1 puan yazan GN⁺ 2025-11-15 | 3 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Silikon Vadisi'nde AGI'nin (yapay genel zeka) gerçekleştirilebilir bir hedef olduğuna inanan kültür yaygınlaşıyor
  • OpenAI içinde, 'saf dil hipotezi' temelinde, dil modellerinin ölçeklenmesinin AGI'ye yol açabileceğine dair bir inanç oluştu
  • Bu inanç, devasa veri merkezi genişlemelerini ve çevre ile emek sömürüsü sorunlarını meşrulaştıran bir gerekçe işlevi görüyor
  • AGI'nin beklenen değer (Expected Value) mantığı, temelsiz olasılık ve değer tahminlerine dayanıyor; gerçek çevresel zararları ve toplumsal maliyetleri görmezden geliyor
  • AGI fantezisinden vazgeçilip, küçük ve amaca yönelik modellerle sorunları çözen pratik bir mühendislik yaklaşımına ihtiyaç var

AGI inancı ve OpenAI kültürü

  • OpenAI ile bağlantılı kişiler gerçekten de AGI'nin insanlığın refahına ya da yıkımına yol açabileceğine inanıyor
    • Elon Musk, Demis Hassabis'i “dünyayı yönetmek isteyen bir kötü adam” olarak tasvir ederken, OpenAI'yi “iyi”, DeepMind'ı ise “kötü” olarak konumlandırdı
    • Ilya Sutskever, çalışanlara “AGI'yi hissedin (Feel the AGI)” dedi ve AGI'yi simgeleyen tahta bir kuklanın yakıldığı bir ritüel gerçekleştirdi
  • Bu tür davranışlar, bilimkurguvari hayal gücünün Silikon Vadisi'nin ana akım inancı haline geldiğini gösteriyor

'Saf dil hipotezi' ve LLM ölçeklenmesi

  • Karen Hao'nun Empire of AI adlı kitabına göre GPT-2, 'saf dil hipotezi (pure language hypothesis)' üzerine kuruldu
    • İnsanlar dil yoluyla düşündüğü ve iletişim kurduğu için, yalnızca dil verisiyle AGI'nin mümkün olduğu varsayımı
    • Buna karşılık 'grounding hypothesis', AGI'nin dünyayı algılaması gerektiğini savunuyor
  • GPT'den GPT-2'ye başarılı ölçekleme, OpenAI içinde daha fazla veri, daha fazla model parametresi ve daha fazla hesaplama kaynağıyla AGI'ye ulaşılabileceği inancını güçlendirdi

Ölçekleme yarışı ve çevre-emek sorunları

  • AGI inancı ve LLM başarıları, büyük ölçekli veri merkezi inşaatlarını meşrulaştırıyor
    • Bazı tesisler saniyede yüzlerce litre su kullanıyor ve elektrik yetersizliği nedeniyle kirletici gaz jeneratörlerini çalıştırıyor
    • Bir kentin tamamına denk elektrik tüketimi ve artan CO₂ emisyonları ortaya çıkıyor
  • ChatGPT'nin güvenli çıktılar üretmesi için veri sansürleme ve temizleme işi yapan emekçiler sömürüye ve zihinsel travmaya maruz kalıyor
    • Veri talebi büyüdükçe tüm internet ayrım gözetmeden toplanıyor ve sonuçlar RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ile kontrol ediliyor

Beklenen değer mantığının sorunu

  • AGI geliştirmeyi meşrulaştırmak için sıkça beklenen değer (Expected Value) gerekçe gösteriliyor
    • “%0,001 olasılıkla çok büyük bir değer ortaya çıksa bile EV çok büyüktür” mantığı
  • Ancak bu tür hesaplamalarda olasılıklar ve değerler keyfi olup doğrulanamaz
    • Buna karşılık çevresel yıkım ve toplumsal maliyetler, kesin negatif değer ve bugünden hissedilen zarar olarak mevcut

