Fast Company Türkiye
TEKNOLOJİ KONUSUNDAKİ EN BÜYÜK HİKAYE, YAPAY ZEKANIN bir zamanlar insanoğluna ayrılan görevleri üstlenme kapasitesinin artması. Ancak bu değişimi başlatan aracılar, makineler değil; insanlar: Yaratıcı, hırslı, girişimci olanlar. Alanın en merak uyandıran oyuncularından bazılarına yönelik üçüncü yıllık özetimiz, bilim insanları ve yapay zeka etikçileri, CEO’ları ve yatırımcıları, bunların yanı sıra Büyük Teknoloji emektarlarını ve ilk işlerini kuranları içeriyor. Bu 20 yenilikçi, yarının YZ modellerini eğitmekten ilaç keşfini hızlandırmaya ve günlük verimlilik araçlarını yeniden tasarlamaya kadar bir dizi zorlu görevle uğraşıyor. Onlar herkesçe bilinen isimler değil. Yine de şimdiden dünyamızı değiştiriyorlar ve çok daha fazlası da yolda…
Michelle Pokrass
Teknik Personel, OpenAI
GEÇEN YIL, OpenAI usta kullanıcılarına yani YZ için yeni kullanımlar keşfetme becerisi olanlara daha fazla dikkat etmesi gerektiğine karar verdi: Kendi yazılımlarını OpenAI’ın API’si etrafında inşa eden şirketlerin yanı sıra doktorlar, bilimciler ve kodlayıcılar. Böylece şirket, bu kitleyi daha iyi anlamak üzere bir ekip kurması için eğitim sonrası araştırma şefi Michelle Pokrass’a başvurdu.
Pokrass, “Yapay zeka alanı o kadar hızlı ilerliyor ki, günümüzün en yetkin kullanıcı kullanım senaryoları gerçekten bir yıl ya da iki yıl içinde orta seviye kullanıcı kullanım senaryoları oluyor,” şeklinde konuşuyor ve ekliyor: “Sadece insanların şu an modelleri ne için kullandığına odaklanmak yerine, başı çeken tarafta kalmamız ve yeteneklerin ortaya çıktığı alanlara yönelik çalışmalar yürütmemiz gerçekten önemli.”
Coinbase ve Clubhouse’un eski yazılım mühendisi Pokrass, GitHub Copilot gibi kodlama araçlarının büyüsünü deneyimledikten sonra yapay zekaya tamamen inanıp 2022’de OpenAI’a geldi. OpenAI’ın GPT-4.1 ve GPT-5’ini geliştirmede kilit roller oynadı ve şimdi YZ’nin sınırlarını zorlayan kullanıcılara dayalı modelleri test etmek ve ufak tefek düzeltmeler yapmaya odaklanmış durumda.
Özellikle, Pokrass’ın ekibi, büyük dil modellerinin kullanıcı isteklerinin özünü anlamasına yardım eden bir süreç olan eğitim sonrası üzerine çalışıyor. Bu düzeltme, ChatGPT’ye, diyelim, kusursuz bir yapılacaklar listesinin teorik olarak nasıl yapılacağına dair talimatlar vermek yerine, böyle bir listeyi kodlama imkânı verir. Pokrass, “GPT-5’in bilimsel çığır açma konusundaki yardımlarına veya yeni matematiksel kanıtları bulabildiğine ya da sağlık alanında önemli biyolojik sorunlar üzerinde çalıştığına ve böylece doktorlarla uzmanlara zamandan epey tasarruf ettirdiğine dair pek çok örnek var. “Bunlar tam olarak zorlamaya devam etmek istediğimiz yetenek örnekleri” diyor.Bu niş odağa sahip bir ekip oluşturmak, diyelim, hedefli reklamlar yoluyla yapabilecekleri ölçüde paraya çevirebilecekleri geniş kitleleri hedefleyen Büyük Teknoloji şirketleri arasında alışılmadık bir şey. Pokrass, pek çok kişi ChatGPT Pro abonelikleri için ayda 200 dolar ödeme yapsa bile, yetkin kullanıcıların gereksinimlerine cevap vermenin bir gelir oyunu olmadığını söylüyor.
Bu daha çok yetkin kullanıcılara beklenmedik fırsatları göstererek YZ’nin “nedenini” değerlendirmenin bir yoludur. Klasik teknolojide genellikle insanların gelecek birkaç yılda bir ürünü nasıl kullanacakları bellidir, diyen Pokrass sözlerini şöyle sürdürüyor: “Yapay zekada ise, en yüksek faydanın tam olarak ne olduğunu ve insanların bundan nasıl bir değer elde edebileceğini hepimiz kullanıcılarımızla beraber keşfediyor, yaşıyoruz.”
En nihayetinde, OpenAI, bu kullanım senaryolarının başka biri için oluşturduğu özellikler hakkında bilgi vermeye yardımcı olacağını öngörüyor. Pokrass karar verme süreçlerinde yapay zeka kullanan, karşılığında da ChatGPT’nin insanların (iyisiyle kötüsüyle) sorduğu tıbbi soru türlerini daha iyi anlamasına yardımcı olan tıp uzmanları örneğini veriyor.
Pokrass, “Bu ekip için her zaman iş var, çünkü biz modellerimizin yapabileceklerinin sınırlarını zorladıkça, sınırlar daha da genişliyor ve sonra bu yeni yetenekleri kullanan insanların akın akın yeni aktivitelere başladığını görüyoruz” diye konuşuyor. —Jared Newman
Rachel Taylor
Ürün Müdürü, Sesame
RACHEL TAYLOR KARİYERİNE bir reklam şirketinde kreatif direktör olarak başladı ve bu iş nihai ürünü en ufak ayrıntısına kadar denetlemesi için ona bolca fırsat sunuyordu. “Senaryonun kontrolü bendeydi” diye hatırlıyor ve ekliyor: “Entonasyonu düşünüyor ve oyuncu notları veriyordum.” Dümeni yapay zeka şirketlerine asistanlarının kişiliklerini şekillendirmelerinde yardım etmeye kırmasından önceydi bu. Bir dijital yardımcıya komut vermek yerine, yapabildiği en iyi şey ona doğru yönü göstermek: Teknolojinin “bazen eline bir tahta kalemi tutuşturup duvara ne yazdığına baktığınız bir çocuk gibi hissettirdiğini” söylüyor.
