ChatGPT, Kararlı Difüzyon ve diğer tüm modern yapay zeka sistemlerini mümkün kılan görünmez endüstri

‍

Yapay Zekanın En İyi Saklanan Sırrı

Bir e-posta yazmak veya Midjourney ile bir görüntü oluşturmak için ChatGPT'yi kullandığınızda, yapay zekanın 'sihrinin' arkasında neyin yattığını nadiren düşünürsünüz. Oysa her akıllı yanıtın ve üretilen her görüntünün arkasında çok az kişinin bahsettiği milyarlarca dolarlık bir endüstri yatıyor: yapay zeka eğitim verisi pazarı.

‍

MarketsandMarkets 'e göre yılda yüzde 27,7'lik bir büyüme oranıyla 2029 yılına kadar 9,58 milyar dolara ulaşacak olan bu sektör, modern yapay zekanın gerçek motorudur. Peki ama bu gizli iş tam olarak nasıl işliyor?

‍

Milyarları Hareket Ettiren Görünmez Ekosistem

Ticari Devler

Çoğu insanın adını bile duymadığı birkaç şirket, yapay zeka eğitim verileri dünyasına hükmediyor:

‍

28'lik pazar payıyla sektörün en büyük şirketi olan Scale AI, Meta'nın yatırımının ardından kısa süre önce 29 milyar dolar değer biçildi. Kurumsal müşterileri, yüksek kaliteli veriler için yılda 100.000 ila birkaç milyon dolar arasında ödeme yapıyor.

‍

Merkezi Avustralya'da bulunan Appen, 170 ülkede yapay zeka için verileri manuel olarak etiketleyen ve düzenleyen 1 milyondan fazla uzmandan oluşan küresel bir ağ işletiyor. Airbnb, John Deere ve Procter & Gamble gibi şirketler, yapay zeka modellerini 'öğretmek' için hizmetlerini kullanıyor.

‍

Açık Kaynak Dünyası

Buna paralel olarak, Stable Diffusion'ı mümkün kılan 5,85 milyar görüntü-metin çiftinden oluşan veri seti LAION-5B'yi yaratan ve kâr amacı gütmeyen bir Alman kuruluşu olan LAION(Büyük Ölçekli Yapay Zeka Açık Ağı) gibi kuruluşların öncülük ettiği bir açık kaynak ekosistemi bulunmaktadır.

‍

Common Crawl, GPT-3, LLaMA ve diğer birçok dil modelini eğitmek için kullanılan terabaytlarca ham web verisini aylık olarak yayınlamaktadır.

‍

Yapay Zekanın Gizli Maliyetleri

Kamuoyunun bilmediği şey ise modern bir yapay zeka modelini eğitmenin ne kadar pahalı hale geldiğidir. Epoch AI'ya göre, maliyetler son sekiz yılda yılda 2-3 kat arttı.

‍

Gerçek Maliyetlere Örnekler:

• Google Gemini 1.0 Ultra: yaklaşık 192 milyon dolar
• GPT-4: 100 milyon doların üzerinde olduğu tahmin ediliyor
• Gelecek projeksiyonları: 2027 yılına kadar 1 milyar ABD dolarının üzerinde

En şaşırtıcı rakam mı? AltIndex.com'a göre, yapay zeka eğitim maliyetleri 2020'den bu yana %4.300 arttı.

‍

Sektörün Karşılaştığı Etik ve Yasal Zorluklar

Telif Hakkı Sorunu

En tartışmalı konulardan biri telif hakkıyla korunan materyallerin kullanımıyla ilgilidir. Şubat 2025'te Delaware mahkemesi Thomson Reuters v. ROSS Intelligence davasında yapay zeka eğitiminin doğrudan telif hakkı ihlali oluşturabileceğine karar vererek 'adil kullanım' savunmasını reddetti.

‍

ABD Telif Hakkı Ofisi, belirli kullanımların adil kullanım olarak savunulamayacağı sonucuna varan 108 sayfalık bir rapor yayınladı ve yapay zeka şirketleri için potansiyel olarak büyük lisanslama maliyetlerinin önünü açtı.

