2022 Stanford Yapay Zeka araştırmasında öne çıkanlar

AI halihazırda, pek çok endüstride farklı amaçlarla kullanılarak, sektörleri ve iş yapış şekillerini de dönüştürüyor: İş süreçlerini otomotize etme, sahtekarlığı tespit etme, mahsul verimini artırma, tedarik zincirlerini yönetme, yeni ürün önerileri sunma, müşteri yoğunluğunu tahmin ederek uyarılar gerçekleştirme, müşterilerin duygu durumunu analiz etme, hatta tasarımcılara ve sanatçılara çalışmalarında yardımcı olma gibi süreçlerde bazen farkında olmadan yapay zekadan destek alınıyor. AI, Covid 19 aşı geliştirme ve ilaç keşif süreçlerinde de araştırmacılara destek olan teknolojilerin başında yer aldı. 

Ülkeler arası rekabette, hatta gelecekteki savaşlarda da yapay zekanın önemli bir rolü olacak…

Günümüzde Rusya-Ukrayna savaşında yapay zeka uygulamalarını bizzat gözlemlemekteyiz. Son günlerde, Ukrayna Devlet Başkanı Zelenskiy ve Rusya Devlet Başkanı Putin'in “deepfake videoları” savaşa etki edecek şekilde kullanılmaya çalışılıyor. Deepfake (derin sahte) teknolojisi, AI’dan yararlanılarak herhangi bir insanı aslında hiç bulunmadıkları videoya, fotoğrafa ya da sesli bir yayına, sahte olduğu anlaşılamayacak şekilde yerleştirmeyi ifade ediyor. Bu doğrultuda, önce Volodimir Zelenskiy'nin “askerlerinin silahlarını bırakmalarını ve Rus askerlerine teslim olmalarını” söylediği bir deepfake videosu kısa sürede viral oldu; ardından da Vladimir Putin'in “savaşın sona erdiğini duyurduğu” bir deepfake videosu ortaya çıktı. Eski ABD Başkanı Barack Obama'nın da bir deepfake videosu üretilmişti. 2021 yılı sonunda Çin, Birleşmiş Milletler’e yapay zekanın askeri alanda kullanılmasının denetlenmesi önerisini sunmuştu. Açıklamada, savaşın çehresini değiştirme potansiyeline sahip yapay zekanın insani trajedilere yol açabileceğini, bu yüzden hegemonya aracı olarak kullanılmasını önleyecek kurallara ihtiyaç olduğu belirtilmişti. 

İnsansız hava araçlarından, casus drone lara; otomatik füze sistemlerinden, uçak ve helikopter simulasyonlarına; dinamik komuta kontrol sistemlerinden, robot askerlere kadar yapay zekanın savunma ve askeriyede pek çok kullanım alanı bulunuyor. 

2021, yapay zekanın gelişmekte olan bir teknolojiden olgun bir teknolojiye evrildiği yıl oldu…

Yapay zekanın kendi kendini geliştirdiği ve insanlar olmadan seçimler yapabildiği yeni bir gerçekliğe geçişin eşiğindeyiz. Yapay zekanın her alana nüfuz ederek, bilgi ekonomisinin itici bir gücü haline geldiği günümüzde bu teknolojinin gelişimini doğru bir şekilde analiz etmek oldukça önem arz ediyor. 

Dünyanın en iyi üniversiteleri arasında yer alan Stanford Üniversitesi, “İnsan Merkezli Yapay Zekâ Merkezi” (Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence) adını verdiği birimi ile yapay zekanın karmaşık yapısı hakkında öngörüler geliştirerek; tarafsız, objektif veriler sağlamayı hedefliyor. Bu birim, her yıl yapay zekanın gelişimi ve konumuna yönelik araştırma sonuçlarını paylaşıyor. Geçtiğimiz hafta beşincisi yayınlanan ve "AI alanında Dünya’nın en güvenilir ve yetkin kaynağı” olmayı hedefleyen Stanford AI Araştırması’nda öne çıkanları son iki yılda olduğu gibi Siz Hürriyet okuyucuları için analiz ettim. 

