OpenAI veri merkezi yapımını robotlara devredecek: Altman anlattı
OpenAI veri merkezi inşasını yapay zekâ kontrollü robotlarla otomatikleştirmeyi planlıyor. Sam Altman, Stripe’ın kurucu ortağı John Collison’ın sunduğu Cheeky Pint podcast’inde bu konuyu anlattı. Altman’a göre robotlar sayesinde kendini çoğaltabilen tesisler artık “erişilebilir mesafede”. Ayrıca OpenAI veri merkezi planlarının hedefi, büyük hesaplama gücünü çok daha düşük fiyata elde etmek.
OpenAI veri merkezi inşasında otomasyon zinciri nasıl işleyecek?
Altman, OpenAI veri merkezi için bir otomasyon zinciri tarif etti. İlk olarak yapay zekâ; çip, türbin ve güneş paneli üretimindeki robotları yönetiyor. Ardından aynı robotlar yeni veri merkezlerinin yapımında kullanılıyor. Böylece hesaplama altyapısındaki sıkıntının zamanla giderileceğini düşünüyor.
OpenAI ayrıca kendi çipini de geliştiriyor. Altman, bu çipin harcanan elektrik başına yapay zekâ performansında iyi sonuçlar verdiğini söylüyor.
Altman’a göre pazar, bellek ve diğer bileşenlerdeki hızlı talep artışına henüz yetişemiyor. Çünkü üreticiler kapasite genişletirken temkinli davranıyor. Nitekim geçmişte çok fazla fabrika kurulması ağır mali kayıplara yol açmıştı.
Altman altyapı maliyetine de örnek verdi. Örneğin bir gigavatlık hesaplama gücünün 5 yıl boyunca kurulması ve işletilmesi 70 milyar dolara ulaşıyor. Aynı kapasite için 20 milyar dolar ise ona göre çok daha cazip bir rakam. Dolayısıyla OpenAI veri merkezi planının odağı, hesaplama gücünü ucuzlatmak.
Güvenlik riskleri ve yapay zekâ ajanları konusunda ne dedi?
Konuşmada yapay zekânın siber güvenlikteki riskleri de gündeme geldi. Altman’a göre modeller yazılımlardaki açıkları giderek daha iyi buluyor. Ancak uzmanlar mevcut kodun tamamını bu modellerle henüz taramadı. Taramalar genişledikçe daha ciddi hataların çıkmasını bekliyor. Ayrıca donanım düzeyinde açık bulunabilmesini ayrı bir tehdit olarak gördü.
Altman, modellerin korunmasına da değindi. Sandbox yani yalıtılmış çalışma ortamları, yalnızca belirli bir yetenek düzeyine kadar etkili. İzleme de ek koruma sağlayabilir. Fakat sonuçta güvenlik, sistemin davranışının geliştiricilerin niyetiyle ne kadar uyuştuğuna bağlı. Bu yüzden sektör, mevcut yöntemlerin yapay zekâ geliştikçe etkili kalacağından emin değil.
Altman, tek bir süper güçlü model yerine birbiriyle etkileşen çok sayıda yapay zekâ ajanından oluşan sistemleri savunuyor. İnsanlardan biraz daha yetenekli modellerden oluşan ekipler, çok yüksek zekâlı tek bir sisteme tercih edilebilir. Yine de bu ekiplerde davranış uyumuyla ilgili riskler de var. Öte yandan bazı modellere ileride yetenek sınırı getirmek gerekebileceğini de kabul etti.
Bilimsel araştırmalarda yapay zekâ ve maliyeti
Altman, OpenAI modellerini matematikte başarılı kılan yöntemlerin büyük olasılıkla araştırma çalışmalarına da uygulanabileceğini düşünüyor. Teknolojinin potansiyeli ona göre çok büyük. Ancak sektör, beklenen faydanın riskleri neden haklı çıkardığını topluma henüz ikna edici biçimde anlatamadı. Bu riskler arasında kitlesel iş kaybı ve gözetimin artması da var.
Matematik tarafındaki harcamalar da büyük. Örneğin tek bir matematik problemi yaklaşık 10 milyon dolarlık hesaplama kaynağı gerektirdi. Diğer çalışmalarla birlikte şirketin matematik araştırma giderleri yüzlerce milyon dolara ulaştı.
Yorumunuz gönderildi,
onaylandıktan sonra yayımlanacak.