Yapay Zeka Sonunda Kalenin Dışında da Başarılı Olacak mı?

Büyük yapay zekânın maliyetleri ve kısıtlamaları, ayrıca donanım maliyetleri üzerindeki etkisi, kullanıcıları kendi sistemlerini kurmaya zorluyor; tam da artan düzenlemeler bu 'gölge yapay zekâ ekonomisini' kapatma tehdidi oluştururken.

Görüş Bilimsel araştırma makalelerinde ortaya çıkan birçok "tuzak" arasında en sık rastlananlardan biri, makalenin ele aldığı sorunun aslında... başka yerde zaten çözüldüve yeni araştırmanın katkısının yalnızca tesadüfi veya kademeli olduğu.

Bu durum çeşitli nedenlerle ortaya çıkabilir: araştırmacılar kuantum sıçraması ummuş ancak bunun yerine yarı sıçrama elde etmiş olabilirler; sorunun önceki çözümleri yeni çözüme göre daha fazla kaynak gerektirmiş olabilir; veya projenin amaçları tamamen başarısız olmuş ancak akademik araştırmanın "yayınla ya da yok ol" kültürü ekibi yine de yayınlamaya zorlamış olabilir (çoğu zaman gizli tutularak). çığların arasında (bir portalın en yoğun yayın gününde).

Ancak makine öğrenimi literatüründe, nispeten yeni ve özür dilemeyen bir neden giderek daha sık karşımıza çıkıyor: sunulan özellik veya işlevselliğin Şu anda yalnızca kapalı kaynaklı, API tabanlı portallar aracılığıyla erişilebilir..

Bu sabah böyle bir makaleyi inceliyordum – bir işbirliği Çin üniversiteleri ve Amazon arasında, tekrar eden bir soruna çözüm bulmak amacıyla yapılan bir anlaşma. nesne kaldırma hatası Difüzyon tabanlı görüntü düzenleme sistemlerinde, hedef alan genellikle benzer bir nesneyle "yeniden doldurulur":

En solda orijinal görüntü; onun sağında ise yapay zekaya görüntünün hangi bölümünü kaldıracağını söyleyen kırmızı segmentasyon maskesi; ardından gelen 'Bizimki' ise başarılı bir nesne kaldırma yaklaşımını gösteriyor – ve kalan iki görüntü ise otobüsü kaldırmak yerine farklı bir otobüs ekleyen benzer sistemleri gösteriyor.. Kaynak

Yukarıdaki örnekte, ortadaki resim, yeni yaklaşımın otobüsü başarıyla kaldırıp makul bir arka plan yerleştirdiğini gösterirken, önceki iki yöntem (en soldaki iki resim) de otobüsü kaldırıyor, ancak daha sonra bir şey ekliyor. farklı Otobüs tekrar görüntüye giriyor!

Yakaladım!

Bu zorluğun nedenlerini ve sonuçlarını başka bir zamana bırakalım (ve bu bir ilginç konu Daha sonra, yeni makaleyi okurken klasik bir "tuzak"la karşılaştım: yazarların, pahalı, tescilli sistemlerin bu görevi zaten oldukça güvenilir bir şekilde yerine getirebildiğini kabul etmeleri – ki bunu Adobe'yi birkaç yıldır kullanmamdan biliyorum. Ateş böceği Photoshop ve diğer kapalı kaynak kodlu sistemlerde:

'[Yayılma tabanlı] yöntemler, hedef nesneleri kaldırdıktan sonra istenmeyen nesneleri ekleyerek sıklıkla yanıltıcı sonuçlar doğurur ve bağlamsal olarak tutarsız sonuçlara yol açar.'

'Öte yandan, ChatGPT ve Nano Banana gibi yakın zamanda geliştirilen kapalı kaynaklı çok modlu modeller, nesne silme konusunda daha güçlü olsalar da, çok sayıda parametre ve yüksek hesaplama yükü içeriyorlar; bu da uç cihazlarda pratik olarak kullanılmalarını engelliyor.'

'Bu nedenle, yalnızca üstün silme performansı sağlamakla kalmayıp aynı zamanda düşük çıkarım gecikmesine ve önemli ölçüde daha az parametreye sahip özel bir nesne silme modeli geliştirmek oldukça gereklidir.'

