Elon Musk, Yapay Zeka Eğitiminde Gerçek Dünya Verilerinin Tükenmeye Başladığını Söyledi

Elon Musk, yapay zeka (YZ) modellerini eğitmek için kullanılabilir gerçek dünya verilerinin büyük ölçüde tükenmeye başladığını ve bu noktada sentetik verilerin devreye girmesi gerektiğini belirtti. Musk, Çarşamba günü X platformunda Stagwell başkanı Mark Penn ile yaptığı bir sohbet sırasında, “Artık YZ eğitiminde insan bilgisinin kümülatif toplamını tükettik,” diyerek, YZ modellerinin eğitiminde yeni bir dönüm noktasına gelindiğini ifade etti. Musk, xAI şirketinin sahibi olarak, sentetik verilerin, YZ modellerinin kendileri tarafından üretilen verilerle gelecekteki eğitimi için kritik öneme sahip olduğunu vurguladı.

Bu görüş, eski OpenAI baş bilimcisi Ilya Sutskever’in, yapay zeka endüstrisinin “zirve veri” noktasına ulaşarak, artık daha fazla gerçek dünya verisinin mevcut olmadığına dair yaptığı açıklamaları yeniden gündeme getirdi. Sutskever, eğitim verisi eksikliğinin, modellerin geliştirilme şeklinde önemli değişikliklere yol açacağını öngörmüştü. Musk, sentetik verilerin, YZ'nin kendi kendine öğrenme sürecine olanak tanıyarak, veri eksikliklerini telafi edeceğini belirtti.

Sentetik veriler, Microsoft, Meta, OpenAI ve Anthropic gibi büyük teknoloji şirketleri tarafından kullanılmakta ve Gartner'a göre, 2024 yılı itibarıyla yapay zeka ve analitik projelerinde kullanılan verilerin %60'ı sentetik olacak. Microsoft'un Phi-4 modeli ve Google'ın Gemma modelleri gibi ileri düzey YZ sistemleri, hem gerçek dünya hem de sentetik verilerle eğitildi. Anthropic’in Claude 3.5 Sonnet modeli ve Meta’nın Llama serisi de benzer şekilde sentetik verilerden faydalandı.

Sentetik verilerin, maliyet tasarrufu sağlamak gibi ek avantajları da bulunuyor. Örneğin, Writer adlı yapay zeka girişimi, neredeyse tamamen sentetik verilerle geliştirilen Palmyra X 004 modelinin geliştirilmesinin, geleneksel YZ modellerine kıyasla çok daha düşük bir maliyetle yapıldığını belirtiyor. Palmyra X 004’ün geliştirilmesinin yalnızca 700.000 dolara mal olduğu, benzer büyüklükte bir OpenAI modelinin ise 4,6 milyon dolara mal olacağı öngörülüyor.

Ancak sentetik verilerin de bazı dezavantajları bulunuyor. Araştırmalar, sentetik verilerle eğitilen modellerin, daha az yaratıcı ve daha önyargılı olabileceğini, bu durumun da modelin genel işlevselliğini ve doğruluğunu olumsuz etkileyebileceğini öne sürüyor. YZ modelleri, sentetik verilerle eğitildiğinde, bu verilerin içindeki önyargıları ve sınırlamaları yansıtabileceğinden, çıkan sonuçlar da kusurlu ve yanlı olabiliyor.

Sonuç olarak, sentetik verilerin YZ eğitiminde artan bir şekilde kullanılacağı öngörülse de, bu yöntemin beraberinde getirdiği zorluklar ve potansiyel riskler de göz önünde bulundurulmalıdır. Bu geçiş süreci, yapay zekanın gelecekteki gelişimi ve güvenilirliği için kritik bir dönüm noktası olabilir.