Çinli laboratuvar Moonshot'ın geliştirdiği Kimi K3, şimdiye kadar yapılmış en büyük açık ağırlıklı büyük dil modeli olarak dikkat çekiyor. Bu model, Amerikan yapay zeka devlerinin ekonomik fırsatları ile büyük dil modellerinin teknolojik geleceği arasında bir tartışma başlattı.
OpenAI'ın stratejik gelecekler başkanı Dean W. Ball, ABD hükümetinin bu yeni modeller etrafında düzenleyici korku, belirsizlik ve güvensizlik yaratmak için bir bahane bulması gerektiğini savundu. Ball'a göre açık ağırlıklı modeller, öncü laboratuvarların sermaye harcamalarını mutlaka caydıracak.
Teknoloji dünyasının önde gelen isimlerinden Yann LeCun ve Martin Casado ise açık yazılımın inovasyonu hızlandırabileceğini ve tescilli projelerle bir arada var olabileceğini savundu. Ball daha sonra, düzenleyici bir baskının Beyaz Saray'ın "en iyi stratejisi" olduğu ve açık ağırlıklı modellerin teknolojideki ilerlemeleri mutlaka yavaşlattığı yönündeki iddialarını geri çekti.
Axios'un haberine göre Trump yönetimi, Amerikan öncü laboratuvarlarının talebi üzerine K3 ve diğer gelişmiş Çin modellerini yasaklamayı değerlendiriyor. Politico'dan gelen başka bir haberse Ticaret Bakanlığı'nın bu adımı yakın zamanda atmayacağını söylüyor.
Büyük yapay zeka şirketleri için fayda açık: Bağımsız altyapıda veya büyük işletmelerde çalışan açık ağırlıklı modeller, Anthropic veya OpenAI'ın lider modellerinden daha ucuz zeka sunuyor. Kullanıcılar giderek daha fazla kapalı laboratuvarların dışında harcama yaparsa, bu, şirketlerin model eğitimine yaptıkları büyük yatırımların getirisini azaltıyor.
Snorkel AI'nın kurucu ortağı ve Laude Enstitüsü'nde araştırma ortağı olan Braden Hancock, "Güçlü, öncü seviyesindeki açık kaynak modeller, marjları sıkıştıracak ve öncü şirketlerin fiyatlarını düşürecek," dedi. "Bu, yapay zeka kullanımının biraz azalacağı anlamına gelmeyecek. Tam tersi, elbette."
Anthropic ve OpenAI'da hissesi olmayanlar için bu bir sorun değil. Yapay zeka yine de yayılacak. Peki hükümetin, Amerikalıların görünüşte özgür pazarlarımızda bir şey satın almasını engellemesinin gerekçesi ne?
Çin modelleriyle ilgili endişeler çeşitli biçimlerde geliyor. Bunlardan biri, ABD verilerinin Çin hükümetinden korunması; ABD, modern Çin elektrikli araçlarının ithalatını veri toplama endişeleri nedeniyle yasaklamıştı. Ancak uzmanlar, ABD sunucularında çalışan açık ağırlıklı modellerin verileri Çin'e sızdırmasının pek olası olmadığını düşünüyor, ancak böyle bir şeyin yapılmasının imkansız olmadığını da belirtiyorlar.
Bir diğer endişe ise modellerin Çin Halk Cumhuriyeti'ne karşı örtülü bir önyargıya sahip olabileceği, ancak bunun örneğin kodlama görevleri için ne anlama gelebileceğinin net olmadığı yönünde.
Üçüncü yaygın endişe, Çin modellerinde ABD hükümetinin zorunlu kıldığı güvenlik önlemlerinin bulunmaması. Bu önlemler, önde gelen ABD büyük dil modellerinin kapalı bilgisayar sistemlerini sömürmek veya silah oluşturmak için kullanılmasını engellemeyi amaçlıyor. Ancak aynı güvenlik önlemleri ABD şirketlerini daha savunmasız hale getirebilir: Girişimci ve Trump danışmanı David Sacks, ABD şirketlerinin, ABD öncü modelleri görevleri yapmayı reddettiğinde güvenlik açıklarını kapatmak için Çin büyük dil modellerine yöneldiği vakaları paylaşıyor.
Ancak modelleri kısıtlamanın en önemli motivasyonu, öncü laboratuvarlar yavaşlarsa Çin'in ABD'yi geçebileceği korkusu.
