kısıtlamaları Çin merkezli teknolojilerin önüne geçemiyor. 

TechCrunch, DeepSeek'in yanı sıra Çin merkezli Alibaba ve Kimi'nin de o1'i geride bıraktığı öne sürülen yapay zeka modelleri geliştirdiğini aktarıyor. 

Ayrıca DeepSeek, Aralık 2024'te DeepSeek-V3 adlı başka bir yapay zeka modelini piyasaya sürmüştü. ChatGPT'ye rakip olan araç, GPT-4o ve Anthropic'in Claude Sonnet 3.5'ini yakalamış, Meta ve Alibaba teknolojilerini geride bırakmıştı. 

Şirket, V3'ü sadece iki ayda 5,5 milyon dolara geliştirdiğini öne sürüyor. Uzmanlar bu miktarın, Silikon Vadisi'nde üretilen araçlara harcananın çok altında kaldığını ifade ediyor.

New York Times'a göre ABD'nin kısıtlamalarının, Çinli bilim insanlarını daha yaratıcı yöntemler bulmaya itmesiyle gelişmiş teknolojiler ortaya çıkıyor olabilir. 

ChatGPT'nin eğitim verilerini işlemek için 10 bin Nvidia GPU'ya ihtiyaç duyduğu tahmin edilirken, DeepSeek mühendisleri V3'ün sadece 2 bin çiple eğitildiğini söylüyor.

OpenAI'ın stratejik ortaklarından Microsoft'un CEO'su Satya Nadella, bu hafta İsviçre'nin Davos kentinde düzenlenen Dünya Ekonomik Forumu'nda "Çin'deki gelişmeleri çok ama çok ciddiye almalıyız" ifadelerini kullandı.

Independent Türkçe, TechCrunch, Ars Technica, Live Science, New York Times, CNN



Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
TT

Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)

Deepfake videoların gelişmiş saptama yöntemlerini yanıltabildiği ve her geçen gün daha gerçekçi hale geldiği tespit edildi. 

Bir kişinin yüzünün ya da vücudunun dijital olarak değiştirilmesiyle oluşturulan deepfake videolar endişe yaratmaya devam ediyor. 

Bu videolar gerçek bir kişinin görüntüsünün yapay zeka kullanılarak değiştirilmesiyle yapılıyor. Aslında bu teknoloji, kullanıcıların yüzünü kediye dönüştüren veya yaşlandıran uygulamalar gibi zararsız amaçlarla da kullanılabiliyor.

Ancak insanların cinsel içerikli videolarını üretmek veya masum insanlara iftira atmak için de kullanılabilmesi ciddi bir sorun teşkil ediyor.

Bu videoların sahte olup olmadığını anlamak için kullanılan gelişmiş yöntemlerden biri kalp atışlarını izlemek. 

Uzaktan fotopletismografi (rPPP) adlı araç, deriden geçen ışıktaki küçük değişiklikleri tespit ederek nabzı ölçüyor. Nabız ölçen pulse oksimetreyle aynı prensiple çalışan bu araç, çevrimiçi doktor randevularının yanı sıra deepfake videoları tespit etmek için de kullanılıyor.

Ancak bulguları hakemli dergi Frontiers in Imaging'de bugün (30 Nisan) yayımlanan çalışmaya göre deepfake görüntülerde artık gerçekçi kalp atışları var.

Bilim insanları çalışmalarına videolardaki nabız hızını otomatik olarak saptayıp analiz eden bir deepfake dedektörü geliştirerek başladı. 

Ardından rPPP tabanlı bu aracın verilerini, EKG kayıtlarıyla karşılaştırarak hassasiyetini ölçtüler. Son derece iyi performans gösteren aracın EKG'yle arasında dakikada sadece iki-üç atımlık fark vardı. 

Ekip aracı deepfake videolar üzerinde test ettiğindeyse rPPP, videoya kalp atışı eklenmese bile son derece gerçekçi bir kalp atışı algıladı. 

Bilim insanları kalp atışlarının videoya kasten eklenebileceği gibi, kullanılan kaynak videodan kendiliğinden geçebileceğini de söylüyor.

Almanya'daki Humboldt Üniversitesi'nden çalışmanın ortak yazarı Peter Eisert "Kaynak video gerçek bir kişiye aitse, bu artık deepfake videoya aktarılabiliyor" diyerek ekliyor: 

Sanırım tüm deepfake dedektörlerinin kaderi bu; deepfake'ler gittikçe daha iyi hale geliyor ve iki yıl önce iyi çalışan bir dedektör bugün tamamen başarısız olmaya başlıyor.

Araştırmacılar yine de sahte videoları saptamanın başka yolları olduğunu düşünüyor. Örneğin sadece nabız hızını ölçmek yerine, yüzdeki kan akışını ayrıntılı olarak takip eden dedektörler geliştirilebilir.

Eisert, "Kalp atarken kan, damarlardan geçerek yüze akıyor ve daha sonra tüm yüz bölgesine dağılıyor. Bu harekette gerçek görüntülerde tespit edebileceğimiz küçük bir gecikme var" diyor.

Ancak bilim insanına göre nihai çözüm deepfake dedektörlerinden ziyade, bir görüntünün üzerinde oynanıp oynanmadığını anlamaya yarayan dijital işaretlere odaklanmaktan geçiyor:

Bir şeyin sahte olup olmadığını tespit etmek yerine bir şeyin değiştirilmediğini kanıtlayan teknolojiye daha fazla odaklanmadığımız sürece, deepfake'lerin saptanmalarını zorlaştıracak kadar iyi olacağını düşünüyorum.

Independent Türkçe, BBC Science Focus, TechXplore, Frontiers in Imaging