Gerçek mühendisliğe yöneliş

  • Teknoloji uzmanları sorunları etkili, verimli ve zararsız biçimde çözmelidir
  • LLM'leri AGI olarak gören yaklaşım, bu üç ölçütün tamamında başarısız oluyor
    • Aşırı hesaplama israfı, emek sömürüsü ve çevresel zarar ortaya çıkıyor
  • AGI fantezisinden çıkıp, LLM'ler ile üretici modelleri belirli sorunları çözmeye yönelik araçlar olarak değerlendirmek gerekiyor
    • Küçük ve amaca yönelik üretici modellerin veya üretici olmayan (ayırt edici) modellerin kullanımı
    • Maliyet-fayda analizi ve teknik ödünleşimler yoluyla pratik mühendislik yapılması gerekli

3 yorum

 
GN⁺ 2025-11-15
Hacker News görüşü
  • Yapay zeka şüphecilerine tavsiye vermek gerekirse, veri merkezlerinin su tüketimi tartışmasından uzak durmak daha iyi olur
    “Yılda milyonlarca litre” gibi ifadeler bağlam olmadan duyulunca korkutucu gelebilir, ama tarım ya da golf sahalarıyla kıyaslayınca önemsiz kalır
    Enerji kullanımı, CO₂ emisyonu gibi tartışmalar makul, ama sadece su tüketimini öne çıkarmak genel argümanın güvenilirliğini düşürür
    Ama sonradan öğrendiğim şey, veri merkezlerinin çoğu zaman tarımda kullanılamayacak içme suyunu kullandığıydı
    Yine de “milyonlarca galon” gibi sayıları bağlam olmadan vermenin hâlâ bir anti-pattern olduğunu düşünüyorum

    • İnsanların kendilerini “yapay zeka şüphecisi” diye sınıflandırması başlı başına ilginç
      Bu, teknik bir tartışma değil de kimlik siyasetine dönüşmüş olmasının sonucu gibi görünüyor
      HN'de siyasi pozisyonları bir kenara bırakıp teknik dayanaklarla tartışmak gerekir
      Muhtemelen abartılı yapay zeka propagandasına karşı bir tepki olarak böyle bir tutum ortaya çıktı
    • Yazının yazarı Andy Masley'e su kullanımı meselesini sordum; o da “The AI Water Issue is Fake” başlıklı yazısında
      büyük ölçekli talep oluşmasının yerel su altyapısını genişletebileceğini ve bunun da içme suyu fiyatlarını düşürebileceğini savundu
      Ek yorumuna göre, “yapay zeka sadece değerli suyu tüketiyor” eleştirisi aslında durumu tersinden okuyor
    • Başta ben de benzer düşünüyordum ama Hao'nun kitabını okuyunca fikrim değişti
      Şili'deki bir kentte Google veri merkezinin yerel kuraklığı ağırlaştırdığı bir örnek vardı,
      başka yerlerde ise durumun deniz suyunun içme suyuna karıştırılmasına kadar ciddileştiği söyleniyordu
      Bir şehrin toplam tüketimine yaklaşan miktarda su kullanmak bence açıkça sorunlu
    • “Başka sektörler daha kötü” diye veri merkezlerine af çıkamaz
      Hem golf sahaları hem veri merkezleri dışsallıklarının bedelini ödemeli,
      kurak bölgelerde ekonomik değilse bunun öyle olması daha iyi olur
    • Veri merkezi soğutma kuleleri tatlı su kullanmak zorunda, ama bu tarımsal sudan çok da farklı değil
      Tarımda kullanılabilecek bir suysa soğutmada da kullanılabilir
      Enerji tüketimi meselesinde de biraz abartı var — sonuçta ucuz yenilenebilir enerji rekabetçi olacaktır
  • LLM'lerin sınırının bir donanım sorunu olduğunu düşünüyorum
    İnsan beynindeki nöronlar aynı anda binlerce girdi ve çıktıyı işlerken, LLM nöronlarının tekil giriş-çıkışı var
    İnsan beyni yaklaşık 20W ile çalışıyor ama LLM'ler için birkaç MW gerekiyor
    GPU ya da TPU ile AGI'ye ulaşmak zor; tamamen yeni bir donanım paradigması gerekiyor

