Bunu söyleyene değil, söyletene bakmak gerekiyor. Filmler ve kitaplar, yapay zekâ konusunu “insanlığın sonu” ya da “her şeyin yeniden başlangıcı” olarak değerlendirmenin ötesine geçecek bir zihinsel ortamı oluşturmuş durumda.
Bir süredir gençliğimizdeki cinsiyetçi bir söylemin yeni bir uyarlamasına kafamı takmış durumdayım: Eskisini tabii ki yazmayacağım ama yenisi “Teknoloji teknolojicilere bırakılamayacak kadar önemlidir” şeklinde. Bunun nedeni, sanat alanında yapılan çalışmaların teknoloji tarafındaki adımları şekillendirecek asıl liderlerini çıkarma aşamasına geldiğini düşünüyor olmam.
SAS’ın Las Vegas’ta düzenlediği SAS Innovate 2024 etkinliğine gitmek için Türk Hava Yolları ile Los Angeles’a uçarken Creator (Yaratıcı) adında bir film izledim. Bugünün ABD-Çin çatışmasını yapay zekâ ve robotlar üzerinden yarının dünyasının resmedilmesi için bir sahne olarak kullanan film, olası bir çözümü çocuk saflığında bir ayar mekanizmasının yapay zekâ üzerine kurulması olarak gösteriyor. Uzun ve aşırı ayrıntılı olan film, yapay zekâ politikalarını belirleyen kişiler tarafından izlenilmeli diye düşünüyorum.
Benzer bir izleme zorunluluğunu, yapay zekâ üzerine kurulu olmasa da “Çankaya’da son yemek” filmi ile ilgili olarak hissediyorum. Anlaşılması zor noktaları olsa da, Gazi Mustafa Kemal’in cumhuriyet tercihinin ve bunun için dayandığı ordusunun askerlerinden çocuklara kaymasının çok netlikle anlaşıldığı bir film. Filmdeki, bir komutanın gücünü arkasındaki ordunun belirlediği vurgusu yapay zekâ sistemini inşa ederken muazzam değerli bir içgörü içeriyor.
Ve tabii ki Kübra: Kitabını okuma fırsatım olmamasına karşın Netflix’te dizisini izlediğim bu çalışma, yapay zekâ kurgularını değerlendirirken elimizde bulunması gereken bir araç.
Geleneksel sorunları yeni yaklaşımlarla çözerken sistemi de değiştirme zorunluluğu, bu araçları çok iyi kavrayıp ideolojik bir zemine taşımayı gerektiriyor. Creator’da da belirtildiği gibi, geleceğin dünyası yapay zekâ üzerine kurulacaksa, ideolojisi de bu türden sorulara verilen yanıtlar üzerinden kurulacak. Bütün hikâye de iş modellerinin ve bunların tedarik ve değer zincirlerinin doğru belirlenebilmesinde yatıyor olacak. Bu konuda en iyi aracın, yapay zekâ dünyasından değil de Çankaya’da son yemek gibi konuya hiçbir noktada değmeyen ancak insanın kalbine dokunan bir yapıtta karşıma çıkması ise, beni girişteki sözüme götürüyor.
Şimdi de genellemelerin her zaman doğru olmadığını vurgulayıp teknoloji dünyasından gelen bir isim üzerinden konuyu aktarmaya devam edeceğim. Bir önceki yazımda kalkınma ve teknolojisini ele aldığımız Güngör Kaymak ile sohbetimizin bu konuya ışık tutacağını düşünüyorum. HPE Merkezi Avrupa yapılanmasında Doğu Güney kümelenmesinin yöneticisi olan Kaymak ile kullanım modelleri ile bunların ekonomik modellerini hizalama konusunda konuştuklarımızı aktarmak istiyorum;
- Yeni kullanım modelleri ile yeni ekonomik modellerin hizalanmasının hiç olmadığı kadar gerekli göründüğünü düşünüyorum. Eskinin sorunlarını ortadan kaldıran modellerin hâsıla yaratır hale gelmesi mümkün görünüyor. Siz bu konuda ne düşünüyorsunuz?
