Yapay Zeka Sonunda Duvarın Dışında Başarılı Olabilecek mi?

Büyük Yapay Zekanın maliyetleri ve kısıtlamaları, serta donanım maliyetleri üzerindeki etkisi, kullanıcıları kendi sistemlerini oluşturmaya zorluyor – tıpkı artan düzenleme tehdidinin bu ‘gölge Yapay Zeka ekonomisini’ kapatmaya çalıştığı gibi.

Yorum Bilim araştırması makalelerinde ortaya çıkan birçok ‘gotcha’ arasında en sık görülenlerden biri, makalenin ele aldığı problemin zaten başka yerde çözülmüş olması ve yeni araştırmanın katkısının yalnızca tesadüfi veya artımsal olmasıdır.

Bu, çeşitli nedenlerle olabilir: araştırmacılar bir量 atlamak umuyorlardı, ancak bir miktar atlayabildiler; problemin önceki çözümleri yeni tekliften daha kaynak yoğundu; veya simplemente proje amaçları tamamen başarısız oldu, ancak akademik araştırmanın ‘yayın ya da yok ol’ kültürü ekibi buna rağmen yayınlamaya zorladı (çoğunlukla bir portalın en yoğun yayın gününün altında gömüldü).

Makine öğrenimi literatüründe ise, daha yeni ve özür dileyici bir neden daha sık ortaya çıkıyor: sunulan özellik veya işlevin şu anda yalnızca kapalı kaynaklı, API ile bağlı portallar aracılığıyla mevcut olması.

Bu sabah böyle bir makaleyi düşünüyordum – Çin üniversiteleri ve Amazon arasında bir işbirliği, difüzyon tabanlı resim düzenleme sistemlerinde sık görülen nesne kaldırma başarısızlığı sorununu ele alıyor, bunlar genellikle hedef uzayı benzer bir nesneyle dolduruyor:

En solda orijinal resim var; Bunun sağında, kırmızı segmentasyon maskesi, AI’ye resmin hangi kısmını kaldıracağını söylüyor; Sonra, ‘Bizimki’, başarılı bir nesne kaldırma yaklaşımını gösteriyor – ve kalan iki resim, benzer sistemleri gösteriyor, bunlar yerine otobüsü kaldırmak yerine farklı bir otobüs ekliyor. Kaynak

Yukarıdaki örnekte, orta resim yeni yaklaşımın başarılı bir şekilde otobüsü kaldırıp makul bir arka plan eklediğini gösteriyor, önceki iki yöntem (en soldaki iki resim) ise otobüsü kaldırıyor, ancak farklı bir otobüs yerine geri koyuyor!

Götcha!

Bu zorluğun nedenlerini ve nasılını bir kenara bırakarak (ve bu gerçekten de ilginç bir konu), sonra makalede klasik bir ‘götcha’ ile karşılaştım: yazarların, pahalı, özel sistemlerin bu görevi oldukça güvenilir bir şekilde gerçekleştirebileceğini kabul etmeleri – ki ben de Adobe Firefly gibi kapalı kaynaklı sistemleri birkaç yıldır kullanıyorum:

‘[Difüzyon tabanlı] yöntemler genellikle nesneleri kaldırdıktan sonra istemedik nesneleri ekleyerek hayal görürler, bu da bağlamsal olarak tutarlı olmayan [sonuçlar] verir.

‘Öte yandan, son kapalı kaynaklı çok modelli modeller gibi ChatGPT ve Nano Banana, nesne silme konusunda daha güçlüdür, ancak büyük parametre sayıları ve yüksek hesaplama yükü nedeniyle, kenar aygıtlarında pratik dağıtımlarını engeller.

‘Dolayısıyla, yalnızca üstün silme performansı sunmakla kalmayan, aynı zamanda düşük çıkarım gecikmesi ve önemli ölçüde daha az parametre ile çalışan bir nesne silme modeli geliştirmek oldukça gerekli.

Bu açıklama, teknik engellere odaklanıyor ve kapalı kaynaklı mimarilerin hiçbir şekilde yerel olarak kurulamayacağı gerçeğini gizliyor. Böyle sistemlerin tartışmalı materyal üretme yetenekleri, son bir yıl içinde ek kamu gerekçeleri sağlamış olsa da, bu tür portallar ticari zorunluluklar nedeniyle özel mülkiyetli.
Temel olarak, yeni makale, hedef problemin ticari sistemlerde çözülmüş olabileceğini, ancak bizim için bu çözümlerın alakasız olabileceğini ima ediyor – yani açık kaynaklı sistemlerde, gerçek dünyada.

