Fast Company Türkiye
YAZI: HARRY MCCRACKEN
İLLÜSTRASYON: DAMONXART
GOOGLE DEEPMIND CEO’SU DEMIS HASSABIS, EN TATMİN EDİCİ ÇALIŞMALARINDAN BAZILARINI gece yarısı ile sabah 3 arasında yapıyordu. Kendi tanımına göre “gececi insan” olan bu Londralı, gece vardiyasının yalnızlığını bilimsel makaleleri takip etmeye, yeni fikirler bulmaya ve sadece düşünmeye ayırıyordu. Fakat son zamanlarda Hassabis’in gece saatleri talep görüyor. Ekibinin büyük kısmı şu anda Google’ın kendi evi olan Silikon Vadisi’nde bulunuyor ve burası sekiz saat geride. Bunun bir sonucu olarak da video toplantılar genellikle yeni güne sarkıyor. Hassabis, özlem dolu bir şekilde “18 ay öncesine kadar gerçekten iyi bir rutinim vardı” diyor.
Çok sevdiği sakin zamanları, şirket içinde genellikle GDM olarak anılan Google DeepMind’ın yaratılmasıyla bölünmüş oldu. Bu şirket, Google’ın mevcut iki yapay zeka araştırma kollarının Nisan 2023’te birleşmesinin bir sonucu: Hassabis’in Mustafa Süleyman ve Shane Legg ile 2010’da kurup, 2014’te Google’a sattığı DeepMind ve Google’ın kendisinin 2011’de oluşturduğu Google Brain. Muhtemelen yapay zekanın en dişli danışman grubu olan bu birleşmiş varlığın başına geçmesi için de Hassabis seçildi.
Bu, devasa bir sorumluluk. Google yıllardır yapay zekaya öncelik veren bir şirket olmaktan bahsetse de şu anki üretken yapay zeka çılgınlığını başlatan şey, Kasım 2022’deki ChatGPT tanıtımıyla OpenAI oldu. Gerekli tüm kaynaklarıyla Google, o zamandan beri gelişen teknolojiyi gerçek ürünlere dönüştürme konusunda kendini bir lider gibi konumlandırmaya çalışıyor. Microsoft ve OpenAI’ın amiral gemisi ortağını da içeren sayısız başka şirkete karşı yarışıyor (ayrıca Süleyman’ın şu anki işverenine de karşı yarışıyor; şirket, mart ayında yeni bir tüketici yapay zekası biriminin başına geçmesi için Süleyman’ı görevlendirdi, bu anlaşma ayrıca Süleyman’ın 2022’de Google’dan ayrıldıktan sonra kurulmasına ortaklık ettiği startup şirketi Inflection AI’ın ürettiği teknolojinin lisansını almak için 650 milyon dolar ödemeyi de içeriyordu).
Google’ın oyun planı ağırlıklı olarak onu üretmek için bir araya gelen ikiz Google yapay zeka laboratuvarlarının adının verildiği bir LLM olan Gemini’a dayanıyor. Gemini teknolojisinin çeşitli versiyonları, Google Search’ün “AI Overview” özetlerinden Gmail’in kullanıcılar için e-posta taslakları oluşturabilme becerisine kadar bir sürü yeni özelliğe güç veriyor. Gemini ayrıca Android’in varsayılan ses yapay zekası olarak Google Assistant’ın da yerini aldı, tek başına bir sohbet botu olarak da mevcut ve Google Cloud platformu aracılığıyla başka geliştiriciler tarafından kendi ürünlerinde de kullanılabiliyor.
Gemini, ChatGPT’nin toplum bilincindeki yapay zeka sohbet botu kategorisini tanımlayan yerini değiştirmedi. Ayrıca Google’ın yapay zeka tanıtımlarının birkaçı eksik kısımları ortaya çıktığı için tanıtım kabuslarına döndü. Örneğin Gemini’ın görsel üreticisi ilk başta Nazi askerlerini Siyahiler olarak betimlemek gibi tedirgin edici tarihsel hatalar yapabiliyordu ve bir AI Overview da peynirin pizzaya yapışması için tutkal kullanmayı önermişti. Fakat Google sonunda rekabet konusundaki en büyük avantajından faydalanmaya başladı: Bir düğmeye basarak yapay zekayı çok sayıdaki insanın kullanımına sunabilme kapasitesi. GDM Ürün Başkan Yardımcısı Eli Collins, “Google’daki her bir milyar kullanıcının bu noktada Gemini entegrasyonları var” diyor. “Bizim de 9 milyar kullanıcı ürünümüz var.”