Georgetown Güvenlik ve Gelişmekte Olan Teknolojiler Merkezi'nde Çin odaklı araştırma görevlisi Sam Bresnick, yapay zekanın ABD askeri operasyonları için artan öneminin ABD'ye öncü laboratuvarlarda yapay zeka yatırımını desteklemesi için bir neden verdiğini söylüyor. Ancak tüm sorunun karmaşık olduğunu belirtiyor.
Bresnick, "ABD hükümetinin ağırlığı neden, kökenleri nedeniyle ABD pazarından kilitlenen rakiplerden bu şirketleri korumaya yönelik olsun?" diye soruyor.
Açık yapay zeka savunucuları, öncü şirketlerin inovasyon ve kapalı modeller arasında yanlış bir ikilik yarattığını söylüyor.
Hancock, "Çin'den gelen bu açık kaynak modellerin daha büyük etkisi, arka kapılardan sızmalarından ziyade inovasyona sahip olmalarıdır," dedi. "Etkili bir şekilde, modelinizde genişletilmiş bir iş gücü elde edersiniz. PyTorch, açık kaynak olduğu için endüstri standardı haline geldi ve tüm topluluk tek bir şirket yerine ona katkıda bulunabildi ve büyüdü ve diğer tüm derin öğrenme kütüphaneleri karşılaştırıldığında öldü."
Hancock ve diğer savunucular, Çin büyük dil modellerinin uluslararası araştırmaların merkezi haline gelmesinden korkuyor. Halihazırda ABD lisansüstü programları ağırlıklı olarak açık ağırlıklı Çin modelleri üzerine inşa ediliyor ve Hancock, öğrencilerin okuduğu makalelerin yarısının Çin kurumlarından geldiğini, Amerikan öncü laboratuvarlarının ise çalışmalarını geniş çapta paylaşma konusunda giderek daha isteksiz hale geldiğini söylüyor.
Açık yapay zeka işbirliği platformu Hugging Face'in CEO'su Clem Delangue, "Açık modelleri kısıtlamak yapay zekayı daha güvenli hale getirmez," dedi. "Bu sadece riskleri gizler, gücü birkaç kişinin elinde toplar ve bir sonraki nesil geliştiricilerin, araştırmacıların, akademisyenlerin, kar amacı gütmeyen kuruluşların ve hükümetlerin yapay zekayı herkes için daha güvenli ve daha faydalı hale getirme çabalarına katılmasını zorlaştırır."
Bresnick, Çin'i yavaşlatmanın gerçek yolunun çip ihracat kontrollerine daha fazla odaklanmak olduğunu söylüyor. ABD'nin yapay zeka liderliğini korumanın daha iyi bir yolu, Çin'e Nvidia H200 işlemci satmayı durdurmak olabilir. Bresnick, "Bu, bizi çok sayıda ABD şirketinin kullanmak istediği açık kaynak teknolojilerini yasaklama konusundaki bu zorlu tartışmadan uzak tutabilir," diyor.
Sorunun bir kısmı yapay zeka ekonomisindeki belirsizlik. Bresnick, "Açık iş modeli, tescilli iş modeli - hiçbiri çözülmüş değil. Yapay zeka şirketleri, özellikle eğitim maliyetleri giderek arttıkça, araçlarından nasıl para kazanacaklarını bulmaya çalışıyor," diye belirtiyor.
ABD'de yaşanan aynı zorluklar Çin'de de yaşanıyor. Çinli yapay zeka şirketleri de gelir elde etmek ve bilgi işlem gücüne erişmekte zorlanıyor ve hükümetin, bunlardan yararlanma zorluğuna rağmen politika nedenleriyle açık sürümleri teşvik ettiği görülüyor.
Thinking Machines Lab ve Nvidia gibi bazı ABD şirketleri, açık modeller yayınlama etrafında bir iş kurmaya çalışıyor. Hancock, Nvidia'nın "iki veya üç yerine düzinelerce veya yüzlerce şirket yapay zeka inşa ediyorsa ve bunlardan iki veya üçü kendi çiplerini yapacak kadar iyi sermayelendirilmişse" daha iyi durumda olacağına işaret ediyor. Bu, Nvidia'nın bir açık modeller koleksiyonu olan Nemotron'a yatırım yapmasının nedenlerinden biri.
Bresnick, "Asıl mesele, ABD'nin kendi çok yetenekli, çok daha ucuz açık modellerine sahip olmasının çok iyi olacağı," dedi. "Bu sadece öncü laboratuvarların benimsediği yaklaşımla çatışıyor."
Rebecca Bellan'ın ek katkılarıyla.
