2022 yılının sonuna doğru ChatGPT’nin erişime açılmasından bu yana AI (yapay zeka) sektörü, bu konuya yatkınlığı olan (ve olmayan) birçok kuruluşun kendi yapay zeka ürün ve hizmetlerini piyasaya sürmeye başlamasıyla çığ gibi büyüdü. İcat, devrim vb kelimelerle parlatılan bu yeniliklerden çoğunun faydası yok denecek kadar azdı, ya da hiç yoktu, lakin herhangi bir kelimenin sonuna AI eklendiğinde değerinin arttığını gören risk sermayesi yatırımcıları, bu yeni fenomenden kar etme güdüsüyle finansman sağlamaktan çok mutluydu.

Tıpkı önceki yazıda bahsettiğim ‘startupların çöküşü’ hikayesine paralel bir şekilde, faiz oranlarının hızla yükselmesi ve benzeri olgular sonucu, risk sermayesinin soğuması, yapay zeka sektöründeki kuruluşlara da sirayet etti. Pek çok yapay zeka odaklı girişim iflas etti, birçoğu el değiştirdi ve gelişimleri durdu, en büyük markalar bile çok zor engellerle karşı karşıya kaldılar. Örnek olarak OpenAI, kullanıcı sayısının her ay azalmasından muzdarip, ve bunun da etkisiyle Microsoft’tan alacakları vaat edilen 10 milyar dolarlık finansmanın tamamını hala alamamış durumda. Bu yazıda da, yapay zeka olgusunun geçmişinden, yaşadığı dalgalanmalardan bahsedeceğim.

Yapay Zeka şu an ne durumda?

Az önce bahsettiğimiz örnekten devam edelim. 2023 yılının Ocak ayında, Microsoft ChatGPT’nin geliştiricisi olan OpenAI şirketine 10 milyar dolar yatırım yapacağını duyurduğundan bugüne dek bir yıldan fazla zaman geçti ve OpenAI söz konusu meblağın sadece bir kısmını alabildiğini bildirdi. Elbette bu durum Microsoft’un bu yatırımı yapmadığı ve yapmayaacğı anlamına gelmiyor. Ama Microsoft’un da bu meblağı, her ne kadar kendisi için çok büyük sayılmayacak bir rakam olmamasına rağmen yatırmamış olması, çok da gönüllü hareket etmediğinin bir göstergesi. Aslına bakarsanız, Microsoft açıklama sonrası bir dönemde, gelişmeleri izledikçe bu yatırımı uzun bir süre içinde dilimler halinde yapılandırmayı tercih etti. Bu durum da, OpenAI ile Microsoft arasındaki pürüzlerin sadece finansal olmadığını gösteriyor.

Kasım ayında Microsoft, OpenAI şirketinin %49’una sahip olmasına rağmen şirketin yönetim kurulunda oy kullanmayan bir pozisyon almak zorunda kalmaktan rahatsız. Sam Altman ismiyle anılan bir fiyasko yüzünden Microsoft’un anlaşmadan tamamen çekilmek için meşru bir neden bulması bile mümkün denebilir. Ve görünen şu ki, tıpkı startuplar gibi değerleme esnasında fiyatları şişirilen yapay zeka şirketleri de çökmeye çok müsait temeller üzerinde ayakta durmakta. Değerleme konusunu size şöyle açayım. OpenAI, 90 milyar dolarlık bir değerleme ile şirketin hacmini yükseltmek istediği dönemde bile en fazla 1 milyar dolar kar etmekteydi. Sam Altman, OpenAI Generative Intelligence çalışmalarının %100 oranına ulaştırmak için 100 milyar dolar gerektiğini itiraf ettiğinde oluşan nahoş durum da işin tuzu biberi idi. Ve tüm bu kargaşa durumunda ChatGPT’nin aylık kullanıcı sayısı emin adımlarla düşüşe geçmişti.