Hassabis’in de dediği gibi: “Olayların gelişme şekline göre, Google’ın makine dairesi artık biz olduk.” Fakat GDM’in misyonu bundan da büyük. OpenAI, Anthropic ve diğerleri gibi yapay genel zekayı yani AGI’ı elde etmek için çalışıyor.
AGI’ın tam olarak ne olduğuna dair tanımlar farklılaşsa da herkes yapay zekanın bugün mevcut olandan çok daha fazla alanda daha yetkin hale gelmesini içerdiği konusunda hemfikir. Terimin popüler hale gelmesine yardımcı olan ve şu anda da GDM’in baş AGI bilim insanı olan Legg, AGI’ı “insanların genel olarak yapabildiği bilişsel görev çeşitlerinde en azından insan kapasitesine yetişebilecek bir şey” olarak tanımlıyor. Bunu elde edebilmek 14 yıl önce kendisinin, Hassabis’in ve Süleyman’ın DeepMind’ı kurmasına neden olan şey. Hassabis’in illa Google olmasa da bir şirketin çağı değiştirecek bu başarıyı ne zaman elde edeceğine dair tahmini, her iki yönde de epey bir hareket alanı bırakıyor. Hassabis, “10 yıl içinde yüzde 50 şans” görüyor fakat “Daha önce olursa da şaşırmam” diyor.
O arada, her zaman çok başarılı biri olan Hassabis, dünyanın en yüce onurlarını toplamakla meşgul. Geçtiğimiz mart ayında İngiltere’de “yapay zeka konusundaki hizmetleri” nedeniyle şövalyelik ünvanı aldı ve adı artık Sör Demis oldu. (“O ünvanı nadiren kullanıyorum ve başkalarının kullanmasını da istemem.”) Aynı ay, Vatikan’daki Pontifical Academy of Sciences’ta görevlendirildi. (“Ben kendim Katolik değilim fakat onlar, olanların felsefi sonuçlarını tartışma konusunda fazlasıyla açık görüşlüler.” Ekim ayında, kendisi ve GDM araştırma direktörü John Jumper GDM’in AlphaFold’u için Nobel Kimya ödülü sahipleri olarak belirlendikten saatler sonra Hassabis’le konuştum. AlphaFold, yapay zeka destekli protein araştırması konusunda ilaç keşiflerinde devrim yaratabilecek bir çığır açtı. (“Gerçek değilmiş gibi geliyor fakat umarım önümüzdeki günlerde sindireceğiz.”)
Tüm bunlara rağmen, Hassabis’in kariyeri endişe verici bir aşamaya giriyor. Kendisi yıllardır yapay zekanın insanlığın en büyük sorunlarından bazılarını çözme potansiyeliyle motivasyon buluyor. Bu, Google’ın da paylaştığı ve peşine düşmesi için ona büyük bir özgürlük tanıdığı bir vizyon. Fakat Hassabis’in artık bu hedefi, Google’ın en büyük ürünlerini güncel tutacak yeni teknolojiler üretmeye yönelik artan baskıyla dengelemesi gerekiyor. Başarı, kendisinin bilimsel idealizmi ticari gerçeklikle dengeleme becerisine bağlı olabilir.
GOOGLE DEEPMIND’IN blok şeklindeki, 11 kattan oluşan modern ofisi, Londra’daki Bilgi Merkezi’nde önemli bir yere sahip. British Library’in yakınlarında gelişen bir teknoloji bölgesi olan bu alan ayrıca AstraZeneca, Meta ve Samsung’un yanında Avrupa’nın en büyük biyomedikal laboratuvarlarından biri olan Francis Crick Institute gibi araştırma tesislerinin üslerine de ev sahipliği yapıyor. Ekim ayının başında burayı ziyaret ettiğimde, birkaç gündür çiseleyen yağmurdan sonra gökyüzü açılmıştı ve Hassabis’in bana GMD iş yerinin Silikon Vadisi’ndeki değişikliğe kapalı atmosferin ötesine geçmesi için ne kadar çok çalıştığını açıkladığı konferans odasına gün ışığı vuruyordu.
