Zuckerberg’den Altman’a: Teknoloji Liderleri Neden Süper Zekâ Peşinde?
Teknoloji dünyası her dönemde yeni bir hedefin peşinden gitmeyi sever. Şimdilerde gözler “süper zekâ” kavramına çevrilmiş durumda. Ancak bu hedefe ulaşma yarışı, sanıldığı kadar anlamlı olmayabilir.
Gerçekçi Olmayan Hedefler Yarardan Çok Zarar Getirebilir
Facebook’un çatı şirketi Meta, birkaç yıl önce odağını metaverse’e çevirmişti. Ancak bu strateji hızla geri planda kaldı. Şirketin CEO’su Mark Zuckerberg, şimdi odağını süper zekâya yöneltti. Bu kapsamda Meta, haziran ayında “Meta Superintelligence Labs” (MSL) adlı yeni bir araştırma birimi kurdu.
Bu laboratuvarın başına yapay zekâ girişimi Scale AI’ın kurucusu Alexandr Wang getirildi. Meta, Scale AI’a 14 milyar dolarlık yatırım yaparak bu iş birliğini başlattı. Sektör kulislerinde, şirketin bazı yapay zekâ uzmanlarına 100 milyon dolara ulaşan teklifler sunduğu iddia ediliyor.
Süper zekâ kavramı ilk olarak 2014’te filozof Nick Bostrom’un kitabıyla geniş kitlelere tanıtıldı. Günümüzde ise sektörün en çok konuştuğu kavram hâline geldi. OpenAI CEO’su Sam Altman da şirketini “süper zekâ araştırma şirketi” olarak tanımlıyor. OpenAI kurucularından Ilya Sutskever ise bu alana odaklanan yeni bir girişim kurdu.
Microsoft, bazı yapay zekâ sistemlerinin doktorlardan daha başarılı olduğunu açıklarken bu başarıyı “tıbbi süper zekâya doğru bir adım” olarak yorumladı. Ancak ortada net bir başarı ölçütü bulunmuyor. IBM, satrançta Deep Blue, bilgi yarışmalarında Watson, protein yapı tahmininde AlphaFold gibi örneklerle “sınırlı süper zekâ” örneklerine işaret ediyor. Buna karşın bu sistemler yalnızca dar bir alanda başarılı oldu.
Süper Zekâ AGI’den Daha Ucu Açık Bir Kavram
Uzmanlar süper zekâyı, yapay zekânın tüm görevlerde insanları aşması olarak tanımlıyor. Bu tanım, yapay genel zekâdan (AGI) daha iddialı bir hedef olarak görülüyor. AGI, insanların gerçekleştirdiği bilişsel görevlerde benzer bir başarıya ulaşmayı hedefliyor. Süper zekâ ise bu başarıyı aşmayı amaçlıyor. Ancak her iki kavram da henüz net bir tanıma ve ölçüm yöntemine sahip değil.
IBM’in dar alanlardaki örnekleri, kimi kaynaklara göre süper zekânın elde edildiğini gösteriyor. Ancak bu değerlendirme, “insandan üstün olmak” kavramının ne anlama geldiğine dair soruları da beraberinde getiriyor. Teknoloji devleri süper zekâ yarışına girerken, mevcut yapay zekâ sistemlerinin hâlâ önemli eksiklikler taşıdığı görülüyor. Meta, sosyal medya platformlarında yapay zekâ katkısını hâlâ verimli şekilde kullanamıyor. Örneğin Facebook’taki “Meta AI” etiketli yorumlar, çoğu zaman kullanıcının ne yazdığını anlamayan, ilgisiz cevaplar içeriyor.
Yapay zekânın pratikte insanları geçebilmesi için yalnızca yazılımla değil fiziksel dünyayla etkileşim kurabilen robotik altyapılarla da desteklenmesi gerekiyor. Ancak bu alanda da net başarılar ortaya konmuş değil. Uzmanlar, süper zekâya odaklanmak yerine mevcut teknolojilerin insan odaklı şekilde geliştirilmesine öncelik verilmesi gerektiğini savunuyor. İş gücü üzerindeki etkiler, mahremiyet sorunları ve etik kaygılar gibi konular hâlâ çözüm bekliyor.
NASA’nın Ay’a insan gönderme hedefi gibi net bir başarı ölçütü olmayan süper zekâ, şirketlerin birbiriyle rekabet etmek için ortaya attığı belirsiz bir hedef hâline geliyor. Bu nedenle bazı uzmanlar, bu yarışa fazlaca anlam yüklemenin, hem kamuoyunda kafa karışıklığına yol açtığını hem de asıl sorunların göz ardı edilmesine neden olduğunu düşünüyor.