Böyle durumlar nedeniyle yapay zekanın geleceğinin olmadığını söylemek ne kadar saçma olursa, bizlere sunulan yapay zeka ütopyası da bir o kadar saçmadır. Çünkü tüm şişen sektörler gibi AI sektörünün şişkinliği de, hızlı bir şekilde risk sermaydarlarının batan gemiyi terk etmeleri misali yalnız bırakılmaları ile çalkantılı bir geleceği işaret etmektedir. Buna en iyi örnek kısa bir süre önce 4 milyar dolarlık değerleme ile sağlık sektörüne yönelik geleceğin sistemi olarak lanse edilen Olive AI girişiminin iflas etmesidir. Örnekler de sadece bu şirket ile sınırlı değildir.

Yapay Zeka Sektörü, Geçmişi ve Özellikleri

Gelişmekte olan her sektör, büyüme ve düşüş dönemlerinde geçer. Nefes alır gibi bir eğride grafikleri olsa da, bazı sektörlerin grafikleri, büyüme ve düşüş dönemi aralığının kısalığı sebebiyle daha dik ve çalkantılı görünür. Tıpkı yüksek tansiyondan muzdarip bir bünye gibi bu sektörler de, birkaç sene içinde hücum edilen altın madenlerinden, terk edilmiş kömür madenlerine dönebilirler. 2000’li yılların başında gerçekleşen dotcom hezeyanı bunlara en yakın örneklerden biridir. Yıllarca sınırsız finansman sağlanan şirketlerin çoğu, bir daha isimlerini asla duyamayacağımız bir şiddetle battılar. Ve bu batan şirketlerin arasında ayakta kalabilen Google, Facebook ve Amazon gibi şirketler devasa birer güce dönüştüler. İniş çıkış dönemleri arası döngü çoğu sektörde 20–30 sene arası sürer, ancak yapay zeka sektörü tıpkı kendisini meydana getiren bilişim sektörü gibi bundan çok daha kısa bir döngü süresine sahiptir. Ve aslında bu döngü yeni başlamamıştır. 1950’li yıllardan beri süregelmektedir.

Yapay zeka sektörünün başlangıcına döndüğümüzde, efsanevi Alan Turing ismi ve ‘Computing Machinery and Intelligence’ yani Hesaplama Makineleri ve Zeka adındaki dönüm noktası nitelikli araştırma makalesi ile karşılaşırız. Makalede bilgisayarların düşünebilmesi fikri araştırılmaktadır ve bu konuda çok temel yanıtlar verilmektedir. Denir ki, ‘eğer bir insan, bir bilgisayarla konuştuğunu fark etmeden sohbet edebiliyorsa, o zaman makine gerçekten düşünebiliyor olarak değerlendirilebilir.’. ‘Imitation Game’ yani ‘Taklit Oyunu’ olarak isimlendirdiği bu testle Alan Turing, geleceğe dair öyle bir adım atmıştır ki, bilimden edebiyata, siyasetten sinemaya bir çok alanda etkisini ilerleyen yıllarda göstermiştir. Konu ile ilgili 1982 yapımı Blade Runner filmini izlemediyseniz, mutlaka izlemenizi tavsiye ederim.

Taklit Oyunu adlı test, yıllar içinde Turing Testi olarak anılmaya başlanır, ve bu fikirlerden ilham alan birçok bilim insanı, Turing Testini geçmeyi hedefleyerek kendi yapay zeka projeleri üzerinde çalışmaya başlar. Günümüze göre primitif görünseler de, 1952 yılında dama oynayan bir bot üretilir ve aslına bakarsanız bu bot günümüzdeki generative AI kavramına ait kavramları da taşımaktadır. İşin gerçeğini eklemekte fayda var. Yüzyılın yeniliği diye lanse edilen ‘Generative AI’ kavramı da yeni değildir. Daha 1960’lı yıllarda bile linguistik modellerle ve sohbet botlarıyla karşılaşırsınız. Örneğin ELIZA sohbet robotu 1961 yılında bir psikoterapistin çalışmasını simue etmeye çalışacak kadar ileri gidebilmiştir. Aynı dönemlerde sürücüsüz araçların temelleri üzerinde de çalışmalar yapılıyordu. Örnek olarak 1970’lerde Stanford Üniversitesinde geliştirilen bir araba modeli engellerle dolu bir ortamda kendi başına yol alabiliyordu. Ve o yıllarda yapay zeka gerçekten de bir sonraki devrim gibi görünüyordu.