Burası bir teknoloji şirketi olduğu için odaya, Nikola Tesla’nın adının verilmesi ve onu onurlandıracak şekilde dekore edilmesi veya diğer odaların da Ada Lovelace ve Alan Turing’i onurlandırması konusunda beklenmedik bir şey yok. Fakat ayrıca filozof Baruch Spinoza ve Ludwig Wittgenstein’ı onurlandıran odalar da var. Ayrıca en fazla bilinen çalışması ters giden yapay zeka Frankenstein’a dair 200 yıllık bir masal olan Mary Shelley’i de onurlandıran bir oda bulunuyor. Binada teknolojiden ilham alan sanat eserleri de bulunuyor. Bunlar, bir etiketin üstünde yazana göre “kusursuz uyumun sayısal hesabının soyutluğuna katı ve ışıldayan bir somutluk katmak” için lobide yer alan ve cam ile çelikten oluşan iki devasa çok yüzlü geometrik bir şekil de içeriyor.
Bu çok disiplinli atmosfer, Londra’nın zengin kültürel geçmişi ile Hassabis’in “felsefe, sanat ve beşeri bilimler” ile çok daha ötesini kapsadığını söylediği kendi ilgi alanlarını yansıtıyor. “Bence değerler ve toplumla ilgili de aynısı geçerli. Dünyanın yapay zekaya ondan istediği şeyleri eklemesi gerektiğini düşünüyorum. Sadece Kaliforniya’daki bir toprak parçasının birkaç kilometre karesini değil.”
Hassabis’i etkileyen şeylerden bir diğeri ve en temel olanlarından biri ise oyunlar. 1976 yılında Londra’da Kıbrıslı Yunan bir babanın ve Singapurlu bir annenin oğlu olarak doğan Hassabis, 4 yaşında bir çocukken babasını ve amcasını satrançta bozguna uğratarak parlak bir zekanın ilk işaretlerini göstermişti. 8 yaşına geldiğinde, satranç yarışmalarında ilk bilgisayarını almaya yetecek kadar para kazanmıştı, 17’sinde ise milyonlarca kopya satan bir eğlence parkı simülatörü de dahil olmak üzere profesyonel şekilde video oyunlar geliştiriyordu.
Hassabis 1997’de Cambridge Üniversitesi’nden Bilgisayar Bilimleri derecesiyle mezun olurken, IBM’in satranç oynayan Deep Blue bilgisayarı, dünya şampiyonu Garry Kasparov’u yenmişti. Hassabis büyülenmişti. Ama dönüm noktası olan bu anın ayrıca “garip bir çıkmaz sokak” olduğunu da söylüyor. Uzman bir sistem olarak bilinen bir yapay zeka yapısının örneği olan Deep Blue, satranç ustalığı için oluşturulmuştu, o kadar. Başka işler yapmak şöyle dursun, ek oyunlar oynamak için bile eğitilemezdi.
Hassabis, yapay zekaya karşı başka bir yaklaşımın kendisini çektiğini fark etti: Sinir ağları. İnsan beyninin çalışmasını taklit ederek bu model üzerine inşa edilen yazılımlar, pek çok şeyi insanların yaptığı gibi yapmayı öğrenebilirdi. Bilgisayar gücündeki sınırlar bu teknolojiyi kısıtlıyordu fakat Hassabis, Süleyman (ilk olarak erkek kardeşinin en yakın arkadaşı olması vesilesiyle tanışmıştı) ve Legg (University College London’daki araştırma arkadaşıydı) ile birlikte, süper bilgisayarlar daha fazla kapasite sahibi oldukça bunun da aşama kaydedeceğine inanıyordu.