Bu bir süredir gündemde olan ve belirli alanlarda örnekleri ortaya çıkmaya başlayan bir konu. Otonom araçlar bunun örneklerinden biri ama tüketim tarafında tercihin artık sahip olmaktan çok servis modellerinin öne çıktığı bir dönemde yaşıyor. Bir kısmı otonom olan paylaşımlı araçlar var. Bir uygulamadan girdiğinde arabanın seni nerede beklediği ve hangi kodla açacağını görüyorsun. Arabaya biniyorsun ve bir yere kadar gidip başka bir noktada bırakıyorsun. Uygulama sana kullandığın süreye veya mesafeye göre bunu ücretlendiriyor. Böylece araba alma ihtiyacı ortadan kalktığı gibi bunun sigortasıyla, benziniyle ve bakımıyla uğraşmana gerek kalmıyor. Pek çok şey bunun gibi paylaşılan modellerle ilerliyor ki bulut konusu bile paylaşılan hizmet modeli ile açıklanabilir ve özetlenebilir. Aynısı, bir tekne alanın da kullanageldiği bir model; ben şu günlerde kullanacağım, kalan günlerde kirala diye şirketlere veriliyor. Ürün bağımsız olarak şunu söylüyorum: Sahip olma modelinden servis modeline geçilen bir dönemdeyiz.
- Bu yönelimin etkilediği başka alanlar var mı?
Bu, söz konusu makineden maksimum düzeyde faydalanmayı getirdiği için sürdürülebilirlik açısından da önem taşıyor. Bir de satan firma “sattım, artık kurtuldum, bundan sonra satın alan düşünsün” kafasından çıkıp, “ben bunun servis” olarak satıyorum noktasına geldiği zaman daha sürdürülebilir ve dayanıklı malzemeden daha kaliteli ürünlere kadar uzanan bir portföy oluşturmalı ki bunun ürün ömrünü uzatarak kârını maksimize edebilsin. Bu sistemde satıcının rolü, ürünün bakımı, servisi ve yenilenmesi gibi konularla uğraşmaya ve ürün ömrü sona erdiğinde bunları tekrar dönüştürüp yeni ürün olarak piyasaya çıkarabilmeye evriliyor. Bizim GreenLake modelimiz, servis modelinin bilişim teknolojileri tarafındaki iyi örneklerinden bir tanesi. Bunu zamanı geldiğinde mobil cihazların hepsine yaygınlaştırabilirsin. Avrupa’da çamaşır ya da bulaşık makinelerinin bu şekilde kullanıldığı sistemler var. Her şey paylaşım modeline dönecek gibi geliyor bana ve dönmek zorunda.
- Burada özellikle kapsamlı uygulamalarda kapasitenin planlanması için büyük bir bilgi işlem gücü gerekiyor, değil mi?
Burada yapay zekâ moda bir sözcük (buzzword) olarak hayatımıza girdi. Yapay zekânın şu anda bir kısmı makine öğrenmesi, bir kısmı veri madenciliği, bir kısmı analitik. Uygulamaya bağlı olarak bunlarda bazılarını yapay zekâ olarak adlandırabilirsin ve doğrudur da; bunlar, öğrenerek kendini geliştiren ve tekrar eden uygulamalar. Bir de şimdi üretken yapay zekâ var. Belirli verilerle eğittiğin modellerin sorduğun sorulara arka planda belirli kaynakları tarayarak ve doğru ilişkileri kurarak sana bir mantıkta öneriyle veya raporla gelebiliyor. Üretken yapay zekâ daha emekleme aşamasında. Buradaki en önemli konu şu: Çok eskiden beri veri madenciliği, iş analitiği veya 20-25 yıl önceki şekliyle veri ambarları (data warehouse) diye baktığın zaman orada “grbage in garbage out” diye bir laf var. Makineye ne öğretiyorsan –makine üretken yapay zekâda olduğu gibi o bilgiyi kendisi üretiyor olsa bile- çöp olması durumunda makinenin sana çıkaracağı sonucun güvenilirliği tartışılır.
