AI Alliance: İşbirlikçi Yaklaşım

Açık Kaynak Yapay Zekada Dönüştürücü Bir Değişim

Tarihsel olarak, açık kaynaklı yapay zeka geliştirme, genellikle düşük performanslı modellerle sonuçlanan, parçalanmış bir çabaydı. 2023’ten önce, çok az kar amacı gütmeyen kuruluş, GPT-2’ye yaklaşan yeteneklere sahip yapay zeka modellerini eğitmek için gereken kaynaklara sahipti. Büyük teknoloji şirketleri, tescilli yapay zeka alanına hakimken, açık kaynaklı yapay zeka büyük ölçüde niş uygulamalara indirgenmişti.

2023 yılı bir dönüm noktası oldu. İzin verilen lisanslara sahip çok sayıda yeni temel model piyasaya sürüldü, ardından Meta’nın Microsoft ile ortaklaşa çığır açan açık kaynaklı Llama 2 modeli geldi. Bu olay, altı ay içinde 10.000’den fazla türev modelin oluşturulmasıyla bir faaliyet telaşına yol açtı. Açık kaynaklı yapay zeka gelişiminde yeni bir dönem başlamıştı.

İddialı Hedefler ve Seçkin Bir Yönlendirme Komitesi

Bu arka plana karşı, AI Alliance kuruluşundan itibaren etkileyici bir dizi hedef belirledi. Bu hedefler şunları içeriyordu:

• Açık işbirliğini teşvik etmek
• Yapay zeka için yönetişim ve koruma önlemleri oluşturmak
• Kıyaslama araçları ve net politika pozisyonları geliştirmek
• Kapsamlı eğitim girişimlerine öncelik vermek
• Güçlü donanım ekosistemlerini beslemek

Alliance’ın gücü, tanınmış ticari kuruluşlar ve üniversitelerden oluşan bir kadroya sahip olan yönlendirme komitesinin kalibresiyle daha da vurgulanmaktadır.

Üyelik Kriterleri: Açıklığa ve İşbirliğine Bağlılık

AI Alliance’a üye olmak için bir kuruluşun dört temel kriteri karşılaması gerekir:

1. Misyonla Uyum: Potansiyel üye, güvenlik, açık bilim ve yeniliği geliştirme misyonuyla uyumlu olmalıdır.
2. Projelere Bağlılık: Üyeler, Alliance’ın misyonuyla uyumlu önemli projeler üzerinde çalışmaya kendini adamış olmalıdır.
3. Perspektif Çeşitliliği: Müstakbel üyeler, şu anda 140’tan fazla kuruluşu aşan ve daha da büyümesi beklenen küresel üyelik içindeki perspektif ve kültür çeşitliliğine katkıda bulunmaya istekli olmalıdır.
4. İtibar: AI Alliance, yapay zeka açık kaynak topluluğu içinde eğitimciler, geliştiriciler veya savunucular olarak tanınan bir itibara sahip üyeler arar.

Üyeleri Kategorize Etme: Geliştiriciler, Etkinleştiriciler ve Savunucular

Alliance üyeleri tipik olarak üç kategoriden birine girer:

• Geliştiriciler (Builders): Bu üyeler, yapay zekayı kullanan modeller, veri kümeleri, araçlar ve uygulamalar oluşturmaktan sorumludur.
• Etkinleştiriciler (Enablers): Bu üyeler, eğitimler, kullanım örnekleri ve genel topluluk desteği aracılığıyla açık yapay zeka teknolojilerinin benimsenmesini teşvik eder.
• Savunucular (Advocates): Bu üyeler, AI Alliance ekosisteminin faydalarını vurgular ve kuruluş liderleri, toplumsal paydaşlar ve düzenleyici kurumlar arasında kamu güvenini ve güvenliğini teşvik eder.

Altı Temel Odak Alanı: Yapay Zeka Ekosistemine Bütünsel Bir Yaklaşım

AI Alliance, uzun vadeli önceliklerini altı temel odak alanı জুড়ে tanımlar. Bununla birlikte, Alliance’ın tüm yapay zeka ekosistemine bütünsel bir yaklaşım benimsediğini, topluluk üyelerini ve geliştiricileri bir veya daha fazla alana katılmaya ve ilgi alanları veya öncelikler değiştikçe uyum sağlamaya teşvik ettiğini belirtmek önemlidir.

İşte altı temel odak alanına daha yakından bir bakış:

Beceriler ve Eğitim

Bu alan, tüketiciler ve yapay zekanın risklerini değerlendiren iş liderlerinin yanı sıra öğrenciler ve yapay zeka uygulamaları geliştiren geliştiriciler de dahil olmak üzere geniş bir kitleye yapay zeka bilgisi sağlamaya adanmıştır. Belirli alanlarda uzman rehberliği bulma sürecini basitleştirmeyi amaçlar ve bir model değerlendirme girişimini içerir.