Üçü 2010 yılında DeepMind’ı kurdu. DeepMind o kadar gizli bir startup oldu ki orijinal internet sitesi bir logodan başka bir şey içermiyordu. Şirket ilk başlarda 1970’lerin Atari video oyunlarını oynamayı öğrenebilen yazılımlar yarattı ve bunlar, kurallar ve hedeflerin zahmetli bir şekilde girilmesi yerine onları kendi kendine öğrenebilen bir yapay zeka üretme konusunda başlangıç noktası oldu. Şirket, en sonunda Go kutu oyunu için de aynısını yaptı. Bu oyun 2500 yıllık fazlasıyla karmaşık bir oyundu ve bu yüzden pek çok kişi bir bilgisayarın onu asla öğrenemeyeceğini düşünüyordu. Fakat 2016’da, DeepMind’ın AlphaGo yazılımı, efsanevi Go ustası Lee Sedol’u yendi. Bu, yapay zeka için 19 yıl önce Kasparov’u mağlup etmekten daha büyük bir andı.
O vakit, DeepMind’ın bağımsız bir şirket olarak süren kısa hayatı bitmişti. İki yıldan biraz daha öncesinde, Google 400 ila 650 milyon dolar arasında olduğu bildirilen bir fiyata startup’ı satın aldı. Bu, OpenAI’ın şu anki 157 milyar dolarlık değerine kıyasla çok düşük bir miktar fakat 2014 standartlarına göre kötü değil. O zamanlar, yatırımcılar yapay zeka konusunda o kadar kayıtsızdı ki DeepMind bir startup olarak “10 milyon doları bile çok zor toplamıştı” diye hatırlıyor, Google kurucuları Larry Page ve Sergey Brin ile yapay zeka geliştirmeye olan adanmışlıkları üzerinden bir bağ kuran Hassabis. Şirketi Google’a satmak “Demis’in vaktini sürekli yatırımcılarla konuşarak harcamasına gerek kalmadığı anlamına geliyordu” diyor, DeepMind’in ilk çalışanlarından ve şimdiyse GDM’in kıdemli sorumluluk direktörü olan Helen King. Kendisi, Gemini’daki taraflılıkları azaltmaktan AGI ve gelecekteki diğer teknolojilerin potansiyel riskleriyle boğuşmaya kadar GDM’in çalışmalarının güvenilirliğini denetliyor. “Artık araştırmayı ilerletmeye odaklanabilirdi.”
DeepMind, Go’yu yendikten sonra yapay zekasını oyunlardan daha önemli şeylere uygulamaya hazırdı. Hassabis, “Benim zihnimde, bir sonraki adım laboratuvardan çıkıp bunu gerçek dünyadaki bir soruna uygulamaktı” diyor. “Protein katlanması da listemin en başındaydı.” Proteinlerin katlanarak nasıl üç boyutlu yapılar haline geldiğini belirlemek, ilaç keşfi ve başka biyoteknoloji alanları için kritik içgörüler sağlayabilir fakat o kadar meşakkatli bir süreç ki milyarlarca olasılık arasından bu tarzda sadece 100 bin yapı belirlenebildi.
DeepMind, bu süreci otomatik hale getirecek bir çalışma başlattı ve buna AlphaFold dedi. AlphaFold’un ilk versiyonu, 2018’de yılda iki kere düzenlenen bir protein tahmin yarışmasını kazandı, 2020’deki yarışmayı kazanan ikinci versiyonu ise hem biyoteknoloji hem de yapay zeka için daha da olağanüstü bir ilerlemeydi. Ayrıca DeepMind’ın araştırmaya öncelik veren kültürünün Google içinde gelişebileceğini de kanıtladı. AlphaFold’un yaratıcı ortağı olan ve DeepMind’a Chicago Üniversitesi’ndeki doktora tezini protein tahminleri için makine öğrenmesini kullanma üzerine yazdıktan sonra katılan Jumper, 2021’de bana orada çalışmanın “her gün yapay zekayla ilgili bir konferansta olmak gibi olduğunu” söylemişti.
