Yapay Zeka Balonu Patlıyor mu? LLM Teknolojisinin Sınırları ve Yeni Araştırma Çağı

Son birkaç yıldır yapay zekâ, teknoloji dünyasının en çok konuşulan konusu haline geldi. Özellikle ChatGPT gibi büyük dil modellerinin (LLM – Large Language Models) hayatımıza girmesiyle birlikte yapay zekânın her sorunu çözeceği algısı hızla yayıldı. Şirketler milyarlarca dolarlık yatırımlar yaparken, kullanıcılar bu teknolojilerin sınırlarını zorlamaya başladı. Ancak tam da bu noktada önemli bir soru gündeme geldi. Yapay zekâ gerçekten bu kadar hızlı ilerlemeye devam edebilir mi, yoksa bir balonun içindeyiz ve bu balon patlamak üzere mi?

Nvidia Paradoksu: Rekor Gelirler ve Yatırımcı Şüpheleri

Hikaye, yapay zeka çiplerinin tartışmasız lideri Nvidia’nın tek bir çeyrekte 35 milyar doları aşan rekor gelirler açıklamasıyla başlıyor. CEO Jensen Huang’ın yeni nesil “Blackwell” çiplerinin kapış kapış gittiğini müjdelemesine rağmen, piyasalarda bu başarının sürdürülebilirliğine dair ciddi bir endişe hakim. Bu paradoksun merkezinde, teknoloji dünyasının daha önce hiç karşılaşmadığı kadar büyük bir Yatırımın Geri Dönüşü (ROI) belirsizliği yatıyor.

Şu anki yapay zeka ekonomisi, dışarıdan bakıldığında devasa görünse de aslında büyük oranda teknoloji devlerinin kendi arasında dönen kapalı bir döngüden ibaret. Amazon, Google, Microsoft ve Meta gibi “Big Tech” şirketleri, yapay zeka altyapısını kurabilmek için yılda 400 milyar dolardan fazla sermaye harcaması yapıyor. Ancak bu milyarlarca dolarlık harcamanın aslan payı doğrudan Nvidia’ya giderken, son kullanıcı tarafındaki talep ve servis gelirleri henüz bu devasa maliyetleri karşılamaktan çok uzak bir noktada duruyor.

Sektörün içinde bulunduğu kârlılık çıkmazını en iyi özetleyen ise pazarın lideri OpenAI’ın tablosu. ChatGPT gibi devrimsel bir ürüne sahip olmasına rağmen OpenAI, geride bıraktığımız dönemde yıllık 5 milyar doların üzerinde bir operasyonel zarar açıkladı. Daha da önemlisi, şirketin güncel finansal projeksiyonları 2029 yılına kadar net bir kâr beklemediklerini gösteriyor. Bu durum, Nvidia’nın rekor gelirlerinin aslında sürdürülebilir bir tüketici ekonomisinden değil, devlerin 2030’lara kadar sürmesi beklenen maliyetli bir “hayatta kalma” yatırımından kaynaklandığını kanıtlıyor.

Ölçekleme Yasaları (Scaling Laws) İşlevini Yitiriyor mu?

Bugüne kadar GPT-2’den GPT-4’e geçişte gördüğümüz sıçramalar, “Ölçekleme Yasaları”na dayanıyordu. Modeli ve veriyi büyüttükçe zeka artıyordu. Ancak sektörün en önemli üç ismi, bu yöntemin sınırlarına ulaşıldığını (diminishing returns) savunuyor:

Ilya Sutskever: “Veri, Yapay Zekanın Fosil Yakıtıdır”

Mali tablodaki bu belirsizliğe teknik bir tıkanıklık da eşlik ediyor. OpenAI’ın kurucu ortağı Ilya Sutskever’e göre, yapay zekanın fosil yakıtı olan nitelikli veri artık tükenme noktasına geldi. Eskiden daha fazla veri ve işlem gücü ekleyerek doğru orantılı olarak daha iyi zeka sonuçları almak (Scaling Laws) mümkündü; ancak internetteki kaliteli metinlerin, kitapların ve akademik kaynakların neredeyse tamamı modelleri eğitmek için kullanıldı. Sutskever, sadece model boyutunu büyüterek sıçrama yapma döneminin sona erdiğini, sektörün artık sadece ham veriyle değil, yeni araştırma yöntemleriyle fark yaratması gereken bir Araştırma Çağına girdiğini savunuyor.

Yann LeCun: “LLM’ler Bir Çıkmaz Sokak”

Meta’nın baş yapay zeka bilimcisi Yann LeCun ise çok daha çarpıcı bir eleştiri getiriyor. Mevcut Büyük Dil Modellerinin (LLM) gerçek zekaya giden yolda aslında birer “sapak” olduğunu savunan LeCun, bu sistemlerin fiziksel dünyayı anlama konusunda bir kedi kadar bile kapasiteye sahip olmadığını vurguluyor. Bir kedinin dünyayı gözlemleyerek kazandığı temel fizik kurallarını anlama, planlama ve akıl yürütme yeteneklerinin, sadece kelimelerin istatistiksel dizilimini tahmin eden LLM’lerde bulunmadığını ifade ediyor. Ona göre çözüm, metin tabanlı statik modellerde değil, dünyayı bir canlı gibi deneyimleyerek öğrenen “Dünya Modelleri”nde yatıyor.

Gary Marcus: “Halüsinasyon Bir Hata Değil, Bir Özellik”

Sürecin bir diğer önemli ismi Gary Marcus, modellerin güvenilirliğini sorguluyor. Marcus’a göre sistemlerin uydurma bilgiler üretmesi (halüsinasyon), teknik bir aksaklıktan ziyade sistemin temel bir özelliği. Yapay zeka sadece bir sonraki kelimeyi tahmin etmeye programlı olduğu sürece, gerçeği bilmesi veya hatasız çalışması mümkün görünmüyor. Bu durum, yapay zekanın kritik sektörlerde “güvenilir bir iş ortağı” olmasının önündeki en büyük engeli oluşturuyor.

Yapay Zeka Bir “Dot-com” Krizi mi Yaşayacak?

Mevcut durum sıkça 2000’lerin başındaki Dot-com balonu ile kıyaslanıyor. O dönemde de internet şirketleri aşırı değerlenmiş ve balon patlamıştı. Ancak bu patlama interneti yok etmedi; aksine, gerçek değeri olan şirketlerin (Google, Amazon gibi) yükseldiği, teknolojinin olgunlaştığı bir dönemi başlattı.

Yapay zeka için de benzer bir senaryo muhtemel. “Her şeyi çözecek sihirli değnek” algısı yerini, sınırları ve yetenekleri belli olan güçlü bir teknoloji anlayışına bırakıyor. Bu bir son değil, olgunlaşma ve plato olabilir.

Sizce yapay zekâ dünyası, Dot-com krizinde olduğu gibi bir arınma sürecine mi giriyor, yoksa bu devasa yatırımlar ve teknik engeller teknolojinin duraklama dönemini mi işaret ediyor? 400 milyar dolarlık bu büyük “hayatta kalma yarışı” sizce nasıl sonuçlanacak? Görüşlerinizi ve öngörülerinizi yorumlarda paylaşın, bu dönüşümü birlikte tartışalım.