Peki sonra ne oldu biliyor musunuz? İlk Yapay Zeka kışı olarak adlandırılan düşüş dönemine girildi. Yapay zeka üzerine yapılan çalışmalar da yatırımcıların desteğiyle ilerliyordu ve finans sektörü bu teorik çalışmalar yerine daha güçlü gelitiri potansiyeli olan çip ve bilgisayar üreticisi şirketlere yatırım yapmayı tercih etmeye başladılar. Commodore, Sony, Sun Microsystems, IBM, Intel, Motorola, Panasonic gibi bir çok şirket yatırımcılarına kar edecek imkanı kısa vadede sunabiliyordu. Tabii ki bu karlılık süreci de bir süre sonra bitince, tekrar teorik çalışmalar önem kazanmaya başladı. Japonya, 5. nesil bilgisayar projesi olarak adlandırdığı projeye 850 milyon dolar ayırmaktayken, IBM ise Deep Blue projesiyle yeni nesil bir yapay zeka üzerinde çalışmaya başladı. Projenin amacı o güne dek yapılanlardan çok daha ileride bir satranç robotu yapmaktı ve 1997 ylında bu robot o zamanın Satranç Dünya Şampiyonu Garry Kasparov’u net bir şekilde yenince, inanılmaz derecede sükse yaptı. Çünkü bu yapay zekanın sıradan insanı değil, dalında en ileri seviyede insanı yenebilecek kapasitesinin kanıtıydı. Bu başarının gölgesinde kalan diğer yapay zeka projeleri de vardı elbette, ama hiçbiri Deep Blue kadar şöhreti elde edebilecek güçte bir sonuç elde edemeyince yatırım sektörü bir kez daha yavaş yavaş farklı sektörlere kaymaya başladılar. Aslında bir bakıma haksız da sayılmazlardı. Dotcom balonu patlamaya başlamıştı ve yatırımcılar para kaybederken, gelir potansiyeli çok uzun vadede görünen projeler üzerinde spekülatif yatırımlar yapmak akıllarının ucundan geçmiyordu. Ve bu defa Yapay Zeka Kışı öncekinden çok daha sert geçmiş olacak ki, bu bahsettiğim çalışmaların çoğunun ismi hafızalardan silindi.

Ta ki, pandemi sonrası değişen alışkanlıklar, blockchain teknolojisinin fütursuca para sövüşleme aygıtı haline getirilen altcoin çlgınlığı ve startuplar ile başlayan şişirilmiş değerlemelerin yazılım sektörüne yansımalarının oluşturduğu ‘hype’ fırtınası başlayana kadar… Google, Amazon, Facebook ve benzerleri sonrası kar etmeseler de marka değerleri katlanan ve medyada fazlasıyla popülerleşen Uber, AirBnB ve benzeri internet şirketlerinin zenginleşmesi bizi bugün yaşadığımız döngüye sokmuş durumda. Peki, 70 yıldan fazla bir süredir üzerinde çalışmalar yapılan AI teknolojisinin geleceği öncekiler gibi mi olacak? Yoksa tarih tekerrürden mi ibaret kalacak?