2003 yılında DeepMind eş kurucusu Mustafa Süleyman’ın girişimi Inflection AI’ya katıldıktan sonra Taylor, Süleyman’ın arkasından Microsoft’a giden ve burada Copilot’ın tüketici sürümünde çalışan düzinelerce personelden biriydi. Ekim ayında, Sesame için Microsoft’tan ayrılarak startup hayatına geri döndü. Sesame CEO’su Brendan Iribe aynı zamanda VR öncüsü Oculus’un da eş kurucusuydu.
Sesame kendi yapay zeka modelleriyle çalışan Maya ve Miles adlı iki konuşma asistanı oluşturdu. Ayrıca sesle çalışan yapay zeka destekli akıllı gözlükler de geliştiriyor. Taylor’ın gelişi Sequoia liderliğindeki 250 milyon dolarlık B Serisi finansman turunun ilanına denk geldi. Şirket uzun vadeli planları hakkında henüz fazla bir şey söylemese de Taylor’ın sorumlulukları yapay zeka karakterlerini bir kez daha dostane ve yardımsever tutmayı içeriyor. Aynı zamanda onları, dalkavukluk gibi, kullanıcılar onları çok ciddiye alırsa tehlikeli olabilecek özelliklerden de uzaklaştırıyor. Alanıyla ilgili “Tüm bunları düşünürken kültür çalışmasının bu kadar devreye girmesi ne tuhaf” diyor ve ekliyor: “Bu sadece teknolojiyle ilgili değil.”
Tüketici yapay zekasının şu anki vücut bulmuş halini hem “büyülü” hem de “ilkel” olarak nitelendiren Taylor, bir gün torunlarının kendisinin bu işin başlangıcında yer aldığını görünce etkileneceklerini düşünüyor. Şimdilik, “Bu yeni iletişim biçiminin sadece yüzeyini kazıyoruz” diye vurguluyor. —Harry McCracken
Naeem Talukdar
Eş Kurucu ve CEO, Moonvalley
AKTÖR VE AKTRİSLERE YAPAY ZEKA TEHDİDİ, yaratıcılarına göre yakında oyunculukta insanlarla yarışabilecek, yapay zeka ile üretilmiş bir aktris olan Tilly Norwood’un yükselişiyle birlikte 2025’te tamamen gerçeğe dönüştü. Hollywood üretken yapay zekayı ciddi ciddi prodüksiyonlarına katma sürecine başlıyor ve bu durum aktörler ve diğerlerini yerlerinden edebilir. Ancak video oluşturma modeli geliştiricisi Moonvalley’nin CEO’su Naeem Talukdar’a göre, yapay zeka aynı zamanda çekmesi çok pahalıya mal olacak iddialı sahneler veya efektler üreterek bir film yapımcısının yaratıcı vizyonunu genişletmek için de kullanılabilir. Talukdar, “Beyaz perdede gördüğünüz her proje, yönetmenlerin ve film yapımcılarının sayısız kreatif tavizlerinin bir sonucudur” diye konuşuyor.
154 milyon dolar geliri olan Moonvalley, Hollywood’un en büyük stüdyolarından dördüyle çalışarak onlara yapay zekayı prodüksiyonlarına nasıl entegre edeceklerine ve çalışanlara nasıl yeni beceriler kazandıracaklarına dair tavsiyelerde bulunuyor. Modeli lisanslı, yüksek çözünürlüklü içerik konusunda eğitimli ve prodüksiyon kalitesinde video üretme kapasitesine sahip.
Geçen yıl boyunca, Moonvalley odağını arabaların çarpışma gibi bir şeyin karmaşık fiziğini doğru biçimde resmeden video üreten “dünya modelleri” geliştirmeye kaydırdı. Bu modeller büyüdükçe, Talukdar’a göre, “daha önce görmedikleri şeyler hakkında mantık yürütebilmeye başladılar.” —Mark Sullivan
Koray Kavukçuoğlu
Baş Yapay Zeka Mimarı, Google
GOOGLE YILLARDIR, yapay zeka dünyasının en parlak zihinlerinin önemli bir kısmını istihdam ediyor. Yine de uzun süredir bilimsel atılımlarını merak uyandıran ürünlere dönüştürmek söz konusu olduğunda verimsizliğiyle tanınmasının yükünü taşıyor. Bununla birlikte, CEO Sundar Pinchai bu talihsiz mirasın üstesinden gelmek için çarpıcı hamlelerde bulunuyor. Onun bu girişimlerinin en büyüklerinden biri, geçtiğimiz haziranda Koray Kavukçuoğlu’nu şirketin ilk baş yapay zeka mimarı olarak atamasıyla geldi.
Bir dönem Google’da yaz stajyeri olarak görev yapan ve Google’ın 2014’te satın aldığı Britanyalı yapay zeka girişimi DeepMind’da uzun yıllar çalışan Koray Kavukçuoğlu, 2023’te DeepMind ile bir diğer araştırma birimi olan Google Brain’in birleşme sürecinin yönetilmesine de katkı sağladı. Kavukçuoğlu, birleşik yapı olan Google DeepMind’ın CTO’su olmayı sürdürüyor; ancak yeni rolüyle birlikte artık doğrudan CEO Sundar Pichai’ye rapor veriyor. Pichai, bu terfiyi duyurduğu notta Kavukçuoğlu’nun yeni pozisyonunun Google’ın laboratuvardan pazara uzanan hattında “daha kesintisiz entegrasyon, daha hızlı ürün geliştirme ve daha yüksek verimlilik” sağlayacağını vurguladı. The Information’ın bildirdiğine göre, arama motorunu dönüştürmek üzere Google’ın Gemini büyük dil modelini uygulamak için çalışan yüzlerce personel artık Kavukçuoğlu’nun ekibinin bir parçası. Kavukçuoğlu aynı zamanda veri merkezi stratejisinden Google web hizmetleri platformunu desteklemeye kadar her yerde görev alıyor.