    • Bir arı bile otonom uçup iş birliği yapabiliyor, biz ise hâlâ böyle bir yapay zeka üretemedik
      Bu sadece hesaplama gücü eksikliği meselesi değil
    • İnsanın karmaşık donanımı, hayatta kalmak için evrimleşmiş olmasının sonucu
      Sadece zihinsel faaliyetler için tasarlanmış bir ortamda o kadar çok nörona ihtiyaç olmayabilir
    • Yarı iletken açısından bakınca, 3nm süreçte 100mm²'lik bir kalıba 1 ila 10 trilyon özellik sığdırılabiliyor
      Sorun ölçek değil, yerleşim mimarisi (Electronic Design Automation)
      EDA wiki maddesine bakılabilir
    • Özet harika. İnsan yüksek boyutlu verilerle uğraşmakta zayıf ama birkaç sandviçle çalışıyor
    • LLM'ler beyinle yapısal olarak tamamen farklı
      Beyinde çok sayıda giriş yolu ve çeşitli sinyal biçimleri var; tasarım karmaşıklığı çok daha yüksek
  • AGI söylemi, dinsel bir dürtünün uzantısı gibi geliyor
    İnsanlar hâlâ bütün sorunları çözecek mutlak bir cevap arzuluyor

    • Ben de ateistim ama insan için maneviyatın vazgeçilmez olduğunu düşünüyorum
      Bastırılırsa daha kötü biçimlerde geri dönüyor
      Meditasyon, ölçülülük, başkalarına karşı etik gibi kişisel inançlar benim ‘dinim’
    • “Yeryüzüne güneşin gücü” gibi füzyon söylemleri de benzer dinsel bir dil kullanıyor
      Güneş ya da beyin gibi doğal sistemleri teknolojiyle yeniden üretme çabası bu
    • G.K. Chesterton 1924'te “20. yüzyıl herhangi bir dini otoriteye sahip olmak ister” diye yazmıştı
    • Yapay zeka balonu, çılgın spekülasyondan pek farklı değil
      Dinde olduğu gibi iktidar yapıları da inancı kullanarak kontrolü sürdürüyor
      İnsanın körü körüne inanma ve dolandırılma eğilimi çağdan çağa tekrar ediyor
      Bkz: Extraordinary Popular Delusions and the Madness of Crowds
    • Emmanuel Todd'un “zombi din” kavramı etkileyici
      Dinin kaybolduğu toplumlar önce değerleri kalmış boş bir kabuk evresinden geçiyor,
      sonra din-sonrası aşamaya düşüp ahlaki bir boşluk üretiyor
      Bazıları yapay zekaya itaat etmeye çalışıyor ama “yapay zeka söyledi” demek ilham vermeyen bir inanç
  • Ben de bir teknolog olarak verimli ve zararsız problem çözümü istiyorum ama gerçeklik karmaşık
    Raspberry Pi'de Bluetooth yapılandırırken GPT ve Claude'un yardımıyla sorunu çözdüm
    Stack Overflow ya da forumlar artık eskisi kadar canlı değil, belgeler de dağınık
    Teknoloji o kadar karmaşıklaştı ki sonunda LLM'lere bağımlı olmak zorunda kalıyoruz

    • Kısa vadede genAI yardımına ihtiyaç var,
      ama uzun vadede yapay zeka olmadan sürdürülemeyen bir toplum ayakta kalamaz
      Teknoloji yeniden sadelik yönüne dönmeli
    • Artık neredeyse her dağıtımın bir wiki kılavuzu var
      Mesela ArchWiki Bluetooth ya da Debian BluetoothUser
    • Asıl tehlike, teknolojik karmaşıklığın yapay zeka nedeniyle daha da derinleşmesi
      Şirketlerde şimdiden araçları insanların yerine AI ajanlarının çalıştırdığı yapılar oluşuyor
      Sonunda insanların iç mantığı anlayamaz hâle gelme riski büyük
    • LLM'ler Google ya da Stack Overflow'nun ikamesi olarak harika
      Ama insanın yerini tamamen almak için hâlâ temel sınırlara sahip
    • Aramanın yapay zekadan daha kötü olmasının nedeni enshittification
      Sonunda LLM'lerin de aynı yola girmesi muhtemel
  • Sektörün bir kısmı LLM'lerin temel bir çıkmaz sokak olduğunu savunuyor,
    ama hisse değeri ve itibar yüzünden gerçeği kabul etmiyor