Bu sorunun cevabını net bir şekilde vermek sadece bir falcının kehanetlerinin gerçekleşme olasılığı ölçüsünde kalabilir. Bunun yerine geçmişten gelen bilgilere ve elimizdeki verilere göre bir değerlendirme çıkarmak çok daha akılcı olur. Ve bu değerlendirmede günümüzün yapay zeka atılımlarındaki en büyük avantaj gayet alenidir. Eski yapay zeka teknolojilerine kamu erişimi neredeyse sıfır seviyesinde iken, günümüzde bir ilköğretim öğrencisi bile yapay zeka üzerinden ödevini hazırlatma imkanına sahiptir. Bu erişim kolaylığının etkileri, faydaları ve zararları tartışmaya açık olsa da, kullanımda olan bir ürünün gelişime ihtiyacı çok daha yoğundur, ve bu gelişim her daim taleple orantılı olarak hızlanmak zorundadır. Bu hızlanma da, bir karlılığı vaat eder ve yatırımcıyı çekmesi doğal sonuçtur.

Yapay Zeka Sektörünün Başa Çıkması Gereken Zorluklar

Her sektör gibi yapay zeka geliştirici yapıların ve yapay zeka destekli uygulama/hizmet sunan şirketlerin en temel zorunluluğu ve zorluğu finansman. Yapay zeka doğası gereği masraflı bir sektör ve her adımda daha da masraflı hale geliyor. Örnek olarak OpenAI sadece bünyesinde çaıştırdığı mühendis ekibe yılda 1 milyon dolar ödemek zorunda, ve bu mühendislerin gelişirdiği sistemleri mümkün kılmak için ihtiyaç duydukları devasa veri merkezlerinin yazılım ve donanım maaliyetleri akıl almaz boyutlarda. Yazının başında Sam Altman’ın itiraf ettiği 100 milyar dolar ihtiyacı da tam bu nedenlerden kaynaklanıyor. Diğer şirketler için de durum farklı değil.

Finansal yönden temel zorluklardan birisi de kar etme gücüdür. Yapay zeka iki ucu keskin bir kılıç gibi nitelendirilebilir. Pazarda yer edinebilmesi için devasa bir maliyet gerektirmesinin yaısıra, temel halinde çok az gelir potansiyeline sahiptir. Oldukça başarılı yapay zeka modellerinin olduğu su götürmez bir gerçek olsa da, şu an yapay zekanın ücret mukabilinde sunduğu işlemler, hali hazırda sektörde hizmet veren kullanıcı grubunun zorlanmadan yapabildiği işlemlerdir. ChatGPT ile hazırladığınız bütçe tablolarını, orta seviyede Excel bilen birisi kolaylıkla hazırlayabilir, yazmaya üşendiğiniz ödevleri prompt hazırlamak için harcadığınız zamandan biraz fazlasıyla kendiniz yapabilirsiniz, hazırlanan ve yere göre sığdırılamayan görseller ise çeşitli minör ve majör hatalarla doludur. Ödevlerinizde yer alan bilgilerde uydurma makalelere atıfta bulunulması gibi manasızlıklara değinmiyorum bile. Düzgün sonuçlara biraz daha yaklaşacağınız iddia edilen sistemler de çoğunlukla sizi daha üst seviye bir yapay zeka ile desteklemez, büyük kısmı aynı yapay zeka ile daha fazla işlem yapma imkanı sunar, veya benzer modelin biraz daha düzgün çalışanıdır. Bu yüzden temel bilgisayar kullanıcısı veya paylaşacağı selfiede kaşını gözünü düzeltmekten ibaret talebi olan kişilerin ilgisine maruz kalsa da, bu kitlenin üyelik satın almalarına neden olacak güçte değildir.