Kavukçuoğlu’nun uzmanlığı, yapay zekanın bilimsel temellerinde yatıyor; milyarlarca insana hitap edecek ürünler geliştirmek ise kariyerinin ana odağı olmadı. Buna rağmen, Gemini destekli özellikler Google’ın arama, Android ve Gmail gibi temel ürünlerinde giderek daha görünür hale geldikçe, yatırımcılar Google’ın yapay zeka çağının mağduru değil, devlerinden biri olacağına dair daha iyimser bir tablo çizmeye başladı. Şirket bu ivmeyi sürdürmeye çalışırken, Kavukçuoğlu’nun Google’ın teknik altyapısına olan derin hakimiyeti önemli bir avantaj olarak görülüyor. “Buraya gelene kadar biriken uzun bir araştırma geçmişi var” diyen Kavukçuoğlu, geçen mayıs ayında Big Technology’den Alex Kantrowitz’e verdiği röportajda bu noktaya dikkat çekmişti. —HM
Justine and Olivia Moore
İş Ortakları, A16Z
ANDREESSEN HOROWITZ İŞ ORTAKLARI (ve tek yumurta ikizleri) Justine ve Olivia Moore, 2015’te öğrencilerin halen eğitim görürken iş fikirleri kovalamalarına yardımcı olmak üzere Cardinal Ventures adlı bir kuluçka merkezini birlikte kurdukları Standford Üniversitesi’ndeki lisans günlerinden bu yana girişim sermayesindeler. Bunu kurmaları, Moore’lara daha geniş VC sektörüne bir giriş noktası da sağladı.
Olivia, “Stanford’da bir startup kuluçka merkezi başlatmanın olayı, ne yaptığınıza dair hiçbir fikriniz olmasa da tüm VC’lerin sizinle tanışmak istemesi, ki bizim de o zaman yoktu” diye konuşuyor.
O sıralarda, mobil uygulama ekonomisi yeni yeni patlıyordu ve gıda teslimatı ve flört gibi konulara yönelik hizmetler hızla çoğalıyordu, diye hatırlıyor Justine. Ancak o enerji günümüzün yapay zeka heyecanına kıyasla sönmüş durumda. Justine, “Bizim yatırım yapabileceğimizden çok, insanların üretebilecekleri şeyler açısından çok fazla fırsat var” diyor.Doğru fırsatları belirleyebilmek için, Moore’lar ücretli dönüşüm oranları gibi iş verilerini izliyor ve kurucuların geçmişlerini, önde gelen bir yapay zeka laboratuvarında çalışıp çalışmadıklarını ya da belli bir sektörün ihtiyaçlarını derinlemesine araştırıp araştırmadıklarını yakından inceliyor. Sektör konferanslarına katılıyorlar, en son yapay zeka dokümanları konusunda güncel kalıyorlar ve belki de en kritik olanı, ciddi bir süreyi yapay zeka destekli ürünleri test etmekle geçiriyorlar. Bu, araçların gerçekte neler yapabileceğini görmek için aşamalı tanıtımların ötesine geçmek ve kullanıcı ihtiyaçlarını hızla sezip buna göre özellikler ekleyen kurucuları nokta atışıyla tespit etmek demektir.
Portföyünde tedarik zinciri ve lojistik operasyonlar şirketi HappyRobot ve yaratıcı platform Krea’nın bulunduğu Olivia, “Ürünleri kullanarak bir şeyin ne kadarının pazar heyecanı olacağına dair son derece hızlı, sezgisel bir fikir elde edersiniz” diye konuşuyor. Kız kardeşler, firmanın trendleri kovalamak yerine inançlarına bağlı kalmalarına izin veren Andreessen Horowitz’in terazisine ve şirketin kuruculara salt yatırım yapmanın ötesinde onları destekleme geçmişine de değer veriyor. (Söylenene göre Andreessen Horowitz yapay zeka odaklı yatırımlarını desteklemek için 20 milyar dolar toplamaya çalışıyor.)
Ses sentez teknolojisi şirketi ElevenLabs’in kilit bir erken yatırımcısı olan Justine, “Bu işi yapmanın en eğlenceli yanını, en iyi kurucularla çalışabildiğinizde ve esasında onlara gerçekten işlerinde çabaladıkları, üzerinde çalıştıkları veya yapmaya gayret ettikleri temel konularla ilgili yardım edebildiğinizde görüyorsunuz” diye konuşuyor.