Teknik engellere odaklanan bu açıklama, ChatGPT ve Nano Banana gibi kapalı kaynaklı mimarilerin kullanılamadığı gerçeğini göz ardı ediyor. hiç Yerel kurulum için. Ancak bu tür sistemlerin tartışmalı materyal üretme kapasitesi Son bir yılda bu tür portalların kapı bekçiliği yapmalarına ek bir kamuoyu gerekçesi kazandıran gelişmeler yaşanmış olsa da, bu portallar esas olarak ticari zorunluluklar nedeniyle özel mülkiyete aittir.

Özetle, yeni makale, hedef problemin ticari sistemlerde çözülmüş olmasına rağmen, Bu durum geri kalanımız için önemsiz olabilir.Bu kişilerin, sorunu 'gerçek dünyada' -yani açık kaynak sistemlerde- nasıl çözeceklerini öğrenmeleri gerekiyor; bu sistemlerin yerel olarak kurulmasının gerçekçi olup olmadığına bakılmaksızın.

Paralel Geliştirme

Ancak, neden hâlâ ücretli bir sisteme bağımlı olan bir sorunu çözelim ki? Bu bağımlılık, tescilli kısıtlamalardan değil, gereken GPU işlem gücünün herhangi bir yerel kurulumun gerçekçi bir şekilde karşılayabileceğinden fazla olmasından kaynaklanıyor. Bu tür yeni 'açık kaynaklı' makalelerin ve kod depolarının çoğu, A100 kümeleri gibi aşırı kaynak talepleri olan eğitim/çıkarım kurulumlarını içeriyor.

Bu, tüm bunların ne amaçla yapıldığını düşünmenize bağlı. beklemede, ekonomiyi alt üst eden yapay zeka veri merkezleri Nihayetinde çevrimiçi olduklarında yerine getirecekleri şeyler. Halkın korkuları ve elitlerin umutları, sürekli olarak abonelik maliyetlerini artırıp hizmet seviyelerini düşürerek işleri ortadan kaldıracak, ChatGPT seviyesinde tescilli, hendekle çevrili sistemleri öngörüyor; bu sistemler, faaliyete geçmek için 3-5 yıl beklemek zorunda kalan ilk risk sermayesi yatırımcılarını memnun etmek için çalışıyor.

Ancak literatürde giderek artan bir eğilim, alternatif bir geleceği ve r/stablediffusion subreddit'i gibi birçok çevrimiçi topluluğun "yalnız başına hareket etme", marjinal ruhunu destekliyor gibi görünüyor; bu subreddit şu anda 920,000 kullanıcıya sahip ve uzun zamandır kapalı kaynaklı görüntü/video oluşturma sistemleriyle ilgili gönderileri yasaklamış durumda.

Bu alternatif gelecekte, yapay zeka veri merkezlerinin yeni küresel arzı, ChatGPT ve Adobe Firefly gibi devasa 'kara kutu' çerçevelerinin taleplerini karşılamak yerine, kullanıcı tarafından yapılandırılan, kullanıcı tanımlı sistemler için ham işlem gücü sağlayacaktır.

Yüzey sürtünmesi

r/stablediffusion adresindeki karmaşık, Patreon'dan elde edilen uzaktan GPU adım adım kılavuzlarına baktığımızda, şu anda her şey imkansız görünüyor: modeller sürekli hedefleri değiştirmek Her güncellemeyle birlikte; en kolay ve kullanıcı dostu çerçevelerde bile yerel olarak dağıtılmaları zor; ve genel olarak, içerdiği sürtünme miktarı, bunun yalnızca teknoloji meraklısı hobi sahipleri ve yapay zekâ ile doğrudan ilgisi olmayan, ancak bu tür yetenekleri kiralamak yerine kendi yerel sistemlerini geliştirmek ve sürdürmek isteyen daha maceracı şirketler için bir uğraş olduğunu düşündürüyor.

Ancak son otuz yılda, açık ve demokratik basitleştirme ve ticarileştirmeye yönelik büyük bir talep olan her teknoloji ortaya çıktı. Bunu elde etme eğiliminde olmuştur.En yaygın çözümler genellikle ticari sistemler ile açık kaynaklı alternatifler ve girişimler arasındaki gerilimlerden ortaya çıkmaktadır.

