İlk bakışta ziyadesiyle basit bir uygulama gibi görünen Chat GPT, kullanıcılara verdiği cevapları oluşturabilmek için aslında fazlasıyla çaba harcıyor. Modern yapay zeka sistemlerini çalıştırmak için oldukça büyük bir işlem kapasitesi gerekiyor. Bu da Chat GPT’nin Microsoft ile çözüm ortaklı yapmasının yalnızca mali sebeplerle olmadığını göz önüne getiriyor. Yapay zeka sistemleri (AI) ile çalışan herkesin bildiği gibi konu yapay zeka olduğunda teknik gelişmelerin ve iş modellerinin yakından takip edilmesi şart.
borsaon.com sizler için bu süper robotu araştırdı. Chat GPT bilindiği üzere OpenAI’ye ait. Bu yazılımı çalıştıran bir kullanıcı ilk bakışta Chat GPT’yi basit bir sohbet robotu gibi görecektir. Çünkü Chat GPT oldukça basit bir arayüze sahip. Ancak bu kullanıcı dostu arayüz sorularınıza cevap verebilmek için arkaplanda inanılmaz boyutlarda bir işlem yürütmeyi sürdürüyor.
Chat GPT bir sorunuza yanıt verebilmek için Google’ın standart aramalarda harcadığı işlem gücünün yüzlerce katı işlem gücünü kullanıyor. Yazılımın halihazırda teknoloji meraklılarına sundukları gelecekte insanların yerini robotların aldığı bir dünyada yaşayacağımıza dair ütopik fantezileri tetikliyor. Ancak bunu yapabilmek şu an ki ekonomik sistemde mümkün görünmüyor. Bunu yapabilecek bir yapay zeka yazılımının kapasitesi bunu gerçekleştirebilecek seviyede değil, henüz.
borsaon.com’un edindiği bilgilere göre kasım ayında OpenAI tarafından kamuoyuna tanıtılan Chat GPT benzeri ürünlerin pazarda yayılabilmeleri için aşması gereken çok büyük engeller var. Özellikle sistemin sürekli kesintiye uğraması kullanıcılarda hayal kırıklığına sebep oluyor. Üretici firmaya göre bu sorunlar bilgi işlem kapasitesinden ziyade teknik zorluklardan süre geliyor. Ayrıca yazılımın sunduğu bilgiler teyit edilebilir değil ve sıklıkla kullanıcılara yanlış bilgiler iletiyor. Halihazırdaki sürümü sorulara doğru cevaplar vermek için son derece yetersiz. Bu ve bunun gibi durumlar Open AI ve rakiplerini uzun yıllar uğraştıracak gibi görünüyor.
Bilgi işlem kapasitesinin yetersizliği bu alanda yaşanacak gelişimlerin de ürünlerin kendileri tarafından sağlanacağını gösteriyor. Kuruluşlar sundukları hizmetlerden kar elde etmek istediklerinde mecburen ücretsiz sundukları bu hizmetleri son kullanıcıya ücretli sunmak zorunda kalacaklar. Birçok şirket muhtemelen yoğun olmayan işlem kapasitesi gerektiren yapay zeka ürünlerine yönelecek. Bilgi işlem kapasitesinin maliyeti internet çağının geleceğini de belirleyecek ve görünen o ki yapay zekâ sistemleri için nelerin önemli olduğunu da şimdiden belirliyor.
Microsoft 23 Ocak tarihinde yaptığı açıklama ile OpenAI’ye yatırım yaptığını kamuoyuna duyurdu. Halka açık olmayan bu yatırımın değeri 10 milyar dolar olarak belirledi. Bu değer OpenAI’nin Azure üzerindeki bilgi işlem kapasitesini kullanabilmesi karşılığında Microsoft’un şirketin finansal getirilerinin neredeyse %50 sine ortak olması anlamına geliyor. Her yapay zeka şirketi bir şekilde büyük bulut sistemlerine bağlı çalışmakta.
Açık kaynak kodlu yapay zeka sistemlerinden oluşan bir veri sisteminin sahib olan Hugging Face Yönetim Kurulu Başkalı Clement Delangue sektörün ekonomik bir risk taşıdığını da belirtiyor. Bulutta kara para aklanabileceğini belirten Delangue mesleğe yeni başlayan yazılım uzmanlarının belirli sorunlardan kaçınmak için bilgi işlem gücüne ulaştığında ne olacağına bakılması gerektiğini savunuyor. Bu durumdan kaçınılması gerek çünkü bu durum makinelerin öğrenme kapasitesinin artması için sürdürülemez bir tutum. Delangue yapay zeka ürünlerinin gerçekte ne kadara mal edildiğini tahmin etmenin mümkün olmadığını belirtiyor. Bir yapay zeka modelinin kurulabilmesi içi ne kadar çok veri kullanıldıysa, aynı yapay zekaya sorulan bir sorunun cevaplanabilmesi için de o derece büyük bir bilgi işlem kapasitesine ihtiyaç var.
Yapay zeka sistemlerinin üretiminin son derece maliyetli olduğu aşikar. Böyle bir sistemin başlangıcında sisteme entegre edilecek çok büyük miktarlarda verinin işlenmesi gerekiyor. Bu veriler daha sonra yapay zekanın öğrenme sürecinde kullanılıyor. En büyük yapay zeka modellerinin maliyeti milyonlarca doları aşabiliyor. Bir sistem ne kadar çok soruya cevap verecekse maliyet de o oranda artıyor.
Chat GPT’nin bağlı olduğu GPT3 sistemi çok yönlü hale gelirken gitgide güce aç hale gelmesine sebep olan 175 milyar parametrenin üzerine kurulu. Delangue elindeki en popüler modellerin dahi 10 milyar parametreye kurulu olduğunu belirtiyor. Şu an Chat GPT alanındaki rakiplerini açık ara farkla geçen bir parametre genişliğine sahip.
Open AI tarafından yapılan açıklamada ortalama bir Chat GPT sorgusunun 2 sente tekabül ettiğine dair bir bilgi verildi. Bu standart bir Google taramasının yaklaşık 7 katı. Bu sorgunun bedellerinin hızla artış göstereceği de aşikar. Verimliliği artırabilmek için ilerleme kaydettiklerini söyleyen OpenAI sözcüleri Chat GPT’yi sürdürülebilir ve ticari dağıtıma uygun hale getirmeye çalıştıklarını açıkladılar.