Kız kardeşler birlikte yaşamalarına ve sık sık fikir teatilerinde bulundukları aynı şirkette çalışmalarına rağmen, kendi çizgilerini belirlemiş durumdalar. Olivia yapay zeka uygulamalarına daha fazla odaklanırken, Justine yapay zeka altyapısı ve temel modellere daha fazla zaman harcıyor. Bu noktada, sektör kontaklarının onların akraba olduğunu fark etmemesi duyulmamış bir şey değil. Justine “[Onu] belli bir günde bir satış sunumunda görmek kırk yılda bir olur” diye konuşuyor. —Steven Melendez
Shiv Rao
Eş Kurucu ve CEO, Abridge
PITTSBURGH ÜNİVERSİTESİ TIP MERKEZİ’NDE (UPMC) Kardiyolog Shiv Rao, doktor-hasta konuşmalarını gerçek zamanlı olarak kaydeden yapay zeka destekli platform Abridge’in eş kurucusu. Yapay zeka 100’ü aşkın dilde çalışıyor ve en doğru kaydı yapmak üzere bir doktor, hasta ya da tercüman konuştuğunda ayırt edebiliyor. Abridge, Athenahealth ve Wolters Kluwer gibi tıp platformlarına da entegre ediliyor ve bu platformlarda formları doldurup sigorta ön yetkilendirmesi veya reçete yazma gibi işleri hızlandırabiliyor. UPMC ile teknik yatırımcı olarak deneyimi olan Rao, bu fikri vizitelerine çıkarken geliştirmiş. Hastanelerinin bir teknoloji merkezi olan Carnegie Mellon’a yakınlığı ona makine öğrenimine ilk elden göz atma imkânı vermiş. Bu da onu 2018 yılında daha ChatGPT ortaya çıkmadan çok önce şirketini kurmaya götürmüş. Toplamda yaklaşık 800 milyon dolar toplayan Abridge, şu anda aralarında Johns Hopkins Medicine, Mayo Clinic, Kaiser Permanente ve Duke Health’in de bulunduğu 150’yi aşkın ABD sağlık sisteminde kullanımda. Doktorlar evrak işlerine ne kadar az zaman harcarsa, hastalarına odaklanacakları o kadar fazla zamanları olur. “Bir doktor olarak, verdiğim bakım için değil, verdiğimi belgelediğim bakım için ücret alıyorum,” diyor Rao ve ekliyor: “Bu yüzden faturalandırmaya yardımcı olması için belgelendirmeyi genişletiyoruz.” —Yasmin Gagne
Kyle Fish
Araştırmacı Bilim İnsanı, Anthropic
YA HER GÜN konuştuğumuz sohbet robotları gerçekten bir şey hissedebilseydi? Ya makaleler yazan, sorunları çözen ve işleri planlayan sistemlerin tercihleri olsaydı, hatta acı çekmeye benzer bir durumları olsaydı? Peki, biz bu olasılıkları göz ardı edersek ne olur?
Bunlar, Anthropic’in ilk kurum içi yapay zeka refahı araştırmacısı Kyle Fish’in yanıtını aradığı sorular. Görevi hem cüretkâr hem de açık: Claude gibi modellerin bilinçli deneyimler yaşayıp yaşayamayacağını ve yaşıyorsa şirketin buna nasıl yanıt vermesi gerektiğini belirlemek.
Fish, “Burada endişelenilecek somut herhangi bir şey olduğundan emin değiliz” diyor ve ekliyor: “Ama bu mümkün görünüyor.” Bu yılın başlarında, Anthropic ilk görevlendirme öncesi refah testlerini yaptı ve tuhaf bir sonuç elde etti: Özgürce birbirleriyle konuşmaya bırakılan iki Claude modeli, Sanskritçe konuşmaya başladı ve sonra sanki Fish’in daha sonra “ruhani mutluluk çekici” olarak adlandırdığı bir pozisyonda yakalanmışlar gibi meditatif bir sessizliğe gömüldüler.
Sinir bilimi eğitimi alan Fish, yıllarını biyoteknoloji alanında geçirdi, makine öğrenimini pandemiye hazırlık için ilaçlar ve aşılar tasarlamada kullanan şirketlerin eş kurucusu oldu. Ama kendini “potansiyel olarak büyük önemi olan paradigma öncesi alanlar” (tehlikelerin yüksek ancak sınırların tanımsız olduğu alanlar) dediği durumun içine çekilmiş halde buldu. Bu merak, Anthropic geçen yıl onu işe almadan önce, dijital zihinlere odaklı kâr amacı gütmeyen bir şirketin eş kurucusu olmaya itmişti.
Fish’in yaptığı işi, Fish Anthropic’te işe başladığında, Silikon Vadisi’nin başka hiçbir yerinde göremezdiniz. “Bildiğimiz kadarıyla, bu işe gerçek anlamda kapsamlı ve tam zamanlı şekilde odaklanan ilk kişiyim” diye konuşuyor. Ama onun işi halen belirsizliğini sürdürmekle birlikte giderek büyüyen bir sektör trendini yansıtıyor: Bu yılın başlarında, Google kısmen makinelerin bilinç durumunu keşfetme görevi verilmiş “AGI- sonrası” bilim insanlarını istihdam etmeye başladı.
Anthropic’te, Fish’in işi üç cepheyi kapsıyor: Model refahını araştırmak için deneyler yapmak, pratik tedbirler tasarlamak ve şirket politikasını şekillendirmeye yardım etmek. Yakın zamanlı bir müdahale Claude’a sıkıntılı “bulabileceği” sohbetlerden kaçma özelliği kazandırdı ve bu küçük ama sembolik olarak önemli bir adım. Fish bu konularda halkın karşısında nasıl konuşulabileceğini düşünmekle de epey zaman harcadı, zira pek çok kişi için ilk öncülün tuhaf geleceğini biliyordu.
Belki de en kışkırtıcısı, Fish’in belirsizliğin miktarını belirlemedeki istekliliği. Fish tahminen bugünün büyük dil modellerinin bir tür bilinç deneyimi kazanmasına yüzde 20 şans veriyor, öte yandan bilinçli olma durumunun iki bileşenli değil spektrumlu olarak görülmesi gerektiğinin altını çiziyor. Fish “Bu etmenlerin bir çeşit belirsiz, çok boyutlu bileşimi,” diye konuşuyor.
