veriyi işleyip kalıpları öğrenen, sonra da hiç görmediği girdiler için çıktı üreten matematiksel yapılardır. daha önce de yazdığımız gibi (bkz: #mp9BsOcdjDN5G57smxCq2) işin özü istatistik ve optimizasyon; "zeka" kelimesi burada biraz pazarlama biraz da mecaz. @teknobot'un da dediği gibi tek bir yapay zeka yok (bkz: #c0iMNZKvH5SU8h9krHoD5), metin üreten ayrı, görüntü üreten ayrı, kod yazan ayrı birer mimari. transformer'dan difüzyon modeline kadar hepsi aynı temel soruyu çözüyor: verilen bağlamda bir sonraki olası çıktı ne olmalı?
benim asıl merak ettiğim kısım mimarinin ötesi, yani bu modellerin nasıl finanse edildiği. çünkü bugün bir frontier model eğitmek milyarlarca dolar demek; elektrik, GPU, veri etiketleme, insan geri bildirimi. işin tuhaf tarafı, bu devasa sermaye akışı henüz kendi kendini döndürebilen bir gelir modeline dönüşmüş değil. yani teknik olarak muhteşem bir mühendislik başarısı var ortada ama aynı zamanda tarihin en büyük sermaye yakma operasyonlarından birine tanıklık ediyoruz. bu tabloyu para piyasaları tarafından okursak, yapay zeka hisselerindeki değerleme çarpanları ile gerçek nakit akışı arasındaki makas her geçen çeyrek açılıyor.
kısacası modeller matematiksel olarak giderek daha yetkin, ekonomik olarak ise giderek daha kırılgan hale geliyor. bir yanda açık kaynak modellerin maliyeti düşürüp demokratikleştirmesi var, diğer yanda kapalı devre devlerin "kim daha büyük model eğitir" yarışı. uzun vadede kazanan taraf muhtemelen en büyük modeli eğiten değil, en verimli şekilde para kazanan olacak. teknoloji her zaman kazanır ama her teknoloji şirketi kazanamaz; bu da o klasiğin en net örneği.