Bir zamanlar internet bağlantıları, içerik yönetim sistemleri ve bloglama platformları gibi uzmanlaşmış 'nerd' alanları olan, ayrıca internet güvenliği, fotoğrafçılık ve medya yönetimi gibi konular, kafa karıştırıcı karmaşıklıktan sadeliğe ve kullanışlılığa doğru evrim geçirdi.

Bu nedenle, gelecekteki yapay zeka ortamı, mevcut öncü yapay zeka pazar liderlerinin tercih edebileceğinden daha çeşitli ve daha küçük ve gerçekten rekabetçi oyuncularla dolu olabilir.

Kendini Gerçekleştirme, Zorunluluk Gereği

İronik bir şekilde, 'Büyük Yapay Zeka', veri merkezleri için tüm bilgisayar bileşenlerini kendine çekerek, son kullanıcılar arasında ortaya çıkan bağımsızlık ruhuna büyük katkıda bulunuyor. özellikle DRAM – aksi takdirde 'sıradan' tüketicilere gidecek olan para.

Sonuç olarak, birçok kişi, kapalı kaynaklı 'küresel yapay zeka' kaynaklarına yetersiz donanıma sahip ince istemciler aracılığıyla erişildiği bir gelecek öngörüyor ve giderek artan bir ilgi geliştirmek mevcut ekipmanlarının bakımını yaparken.

Yapay zekanın teknoloji tedarik zincirlerine yönelik saldırısı, teknoloji hizmet sağlayıcılarının da benzer durumlarla karşılaşmasına neden oldu. fiyatlarını yükseltmek Son 3-6 ayda, ya küçük şirketler donanım kıtlığından gerçekten sıkıntı çekiyorlar ya da sadece... çünkü yapay zeka.

Bu, bir kendi sunucularında barındırmaya olan ilginin artması ve şirket içi – dahil olmak üzere kendi kendine barındırılan makine öğrenimi ağları.

Son zamanlarda ben de bu işe bulaştım ve fotoğraf ve videolarımın yanı sıra dosya yedeklemelerim için yerel LAN depolamasına geçtim. Fotoğraflar için, fiyat artışlarından (ve diğer endişe verici konulariCloud ve diğer bulut depolama sağlayıcılarının:

Ücretsiz Immich platformu, medya dosyalarınızı kendi ekipmanınızda ve kendi kanallarınızda özel tutmanıza olanak tanır. Bu durumda, ben de NVIDIA 3090 GPU'mu LAN üzerinden fotoğraf ve videoların kaydedildiği yere sunmak için Docker üzerinde Immich kullanıyorum; böylece daha güçlü GPU, yapay zeka ağırlıklı görüntü/video işleme işlemlerini üstlenebiliyor.

Eğer kendi deneyimim bir gösterge niteliğindeyse, titreşim kodlaması - şu anda lanetli Bir zamanlar 'saf' olan birçok çevrimiçi toplulukta - bu bağımsızlık dalgasını körüklüyor (hatta bu durum her ne kadar tehdit edebilir (dayandığı açık kaynak kodlu depolar).

Örneğin, ağ iletişimi her zaman bilgisayar alanındaki zayıf noktam olmuştur, bu nedenle yeni kendi kendine barındırılan hizmetleri desteklemek için güvenli bir VPS çalıştırmak için yapay zeka desteği benim için şarttı.

Bu şekilde, 'Büyük Yapay Zeka' tartışmalı bir şekilde 'küçük Yapay Zeka'yı güçlendiriyor; bu nedenle, hiper ölçekli, hiper değerli yapay zeka şirketlerinin mevcut yükselişini, daha demokratik ve kullanıcı odaklı bir yapay zeka toplumunun ortaya çıkmasından önce gerekli ancak yalnızca geçiş aşaması olarak değerlendirebiliriz; bu toplum, tıpkı 2000'lerdeki dot-com balonunun patlaması gibi, rekabet avantajı arayan, rant peşinde koşan şirketleri atıp bir kenara bırakır. istismar edilebilir altyapıyı geride bıraktı. Bu durum, internetin finansmanını sağlayan şirketler iflas ettikten çok sonra bile internetin gelişimini önemli ölçüde hızlandıracaktır.

