Özyinelemeli Süper Zeka ve 200 Milyon Dolarlık Çalışan

Bu değerlemenin ardındaki matematik, spekülatif olduğu kadar da çarpıcı. 20 kişilik bir ekip ve 4 milyar dolarlık bir değerleme ile piyasa, aslında her bir çalışana 200 milyon dolar değer biçiyor. Bu rakam, on yıl önceki derin öğrenme patlamasının ilk dalgasında görülen en yüksek 'yetenek odaklı satın alma' (acq-hire) oranlarını bile aşıyor. Bu durum, Google'ın girişim sermayesi kolu ve dünyanın en güçlü yarı iletken şirketi de dâhil olmak üzere yatırımcıların artık Büyük Dil Modellerinde (LLM) küçük çaplı kazanımlarla ilgilenmediğini gösteriyor. Yatırımcılar, insanın dâhil olduğu (human-in-the-loop) geliştirme sürecinden çıkış yolunu arıyor.

Kod, gerçekten daha iyi kod yazabilir mi?

Özyinelemeli Süper Zekânın (Recursive Superintelligence) temel önermesi, otonom bir iyileştirme döngüsünün peşinde koşmaktır. Mevcut yapay zekâ geliştirme süreci darboğazlarla dolu bir süreçtir: mimarileri insanlar tasarlar, veri setlerini insanlar kürate eder ve modellerin halüsinasyon görmesini veya toksikleşmesini engelleyen İnsan Geri Bildirimiyle Pekiştirmeli Öğrenmeyi (RLHF) insanlar sağlar. Bu, doğrusal bir büyüme modelidir. Özyinelemeli öz-iyileştirme ise bir modelin kendi algoritmik verimsizliklerini belirlediği ve bunları düzeltmek için kendi kod tabanını yeniden yazdığı üstel bir büyüme modelini hedefler.

Alandaki mühendisler bunu genellikle 'döngüyü kapatmak' olarak adlandırıyor. Zorluk ise amaç fonksiyonunda yatıyor. Eğer bir modelden kendi akıl yürütme yetisini geliştirmesi isteniyorsa, 'yeni ve geliştirilmiş' versiyonunun sadece daha hızlı veya hatalarında daha kendinden emin değil, gerçekten daha iyi olduğunu doğrulayabilecek bir yola ihtiyacı vardır. Fiziksel gerçekliğe veya biçimsel mantığa dair bir temelden yoksun olan —LLM'lerin meşhur olduğu üzere— özyinelemeli öz-iyileştirme, genellikle yapay zekânın kendi garipliklerini çoğaltmaya başladığı ve çıktının istatistiksel gürültüye dönüştüğü bir geri besleme döngüsü olan 'model çöküşüne' yol açar. Richard Socher ve Tim Rocktäschel liderliğindeki Recursive ekibi, sembolik akıl yürütme veya otomatik keşfe yönelik kendi özel yaklaşımlarının bu entropiyi aşabileceğine bahse giriyor.

Tim Rocktäschel’in University College London ve Google DeepMind geçmişi, teknik yönelimlerine dair bir ipucu veriyor. Çalışmaları sıklıkla 'açık uçlu' öğrenmeye, yani ajanların görevlerin ne olduğu söylenmeden görevleri çözmeyi öğrenmeleri gereken ortamlara odaklandı. Avrupa endüstriyel bağlamında bu, genellikle Horizon Europe hibeleri veya Avrupa Araştırma Konseyi tarafından finanse edilen türden yüksek seviyeli bir araştırmadır. Burada ise ABD girişim sermayesi tarafından devre dışı bırakılmış durumda; bu da Avrupa'nın akademik mükemmeliyeti ile bu mükemmeliyeti egemen bir endüstriyel güce dönüştürme becerisi arasındaki kalıcı uçurumu gözler önüne seriyor.

