Yapay zeka kendi kendine daha güçlü yapay zeka geliştiriyor, dört yıllık ilerleme bir yıla sıkıştırıldı: Dwarkesh süper zekanın en erken gelecek yıl ortaya çıkacağını öngörüyor

动察 Beating AI hızlı haber: Ünlü AI podcast sunucusu Dwarkesh Patel, süper zeka tahminini büyük ölçüde öne çekti. Birkaç ay önce AI'nın bu kadar hızlı ilerleyebileceğine inanmıyordu, ancak şimdi 2030'a kadar süper zekanın ortaya çıkabileceğini, hatta en hızlı şekilde gelecek yıl bile olabileceğini düşünüyor.

AI'nın en muhtemelen 2028 civarında en iyi insan AI araştırmacılarına yetişebileceği, en hızlı şekilde birkaç ay içinde bunu başarabileceği belirtiliyor. AI kendi başına daha güçlü AI geliştirebildiğinde, normalde yıllar süren teknolojik ilerleme bir yıla sıkıştırılabilir.

METR'in son araştırmasında Anthropic'i inceleyerek bulduğu üzere, modellerinin bazı ölçülebilir görevlerdeki yetenek ilerleme hızı geçmişin yaklaşık iki katı ve bu hızlanmanın büyük kısmı muhtemelen AI'nın araştırma-geliştirmeye katılımından kaynaklanıyor. Anthropic'in kendi verileri de bu yıl Şubat'ta Claude'un yönlendirdiği Ar-Ge çalışmalarının %1'den az olduğunu, Ağustos'ta ise %26'ya ulaştığını, ancak hâlâ insan denetimine ihtiyaç duyulduğunu gösteriyor.

AI Ar-Ge'sindeki birçok iş deneysel olarak doğrulanabilir. Örneğin eğitim algoritmasını ayarlayıp veriyi optimize ettikten sonra modelin güçlenip güçlenmediği doğrudan test edilebilir. AI sürekli çözüm önerileri sunabilir, deneyler yapabilir, sonuçları kontrol edebilir ve iyileştirmeye devam edebilir. Matematik ve programlama alanlarında benzer yetenek sıçramaları zaten görüldü; AI Ar-Ge'sinde de bu yaşanabilir.

En iyi araştırmacı seviyesine ulaşıldığında, AI günün her saati çalışabilir ve aynı anda çok sayıda araştırma ajanı konuşlandırabilir. Dwarkesh'in tahminine göre, tek bir AI araştırmacısının haftalık iş yükü bir insanınkinin 50 katı olabilir. Ancak deneyler hâlâ hesaplama gücü tükettiği için genel Ar-Ge hızı doğrudan 50 kat artmayacaktır.

AI Ar-Ge'si otomatikleştirilirse, ardından iki durum ortaya çıkabilir:

Birincisi, AI kendini sürekli iyileştirir ve sadece birkaç ay içinde mevcut çiplerin destekleyebileceği yetenek sınırına yaklaşır;

İkincisi, önce üç ila altı yıllık teknolojik ilerleme bir yıla sıkıştırılır, ardından hesaplama gücü ve deneysel kaynak yetersizliği nedeniyle yavaşlar.

Dwarkesh bu iki senaryoya %50'şer öznel olasılık atadı.

Şu anda AI, ön cephe Ar-Ge'sini tamamen bağımsız olarak tamamlayamıyor. Doğru araştırma yönünü bulmak, standart cevabı olan soruları çözmekten çok daha karmaşıktır. Bu yetenek uzun süre aşılamazsa, zaman çizelgesi ertelenebilir. Dwarkesh'e göre, AI'nın 2032'den sonra en iyi insan AI araştırmacılarına yetişme olasılığı hâlâ %25.