Açık vs Kapalı Yapay Zeka: Bilmeniz Gerekenler

Zekanın Büyük Duvarı

Yapay zeka dünyası şu anda iki kampa bölünmüş durumda. Bir tarafta OpenAI ve Google gibi şirketler, dijital bir duvarın arkasında devasa, kapalı sistemler inşa ediyor. Bu araçlara bir web sitesi veya app üzerinden erişiyorsunuz, ancak nasıl çalıştıklarını asla göremiyorsunuz. Diğer tarafta ise Meta ve Mistral gibi şirketlerin yanı sıra, modellerini herkesin indirmesi için yayınlayan geniş bir geliştirici topluluğu var. Bu ayrım sadece teknik bir tartışma değil; insan bilgisinin geleceğini kimin kontrol edeceği ve buna erişmek için ne kadar ödemeniz gerektiği üzerine temel bir mücadeledir. Ortalama bir kullanıcı için açık ve kapalı sistemler arasındaki seçim; gizliliğinizi, maliyetlerinizi ve yaratıcı özgürlüğünüzü belirler. Kapalı bir model kullanıyorsanız kiracısınızdır. Açık bir model kullanıyorsanız mülk sahibisinizdir. Her iki yolun da, çoğu insanın verileri veya abonelikleriyle ilgili bir sorun yaşayana kadar göz ardı ettiği avantaj ve dezavantajları vardır.

Açık Etiketinin Arkasındaki Gerçek

Pazarlama ekipleri ‘açık’ kelimesini kullanmayı sever çünkü bu, şeffaflık ve topluluk anlamına gelir. Ancak yapay zeka dünyasında bu terim genellikle esnek kullanılır. Gerçek açık kaynaklı yazılım, herkesin kodu görmesine, değiştirmesine ve paylaşmasına izin verir. Yapay zekada bu; eğitim verilerine, eğitim koduna ve nihai model ağırlıklarına erişim anlamına gelirdi. Çok az büyük model aslında bu yüksek standardı karşılıyor. Kamuoyunun açık yapay zeka olarak adlandırdığı şeylerin çoğu aslında ‘açık ağırlıklardır’ (open weights). Bu, şirketin size modelin nihai beynini verdiği, ancak onu tam olarak nasıl inşa ettiklerini veya eğitmek için hangi kitapları ve web sitelerini kullandıklarını söylemediği anlamına gelir. Bu, bir pastanenin size hazır bir pasta ve fırının sıcaklığını vermesi, ancak unun markasını veya yumurtaların kaynağını paylaşmayı reddetmesi gibidir.

Kapalı yapay zekayı tanımlamak çok daha kolaydır: O bir üründür. GPT-4 veya Claude 3 kullandığınızda bir hizmetle etkileşime girersiniz. Modeli dizüstü bilgisayarınıza indiremezsiniz. Bazı soruları yanıtlamasını engelleyen dahili filtreleri göremezsiniz. Şirketin modeli daha hızlı ama daha az zeki hale getirmek için bir gecede değiştirip değiştirmediğini bilmenizin bir yolu yoktur. Bu şeffaflık eksikliği, kolaylığın bedelidir. Şirketler, modelleri kapalı tutmanın kötü niyetli kişilerin teknolojiyi zarar vermek için kullanmasını engellediğini savunuyor. Eleştirenler ise bunun sadece bir tekel oluşturmanın yolu olduğunu söylüyor. Bu ayrımı anlamak çok önemlidir çünkü makinenin çıktısına duyduğunuz güveni değiştirir.

Silikon Çağında Egemenlik

Bu ayrımın küresel etkisi çok büyük. ABD dışındaki ülkeler için kapalı yapay zeka modellerine güvenmek, hassas ulusal verileri Kaliforniya veya Virginia’daki sunuculara göndermek anlamına geliyor. Bu, birkaç Amerikan şirketine karşı büyük bir bağımlılık yaratıyor. Açık ağırlıklı modeller, Avrupa’daki bir hükümetin veya Hindistan’daki bir startup’ın yapay zekayı kendi yerel donanımlarında çalıştırmasına olanak tanır. Bu, kapalı sistemlerin asla sunamayacağı bir egemenlik sağlar. Bir Silikon Vadisi devinin göz ardı edebileceği yerel dilleri ve kültürel nüansları anlayan modellerin oluşturulmasına izin verir. Bir model açık olduğunda, küçük bir köydeki geliştirici, milyar dolarlık bir firmadaki araştırmacıyla aynı başlangıç noktasına sahip olur. Bu, oyun alanını teknolojide nadir görülen bir şekilde eşitler.