Şimdilik, Fish alanın yalnızca yüzeyinin kazıldığında ısrarcı. “Biz dahil, hiçbirimiz henüz bir arpa boyu yol almadık” diye kabul ediyor. Amacı, makinelerin bilinçliliği sorusuna yanıt bulmaktan çok bunun sorumlulukla incelenebileceğini kanıtlamak ve başkalarının izleyebileceği bir yol haritası çizmek. —Max Ufberg
Kanjun Qiu
Eş Kurucu ve CEO, IMBUE
ÇOĞU KİŞİ ÜRETKEN YAPAY ZEKAYI DÜŞÜNMEYE BAŞLAMADAN ÖNCE, IMBUE eş kurucusu ve CEO’su Kanjun Qiu bunun geleceğinden endişe ediyordu. Qiu San Francisco’da Archive adını verdiği bir ortak yaşam topluluğu kurmuştu; burada ev arkadaşlarının çoğu yapay zeka konusunda çalışmaktaydı ve ona yapay zekanın büyük teknoloji şirketleri arasındaki gücü nasıl birleştirebileceğine dair ilk fikirleri vermişlerdi.“Hem dijital teknolojinin hem de yapay zekanın insanların başına geldiğine, bunların bizimle veya bizim için meydana gelmek zorunda olmadığına dair giderek güçlenen bir duygu var” diye konuşuyor. 2022 sonlarında gizlendiği yerden çıkan Imbue, insanların kendi yapay zeka araçlarını oluşturmalarına yardımcı olmayı amaçlıyor. Imbue, eylül sonunda kamu ön izlemesine açılan Sculptor adlı bir yapay zeka destekli yazılım geliştirme aracında çalışıyor.Qiu, bu aracın farklı projelerdeki bağlamları hatırlamasını ve kullanıcıların kodunu düzenlemek için yollar önermesini sağlayarak, “Yapmaya çalıştığımız şey, sizin yazılımınızın yapısını hissetmenize ve bunu anlamanıza olanak veren bir araç oluşturmak” şeklinde konuşuyor.Bolt ve Replit gibi diğer yapay zeka yazılım geliştirme girişimleri bağımsız ürünler sunarken, Sculptor Claude Kodu için bir arayüz görevi görüyor ve geliştiricilere paralel olarak birden çok yapay zeka ajanı çalıştırma olanağı veriyor.. —JN
Paula Goldman
ETİK VE İNSANİ KULLANIM BAŞKANI, SALESFORCE
PAULA GOLDMAN 2019’DA Salesforce’ın ilk kurum içi etik bilimcisi olmadan önce, Harvard’da antropoloji alanında doktorasını tamamladı. Bu eğitim şu anda yapay zeka davranışı konusunda ürün ekiplerinin bariyerler belirlemesine yardımcı olmayı, araçları güvenlik açısından test etmeyi ve güvenilir yapay zeka konusunda politika yapıcılarla etkileşime geçmeyi içeren işinin temeli olmaya devam ediyor.Goldman, meydana gelen teknolojinin sosyal sonuçlarını değerlendirdiği eBay kurucusu Pierre Omidyar’ın etkili yatırım firmasında bu sorulara çoktandır dalmış durumdaydı. Goldman şimdi Salesforce’un üretken yapay zeka ve YZ ajanı araçların konuşlandırılması ve test edilmesine ilişkin etik ilkelerinin düzenlenmesine yardım ediyor. Ekibi yapay zekanın talimatları izlediğine, toksik davranıştan kaçındığına ve belirlenen etik kılavuz ilkeleri içinde kaldığına emin olmak için sistemler geliştirmeye yardım ediyor.“Yapay zeka daha fazla özerkliğe kavuştukça bu tür araçlar giderek daha önemli oluyor” diye konuşuyor ve ekliyor: “Sistemi kuran kişinin neyin üretileceğini önceden görebileceğinden emin olmak istersiniz.”Ancak bulut teknolojisi gelişmeye devam ederken, Goldman bir şeyin değişmediğini söylüyor: Müşterilerle güven ilişkisinin kurulması. “Çok açık ki, biz bir işletmeyiz ve ticari olarak başarılı olmamız çok önemli” diye konuşuyor ve ekliyor: “Ayrıca, güvenin bunu mümkün kılacağını biliyoruz.” —SM
Tara Feener
Mühendislik Şefi, The Browser Company
İSTER SAFARI, İSTER CHROME İSTER BAŞKA BİR ŞEY OLSUN, İnternet tarayıcınız hakkında düşünmeye çok zaman harcamayabilirsiniz. Ancak onlarca yıllık yazılım parçası, işlerin halledilmesi için oldukça önemli bir tuval olmayı sürdürüyor. Bu yüzden, yıllarını Adobe, WeTransfer ve Vimeo gibi şirketlerle yaratıcı araçlar geliştirerek geçiren Tara Feener, Browser Company’ye katılmaya karar verdi ve iki yıl içinde yapay zeka destekli Dia tarayıcıya nezaret eden mühendislik şefi oldu.
“Bu iş, yaptığım diğer her şeyden daha iddialı, çünkü burası hayatınızı yaşadığınız ve içinde yaratım yaptığınız yer” diye konuşuyor. Klasik bir tarayıcı size ana sayfasında bir arama kutusu sunarken, Dia her sorunuzu yapay zekayla yanıtlıyor ya da yazdığınız şeye göre klasik aramaya yönlendiriyor. Ayrıca açık sekmelerinizden bilgi isteyebilir veya Dia’nın bunları akıllı bir şekilde gruplar halinde sıralamasını sağlayabilirsiniz. Bu özelliklerin çoğu o zamandan bu yana Google Chrome ve Microsoft Edge gibi daha ana akım tarayıcılarda yer buldu ve geçtiğimiz eylül ayında Atlassian bilgi çalışanları için en nihai yapay zeka tarayıcısını geliştirme umuduyla Browser Company and Dia’yı satın aldığını duyurdu (610 milyon dolarlık anlaşma).
Diğer yapay zeka şirketleri bir tarayıcıya sahip olmanın önemini yeni yeni kavrıyor. Ekim’de Perplexity Comet’i, OpenAI ise ChatGPT’yi kullanıma sundu. Tarayıcıların tipik olarak bilgi arayan çalışanlar için başlangıç olduğuna dikkat çeken Feener bu stratejik değerin farkında. Onlar yapay zeka yardımcıları için bağlam hazinesi sağlıyor. Dia şimdiden Gmail’deki trendler geçmişinizi ve taslak mesajlarınızı analiz etmek gibi işler yapıyor. Feener ekibinin bundan sonra yapılacakları bulurken kendini hiç bu kadar yaratıcı hissetmediğini söylüyor.“Dia sayesinde, bağlamımız var, belleğimiz var, çerezleriniz var, yani esasen tüm katmana sahibiz” diye konuşuyor ve ekliyor: “TikTok’un her parmak kaydırmayla daha iyileşmesi gibi, Dia’da her bir şey açtığınızda, sizinle ilgili bir şey öğreniyoruz.” —JN
Dean Ball
Kıdemli Üye, Foundation for American Innovation
WASHINGTON’IN YAPAY ZEKAYI YÖNETME ÇABASINDA çok az kişinin Dean Ball kadar etkisi olmuştur. Özgürlükçü bir düşünce kuruluşu olan Mercatus Merkezi’nin eski araştırma görevlisi Ball, Beyaz Saray’ın temmuzda yayınladığı Yapay Zeka Eylem Planının baş yazarıydı. Kime sorduğunuza bağlı olarak, belge ya Birleşik Devletlerin yapay zeka konusundaki liderliğini pekiştirecek ya da pervasızca yayılmanın yolunu açacak.