Yapay zeka modellerinin ciddi gelir potansiyeline ulaşmaları için gerekli evrim sürecinin henüz başlarında olduğumuzu söylemekte sakınca görmüyorum. Bu evrim süreci de yatırımcılar için bir kumar gibi görünmektedir ve bu kumarda kazanma oranları henüz yatırımcıların kabul edebileceği seviyelerde değildir. Diğer alanlardaki yatırımların daha az risk barındırası da yapay zeka teknolojilerine yatırımı ters yönde etkilemektedir. Tıpkı 1970’lerde, 2000’li yılların başında ve günümüzde olduğu gibi yatırımcılar diğer sektörlerde ‘vurgun’ denebilecek kazançlar elde ettikten sonra bu kazançlar için yeni yatırımlar aradığında yapay zeka yatırımlarına destekleri artmıştır. Ancak finans sktöründe havalar soğudukça kayıpları azaltmak için çok keskin şekilde yatırımlarının geri çekmeleri bu işin doğasındadır. Yine de tüm zorluğu finansal açıdan okumak yeterli olmayacaktır. Yapay zeka sektöründe finansman kriterini bir kenara bıraksak dahi endüstrinin her zaman kendi içinde kitleneceği noktalar vardır.

Sınırlı bilgi işlem gücü bu noktalardan en belirginidir. Temel ihtiyaçlarda taleplerimizi karşılayacak her türlü işlem gücüne sahip olduğumuz teknolojide dahi bize sunulan ütopyadaki yapay zeka için gereken işlem gücüne sahip değiliz. Bu sadece yapay zeka konusunda karşılaştığımız bir durum da değil. Tarih boyunca her gelişim önce teoride ortaya atılsa da, hayata geçmesi için gerekli altyapının sürdürülebilir olması uzun süreler almıştır. Elektrikli araçların tarihi 1894 yılında başlar, Japonya’da insanların gördüğü rüyayı görsel olarak dijitale aktarma üzerine yapılan bir çalışma vardır, ve bu çalışmanın insandan edindiği anlık veriyi görüntüye döndürebilmesi için gerekli işlemci hızına ulaşmamız için en az 70–80 sene geçmesi gerekiği söylenir. Yapay zekada da bu beklenmedik bir sıkıntı değildir. Önceleri bir yapay zekadan beklediğimiz sadece satranç oynaması iken, şu an sorduğumuz en saçma soru için bile tüm interneti taramasını talep ettiğimiz yapay zeka sistemlerini arzuluyoruz. Benzer şekilde önceden sadece bize park esnasında yardımcı olmasını beklediğimiz yapay zekadan, şimdi arabamızla bizi bir şehirden diğerine götürmesini istiyoruz. Haliyle taleplerimiz arttıkça, ihtiyaçlar da katlanarak artmaktadır.

Hadi diyelim ki, işlem gücünde de inanılmaz sınırlara geldik. Bu sefer de, ortamlarda hiç duymayacağınız bir sorunla karşılaşacaksınız. Bu da Moravec Paradoksu olacaktır. Bilgisayarlar, ve yapay zeka, matematik, logaritma ve mantık gibi konularda insanın asla yapamayacağı hızlara erişebilir. Ama milyonlarca yıl evrim geçiren insanın eleştirel düşünce, problem çözme, karar alma, dil kullanımı ve çocukluktan itibaren elde edilen temel fiziksel eylemlerde aşırı zor öğrenen yapılar olması şeklinde açıklanabilecek olan Moravec Paradoksu, 1980’li yıllarda Hans Moravec, Marvin Minsky ve Rodney Brooks tarafından ortaya konulan bir çalışmadır. Konuyla ilgili yapay zeka gurusu (!) olduğunu iddia eden isimlerden pek duyamayacağınız bu olgu, belki de bu sektörün en büyük darboğazı olacaktır. (Konu ile ilgili makalelerden birisine şu adresten ulaşabilirsiniz, yazının aşırı uzamaması adına Moravec Paradoksu üzerine yazılmış diğer yazılara göz gezdirmenizi tavsiye ederim.)