- Şu andaki modeller bu duruma mı daha yakın duruyor?
Şu anda bir halka açık (public) büyük dil modelleri var. Bunlar, internette ne varsa bunları tarayarak çıkarılan modeller. Bir de rekabetçilik ve güvenlik konularını da dikkate alan kurumların kendilerine has bilgilerle modeli eğitip kendi konularında üretken yapay zekâyı kullanma çabaları var. Bu noktada sadece Türkiye için değil dünya için de şöyle bir zorluk var: Kendi büyük dil modellerimizi yaratabileceğimiz ortamlarda altyapıya sahip olmak, yüzde 100 kapasite ile kullanamayacak olduktan sonra süper bilgisayar almak çok da ekonomik değil. Biz, HPE olarak yakın dönemde yaptığımız Cray ve daha önce yaptığımız SGI satın almaları sayesinde bu alanda oldukça iyiyiz. Dünyadaki en hızlı bilgisayarların ilk beşinin üçü HPE marka ve bizim bilgisayarlarımız Avrupa ile Amerika’da belirli kurumların altyapılarındaki laboratuar veya veri merkezlerinde bilgiyi işlemek amacıyla kullanılıyor.
- Buna örnek verebilir misiniz?
Almanya’da işbirliği yaptığımız Aleph Alpha, beş ayrı dilde büyük dil modeli (LLM) hazırlamış durumda ve bunu değişik endüstrilere hizmet olarak satıyor. Buraya gelen firmalar kendi datalarıyla ihtiyaç duydukları alanı kullanıp orada kendi üretken yapay zekâ modellerini geliştiriyorlar. Bu firmalar bu makinelere kendileri sahip olmaya kalksalar çok ekonomik olmayacak çünkü çok pahalı. Yüz milyonlarca dolarlık yatırım gerekebilir. Biz firmaların kendi verileri ile kendi modellerini yaratabilmesi için bahsettiğim servis modelindeki şekliyle “paylaşımlı” bir hizmet sunuyor. Bunu, yapay zekâ tarafında bir public cloud olarak düşünebilirsiniz: kendi dataları ile kendi büyük dil modellerini öğretebilecekleri ve geliştirebilecekleri süper bilgisayar altyapıları sunup geleceğe hazırlanmalarına yardımcı oluyoruz. Her şey birbiri ile girift ilişkilere sahip ve tek bir teknoloji tek başına bizi istediğimiz yere götüremeyecek.
- Burada çözülmesi gereken sorun ne şekil alıyor?
Otonom araçlara dönersek, bunların hem yapay zekâ ile hem sürü öğrenmesi desteği ile yolda kazasız belasız bir yere gidebilmesi için sürekli çevresindeki araçlarla, köşedeki trafik ışığı ile ya da havadaki herhangi bir kamera ile haberleşip nerede tıkanıklık var, nerede kaza olmuş, araçlar arasındaki mesafe ve hızlar ne kadar, yola insan mı çıkıyor ya da yolun kenarında havyan mı yürüyor gibi verileri gerçek zamanlı alması, işlemesi ve yoluna devam etmesi gerekiyor. Bu da iletişim teknolojilerini ve kamera teknolojilerini yanında sensör teknolojilerinin daha gelişmesini de beraberinde getiriyor.
Problemi ve yapılacakları bu şekilde tanımladıktan sonra Türkiye’nin yapay zekâya dayalı sisteminin kurgusunu ne şekilde yapması gerektiği konusunda zihinlerimiz biraz açılmıştır sanırım.