İşletmeler de zor bir seçimle karşı karşıya. Bir banka, özel müşteri finansal kayıtlarını üçüncü taraf bir cloud hizmetine gönderme riskini alamaz. Onlar için kendi güvenli veri merkezlerinde çalışan açık bir model tek geçerli seçenektir. Bu arada, küçük bir pazarlama ajansı, kendi sunucularını yönetecek personeli olmadığı için kapalı bir modelin cilalı, yüksek performansını tercih edebilir. Küresel ekonomi şu anda bu iki kaba ayrılıyor: Kontrole öncelik verenler ve hıza öncelik verenler. boyunca ilerledikçe, bu iki grup arasındaki fark sadece büyüyecek. Kazananlar, yapay zekanın herkese uyan tek bir araç değil, belirli bir sahiplik türü gerektiren stratejik bir varlık olduğunu fark edenler olacaktır.

Yerel Sandbox’ta Gizlilik

Pratik riskleri anlamak için Elena adında bir tıp araştırmacısının hayatındaki bir günü düşünün. Hasta kayıtlarını içeren yeni bir çalışma üzerinde çalışıyor. Popüler bir kapalı yapay zeka aracı kullanıyorsa, notlarını yapay zekaya özetletmeden önce tüm kimlik bilgilerini temizlemesi gerekir. O zaman bile, verilerinin modelin bir sonraki sürümünü eğitmek için kullanılıp kullanılmadığından asla emin olamaz. Yapay zeka şirketinde bir veri ihlali olmasından sürekli endişe eder. Bu sürtünme onu yavaşlatır ve başarabileceklerini sınırlar. Cloud’un kolaylığı, sürekli bir kaygı duygusuyla birlikte gelir.

Şimdi Elena’nın ofisindeki güçlü bir iş istasyonunda çalışan açık ağırlıklı bir modele geçtiğini hayal edin. Hiç korkmadan araştırmasının her detayını yapay zekaya besleyebilir. Veriler odadan asla çıkmaz. Modeli, genel cloud modellerinin genellikle yanlış anladığı özel tıbbi terminolojiyi anlayacak şekilde fine-tune edebilir. Kullandığı yapay zeka sürümü üzerinde tam kontrole sahiptir. Bir yazılım güncellemesi modeli tıbbi analizde daha kötü hale getirirse, eski sürümde kalır. Yerel yapay zekanın gücü budur. Aracı, sadece onun için çalışan özel bir asistana dönüştürür. Kurulum daha zor olsa da, kurumsal güvenlik filtreleri veya gizlilik politikalarıyla sınırlı olmadığı için uzun vadeli faydası çok daha yüksektir.

Sıradan kullanıcılar genellikle bu modelleri çalıştırmanın ne kadar zor olduğunu abartırlar. Sunucularla dolu bir odaya ihtiyacınız olduğunu düşünürler. Gerçekte, birçok açık model artık modern dizüstü bilgisayarlarda çalışıyor. Tersine, insanlar kapalı sistemlerle ne kadar kontrol kaybettiklerini hafife alıyorlar. Hizmetin her zaman orada olacağını ve her zaman ucuz olacağını varsayıyorlar. Tarih, bir şirket sizi ekosistemine kilitlediğinde fiyatların arttığını ve özelliklerin kaybolabileceğini gösteriyor. Açık bir yolu seçerek, gelecekteki kurumsal kararların çıkarlarınızla örtüşmemesine karşı kendinizi koruyorsunuz. Dijital araç çantanızda sonsuza kadar kalacak bir araç seçiyorsunuz.

Kontrolün Rahatsız Edici Soruları

Bu sistemlerin gizli maliyetleri hakkında zor sorular sormalıyız. Bir model kapalıysa, onu önyargı için kim denetliyor? Şirketin pazarlama materyallerine güvenmek zorundayız. Yapay zeka siyasi bir olay hakkındaki soruyu yanıtlamayı reddederse, bu güvenlik için mi yoksa kurumsal imajı korumak için mi? Şeffaflık eksikliği bunu bilmeyi imkansız kılıyor. Öte yandan, açık modeller kendi risklerini taşır. Herkes güçlü bir yapay zekayı indirebilirse, onu dezenformasyon veya kötü amaçlı yazılım oluşturmak için kullanmalarını ne engeller? Açık kaynak topluluğu, en iyi savunmanın daha fazla açık model olduğunu savunuyor, ancak bu henüz bir krizde tam olarak test edilmemiş bir teori.