“HUZURLARINIZDA I/O SAHNESİNE İLK DEFA ÇIKAN Sir Demis.” Google CEO’su Sundar Pichai, şirketin merkez ofisi yakınlarındaki Shoreline Amfitiyatrosu’nda geçtiğimiz mayıs ayında gerçekleştirilen yıllık Google I/O geliştirici konferansında Hassabis’e sahneye çıkması için eşlik ederken, hem bunun için geç kalmışlar gibi hem de zamanını mükemmel bir şekilde ayarlamışlar gibi geliyordu. Çünkü, Hassabis on yıldan fazladır Google’da çalışıyordu ve Hassabis’in çalışması şirketin geleceği için hızlıca önemli hale geldi.
İmzası haline gelen mavi gömleğini giyen ve mavi çerçeveli gözlüğünü takan Hassabis, Google’ın yeni nesil bir yapay zeka ajanına dair deneysel vizyonu olan “Project Astra”yı gösteren bir video sergiliyor. Gemini ile çalışan ve akıllı telefon ve gözlüklerde çalışması için tasarlanan Astra, sadece bir sohbet botu değil. Masanın üstünde duran bir cihazı (bu örnekte bir müzik hoparlörünü) tanımlamak için yapay görmeyi kullanıyor ve cihazın nasıl çalıştığını açıklıyor. Daha sonra bir bilgisayar monitöründe görüntülenen şifreleme kodunun işlevini çözüyor, beyaz tahtaya çizilen bir karikatürün Schrödinger’in kedisine gönderme yaptığını doğru tahmin ediyor ve insan kullanıcıya gözlüğünü nerede bıraktığını hatırlatıyor.
Astra’nın belli kısımları 2024 bitmeden bazı şekillerde tüketicilere ulaşacak. Bir açıdan, bu rekabet için zorunluymuş gibi geliyor: Eğer Google dünyanın en iyi kamera destekli yapay zeka asistanını icat etmezse, başkası edecek. OpenAI, benzer bir gidişatı takip eden ChatGPT özelliklerinin çoktan bir ön gösterimini yaptı bile. Bunlara el yazısıyla yazılmış matematik problemlerini çözebilen ve yüz ifadelerine dayanarak birinin duygularını okuyabilen özellikler de dahil. Apple bile, yapay zekaya karşı dikkatli yaklaşımına rağmen, iPhone’a daha fazla kamera destekli zeka ekliyor.
Yine de bana Astra’nın geliştirilmesinde “çok yoğun bir şekilde yer aldığını” söyleyen Hassabis, sadece daha zeki bir yapay zeka asistanı inşa etmiyor. Yazılıma etrafında olup bitenleri anlamayı öğretmek ayrıca GDM’e AGI’ı elde etme macerası için önemli olan bilgileri de sağlıyor. Bir bilgisayarın insan gibi düşünebilmesini sağlamak için, “sadece dil ve matematik dünyasında yaşayamazsınız. Fiziksel dünyayı da anlamanız gerekir.”
Fakat Hassabis, yüksek potansiyele sahip araştırma projelerine ve Google’ın anlık kâr hanesine etkisi olmayan çalışmalara devam etmeden önce AGI’ı çözmek için beklemiyor. DeepMind, 2021’de AlphaFold teknolojisini ticari hale getirmek için CEO’su Hassabis olarak ve GDM’in baş işletme müdürü Colin Murdoch’la birlikte Isomorphic Labs ya da kısaca Iso olarak bilinen bir şirket kurdu. Iso’nun şu anda 150 çalışanı ve bağımsız bir ofis alanı var ve şirket, ilaç keşfini hızlandırmaya odaklanarak, GDM’e fiziksel dünyayla etkileşime geçmesi için yeni bir şans sunuyor.
GDM’in araştırmacıları da gerçek hayattaki sorunları üstlenen projeler üzerinde harıl harıl çalışıyor: GraphCast, 10 günlük hava durumunu bir dakikadan az bir sürede, doğru şekilde tahmin edebilmek için yapay zekayı kullanıyor. GNoME, pillerden güneş panellerine kadar her şeyi üretmede faydalı olabilecek 380 bin yeni inorganik kristal keşfetti. İsviçre’deki EFPL ile iş birliği yaparak geliştirilen Torax ise nükleer füzyon için gerekli güneşten daha yüksek sıcaklıkların nasıl kontrol edilebileceğini tahmin etmeye yardımcı olan bir yazılım. Her büyük yapay zeka şirketi, hayatın sayısız tarafına pozitif değişiklikler getirmek istediğini söylüyor fakat GDM, yükün ağırlığının büyük bir yüzdesini taşıyor. Bu durum, şirketin bilgisayar bilimleriyle ilgili köklerinin çok ötesinde çalışana sahip olmasını gerektirdi: Araştırma başkan yardımcısı olan Pushmeet Kohli, “Dünyanın en iyi füzyon uzmanları, biyologları ve materyal bilimcilerinden bazılarına sahibiz” diyor.
