Moore Yasası'ndan "OpenAI Yasası"na: Yapay Zeka Gelişiminin Üstel Yörüngesi

Yapay zeka, anlaşılması güç bir hızla ilerliyor. Bu olguyu tanımlamak için, içeriden kişiler bazılarının "yapay zeka" dediği şeye atıfta bulunmaya başladı. “OpenAI Yasası”—Moore Yasası'nın modern bir paraleli, ancak çok daha dik. Bu terim, kitapta daha geniş bir ilgiyle ele alındı. Yapay Zeka İmparatorluğuOpenAI'nin yükselişini ve yapay genel zekaya (AGI) doğru ilerleyen yarışı anlatan kitapta, "OpenAI Yasası", hesaplama gereksinimlerinin ve dolayısıyla yapay zeka yeteneklerinin son on yılda ne kadar hızlı bir şekilde arttığını anlatmak için kullanılıyor.

Resmî bir bilimsel yasa olmasa da, OpenAI Yasası gerçek ve ölçülebilir bir eğilime işaret ediyor: Sınır ötesi yapay zekâ modellerinin eğitiminde kullanılan işlem gücünün Moore Yasası'ndan çok daha hızlı bir şekilde iki katına çıkması. Pratikte, yapay zekâ hesaplamaları Moore Yasası'nın 18-24 aylık periyoduna kıyasla yaklaşık her üç ila dört ayda bir iki katına çıkıyor. Bu üstel eğri, modern yapay zekâ patlamasının temelini oluşturuyor ve çoğu kişinin beklediğinden daha hızlı gelen bir geleceğe zemin hazırlıyor.

Moore Yasası: Dijital Çağı Harekete Geçiren Motor

Moore Yasaları kişisel bilgisayarların, akıllı telefonların ve mobil cihazların yükselişinin arkasındaki itici güçtü cloud computingBir çipteki transistör sayısının yaklaşık her iki yılda bir iki katına çıkacağını, bunun da işlem gücünde, enerji verimliliğinde ve maliyet düşüşünde katlanarak artışlara yol açacağını öngördü.

Bu basit model onlarca yıl boyunca geçerliliğini korudu ve her nesil donanım bir öncekinden kat kat daha güçlü hale geldi. Ancak 2010'larda fiziksel ve ekonomik sınırlara ulaşıldıkça Moore Yasası yavaşlamaya başladı. Mühendisler, performansı artırmak için daha fazla çekirdek, 3D yonga istifleme ve özel işlemciler kullanarak buna yanıt verdiler; ancak kolay kazanımlar ortadan kalktı.

Bu sıralarda yapay zeka araştırmaları, yapay zeka tarafından destekleniyordu derin öğrenme çığır açan buluşlar, Moore Yasası'nın geleneksel yörüngesinden sapmaya başladı.

OpenAI Yasasının Doğuşu: Yapay Zekanın Patlayıcı Hesaplama Eğrisi

2010'ların başlarında araştırmacılar, büyük ölçekli sinir ağlarına daha fazla işlem gücü yüklemenin giderek daha güçlü yapay zeka yeteneklerine yol açtığını keşfettiler. 2012 yılı civarında, en büyük yapay zeka eğitim çalışmalarında kullanılan işlem gücü miktarı yaklaşık her 3-4 ayda bir ikiye katlanmaya başladı.

Bu, Moore Yasası'ndan çok daha hızlı, şaşırtıcı bir ivmeydi. Altı yıl boyunca, kullanılan hesaplama Son teknoloji yapay zeka modelleri 300,000 kattan fazla arttı. Moore Yasası o dönemde yalnızca 7 katlık bir artış sağlamış olsa da, agresif ölçeklendirme sayesinde yapay zeka hesaplamaları hızla arttı.

Bu olgu gayri resmi olarak şu şekilde bilinir hale geldi: OpenAI Yasası—OpenAI gibi, model boyutunu ve hesaplamayı ölçeklendirmenin en hızlı yol olduğuna inanan kuruluşların kendi kendine dayattığı bir yörünge yapay genel zeka (AGI). Kitap Yapay Zeka İmparatorluğu Bu değişimi ayrıntılı olarak açıklayan ve OpenAI ve liderliğinin, artan maliyetlere rağmen bu stratejiye nasıl bağlı kaldığını gösteren bu çalışma, dönüştürücü yeteneklerin kilidini açmanın en doğrudan yolu olduğuna inanıyorlardı.