    • AGI açısından bir çıkmaz olabilir ama ekonomik değeri hâlâ çok büyük
    • Buhar makinesi uçuş için uygun değildi ama içten yanmalı motorun gelişimine zemin hazırladı;
      LLM'ler de AGI'ye giden yolda ara aşama bir teknoloji olabilir
    • “Temel çıkmaz sokak” ifadesi abartılı
      AGI sistemlerinin çekirdek bileşeni bile olabilir
    • Bu kadar hızlı gelişime bakıp da buna “hayal” demek zor
    • “Maaşı buna bağlı olanı ikna edemezsin” sözü tam oturuyor
  • Whisper sayesinde video altyazı işim devrim niteliğinde kısaldı
    Eskiden saatler süren işi artık birkaç dakikada bitiriyorum
    İyi bir arayüze sahip MacWhisper da erişilebilirliği artırdı

    • Yazar da buna katılıyor. Derin öğrenme ve transformer'lar gerçekten somut değer üretti
      Örneğin avukatların LLM'lerle beraatı destekleyen materyaller bulduğu durumlar var
      Aşırı genişleme yerine pratik kullanım önemli
    • Bilgisayarlı görü alanı da hâlâ önemli ama endüstriyel ölçekli uygulamalar olduğu için kamuoyunda daha az görünür
    • Yapay zeka gelişiminin yönü hakkında ne düşündüğünü merak ediyorum
    • Whisper gibi birçok yapay zeka aracı sonunda yerel ve ücretsiz hâle gelecek
      Birkaç yıl içinde kişisel LLM'lerin dizüstü bilgisayar seviyesinde çalıştığı bir döneme gireceğiz
  • İçerik moderatörlerinin sömürüldüğünü söylemek bana abartılı geliyor
    Bu, 30 yıldır var olan bir internet moderasyonu işi
    Rahatsız edici olabilir ama yeni ya da dehşet verici bir şey değil
    AGI arayışından bağımsız olarak gerekli bir rol

  • Gerçekçi yapay zeka tartışmalarını görmek sevindirici
    Mesele transformer teknolojisinin işe yaramaz olması değil,
    sorunun “yakında AGI geliyor” şeklindeki aşırı abartı olması
    HN çoğu akımı iyi atlattı ama bu sefer istisna gibi görünüyor

    • HN'de AGI'nin çok yakında geleceğine inanan bir hava aldığımı söyleyemem
  • Kolay olduğu için değil, zor olduğu için girişmeliyiz
    AGI bir hayal olsa bile, o yolda giderken faydalı sorunlar çözülebilir
    Veri merkezlerinin karbon emisyonları konusunda çok fazla abartı var,
    uzun vadede temiz enerji tabanlı veri merkezleri daha ekonomik olacak

    • Ama yapay zeka veri merkezlerinin elektrik tüketimi faturaların yükselmesine neden oluyor
      Bu da doğrudan dar gelirliyi etkiliyor
    • Zor bir şey olsa bile insan mutluluğuna gerçekten katkı sağlıyor mu diye bakmak gerekir
      Bugünkü yapay zeka bu konuda pek ikna edici değil
  • DeepMind ve Demis Hassabis gerçekten bilimsel sonuçlar üretiyor
    Örneğin: AlphaFold, AlphaEvolve vb.
    Böyle çalışmalar varken “yapay zeka bir hayal” deyip geçmek adil değil

    • AlphaFold ya da AlphaEvolve'un amacı AGI peşinde koşmak değil
      Yazının ana fikri, AGI saplantısını eleştirmek
    • DeepMind diğer şirketlere kıyasla daha çok bilimsel araştırma odaklı görünüyor
      Hassabis gerçekten bilimin ilerlemesiyle ilgileniyor gibi
      Buna karşılık bazı şirketler daha çok para kazanmaya dönük PR gibi duruyor
    • Hao'nun kitabı basit bir “yapay zeka eleştirisi” değil, güvenilir bir gazetecinin eseri
    • Verilen örneklere bakınca, AGI kavramı karıştırılmış gibi görünüyor
 
manist67 2025-11-19

Herkes AGI hakkında konuşuyor ama hepsi dönüp kendisinin ne yaptığını anlatıyor.

 
kandk 2025-11-17

Mühendislik konusunda çevre ya da emek sömürüsü gibi tuhaf şeyleri öne sürmeyin,
bence onun yerine batacağını söyleyen bir rapor yayımlayıp short açarak bunu eylemle göstermek daha iyi olurdu..