Paralel Geliştirme

Ancak, neden bir problème çözmeye çalışıyorsunuz ki bu, özel mülkiyet kısıtlamaları nedeniyle değil, yerel bir kurulumun gerçekleştirebileceği coisa göre gerektirdiği GPU hesabını aşan bir problem? Çoğu yeni ‘açık’ makale ve kod depoları, A100’ler kümesi gibi kaynak talepleri olan eğitim/çıkarım kurulumları içerir.

İyi, bu, bekleyen, ekonomiyi boğan AI veri merkezleri nereye varacaklarını düşünüyorsunuz? Hem sıradan insanların korkuları hem de seçkinlerin umutları, işleri devralan, abonelik ücretlerini artıran ve hizmet seviyelerini düşüren, moatlı, özel mülkiyetli sistemleri canlandırıyor.

Fakat literatürde bir trend, alternatif bir gelecek desteklemektedir ve ‘kendi başına git’ ruhunu desteklemektedir – örneğin r/stablediffusion subreddit, 920.000 kullanıcısı olan ve kapalı kaynaklı resim/vidéo üretim sistemlerine ilişkin gönderileri uzun süredir yasaklamış olan çevrimiçi topluluklar.

Bu alternatif gelecek, yeni küresel AI veri merkezi arzının, ChatGPT ve Adobe Firefly gibi dev ‘kara kutu’ çerçevelerinin talebini karşılamak yerine, kullanıcı tarafından yapılandırılan, kullanıcı tarafından tanımlanan sistemler için ham hesaplama sağlayacağını öngörüyor.

Yüzey Sürtünmesi

r/stablediffusion’daki karmaşık, Patreon madenciliği uzak GPU yürüyüşlerine bakıldığında, her şey şu anda imkansız görünüyor: modeller her güncellemede hedefleri değiştiriyor; yerel olarak dağıtmak zor, hatta en kolay ve kullanıcı dostu çerçevelerde bile; ve genel olarak sürtünme, bu işin yalnızca geek hobi için uygun olduğunu ve AI ile doğrudan ilgili olmayan ancak kendi yerel sistemlerini geliştirmek ve bakımını yapmak isteyen daha maceraperest şirketler için uygun olduğunu gösteriyor.

Ancak son 30 yıl içinde, açık ve demokratik basitleştirme ve ticarileştirme talebi olan her teknoloji bu talebi elde etti, en yaygın çözümler genellikle ticari sistemler ve açık kaynaklı alternatifler ve girişimler arasındaki gerilimler arasından ortaya çıktı.

İnternet bağlantıları, içerik yönetim sistemleri ve blog çerçeveleri gibi önceden ‘nerd’ mekanları, aynı zamanda internet güvenliği, fotoğrafçılık ve medya yönetimi, karmaşıklıktan basitlik ve faydaya doğru evrimleşti.

Dolayısıyla daha sonraki AI manzarası, şu anda önde gelen AI pazar liderlerinin tercih edebileceği kadar çeşitli ve küçük, gerçekten rekabet eden oyuncularla dolu olabilir.

Zorunlu Olarak Kendini Gerçekleştirmek

Ironik olarak, ‘Büyük AI’, son kullanıcılar arasında bağımsızlık ruhu yaratmaya katkıda bulunarak, veri merkezleri için tüm bilgisayar bileşenlerini – özellikle de DRAM – emerek, ‘normal’ tüketicilere gitmeyen bir şey yapıyor.

Bu nedenle, birçok kişi, kapalı kaynaklı ‘küresel AI’ kaynaklarına ince istemciler aracılığıyla erişilen bir gelecek hayal ediyor ve mevcut ekipmanlarını korumaya karşı artan bir ilgi gösteriyor.

AI’nin teknoloji tedarik zincirlerine saldırması, son 3-6 ay içinde teknoloji hizmet sağlayıcılarının fiyatlarını artırmasına neden oldu, ya küçük şirketler gerçekten donanım kıtlığından sıkışıyor ya da yalnızca AI nedeniyle.

Bu, kendini barındırma ve yerel barındırma makine öğrenimi ağlarını kendi barındırmaya ilgi artmasına yol açtı.