Kritik olarak, OpenAI Yasası fiziksel bir kaçınılmazlık değil, stratejik bir karardır. "Daha fazla işlem, daha iyi yapay zeka demektir" inancı, büyük yatırımlar, altyapı kurulumları ve bulut sağlayıcılarıyla ortaklıklarla desteklenen bir yol gösterici ilke haline geldi.

Ölçekleme Hipotezi ve Yeni Silahlanma Yarışı

OpenAI Yasasının temelinde yatan şey şudur: ölçekleme hipotezi: Modelleri daha büyük hale getirip daha fazla veri ve daha fazla işlem gücüyle eğitmenin niteliksel olarak daha iyi sonuçlara yol açacağı fikri. Bu hipotez, her bir ardışık modelin (GPT-2, GPT-3, GPT-4) akıcılık, muhakeme ve çok modlu anlayışta önemli ilerlemeler göstermesiyle ivme kazandı.

Bu eğilimin merkezinde, teknoloji şirketleri arasında yapay zekanın sınırlarını ele geçirmek için yoğun bir rekabet yer alıyor. Sonuç, bir tür... silâhlanma yarışı, her yeni dönüm noktasının bir öncekinden kat kat daha fazla hesaplama kaynağı gerektirdiği bir dönemdeyiz.

Büyük modellerin eğitimi artık on binlerce üst düzey GPU'nun paralel olarak çalışmasını gerektiriyor. Gelecekteki modeller için yapılan tahminler, devasa güç ve altyapı talepleriyle birlikte 100 milyar dolara yaklaşabilecek veya aşabilecek işlem bütçeleri öngörüyor.

Bu eğilim, yeni bir tür üstel eğrinin ortaya çıkmasına neden oldu; artık bu eğri transistör sayısıyla değil, her ne pahasına olursa olsun hesaplamayı ölçeklendirme isteği ve yeteneğiyle tanımlanıyor.

Karşılaştırma: Huang Yasası ve Kurzweil'in Hızlanan Getiriler Yasası

OpenAI Yasası'nın önemini tam olarak kavrayabilmek için Moore Yasası'nın ötesinde teknolojik ilerlemeye ilişkin anlayışımızı şekillendiren diğer temel çerçeveleri incelemek faydalı olacaktır.

Huang Yasası, NVIDIA CEO'su Jensen Huang'ın adını taşıyan bu çalışma, yapay zeka iş yükleri için GPU performansının Moore Yasası'ndan önemli ölçüde daha hızlı bir oranda iyileştiği gözlemini açıklıyor. Beş yıllık bir süre zarfında, GPU'lar 25 katın üzerinde performans artışı gördü ve bu da geleneksel transistör ölçeklemesinde beklenen yaklaşık 10 katlık iyileştirmelerin çok ötesinde.

Bu hızlanma yalnızca çip yoğunluğundan kaynaklanmıyor; sistem düzeyindeki inovasyonun da bir sonucu. GPU mimarisindeki iyileştirmeler, artan bellek bant genişliği, yüksek hızlı bağlantılar ve CUDA ve derin öğrenme kütüphaneleri gibi yazılım ekosistemlerindeki ilerlemeler bu kazanımlara katkıda bulundu. Planlama, tensör işlemleri ve paralellik alanlarındaki mühendislik optimizasyonları da hayati bir rol oynadı.

Donanım ve yazılım inovasyonunun bu bileşik yığını sayesinde, tek GPU çıkarım ve eğitim görevlerindeki performans iyileştirmeleri son on yılda 1,000 kata kadar çıktı. Aslında, yapay zeka görevleri için GPU kapasitesi her 6 ila 12 ayda bir iki katına çıkıyor; bu da Moore'un orijinal eğrisinden üç ila dört kat daha hızlı. Bu amansız hız, GPU'ları modern yapay zekanın vazgeçilmez motorları haline getirerek, OpenAI Yasası'nın temelini oluşturan devasa paralel eğitim çalışmalarını mümkün kılıyor.

Kurzweil'in Hızlanan Getiriler Yasası Üstel büyüme fikrini bir adım öteye taşıyarak, üstel büyüme hızının zamanla arttığını öne sürer. Bu ilkeye göre, her teknolojik atılım tek başına gelişmez; bir sonraki atılımın daha hızlı ve daha verimli gerçekleşmesini sağlayacak araçları, platformları ve bilgiyi yaratır. Bu, teknolojik değişimin kendi kendini beslediği, hem ölçek hem de sıklık açısından hızlandığı bir bileşik etkiye yol açar.