Bir önceki Stanford AI Raporu’nun en çarpıcı sonucu; yapay zekanın araştırma fazından hızla ve çok daha fazla gerçek hayatta kullanılacak şekilde ticarileşmeye geçmesiydi. Öte yandan, bu ticarileşme çabasının başarılı olması için gerekli olan veri setlerine tam anlamıyla sahip olmadığımız ya da nasıl erişeceğimizi bilmediğimiz de vurgulanmıştı…. Bu yılki raporda ise AI sistemlerinin geniş çapta kullanılmaya başlanmasına ve sürekli performansının gelişmesine rağmen; AI ile ilgili etik sorunların ve regülasyon beklentilerinin artış göstermesi öne çıkıyor. Gelelim raporda öne çıkan diğer konulara: 

Yapay zekaya yatırım artarak devam ediyor

2021'de yapay zeka odaklı girişimlere 2020'ye kıyasla %103 daha fazla yatırım yapıldı (yatırım miktarı 46 milyar dolardan, 96,5 milyar dolara çıktı). 2021'de Amerika Birleşik Devletleri, hem yapay zekaya yapılan toplam yatırımlarda ($52,9 milyar), hem de yeni finanse edilen yapay zeka şirketlerinin sayısında büyük bir farkla dünyaya liderlik etti. Sıralamadaki bir sonraki ülke ise Çin oldu.

Veri yönetimi, veri işleme ve bulut teknolojileri konusunda uzmanlaşmış şirketler 2021'de en fazla yatırımı alırken; bu alanları medikal ve fintech odaklı şirketler takip etti. Son 5 yılın AI alanındaki yatırımları incelendiğinde ise, tıp ve sağlık sektörü $28,9 milyar ile dünya çapındaki AI yatırımlarından en büyük payı aldı.

Çin yapay zekada liderliğe oynuyor…

Yatırım alanında ABD’nin liderliğine kıyasla, 2021’de Çin, yapay zeka yayınlarında dünyaya liderlik etmeye devam etti (Çin’in yayın sayısı, ABD’den %63.2 daha fazla). 2030 yılına kadar Çin, yapay zeka alanında ABD'yi geride bırakmayı ve bu alandaki ana baskın güç olmayı hedefliyor. Hindistan ise, kurumsal dünyada yapay zekanın en fazla benimsendiği ülke olarak öne çıktı (%65 oranında).

Her ne kadar hükümetler müdahale etse de ülkeler arası yapay zeka işbirlikleri artarak devam ediyor…

Artan jeopolitik gerilimlere rağmen, Amerika Birleşik Devletleri ve Çin, 2010'dan 2021'e kadar AI yayınlarında en fazla ülkelerarası iş birliğini gerçekleştirdi ve bu iş birliği sürekli artış gösteriyor. İki ülke arasındaki iş birliği; listedeki en yüksek ikinci sıradaki, Birleşik Krallık ve Çin arasındaki iş birliğine kıyasla 2,7 kat daha fazla yayın üretti. Bu tarz iş birliklerinin yanında hükümetler, kendi şirketleri tarafından geliştirilen yapay zeka uygulamalarının “düşmanların eline geçmemesi” için birleşme ve satın alma odağındaki AI yatırım faaliyetlerine kısıtlamalar getirme eğilimindeler.

2010’dan 2021'e kadar, sektörel olarak eğitim ve kâr amacı gütmeyen kuruluşlar arasındaki iş birliği en fazla sayıda yapay zeka yayını üretirken; bunu özel şirketler ve eğitim kurumları ile eğitim ve devlet kurumları arasındaki iş birlikleri takip etti. 

Akademik dünyada yapay zekaya ilgi artıyor; yapay zeka uzmanlarına ihtiyaç çoğalıyor…

2020 yılında, bilgisayar bilimi alanında doktora yapan her 5 öğrenciden 1’i, yapay zeka/makine öğrenmesi alanında doktora derecesini tamamladı. 2010'dan 2020'ye kadar, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki AI doktora mezunlarının çoğunluğu sanayiye yönelirken, küçük bir kısmı kamuda çalışmalarına devam etti. 

Son beş yılda özellikle ABD veya Kanada'da lisansüstü eğitimi yapan en iyi AI araştırmacılar da artık kendi şirketlerini kurmayı ya da dünya çapında kendi araştırma laboratuvarlarını açmayı hedefliyorlar. Bu araştırmacılar üniversite günlerinden çalışma arkadaşlarını da unutmuyor; onlarla iletişim kurmaya ve yeni araştırmalar üzerinde çalışmaya devam ediyorlar. Ülkelerarası işbirliklerinin gelişiminin temelinde de bu ortak araştırma geçmişinin önemli yeri bulunuyor. 