Ben de bu konuda kendimi yakınlarda buldum, fotoğraf ve video dosyaları için yerel LAN depolamasına ve dosya yedeklemelerine geçtim. İlk için, ücretsiz ve açık kaynaklı Immich multi-platform medya sunucusunu kullanıyorum ve bu, beni iCloud ve diğer bulut depolama sağlayıcılarının fiyat artışlarından (ve diğer endişe verici konulardan) uzaklaştırmama yardımcı oluyor:

Ücretsiz Immich platformu, medyanızı ekipmanınıza saklayabilir ve kendi kanallarınıza özel tutabilir. Bu durumda, Immich’i Docker’da kullanarak, fotoğrafların ve videoların saklandığı LAN’a NVIDIA 3090 GPU’mu sunuyorum, böylece daha güçlü GPU, ağır resim/vidéo işleme işlemlerini gerçekleştirebiliyor.

Eğer kendi deneyimim bir gösterge ise, vibe-coding – şu anda birçok eski ‘saf’ online toplulukta lanetlenmiş – bu bağımsızlık dalgasını besliyor (bununla birlikte, açık kaynaklı depolarına dayanabileceği tehdit ediyor).

Örneğin, ağ oluşturma her zaman benim zayıf noktam oldu, bu nedenle AI yardımı, güvenli bir VPS çalıştırmam ve yeni kendi barındırdığım hizmetler dizisini desteklemem için bana gerekliydi.

Bu şekilde, ‘Büyük AI’, ‘Küçük AI’yi güçlendiriyor; belki de şu anda büyük ölçekli, yüksek değerli AI şirketlerinin yükselişini, daha demokratik ve kullanıcı odaklı bir AI toplumu ortaya çıktığında, moat arayan, kira arayan şirketleri gibi harcanan itici roketler gibi gerekli ancak geçici bir durum olarak düşünebiliriz – tıpkı 2000 dot-com patlaması kullanılabilir altyapı bıraktığı gibi, bu şirketlerin ödeme yaptığı altyapı, webin çok uzun süre sonra hızlanmasına neden oldu.

Uygunluk Çağı

İyi, bu muhtemelen bu kez tekrarlanmayacak.

Yapay zeka etrafındaki düzenleme, mevcut küresel eğilim ile birleştiğinde, yaş doğrulaması, muhtemelen bu gelişme yollarını öngörerek ve engelleyerek, ‘gölge AI ekonomisini’ önlemek için bir ancor olarak düzenleme olacak gibi görünüyor.

Merkezi depolar gibi GitHub ve Hugging Face genellikle yerel olarak klonlamadan önce çevrimiçi giriş gerektirir, depo ayarlarına bağlı olarak.

Dolayısıyla, AI çerçevelerini daha geniş bir şekilde izleme mekanizmaları zaten mevcut; ve bunların denetimini artırmak isteği, bireysel hükümet girişimlerinden küresel bir dürtüye dönüşüyor.

Öyleyse, piyasa güçleri ve FOSS hareketinin ‘casual AI’ dağıtımındaki sürtünmeyi kaldırması durumunda, düzenleme gereksinimleri olarak yollar geri dönebilir: şirketler için zahmetli, ancak belki de bireyler için değil – tıpkı tüketiciler için online ödeme sistemlerine eklenen sürtünme gibi, PayPal’ın 2000’lerin altın çağı之后.

Meta’nın, 2 milyar dolarlık lobi harcamasının OS düzeyinde yaş kontrolü için olup olmadığı, AI yatırımından veya veri toplama çıkarlarından kaynaklandığı önemli değil, büyük teknoloji şirketlerinin yaş kontrolü desteğinin sonucu, ‘yerel’ AI’nin, bir madde-A maddesi gibi düzenlenebileceği ve herhangi bir uyumsuz kullanımın yasaklı bir eylem haline gelebileceği.

Bu, bir yıl önce fazla karamsar bir bakış gibi görünmüş olabilir – ancak bu, California ve systemd donanım düzeyinde yaş doğrulaması fikrine destek verdikten sonra.

Sonuç

Öyleyse, yasal ve yasama arka planı, belki de, AI’yi, kullanıcıların ‘kendi AI’lerini yaratamayacakları kadar düzenlenmiş bir alana dahil etmeye hazırlanıyor, ancak araştırma sektörü daha iyimser bir tutumunu koruyor – AI, en popüler kapalı kaynaklı sağlayıcının takipçilerinden daha geniş bir toplumda demokratik ve faydalı bir güç haline gelecek.

Çok şey, AI balonunun patlayıp enkazın nasıl dağıldığına bağlı – en azından sağlayıcıların ya birleştiği ya da pazarın uzun vadeli bölünmeye yerleştiği ölçüde – ki bu, muhtemelen daha nazik bir düzenleyici dokunuşa ihtiyaç duyulacaktır.

İlk olarak Çarşamba, 1 Nisan 2026’da yayımlandı