Kurzweil, bu dinamiğin yüzyıllar sürecek ilerlemeyi on yıllara sıkıştıracağını savunuyor. İlerleme hızı her on yılda bir ikiye katlanırsa, 21. yüzyıl şaşırtıcı bir sıçrama yaşayabilir; bu, tarihsel hızlarda on binlerce yıllık ilerlemeye eşdeğerdir.

Bu yasa özellikle yapay zekâ için geçerlidir. Modern yapay zekâ artık sadece bir ilerleme konusu değil, aynı zamanda ilerlemenin hızlandırıcısı haline gelmiştir. Yapay zekâ sistemleri halihazırda yeni çiplerin tasarlanmasına, sinir ağlarının optimize edilmesine, bilimsel araştırmalar yürütülmesine ve hatta haleflerinin geliştirilmesinde kullanılan kodların yazılmasına yardımcı olmaktadır. Bu durum, her yapay zekâ neslinin bir sonrakini geliştirerek geliştirme sürelerini kısalttığı ve yetenekleri katladığı yinelemeli bir iyileştirme döngüsü yaratır.

Bu geri bildirim döngüsü, bazılarının "geri bildirim döngüsü" olarak adlandırdığı şeye benzemeye başlıyor istihbarat patlamasıYapay zeka sistemlerinin insan müdahalesi olmadan kendilerini hızla geliştirebildiği bir senaryo. Sonuç, sadece dik bir şekilde yükselmeyen, aynı zamanda yineleme döngüleri çöküp çığır açan gelişmeler ardı ardına geldikçe dramatik bir şekilde yukarı doğru kıvrılan bir eğridir. Bu model devam ederse, neredeyse anında gerçekleşen bir teknolojik ilerleme aşamasına tanık olabiliriz; tüm endüstriler, bilim alanları ve düşünce biçimleri on yıllar yerine aylar içinde evrimleşebilir.

OpenAI Yasası, üstel büyümenin talep yönlü bir ifadesi olarak bu soyağacında yer alır. Donanım iyileştirmelerinin hızını tanımlayan Moore veya Huang Yasalarının aksine, OpenAI Yasası, araştırmacıların daha iyi sonuçlar elde etmek için gerçekte ne kadar işlem gücü tüketmeyi tercih ettiklerini yansıtır. Yapay zeka gelişiminin artık çiplerin neler yapabileceğiyle değil, araştırmacıların ölçeklendirmeye istekli ve muktedir olduğu şeylerle sınırlı olduğunu gösterir. Geniş bulut altyapısı ve milyarlarca dolarlık yatırımla desteklenen OpenAI Yasası, yeteneklerin yalnızca inovasyonla değil, aynı zamanda kasıtlı ve yoğunlaştırılmış güçle de geliştiği yeni bir çağı örneklemektedir.

Bu yasalar bir araya geldiğinde, üstel büyümenin çok boyutlu bir görünümünü çiziyor. Moore ve Huang, hesaplama arzını tanımlıyor. Kurzweil, bileşik büyümenin meta-trendini haritalıyor. OpenAI Yasası ise yeni bir tür teknolojik hırsı vurguluyor: Sınırları zorlamak artık isteğe bağlı değil, merkezi strateji haline geliyor.

Söz: Üstel Yapay Zeka Neden Önemli?

OpenAI Yasasının etkileri çok derin.

İyimser tarafta, üstel ölçekleme şaşırtıcı sonuçlar üretti. Yapay zeka sistemleri artık makaleler yazabiliyor, kodunu oluşturun, bilimsel araştırmalara yardımcı oluyor ve şaşırtıcı derecede akıcı sohbetlere katılıyorlar. Ölçekteki her 10 kat artış, yeni ortaya çıkan yeteneklerin kilidini açıyor gibi görünüyor ve bu da Yapay Zeka'ya (YZ) bir adım daha yaklaştığımızı gösteriyor.

Yapay zeka, eğitimden sağlık hizmetlerine, finanstan teknolojiye kadar pek çok sektörü kısa sürede dönüştürebilir. malzeme bilimiOpenAI Yasası geçerliliğini sürdürürse, onlarca yıllık inovasyonu birkaç kısa yıla sıkıştıran çığır açıcı gelişmelere tanık olabiliriz.

Bu, bizim uydurduğumuz yeni bir terimin özüdür: "Yapay zeka kaçış hızı”—Yapay zekanın kendini geliştirmeye başladığı, ilerlemeyi kendi kendini güçlendiren, üstel bir artışa taşıdığı an.

Fiyat: Çevresel, Ekonomik ve Etik Maliyetler

Ancak üstel büyüme bedava olmuyor.