Bu çalışmaların kapsamı, o zamanlar şirketin CEO’su olan Larry Page’in Google için dokuz yıl önce Alphabet’i ve diğer iştirakleri holding olarak kurduğunda düşündüğü şey. Page, “ay roketleri” geliştirmek istiyordu; üretmesi yıllar alabilecek ve illa da Google’ın mevcut başarılarına bağlı olmayan yeni, muhtemelen dünyayı değiştirecek işler.
Bugün, bu roketlerden bazıları çoktan gelip gitti bile. Bunlar arasında en iyi bilineni ve en çok umut vaat edeni olan Waymo’nun sürücüsüz taksileri bile (yazılımını geliştirmeye GDM’in yardım ettiği) sadece Phoenix, Los Angeles ve San Francisco’da tam olarak ticari şekilde kullanılıyor.
Fakat Isomorphic Labs, hiç şüphesiz ki Alphabet çapında bir ay roketi. GDM, bunlardan daha fazla bulmak istiyor: Murdoch, “Artık elimizde bir çeşit şablon var” diyor.
Teknoloji analisti Benedict Evans, AT&T’nin Bell Labs ile elde ettiği rivayet edilen başarısına rağmen “yaygınlaşmış bir yenilik laboratuvarı kurup bunun sürekli ürün çıkarmasını sağlamanın her zaman zor olduğuna” işaret ediyor. Yine de Isomorphic Labs, kavram kanıtlama aşamasını geçmiş durumda. Şirket, ocak ayında farmasötik devleri Eli Lilly ve Novartis ile stratejik ortaklığını duyurdu. Bunun oluşturmaya yardım ettiği ilaçlardan kazanabileceği herhangi bir telif ücretinden bile önce neredeyse 3 milyar dolarlık peşin ödemelerle sonuçlanabileceğini söylüyor. (Yapay zekayla ilgili bahislerini bölen Lilly ise antimikrobiyal çalışmasında ayrıca OpenAI ile de çalışıyor.)
Üç milyar dolar, 2023’te çoğunlukla reklamlardan 307 milyar dolar kazanan Alphabet için tam olarak talih kuşu sayılmaz. Bu rakam, şirketin yakın zamanlı ihtiyacını karşılamak için hiçbir şey yapmıyor: Halihazırda, her yerde bulunan Google yazılım ürünlerine çığır açan yapay zeka yetenekleri kazandırmak. Fakat Hassabis, harika şeyler olacağını tahmin ediyor. “Yapay zekayı korkunç hastalıkları tedavi etmek için kullanmaktan daha iyi ne olabilir ki?” diye soruyor ve ekliyor: “Ama bence sonuçta Alphabet için de inanılmaz değerli olacak. Bunda herhangi bir çelişki görmüyorum.”
YAZARLAR VE ARAŞTIRMACILARI HEDEF ALAN yapay zeka destekli bir not alma aracı, 15 dakikalık şöhret için en beklenmedik aday gibi görünebilir. Fakat eylül ayının sonunda Google, geçtiğimiz yıl çıkan ücretsiz NotebookLM uygulaması için yeni bir özellik olan Audio Overview ile TikTok, X ve YouTube kullanıcılarını büyüledi. Audio Overview, ona PDF ve internet sayfaları gibi referans materyalleri verdiğinizde, iki sentetik sunucu arasında herhangi bir konuda podcast benzeri bir sohbet oluşturmak için Gemini’ı kullanıyor. Bu iki sunucunun diyalogları esrarengiz bir biçimde o kadar doğal geliyor ki (“ee”ler, “şey”ler, şakalar ve konudan sapmalarla dolu) habersiz bir dinleyici bunu gerçek insanların yer aldığı belirsiz bir NPR şovuyla karıştırabilir.