Ayrıca enerji ve donanım sorunu da var. Kendi yapay zekanızı çalıştırmak ücretsiz değildir. Önemli miktarda elektrik tüketir ve pahalı grafik kartları gerektirir. Kurumsal bağımlılığı donanım bağımlılığıyla mı değiştiriyoruz? Ayrıca, bu modeller için kullanılan veri setleri genellikle orijinal yaratıcıların rızası olmadan internetten kazınır. Kapalı şirketler veri kaynaklarını gizlerken, açık ağırlıklı şirketler de genellikle aynı derecede belirsizdir. Temeli sır olan bir yapay zekaya gerçekten açık denip denemeyeceğini sormalıyız. Şu anda geleceğin altyapısını çok sallantılı bir etik temel üzerine inşa ediyoruz. yaklaştıkça, gerçek şeffaflık baskısı sadece artacaktır.

Teknik Elit İçin Perde Arkası

Chat arayüzünün ötesine geçmek isteyenler için teknik farklar çok belirgindir. Kapalı yapay zeka sağlayıcıları, kelime veya görsel başına ücret alan API’ler sunar. Bir projeyi ölçeklendirirken bu maliyetler hızla artabilir. Ayrıca hız sınırlarının insafına kalırsınız. Sunucuları meşgulse uygulamanız yavaşlar. Gecikme veya çalışma süresi üzerinde hiçbir kontrolünüz yoktur. Temelde işinizi kiralık bir arazi üzerine inşa ediyorsunuz. Sağlayıcı kullanım durumunuzu yasaklamaya karar verirse, tüm projeniz bir öğleden sonra yok olabilir. Bu, uzun vadeli değer yaratmak isteyen geliştiriciler için önemli bir risktir.

Açık modeller farklı bir iş akışı sunar. Devasa bir modeli daha ucuz donanımlara sığdırmak için *quantization* gibi teknikler kullanabilirsiniz. Bu, 70 milyar parametreli bir modeli tek bir üst düzey tüketici GPU’sunda çalıştırmanıza olanak tanır. Ayrıca model ağırlıklarınız için yerel depolama kullanabilir, böylece uygulamanızın internet bağlantısı olmadan bile çalışmasını sağlayabilirsiniz. Donanımı satın aldıktan sonra API sınırı veya token başına maliyet yoktur. Entegrasyon da daha esnektir. Modelin iç katmanlarını özel görevinize daha uygun hale getirmek için değiştirebilirsiniz. Bu kişiselleştirme seviyesi, kapalı bir API ile imkansızdır. İlk mühendislik engeli daha yüksek olsa da, izin almadan inovasyon yapma özgürlüğü, ileri düzey kullanıcılar için büyük bir avantajdır.

Kapsamamız gerektiğini düşündüğünüz bir yapay zeka hikayeniz, aracınız, trendiniz veya sorunuz mu var? Makale fikrinizi bize gönderin — duymaktan memnuniyet duyarız.

İleriye Giden Yolunuzu Seçin

Açık ve kapalı yapay zeka arasındaki karar, özel ihtiyaçlarınıza bağlıdır. En güçlü, cilalı deneyimi istiyorsanız ve gizlilik veya uzun vadeli maliyetleri önemsemiyorsanız, GPT-4 gibi kapalı modeller net bir seçimdir. Onlar yapay zeka dünyasının Ferrari’leridir. Hızlıdırlar, şıktırlar ve başkası tarafından bakımları yapılır. Ancak gizliliğe değer veriyorsanız, yinelenen ücretlerden kaçınmak istiyorsanız veya gerçekten sahip olduğunuz bir sistem kurmanız gerekiyorsa, açık ağırlıklı modeller tercih edilmelidir. Kurulum için daha fazla çaba gerektirirler ancak hiçbir abonelik hizmetinin eşleşemeyeceği bir güvenlik ve esneklik sunarlar. Gelişen yapay zeka endüstri standartları, geleceğin her ikisinin bir hibriti olacağını gösteriyor. Hızlı görevler için kapalı modelleri, en önemli ve özel işleriniz için açık modelleri kullanın. Bu yeni çağda en önemli beceri, hangi iş için hangi aracı kullanacağınızı bilmektir.

Editörün notu: Bu siteyi, bilgisayar dehası olmayan ancak yine de yapay zekayı anlamak, daha güvenle kullanmak ve zaten gelmekte olan geleceği takip etmek isteyenler için çok dilli bir yapay zeka haberleri ve rehberleri merkezi olarak oluşturduk.