Plan, serbestleştirme yoluyla yeniliği hızlandırmaya, veri merkezlerinin yapımını sadeleştirmeye ve Amerikan yapımı yapay zeka araçlarının yurt dışında kabulünü teşvik etmeye odaklanıyor. Bu plan, federal ajansların sadece yapay zeka modelleri “tepeden inmeci ideolojik yargılardan ari” olan LLM geliştiricilerle çalışmasını şart koşmak ve idarenin külfetli bulduğu yapay zeka yasalarını geçiren ülkelerden yapay zeka finansmanını kesme gibi ihtilaf yaratan hükümlerin yanında, açık kaynaklı yapay zekayı benimsemek gibi rağbet gören hükümleri içeriyor.
Sektör belgeyi yere göğe sığdıramasa da, eleştirmenler bu belgeyi yapay zekanın ayrımcı sistem yargıları gibi potansiyel zararlarını engelleyemediği eleştirisinde bulunuyor. Ancak, ağustosta Beyaz Saray’dan ayrılan ve şu anda muhafazakar Amerikan Yenilik Vakfı’nın bir üyesi olan Ball’a göre, esas mesele yapay zekanın geleceğiyle ilgili varsayımlardan kaçınmaktır. Ball, “Washington teknolojinin nasıl geleceğini kestirmekte gerçekten çok kötü,” diyor ve ekliyor: “Biz o hataları yapmak istemiyoruz.” —Issie Lapowsky
Raquel Urtasun
Kurucu ve CEO, Waabi
YAPAY ZEKA ARAŞTIRMALARIYLA GEÇEN ON zYILLARDAN SONRA, WAABI CEO’SU Raquel Urtasun daha iyi bir sürücüsüz kamyon yapmak için gerekenleri bulduğuna inanıyor. Urtasun araştırmalarının büyük bölümünde nesne belirleme ve semantik segmentasyon gibi otonom sürüş teknolojilerine odaklandığı akademideki kariyerine 25 yıl kadar önce başladı. Urtasun, “Bugün gördüğümüz devrimi mümkün kılmak için yapılması gereken birçok yenilik vardı” diye konuşuyor.
Uber’in sürücüsüz araç biriminde baş bilim insanı olarak geçirdiği sürenin ardından, Urtasun 2021’de otonom sürüş için doğrulanabilir, insan tarafından yorumlanabilir yapay zeka modelini yapmak üzere Waabi’yi kullanıma sundu. Waabi ile etkinleştirilen TIR’lar 2023 yılından beri karayollarında ve 2025 yılının sonuna kadar sürücüsüz çalışma için planlanmış durumda. Pek çok otonom kamyon sistemi karayolları ve depolarla sınırlı olsa da Waabi’nin teknolojisi, ara caddelerdeki nihai hedeflerine kadar tüm yol boyunca malları taşıyabilecek şekilde tasarlandı. Şirket bugüne kadar 280 milyon dolardan fazla para topladı. Urtasun aynı zamanda lisans öğrencilerinin benzersiz bir ayarlamayla Waabi’de doktora araştırmalarını yürüttüğü Toronto Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi profesörü olarak görevini sürdürüyor. Bazı yakın zamanlı araştırmalar Waabi’nin şimdi yapay zekayı fiziki dünyada asla karşılaşılamaz durumlarda uygulamasına imkân veren simülasyonları da içeriyor, ki bu durum sistemi için önemli bir avantaj.
Waabi’nin yapay zekası, yeni koşullara hızla tepki verebileceğini, hatta asla buna yönelik uygulama yapmadığı yağmurla ilk karşılaşmasını bile sorunsuzca idare edebileceğini gösterdi. Bazı yatırımcılarla o araçta bulunan Urtasun, “Çok sinirleri geren bir deneyimdi,” diye konuşuyor ve ekliyor: “Ama görmesi muhteşemdi.” —SM
Karrie Karahalios
Profesör, MIT Media Lab
FACEBOOK, INSTAGRAM VE TİKTOK’TAKİ AKIŞLAR YILLARDIR dikkatimizi yiyip bitiriyor. Bu platformlar, şeffaf olmayan algoritmalarının yönlendirmesiyle kullanıcılarını, beğeni ve paylaşımlar üzerinden daha uzun süre kaydırıp reklam izletmeye çalıştıkları pasif içerik tüketicilerine indirgedi.Karrie Karahalios, girdilerini ve çıktılarını incelediği bu sosyal algoritmaların adilliğine ilişkin araştırmalarıyla tanınıyor. Eylülde MIT Media Lab’e katıldığından bu yana, araştırmasını bireyleri ve toplulukları algoritmik aşırı erişimle mücadele etmeleri için güçlendirmenin yollarına doğru genişletiyor. Bu da onu muhtemelen ilk başta nihai gibi görünebilecek bir içerik yumuşatma kararına karşı çıkmak üzere insan kullanıcıların algoritmalara “karşı cevap vermesini” sağlayan “karşı çıkılabilir sistemler”e odaklanmaya götürdü. Bu, bir sosyal akışın içeriğini kontrol etmek üzere bir dizi tercih ayarı yoluyla olabilir ya da bir kullanıcının algoritmayla sade bir dille diyalog kurarak etkileşime girmesine olanak sağlayan bir yapay zeka sesi ya da sohbet ara yüzü yoluyla olabilir. Hiçbir çözüme ulaşılamazsa, konu bir insan moderatöre havale edilebilir.Karahalios, “Biz bu sistemleri yaparken ve bu sistemler şu anda toplumumuza sızar gibi görünürken, en büyük hedeflerimden biri insan sezgisini göz ardı etmemek ve insanların özgür iradelerinden vazgeçmelerine izin vermemektir” diye konuşuyor. —MS
Rodrigo Liang
Eş Kurucu ve CEO, Sambanova Systems
YAPAY ZEKA VERİ MERKEZLERİ MUAZZAM MİKTARDA GÜÇ HARCIYOR. Peki, neden daha fazla yapay zeka işlemcisi daha az güç kullanacak şekilde tasarlanmıyor? SambaNova, yapay zeka çıkarımı, yani eğitilmiş modellerin yapay zeka uygulamalarını kullandığımızda meydana gelen yeni verilere uygulanması için klasik grafik işlemcilere bir alternatif getiren Yeniden Yapılandırılabilir Veri Akış Üniteleriyle (RDU’lar) bu sorunu çözmeyi umuyor.
