Yapay zeka (AI) kar amacı gütmeyen kuruluşunun patronu, yapay zeka araştırmalarının çoğunun 'kapalı doğasının' inovasyonu engellediğini söylüyor

Elon Musk'ın San Francisco'da OpenAI'yi kurmasından bir yıl önce, Microsoft'un kurucu ortağı Paul Allen, Seattle'da kâr amacı gütmeyen bir yapay zeka araştırma laboratuvarı kurmuştu.

Allen Yapay Zeka Enstitüsü (Ai2), AI'yı insanlığın yararına ilerletmeyi amaçladı. On yıldan fazla bir süre sonra, Ai2, ChatGPT'nin yaratıcıları olan OpenAI kadar iyi bilinmiyor olabilir, ancak 2018'de vefat eden Bay Allen'ın öngördüğü gibi, hala "yüksek etkili" AI'yı takip ediyor.

Ai2'nin en son AI modeli Tulu 3 405B, OpenAI ve Çin'in DeepSeek'iyle birçok kıyaslamada rekabet ediyor. OpenAI'nin aksine, Ai2 başkalarının üzerine inşa edebileceği "gerçekten açık" AI sistemleri geliştirdiğini iddia ediyor. Ai2'nin CEO'su Ali Farhadi, Apple'daki bir görev süresinin ardından 2023'ten beri enstitüye liderlik ediyor.

Şöyle dedi: "Misyonumuz, insanlığın en acil sorunlarından bazılarını çözmek için yapay zeka inovasyonunu ve atılımlarını yönlendirmektir. Yapay zeka inovasyonuna yönelik en büyük tehdit, uygulamanın kapalı doğasıdır. Açıklığa doğru çok güçlü bir şekilde ilerliyoruz. Açık kaynaklı yazılımı düşünün: temel fikir, ne yaptığınızı anlayabilmem, onu değiştirebilmem, ondan türeyebilmem, bir kısmını, yarısını veya tamamını kullanabilmemdir. Ve bir şey inşa ettiğimde, onu ortaya koyarım ve siz de aynısını yapabilmelisiniz."

Açık kaynaklı AI etrafındaki tartışma şu anda sıcak bir konu. Bizim için açık kaynak, eylemlerinizi net bir şekilde anlamak anlamına gelir. Meta'daki gibi açık ağırlık modelleri, insanların bu ağırlıkları alıp devam edebilmeleri nedeniyle yararlı olsa da, açık kaynak olarak nitelendirilmezler.

Açık kaynak, bulmacanın her parçasına erişim anlamına gelir. Tahminde bulunacak olursam, bu modellerin eğitim verilerinden bazıları şüpheli materyaller içerebilir. Ancak, gerçek IP olan eğitim verisi muhtemelen en değerli kısımdır. Birçok kişi bunun önemli bir değer taşıdığına inanıyor ve ben de katılıyorum.

Veri, modelinizi geliştirmede ve davranışını değiştirmede önemli bir rol oynar. Bu, zahmetli ve zorlu bir süreçtir. Çok sayıda şirket bu alana büyük yatırımlar yapıyor ve bulgularını paylaşmaya isteksiz. Yapay zeka olgunlaştıkça, bilimsel keşif gibi kritik sorun alanlarında ciddiye alınmaya hazırlandığı kanısındayım.

Bazı disiplinlerin büyük bir kısmı karmaşık bir çözüm arayışını içerir - ister gen yapısı, ister hücre yapısı veya elementlerin belirli yapılandırmaları olsun. Bu problemlerin çoğu hesaplamalı olarak formüle edilebilir. Sadece internetten metin verileriyle eğitilmiş bir modeli indirip ince ayar yaparak başarabileceğiniz şeylerin bir sınırı vardır. Amacımız bilim insanlarının kendi modellerini eğitmelerini sağlamaktır.