Bununla birlikte, AI bir disiplin olarak, üniversitelerde yetişen eğitimli insanlara kıyasla çok daha hızlı büyüyor. AI alanında yetenek bulma ve elde tutma şirketler için önümüzdeki dönemlerde çok daha zorlaşacak… 

Yeni Zelanda, Hong Kong, İrlanda, Lüksemburg ve İsveç, 2016'dan 2021'e kadar AI işe alımlarında en büyük artışın görüldüğü ülkeler olarak öne çıkarken; 2021'de AI odaklı iş ilanlarında en yüksek yüzdeye sahip ülke Singapur oldu (%2,33). Amerika’da ise, California, 80.238 iş ilanı ile AI odaklı en fazla işe alım gerçekleştiren eyalet oldu. Bunun en büyük nedeni Silikon Vadisi’nin dev teknoloji şirketlerinin AI’a olan yoğun ilgisi… 

AI daha uygun fiyatlı ve daha yüksek performanslı hale geliyor

2018'den bu yana, görüntü sınıflandırma sistemlerinin eğitim maliyeti %63,6 azalırken, eğitim süreleri %94,4 oranında iyileştirildi. Daha düşük eğitim maliyeti yanında daha hızlı eğitim süresi; tavsiye sistemleri, nesne algılama ve dil işleme gibi diğer makine öğrenmesi kategorilerinde de ortaya çıkıyor ve AI teknolojilerinin daha yaygın olarak ticari alanda benimsenmesini destekliyor. Karmaşık dil işleme süreçlerinde AI hala insanlar kadar iyi sonuç vermemesine rağmen, aradaki fark gittikçe kapanıyor. 

AI açısından dikkate alınması gereken bir diğer konuyu da veri miktarı arttıkça, sonuçların daha da iyileşmesi oluşturuyor. Bu eğilim, geniş kapsamlı veri erişimine sahip özel sektör aktörlerini, teknoloji firmalarını ve sosyal medya devlerini farklı bir konuma getiriyor ve ilerleyen dönemler için de kaygı veriyor. 

Görüntü işleme alanında yeni odaklarda artış görülüyor

2021’de Covid-19’un da etkisi ile, daha yüksek bir seviyede görüntü işlemeye yönelik, medikal ürünleri ayırt etme ya da maskeli yüzleri tanıma gibi daha spesifik alt görevlere yönelik araştırmaların arttığı görüldü. Bu alanlardaki artan uygulamalar, AI’ın ihtiyaçlar odağında, gerçek zamanlı problemlere çözüm geliştirmeye yönelik kullanılmaya başlamasına da önemli bir örnek. 

Yapay zekâ daha iyi sonuçlar verirken; bir yandan önyargılar da artıyor…

Doğal dil işleme ve dil modelleri, teknik açıdan oldukça gelişmiş seviyelere ulaşırken ve daha yetenekli hale gelirken; bir yandan makinelerin önyargılarının potansiyel şiddeti de artıyor. Önyargıyı ölçmeye yönelik metrikler geliştirmede; önyargı analizinde daha etkin takip ve düzeltme çözümlerine ihtiyaç bulunuyor. 

Yapay zeka etiği gündemde en ön sırada…

2018’den 2021’e AI etiği odaklı yayınlarda %71’lik artış sağlandı. Bir McKinsey anketine göre, endüstride yapay zeka kullanımıyla ilgili etik kaygıları ele alma çabaları kısıtlı kalıyor. Ankete katılanların %29’u yapay zekayı benimserken eşitlik ve adaleti; %41'i açıklanabilirliği risk olarak kabul ediyor; bunların arasından ise yalnızca %19’u eşitlik ve adalet riskini; %27’si ise açıklanabilirlik riskini azaltmak için adımlar atıyor. 

AI hakkında her zamankinden daha fazla küresel mevzuat

“Yapay zeka" içeren yasa tasarılarının sayısı 2016’da sadece 1’ken; 2021'de 18'e çıkmış durumda. İspanya, Birleşik Krallık ve Amerika Birleşik Devletleri 2021'de her biri üçer tane yasa tasarısı kabul ederek yapay zeka ile ilgili en fazla sayıda yasa tasarısını onayladı. 

Birkaç hükümet “deep fake” teknolojisi düzenlemesi üzerinde çalışmaya da başladı. Deepfake kullanımını düzenleyen veya yasaklayan yasalar Kaliforniya, Teksas ve Massachusetts'te tanıtıldı ve bir dizi federal yasa tasarısı tartışılmaya başlandı. 

Beş yıl önce, bir AI sisteminin “GO oyununda” birini nasıl yendiğini konuşurken; şimdilerde ülke stratejilerinde, sektörel dijital dönüşümde ve şirketlerin rekabet seviyelerinde AI’ın konumunu ve bu alanlara nasıl entegre edebileceğini tartışıyoruz. Bir yandan AI uygulamalarını geliştirip, kullanırken; bir yandan da AI’ın sınırlarını ve önyargılarını da kontrol edecek mekanizmalar geliştirmemiz de önem kazanıyor…