Nvidia, Tekilliğin ev sahibidir

Bu durum, Silikon Vadisi ekosisteminde kendine has bir döngüsel ekonomi yaratıyor. ABD girişim sermayesi fonları sermayeyi sağlıyor, startup'lar bunu Nvidia donanımına harcıyor, bu da Nvidia'nın kazançlarını şişiriyor ve bu kazançlar da girişim fonlarının sınırlı ortaklarının güvendiği daha geniş teknoloji endekslerini yükseltiyor. Avrupalı gözlemciler için bu döngü sinir bozucu derecede kapalı. AB Çip Yasası yerel üretim kapasitesi oluşturmayı hedeflese de, Palo Alto'da 4 aylık bir şirket için 4 milyar dolarlık bir değerlemeyi mümkün kılan ancak Berlin veya Paris'te düşünülemez olan türden yüksek riskli, yüksek getirili yazılım-donanım geri besleme döngüsünü henüz teşvik edebilmiş değil.

Salesforce'un eski baş bilim insanı Richard Socher'ın dâhil edilmesi, aksi takdirde tamamen akademik bir egzersiz gibi görünebilecek olan bu girişime ticari bir pragmatizm katmanı ekliyor. Socher'ın kariyeri, doğal dil işlemeyi (NLP) kurumsal düzeyde çalışır hâle getirmekle tanımlanmıştır. Eğer Recursive Superintelligence sadece bir 'hayal ürünü' laboratuvarı olsaydı, bu faiz oranı ortamında 500 milyon doları toplamakta zorlanabilirdi. Finansmanın büyüklüğü, kısmi bir başarının bile —yalnızca kendi çıkarım maliyetlerini optimize edebilen veya kendi verilerini temizleyebilen bir yapay zekânın— Fortune 500 şirketleri için milyarlarca dolarlık operasyonel tasarrufa değeceği inancının olduğunu gösteriyor.

'Zekâ patlaması' uygulanabilir bir mühendislik hedefi mi?

Özyinelemeli öz-iyileştirme teorisinin eleştirmenleri, 'azalan verim' sorununa işaret ediyor. Çoğu mühendislik disiplininde, bir sistemi ne kadar çok optimize ederseniz, daha fazla kazanım elde etmeniz o kadar zorlaşır. %98 verimlilikteki bir araba motorunu geliştirmek, %40 verimlilikteki bir motoru geliştirmekten çok daha zordur. 'Tekillik' anlatısı, zekânın farklı olduğunu varsayar; yani bilişsel yetenekteki her artışın bir sonraki artışı elde etmeyi kolaylaştırdığını savunur. Bu, bir mühendislik gerçeği değil, felsefi bir hipotez olarak kalmaya devam etmektedir.

Düzenleyici açıdan bakıldığında, Avrupa'daki Yapay Zekâ Yasası'nın yakında sadece yapay zekâ 'kullanan' şirketlerle değil, ürünü bizzat yaratma eyleminin kendisi olan şirketlerle hesaplaşması gerekebilir. Eğer bir model kendi kodunu yeniden yazmaya başlarsa, nihai çıktıdan kim sorumludur? İlk programcılar mı? Hesaplama gücünü sağlayan mı? Bu yasal belirsizlik, tam da ABD'deki girişim sermayedarlarının omuz silktiği, Almanya'dakilerin ise sigorta poliçelerine sarıldığı türden bir durumdur. Bu, Atlantik'in iki yakası arasındaki farkı tanımlamaya devam eden temel bir risk iştahı farklılığıdır.

Bu anlaşmanın hızı —sıfırdan yarım milyar dolara dört ay— bir sonraki çağ belirleyici değişimi kaçırmaktan dehşete düşen bir piyasanın belirtisidir. Bu durum, hedefin mutlaka sürdürülebilir bir iş modeli değil, diğer taraftan önce hedefe ulaşmak olduğu uzay yarışının ilk günlerini anımsatıyor. Bu örnekte hedef, kendi evrimi üzerinde 7/24 çalışabilen otonom bir zekâdır. Eğer Recursive Superintelligence başarılı olursa, 500 milyon dolarlık fiyat etiketi bir yuvarlama hatası gibi görünecektir. Başarısız olurlarsa da İkinci Yapay Zekâ Balonu'nun zirvesi olarak hatırlanacak; yani kendi kendine düşünebilen bir makine hayaline, insanlar için gerçekten bir şeyler inşa eden şirketlerin çoğundan daha yüksek bir değer biçtiğimiz o an olarak.

Silikon Vadisi, geleceği inşa etmenin en akıllıca yolunun, geleceğin kendisini inşa etmesine izin vermek olduğuna karar verdi. Avrupa ise evrakların üç nüsha hâlinde dosyalanmasını beklemeye devam ediyor.