Uyum Çağı

Sanırım bu sefer aynı durum tekrarlanmayacak.

biz bile vardır bir tür oluşturmaya meyilli eski hendek marjinal toplum, yapay zekâya ilişkin düzenlemeler, bununla birleştiğinde Yaş doğrulama yönündeki mevcut küresel eğilimBu durum, söz konusu gelişme yollarını önceden tahmin edip engelleme olasılığını artırıyor gibi görünüyor.

'Gölge yapay zeka ekonomisini' önlemenin temel taşı düzenlemedir. Halihazırda, merkezi veri depoları gibi yapılar mevcuttur. GitHub ve Sarılma Yüz Depo ayarlarına bağlı olarak, kullanıcıların depoları yerel olarak klonlamalarına izin vermeden önce genellikle çevrimiçi oturum açmaları gerekebilir.

Dolayısıyla, yapay zeka çerçevelerinin izlenmesini mevcut uygulamadan daha geniş çapta sağlamaya yönelik mekanizmalar zaten mevcuttur; ve irade Bu tür denetimi artırmaya yönelik çalışmalar, bireysel hükümet girişimlerinden bir araya getirilerek konsolide ediliyor. küresel bir ivmeye dönüşmek.

Dolayısıyla, piyasa güçleri ve açık kaynak yazılım hareketinin yaratıcılığı, yapay zekanın gündelik kullanımındaki engelleri ortadan kaldıracaksa, engellerin yeniden ortaya çıkması muhtemel görünüyor. yönetim gereksinimleriŞirketler için zahmetli olsa da faydalı olan, ancak bireyler için belki de aynı derecede zahmetli olan uyumluluk gereksinimleri; tıpkı son dönemden bu yana tüketici düzeyindeki çevrimiçi ödeme sistemlerine eklenen sürtünmeye benzer. PayPal'ın altın çağı 2000s içinde.

Meta olsun ya da olmasın İşletim sistemi düzeyinde yaş kontrolü için lobi faaliyetlerine 2 milyar dolar harcandı. Yapay zekaya yaptıkları önemli yatırımlar veya veri toplama ilgileri nedeniyle, büyük teknoloji şirketlerinin sonucu olarak ortaya çıkan durum şudur: yaş kontrolüne destek 'Yerel' yapay zekanın, A sınıfı bir madde kadar düzenlemeye tabi hale gelebileceği ve tıpkı DMCA'nın yaptığı gibi, suçlulaştırmak için tasarlanmıştır niyet Böyle bir senaryoda, belirli bir telif hakkı ihlalinden kaçınma mekanizması yerine, uluslararası yapay zeka düzenlemeleri, makine öğreniminin uyumsuz tüm kullanımını çok az bir maliyetle (aktif denetim açısından) yasaklanmış bir eylem haline getirebilir.

Bu, bir yıl önce aşırı distopik bir yaklaşım gibi görünebilirdi – ama o zaman durum farklıydı. Kaliforniya ve systemd Donanım düzeyinde yaş doğrulama fikrinin arkasında durdu, şu anda birçok kişi tarafından görüldü Çin Komünist Partisi tarzının bir vekili olarak yasak Çevrimiçi anonimlik üzerine.

Sonuç

Yani, yasal ve mevzuatsal zemin, yapay zekayı son derece düzenlenmiş bir alana entegre etmeye hazırlanırken, sıradan kullanıcıların izinsiz olarak düzenlenmiş maddeleri yetiştiremeyecekleri veya fermente edemeyecekleri gibi, "kendi yapay zekalarını da üretemeyecekleri" bir ortam oluşurken, araştırma sektörü daha iyimser bir duruş sergiliyor: Yapay zekanın, günümüzün en popüler kapalı kaynak sağlayıcısının takipçilerinden daha geniş bir toplumda demokratikleşmiş ve faydalı bir güç haline geleceğine inanıyor.

Yapay zeka balonunun patlamasının ardından enkazın nasıl şekilleneceğine çok şey bağlıdır; en azından sağlayıcıların birleşmesi veya piyasanın uzun vadeli bir parçalanmaya doğru oturması, muhtemelen daha yumuşak bir düzenleyici yaklaşım gerektirecektir.

İlk yayın tarihi Çarşamba, 1 Nisan 2026