Sınır modellerini eğitmek artık muazzam miktarda elektrik ve su tüketiyor. Binlerce GPU'yu haftalarca çalıştırmak, karbon emisyonları ve termal atıklar da dahil olmak üzere ciddi çevresel endişeler yaratıyor. Yapay zeka çiplerinin tedarik zincirleri de baskı altında ve bu da jeopolitik ve sürdürülebilirlik sorunlarını gündeme getiriyor.

Finansal olarak, yalnızca en büyük teknoloji şirketleri veya iyi finanse edilen girişimler bu trendde kalmayı göze alabilir. Bu durum, istihbarat sınırlarının küçük bir grup kuruluş tarafından kontrol edildiği güç yoğunlaşmasına yol açar.

Etik açıdan, OpenAI Yasası daha büyük, daha hızlı ve daha erken bir yarış zihniyetini teşvik ediyor; bu da erken dağıtıma, test edilmemiş sistemlere ve güvenlik kısayollarına yol açabilir. Bazı öncü modellerin toplum etkilerini tam olarak anlamadan piyasaya sürülebileceğine dair endişeler artıyor.

Bunu hafifletmek için araştırmacılar şunları önerdi: yönetişim çerçeveleri Yapay zeka gelişimini modellerin ne yaptığına göre değil, onları eğitmek için ne kadar işlem kullanıldığına göre takip eden bir platform. İşlem gücü, model kapasitesinin en iyi göstergelerinden biri olduğundan, risk değerlendirmesi ve düzenlemesi için bir gösterge haline gelebilir.

Ölçeklemenin Sınırları: Eğri Büküldüğünde Ne Olur?

Etkileyici kazanımlara rağmen, ölçeklendirme trendinin ne kadar süre devam edebileceği konusunda tartışmalar var. Bazıları, azalan getiriler gördüğümüze inanıyor: daha büyük modeller daha fazla işlem gücü tüketiyor ancak yalnızca marjinal iyileştirmeler sağlıyor.

Diğerleri ise verimlilik, algoritma tasarımı veya model mimarisindeki atılımların, ilerlemeyi yavaşlatmadan eğriyi düzleştirebileceğini savunuyor. Daha küçük ve daha akıllı modeller, kaba kuvvet kullanan devlerden daha çekici hale gelebilir.

Dahası, kamuoyu baskısı, düzenlemeler ve altyapı kısıtlamaları, sektörü "ne pahasına olursa olsun ölçeklendirme" anlayışını yeniden düşünmeye zorlayabilir. Elektrik şebekeleri, bütçeler veya toplumsal mutabakat bu duruma ayak uyduramazsa, üstel yapay zeka bir tavana, hatta en azından bir dönüm noktasına ulaşabilir.

Önümüzdeki Yol: Üstel Yapay Zekanın Geleceğini Haritalamak

Şimdilik, OpenAI Yasası yapay zekanın geleceğine bakmanın en net yollarından biri olmaya devam ediyor. İlkel sohbet robotlarından on yıldan kısa bir sürede çok modlu genel sistemlere nasıl geçtiğimizi ve bir sonraki ilerleme dalgasının neden daha da çarpıcı olabileceğini açıklıyor.

Ancak yasa aynı zamanda bazı dezavantajları da beraberinde getiriyor: erişim eşitsizliği, artan maliyetler, çevresel yükler ve güvenlik sorunları. Bu yeni çağa hızla girerken, toplumun temel sorularla yüzleşmesi gerekecek:

• Yapay zekanın geleceğini kim şekillendirecek?
• İlerlemeyi ihtiyatla nasıl dengeleyebiliriz?
• Üstel kapasitenin insan kontrolünü aşmasından önce yönetilmesi için hangi sistemlere ihtiyaç vardır?

OpenAI Yasası değişmez değildir. Tıpkı kendisinden önceki Moore Yasası gibi, sonunda yavaşlayabilir, duraksayabilir veya yerini yeni bir paradigmaya bırakabilir. Ancak şimdilik hem bir uyarı hem de bir yol haritası görevi görüyor ve bize yapay zekanın geleceğinin sadece ilerlemediğini, aynı zamanda karmaşıklaştığını hatırlatıyor.

Sadece tarihe tanıklık etmiyoruz, aynı zamanda onu katlanarak artan bir hızla tasarlıyoruz. Ancak bu güçle birlikte bir sorumluluk da geliyor: insanlığın katlanarak artan ilerlemenin yanı sıra katlanarak artan bir zarar görmesini engellemek.