Şu fenomenlerden, gurulardan bahsetmişken, yapay zeka sahtekarlıklarından da bahsetmek elzemdir. Çünkü kripto paralar, startuplar gibi bu sektörde de çakma yapay zeka yatırımlarının olması kaçınılmazdır. Nasıl kripto para dünyasında bitcoin ve ethereum gibi akla mantığa daha uygun örnek karşılığında yüzlerce shitcoin, rugpull, NFT safsatası ve doğrudan dolandırıcılık örneği varsa, Her OpenAI ve Tesla FSD çabasının karşılığı tonla çöpten ibaret şirketler ortada dolaşmaktadır. Bunların çoğunun yapay zeka ile uzaktan yakından alakaları bile yoktur, daha fazlası ise yapay zekadan neredeyse hiç faydalanmazlar ancak her metinlerinde yapay zeka, her ürün ve markalarının sonunda AI ibaresi bulunur. Gerçek hayatta sadece danışmanlık veya müşavirlik firmasından ibaret iken, hali hazırda yaptıkları işleri sanki yapay zeka ile çözüyormuş gibi göründüklerinde piyasada çekicilikleri artar. Yapay zeka destekli mimarlık vaadiyle ortalıkta dolaşıp, Midjourney ile hazırladığı görselin projesini çizemeyen şirketlerle dolu piyasa. Size 1 saatte kitap yazdırıp, satıştan kar etmenizi sağlayacağı gibi saçma kazançları iddia ettiği eğitim programı ile keriz silkeleyen kuruluşları saymıyorum bile. Bu sahte yapay zeka şirketleri ilk yatırım dalgasını kaçıran ve gözü boyanan yatırımcılar için cazip görünecektir elbette. Ellerindeki parayı kanalizasyon endüstrisine yatırmış olacaklar ve kazançları 1 iken 10 göstererek böbürlendikleri kazançlarını paylaşmaktaki hallerinden çok uzak, sessiz sedasız bir şekilde yatırımlarının eriyip gittiklerini izleyeceklerdir.

Global resesyon gibi kavramların konuşulduğu bu kriz dönemlerinde yatırımcıların her türlü riskli yatırımdan uzaklaşmaları doğaldır, ve yapay zeka sektörü de bundan etkilenmiştir. Yine de yapay zeka sektörü bu fırtınada dahi ayakta kalabilmeyi başarması ile dikkat çekicidir. Ancak bu ayakta kalma hali sapasağlam durduğu manasına da gelmez. Yapıda çatlaklar oluştuğu da bir gerçektir. Örneğin 2023’ün 3. çeyreğinde Yapay Zeka sektörüne yapılan Risk Yatırımlarının sayısı %27 oranında azalmıştır. Kağıt üstünde yatırım yapılan meblağ %39 artış göstermiş ve 6.1 milyar dolar olmuştur, birçok yatırımcının gözü de bu bilgi ile boyanmaktadır ama bu sizi aldatmasın. Bahsi geçen 6.1 milyar doların sadece 4 milyarlık kısmı Amazon tarafından yapılan bir yatırımdır. Ve süreç tüm 2023 yılı için aynı şekilde geçmiştir. Yapay zeka endüstrisinin ayakta kalma sebebi tıpkı karlılık açıklayan ABD borsasının sadece ilk birkaç firmasının kar edip, diğerlerinin zarar ettiğini gözardı etmesi gibi, bu sektörde de Microsoft, NVidia, Google, Amazon gibi şirketlerin yaptığı büyük çaplı anlaşmalardır. Yani sonuçta bu ‘amiral gemisi’ şirketlerin anlaşmalarını işlemden çıkarırsak, görüntü tam manası ile bir yapay zeka kışıdır. OpenAI gibi büyük ölçekli çalışmalar ayakta kalacaktır, ancak onlar için bile tahminim, yeni bir araştırma ve geliştirme sürecine girdiklerinden dolayı pek gözönünde olmayacakları yönündedir.