Hassabis, bazılarının Gemini’ın bir anlığına ChatGPT’ye benzediğini söylediği bu viral tepkiden memnun olduğunu belirtiyor. “Bilimde, makalenizi yayınlarsınız, onu incelerler ve sonra alıntılar yaparlar vesaire” diyor ve ekliyor: “Bu bazı açılardan daha içgüdüsel oldu ve bu da çok heyecan verici.”
Fakat herkes bu teknoloji devinin giderek daha güçlü LLM’ler geliştirme, onlara dayanan ürünleri her yerde ulaşılabilir kılma ve AGI’a daha da yaklaşma konusunda acele etmesinden heyecan duymuyor. Google içinde, yapay zekanın “vaftiz babası” olarak bilinen ve Google Brain’in liderlerinden biri olan Geoffrey Hinton’ın GDM oluşturulduktan kısa bir süre sonra istifa etmesiyle ortaya çıkan bir gerginlik var. Hinton, önümüzdeki tehlikeli yol hakkında daha özgür bir şekilde konuşabilmek için istifa ettiğini söyledi.
Future of Life Institute’un yönetici direktörü Anthony Aguirre, Google’ın Gemini’ı içeren özelliklerle ilgili son zamanlardaki telaşının, “onların büyük dil modelleriyle rekabet etmeye sürüklendiğini çünkü OpenAI bu kapıyı açtığı için herkesin bunu yapmak zorunda olduğu”nu gösterdiğini söylüyor. Kâr amacı gütmeyen bu kuruluş, Mart 2023’te ileri LLM’lerin geliştirilmesini 6 aylığına durdurma çağrısında bulunan ve DeepMind’daki bilim insanlarından da üç kişi (bunların ikisi hâlâ şirkette çalışıyor) içeren 33 binden fazla insanın imzaladığı açık bir mektubu dolaşıma soktu. Hassabis, “Bence bu biraz talihsiz çünkü yapay zekayı gerçekten sahip olduğumuz sorunları çözmek için tasarlama amacını tercih ederim” diyor.
Nisan ayında yayınlananThe Information’daki bir hikayeye göre, yapay zekanın kitleler için hızla ticarileştirilmesine giderek daha fazla vurgu yapılması ve bunun DeepMind ile Google Brain’in birleşip Google DeepMind’a dönüşmesine neden olmasıyla ilgili Hassabis’in bile tereddütleri oldu. Hassabis, “ilk başta araştırma konusundaki yol haritamızdan ödün verme konusunda biraz endişeliydim” diyerek bunu kabul ediyor. Ama zamanla Google’ın yapay zeka konusundaki uzmanlığı ile teknik yığınları birleştirmenin faydalarının daha açık hale geldiğini iddia ediyor: “Biz araştırmanın yön verdiği bir şirket olarak kurulduk. Hâlâ araştırmanın yön verdiği bir bölümüz. Bu da dünya üstündeki etkimizi kesinlikle tamamlayan bir şey.” Project Astra, örneklerden biri.
GDM araştırmacılarının bilimsel dergilerde yayınladığı makalelerin her birinin anısına bir duvarın çerçevelenmiş posterlerle kaplandığı Londra merkez ofisinde, Hassabis, kısa vadeli rekabet baskısına yenilmiş görünmüyor. Hassabis’i DeepMind’ın ilk günlerinden beri tanıyan ve teknolojinin toplumla kesişimine odaklanmış ve doğrudan Pichai’ye rapor veren kıdemli bir başkan yardımcısı olarak 2022’de Google’a katılan James Manyika, “Hassabis’in her zaman ısrarcı olduğu şeylerden biri, ki ben de bu konuda ona tamamen katılıyorum, tüm bu çalışmalara bilimsel yöntemi kullanarak yaklaşmamız gerektiğiydi” diyor. “Deneyler yapmamız, titiz davranmamız ve makaleler yayınlamamız gerekiyor.” Bu, Google DeepMind’ın DeepMind kısmı ve onu koruma yönünde atılacak ilk adım da ona değer vermek olur.