Gizlilik ve Kişisel Veriler

MIT Technology Review tarafından yapılan bir araştırma, en yaygın kullanılan veri setlerinden biri olan DataComp CommonPool'un milyonlarca pasaport, kredi kartı ve doğum belgesi görüntüsü içerdiğini ortaya çıkardı. Son iki yılda 2 milyondan fazla indirilen bu veri, büyük gizlilik sorunlarına yol açıyor.

‍

Gelecek: Kıtlık ve İnovasyon

En Yüksek Veri Sorunu

Uzmanlar , 2028 yılına kadar çevrimiçi ortamda bulunan ve insan tarafından oluşturulan kamuya açık metinlerin büyük bir kısmının kullanılacağını tahmin ediyor. Bu 'en yoğun veri' senaryosu, şirketleri yenilikçi çözümlere yönlendiriyor:

• Sentetik Veri: Eğitim Verilerinin Yapay Üretimi
• Lisans Anlaşmaları: OpenAI ve Financial Times arasındaki gibi Stratejik Ortaklıklar
• Multimodal Veri: Metin, görüntü, ses ve video kombinasyonu

Yeni düzenlemeler yakında geliyor

Kaliforniya Yapay Zeka Şeffaflık Yasası, şirketlerin eğitim için kullanılan veri setlerini açıklamasını gerektirirken, AB de Yapay Zeka Yasası'nda benzer gereklilikleri uyguluyor.

‍

İtalyan Şirketleri için Fırsatlar

Yapay zeka çözümleri geliştirmek isteyen şirketler için bu ekosistemi anlamak çok önemlidir:

Bütçe Dostu Seçenekler:

• Hugging Face: 50.000'den fazla ücretsiz veri seti
• Açık Kaynak Veri Setleri: Common Crawl, LAION, deneysel projeler için MS COCO

Kurumsal Çözümler:

• Görev açısından kritik projeler için AI ve Appen ölçekleri
• Uzmanlaşmış hizmetler: NLP için Nexdata veya ses verileri için FileMarket AI gibi

Sonuçlar

YZ eğitim verileri pazarı 9,58 milyar dolar değerinde ve yıllık yüzde 27,7 oranında büyüyor. Bu görünmez endüstri yalnızca modern YZ'nin motoru olmakla kalmıyor, aynı zamanda zamanımızın en büyük etik ve yasal zorluklarından birini de temsil ediyor.

‍

Bir sonraki makalede, bugün mevcut olan veri kümelerini ve araçları kullanarak yapay zeka çözümleri geliştirmeye başlamak için pratik bir kılavuzla şirketlerin bu dünyaya somut olarak nasıl girebileceklerini keşfedeceğiz.

‍

Şimdi daha fazla bilgi edinmek isteyenler için, uygulama yol haritası, belirli maliyetler ve eksiksiz araç yığınını içeren ayrıntılı bir kılavuz derledik - bülten aboneliği ile ücretsiz olarak indirilebilir.

‍

Hemen başlamak için faydalı bağlantılar:

‍

• Geliştirme ortamı: Google Colab (GPU ile ücretsiz)
• Açık Kaynak Veri Setleri: Sarılma Yüzü Veri Setleri
• Ek açıklama aracı: Label Studio (ücretsiz)
• Hızlı Dağıtım: Gradio + HF Spaces
• Uygulamalı kurslar: Fast.ai (ücretsiz, uygulamalı)

Teknik kaynaklar:

• Kucaklayan Yüz Belgeleri
• PyTorch Eğitimleri
• TensorFlow Kılavuzları
• Kodlu Bildiriler (SOTA modelleri + veri setleri)
• ‍

'Yapay zeka devrimini' beklemeyin. Onu yaratın. Bundan bir ay sonra, diğerleri hala planlama yaparken siz ilk çalışan modelinize sahip olabilirsiniz.