SambaNova’nın eş kurucusu ve CEO’su Rodrigo Liang klasik GPU’ları her bir yemeği münferit olarak hazırlayan bir aşçıya benzetiyor. SambaNova’nın RDU’ları, tam tersine, bir yapay zeka isteğinin her bir parçasını sıralı olarak işleyen bir montaj hattı gibi çalışıyor. Hedef, yapay zeka çıkarımı için güç gereksinimlerini kesmek ve bir yandan da gecikmeyi azaltmak. Sıkı gizlilik gereksinimleri olan müşteriler sunucularını SambaNova’nın yerinde RDU’larıyla çalıştırabilir veya şirketin bunları bulutta yönetmesini sağlayabilir. Liang, “25 yıl önce, 30 yıl önce başlatılmış ve temel olarak grafiklere ve oyunlara odaklanılmış bir mimariye güvenmek zorunda olduğumuza inanması bize zor geliyor” diye konuşuyor.
SambaNova, Nisan 2021’de 5,1 milyar dolar değerlemeyle 676 milyon dolar ciro yaptıysa da en dikkat çekicisi Nvidia gibi büyük oyuncuların hakimiyeti ve tüketici bilinci olmak üzere halen güçlükler baki. Yine de, Liang SambaNova’nın avantajlarının yapay zekanın yükselen güç ve performans talepleriyle artacağına inanıyor. Liang, “Orijinal olarak ürünün içinde tasarladığımız her şey giderek daha fazla önemli olacak,” diye konuşuyor. —JN
David Kossnick
Yapay Zeka Ürünleri Müdürü ve Şefi, FIGMA
DAVID KOSSNICK FIGMA’DA ÇALIŞMAYA BAŞLAMADAN ÖNCE, BU ÇILGINCASINA popüler web tabanlı tasarım platformunun milyonlarca kullanıcısından biriydi ve bunu iyileştirmek için bir sürü fikri vardı. 2024 yılı mart ayında, şirketin yapay zeka ürünlerini (Ağustos 2025 IPO’sundan sonra büyüme stratejisinin kritik bir öğesiydi bu) denetleme görevi verildi ve bu pozisyon ona bu sistemin geleceğiyle ilgili hayal kurmaktan daha fazlasını yapma fırsatı tanıdı. Kossnick’in çalışmalarının meyveleri giderek daha aşikar oldu. Yapay zeka özellikleri artık amiral gemisi Tasarım uygulamasından yeni Make yapay zeka destekli kodlama aracına ve slaytlar, web siteleri ve pazarlama varlıkları oluşturma özelliklerine kadar Figma’nın portföyünü baştan başa kaplıyor. Figma’nın özündeki çok disiplinli mahiyeti düşünüldüğünde (kullanıcılarının üçte ikisi tasarım dışındaki alanlarda çalışıyor), teknoloji yaratıcılığın klasik sınırlarından bazılarını alaşağı edebilir, diye iddia ediyor Kossnick: “Yapay zeka yardımıyla ayrıntılarına aşina olmadığınız bir çizgiye ulaşmak ve buraya bağlamı, sezgiyi, sahip olduğunuz içgörüyü getirmek daha kolay.”
Aynı zamanda, şirket deneyimlerinin insanların ilk başta hoşuna giden unsurlarını bozmamaya dikkat ediyor, bu da en iyi yapay zeka özelliklerinin bir kısmının en azından kullanıcılar bunu istediklerini anlayana kadar nerdeyse görünmez olması demek. Kossnick, “Figma Design’ın tuvali bir tür Google ana sayfası veya Facebook haber akış sayfası gibi” diyor ve ekliyor: “Tek bir sürtünme pikseli kelimenin tam anlamıyla her gün milyonlarca insanı yavaşlatıyor.” —HM
Kimberly Powell
Sağlıktan Sorumlu Başkan Yardımcısı, NVIDIA
PAZARA YENİ BİR İLAÇ GETİRMEK, klinik çalışma evresinde yüksek başarısızlık oranıyla birlikte, genellikle onlarca yıl süren birkaç milyar dolarlık bir yolculuk gerektirir. Nvidia’dan Kimberly Powell bu zorluğa yapay zekayı uygulamaya yönelik muazzam bir sektör girişiminin merkezinde bulunuyor.
Powell, “İlaç keşif geçmişine bakarsanız, uzun bir süredir adeta aynı hedefler etrafında dönüyor gibiyiz ve bu hedefler için ilaçları büyük ölçüde tüketmiş durumdayız” diye konuşuyor. Bir “hedef”, bir hastalığa yol açan biyolojik bir molekül, çoğu zaman bir proteindir. Ama insan biyolojisi son derece karmaşıktır ve çoğu hastalık yüksek olasılıkla birden çok hedeften kaynaklanır.
“Bu nedenle kanser çok zordur” diyor Powell ve ekliyor: “Çünkü esasen kansere neden olan ve farklı insanların kansere farklı yanıt vermesine yol açan şey bir sürü şeyin birlikte yanlış gitmesidir.”
