OpenAI bilgi merkezi inşasını yapay zekâ denetimli robotlarla otomatikleştirmeyi planlıyor. Sam Altman, Stripe’ın kurucu ortağı John Collison’ın sunduğu Cheeky Pint podcast’inde bu mevzuyu anlattı. Altman’a nazaran robotlar sayesinde kendini çoğaltabilen tesisler artık “erişilebilir mesafede”. Ayrıyeten OpenAI bilgi merkezi planlarının gayesi, büyük hesaplama gücünü çok daha düşük fiyata elde etmek.

OpenAI data merkezi inşasında otomasyon zinciri nasıl işleyecek?

Altman, OpenAI data merkezi için bir otomasyon zinciri tanım etti. Birinci olarak yapay zekâ; çip, türbin ve güneş paneli üretimindeki robotları yönetiyor. Akabinde tıpkı robotlar yeni bilgi merkezlerinin üretiminde kullanılıyor. Böylelikle hesaplama altyapısındaki kasvetin vakitle giderileceğini düşünüyor.

OpenAI ayrıyeten kendi çipini de geliştiriyor. Altman, bu çipin harcanan elektrik başına yapay zekâ performansında düzgün sonuçlar verdiğini söylüyor.

Altman’a nazaran pazar, bellek ve başka bileşenlerdeki süratli talep artışına şimdi yetişemiyor. Zira üreticiler kapasite genişletirken temkinli davranıyor. Gerçekten 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. Tıpkı kapasite için 20 milyar dolar ise ona nazaran çok daha cazip bir sayı. Münasebetiyle OpenAI bilgi merkezi planının odağı, hesaplama gücünü ucuzlatmak.

Güvenlik riskleri ve yapay zekâ casusları konusunda ne dedi?

Konuşmada yapay zekânın siber güvenlikteki riskleri de gündeme geldi. Altman’a nazaran modeller yazılımlardaki açıkları giderek daha uygun buluyor. Fakat uzmanlar mevcut kodun tamamını bu modellerle şimdi taramadı. Taramalar genişledikçe daha önemli yanılgıların çıkmasını bekliyor. Ayrıyeten donanım seviyesinde açık bulunabilmesini farklı bir tehdit olarak gördü.

Altman, modellerin korunmasına da değindi. Sandbox yani yalıtılmış çalışma ortamları, sırf belli bir yetenek seviyesine kadar tesirli. İzleme de ek müdafaa sağlayabilir. Ancak sonuçta güvenlik, sistemin davranışının geliştiricilerin niyetiyle ne kadar uyuştuğuna bağlı. Bu yüzden kesim, mevcut yolların yapay zekâ geliştikçe tesirli kalacağından emin değil.

Altman, tek bir muhteşem güçlü model yerine birbiriyle etkileşen çok sayıda yapay zekâ casusundan oluşan sistemleri savunuyor. İnsanlardan biraz daha yetenekli modellerden oluşan gruplar, çok yüksek zekâlı tek bir sisteme tercih edilebilir. Yeniden de bu gruplarda davranış ahengiyle ilgili riskler de var. Öte yandan birtakım modellere ileride yetenek sonu getirmek gerekebileceğini de kabul etti.

Bilimsel araştırmalarda yapay zekâ ve maliyeti

Altman, OpenAI modellerini matematikte başarılı kılan usullerin büyük olasılıkla araştırma çalışmalarına da uygulanabileceğini düşünüyor. Teknolojinin potansiyeli ona nazaran çok büyük. Fakat dal, beklenen yararın riskleri sebep haklı çıkardığını topluma şimdi ikna edici biçimde anlatamadı. Bu riskler arasında kitlesel iş kaybı ve nezaretin artması da var.

Matematik tarafındaki harcamalar da büyük. Örneğin tek bir matematik sorunu yaklaşık 10 milyon dolarlık hesaplama kaynağı gerektirdi. Öbür çalışmalarla birlikte şirketin matematik araştırma sarfiyatları yüzlerce milyon dolara ulaştı.

Kaynak: Shiftdelete