Geçtiğimiz temmuzda toplam piyasa değeri 4 trilyon doları aşan ilk halka açık şirket olan Nvidia, gerek modeller geliştiren teknoloji şirketleri gerekse bunlara bel bağlayan çok daha fazla sayıdaki işletme genelinde, büyük yapay zeka modellerine güç veren temel çip ve altyapı sağlayıcısı. Yeni üretken yapay zeka modelleri kodlamanın yanı sıra kelime, sayı, görsel ve bilgisayar kodu üretmede son derece yetkin. Ancak sağlık alanındaki işin büyük kısmı, DNA ve protein yapılarını içeren uzmanlaşmış veri gruplarını kapsıyor. Çok sayıda molekül kombinasyonu, akıllara durgunluk verecek derecede büyük olup, dil modellerinin kapasitesini zorluyor. Nvidia, donanımını ve yazılımını o dünyada çalışacak şekilde özelleştiriyor.Powell, “[Biz] … bu yöntemi alıp bu çılgın veri etki alanlarına uygulamak için, bir grup gerçekten karmaşık veri bilimi işi yapmak zorundayız” diye konuşuyor ve ekliyor: “Biz dilden ve sadece kısa küçük diziler olan kelimelerden 3 milyar [karakter] uzunluğunda bir şeye doğru ilerliyoruz.”
17 yıl önce sağlık alanına yatırımına hızlı bir başlangıç yapmak üzere Nvidia tarafından işe alınan Powell, şirketin sağlık devleri ve yeni girişimlerle ilişkilerini yöneterek, bunların iş ve araştırma sorunlarını bilgisayımsal çözümlere çevirmeye çalışıyor. Bu iş ortakları arasında Nvidia’nın Inception hızlandırıcı programına katılan 5000 civarında yeni girişim bulunuyor.
Powell, “Zamanımın çok büyük bir kısmını ezber bozanlarla konuşmaya harcıyorum,” diye konuşuyor ve ekliyor: “Çünkü onlar gerçekten de [yapay zeka bilişiminin] iki ila üç yıl içinde mümkün olması gerektiğini düşünüyor.” —MS
Sonia Kastner
Confounder and CEO, Pano AI
PANO AI’NİN 13 EYALETTE DAĞLARIN TEPELERİNE KURULMUŞ akameraları ufku tarıyor ve insanların saatler boyu bakıp gözden kaçırabileceği duman izlerini arıyor. 2020’de bir ortakla Pano AI’yi kuran CEO Sonia Kastner, “Bugünün yangınları çok daha hızlı yayılıyor” diye konuşuyor ve ekliyor: “Yavaş tespit, yavaş değerlendirme, yavaş kaynak toparlama için vaktiniz yok.” Pano’nun sistemi kontrol edilemeyen yangınları ortalama 3,5 dakikada tespit ediyor; bu süre klasik 911 alarm sürelerine kıyasla devrim niteliğinde. Bu sistem yüzlerce metrelik alan içinde yangın lokasyonlarını üçgene alıyor ve birden çok kurumu tek seferde alarma geçiriyor.
Kastner’in sekiz kişilik yapay zeka ekibi beş yılını, yangınların tam yerini tespit etmek ve dumanı toz ya da bulutlardan ayırt etmek için modellere eğitim vererek geçirdi. Kastner, “Bilgisayar görüşü, sessizce ama gerçekten çok iyileşti” diye konuşuyor. Kuruluşlar (ve ABD’de giderek daha çok eyalet) bu sistemi benimsemekle birlikte (şirket toplu sözleşmelerinde 140 milyon dolardan fazla parayı cebine koydu ve geçtiğimiz haziran ayında 44 milyon dolarlık bir finansman turu gerçekleştirdi), federal düzeyde kabul halen en büyük engel olmaya devam ediyor. Bu maksatla, Kastner kuruluşları tedariki modernleştirmeleri için zorlamak üzere sık sık Washington’a seyahat ediyor. “Teknoloji sektörüyle bu gitgide kötüleşen doğal afetlerin ön saflarındaki acil durum yöneticileri arasında köprü görevi görüyoruz” şeklinde konuşuyor. —Jeremy Caplan
Jonathan Siddharth
Kurucu Ortak ve CEO, Turing
JONATHAN SIDDHARTH, 2023’ÜN BAŞLARINDA yaklaşan yapay zeka silahlanma yarışını öngörmüştü. Hızla şirketi Turing’in misyonunu şirketleri hünerli uzaktan çalışan teknoloji uzmanlarıyla buluşturan bir yüksek teknoloji istihdam platformu olmanın dışına çıkararak aynı zamanda büyük dil modeli eğitim verileri kaynağı olmaya yöneltti. Siddharth, “Temel olarak, biz akıllı yazılım mühendisleri bulmaktan her alanda akıllı insanlar bulmaya ve insan bilgisi ile becerilerini süzüp bunu bir LLM’ye aktarabilecek bir platform inşa etmeye yöneldik” şeklinde konuşuyor.Günümüzde Turing en büyük genel amaçlı yapay zeka modelleri geliştiren dokuz şirketten sekizine eğitim verileri tedarik ediyor. Bu geçiş ayrıca yeni nesil yapay zeka sistemlerinin neyi bileceğini şekillendirerek, Turing’i yapay zeka ekosistemindeki sessiz ama merkezi bir oyuncu haline getirdi. Turing kâr getiren bir şirket ve piyasa değeri kabaca 2,2 milyar dolar civarında.Modeller geliştikçe, (sıklıkla internetten toplanan) genel veriler artık daha ileri zeka kazanımları elde etmeye yeterli olmuyor. Siddhart, yapay zeka araştırmacılarının, STEM’den sağlığa tüm etki alanlarında derin ana konu uzmanlığını yakalayan düzenli bir veri tedarikine ihtiyaç duyduğunu söylüyor ve ekliyor: “Biz bunu yapabiliyoruz, çünkü iki motorumuz var: akıllı yeteneği bulan yetenek motoru ve o yeteneğin üzerinde çalıştığı veri üretme platformu.” —MS