2024’te Alliance, yapay zekadaki kilit rolleri ve bu roller için gereken becerileri belirlemek için kapsamlı bir anketin sonucu olan kapsamlı bir kaynak olan Yapay Zeka için Temel Yetkinlikler Kılavuzu‘nu yayınladı. Yakın zamanda yayınlanmasına rağmen, kılavuz şimdiden dokuz revizyondan geçti ve ilk ankette belirlenen sorunları ele almak için bir takip anketi planlanıyor.

Güven ve Güvenlik

Bu kritik alan, tüm yapay zeka uygulamalarının başarısı için gerekli olan güven ve güvenliğin temel unsurlarını araştırır. Modellerin ve uygulamaların yüksek kaliteli, güvenli ve güvenilir olmasını sağlamak için kıyaslamalar, araçlar ve metodolojiler kullanılır. Bu, gelişen davranış standartlarını ve risklere etkili yanıtları desteklemeyi içerir.

Bu alandaki çalışma grubu, güven ve güvenlikle ilgili en iyi kavramları toplar ve kullanıcıları ihtiyaç duydukları uzmanlığa bağlar. AI Alliance web sitesinde yayınlanan Açık Kaynak Yapay Zeka Güven ve Güvenliğinin Durumu - 2024 Sonu Sürümü anketi, bu alandaki hem ihtiyaçları hem de başarıları vurguladı. Araştırma ve çevresel boşluklar, çok sayıda AI Alliance üyesinin araştırma ve geliştirme çabalarıyla ele alınıyor.

Uygulamalar ve Araçlar

Bu grup, verimli ve sağlam yapay zeka özellikli uygulamalar oluşturmak için araç ve teknikleri keşfetmeye odaklanır. Ayrıca, yapay zeka uygulamalarının denenmesini ve test edilmesini kolaylaştırmak, yeniliği hızlandırmak için bir yapay zeka laboratuvarı geliştiriyor.

Donanım Etkinleştirme

Bu alan, yapay zeka yazılım yığınının donanımdan bağımsız olmasını sağlayarak sağlam bir yapay zeka donanım hızlandırıcı ekosistemini teşvik etmeye adanmıştır. MLIR ve Triton gibi teknolojiler, yüksek performanslı donanım taşınabilirliği elde etmek için çok önemli yazılım araçlarıdır. Bu araçlar, kuruluşların tercih ettikleri donanımı kullanmalarını, esnekliği ve performansı artırırken tescilli sistemlere olan bağımlılığı azaltmalarını sağlar.

Temel Modeller ve Veri Kümeleri

Bu alan, çok dilli, çok modlu, zaman serileri, bilim ve diğer alanlar dahil olmak üzere yetersiz hizmet alan modeller üzerinde yoğunlaşır. Örneğin, bilim ve alana özgü modeller iklim değişikliği, moleküler keşif ve yarı iletken endüstrisini hedefler.

Etkili modeller ve yapay zeka uygulama mimarileri, net yönetişim ve kullanım haklarına sahip kullanışlı veri kümeleri gerektirir. Açık Güvenilir Veri Girişimi, bu tür veri kümeleri için gereksinimleri netleştiriyor ve uyumlu veri kümelerinin kataloglarını oluşturuyor. Bu çaba, yasal, telif hakkı ve gizlilik sorunlarıyla ilgili endişeleri büyük ölçüde ortadan kaldırmayı amaçlamaktadır.

Savunuculuk

Sağlıklı ve açık bir yapay zeka ekosistemi oluşturmak için düzenleyici politikaların savunuculuğu esastır. Tüm yapay zeka politikaları ve düzenlemeleri, önyargılı görüşlerden ziyade dengeli görüşleri temsil etmelidir.

Güven ve Güvenliğe Derinlemesine Bir Bakış: 2025 Girişimi

Güven ve Güvenlik, AI Alliance içinde önemli ve geniş bir alandır ve çok sayıda uzman, nefret söylemi, önyargı ve diğer zararlı içerikleri tespit etmek ve azaltmak için araçlar üzerinde çalışmaktadır. Güven ve Güvenlik Değerlendirme Girişimi, 2025 için büyük bir girişimdir ve yalnızca güvenlik için değil, aynı zamanda performans ve yapay zeka modellerinin ve uygulamalarının etkinliğini değerlendirmenin çok önemli olduğu diğer alanlar için de tüm değerlendirme yelpazesinin birleşik bir görünümünü sağlar. Bir alt proje, sağlık, hukuk ve finans gibi alanlara göre belirli güvenlik önceliklerini araştırıyor.

2025’in ortalarında, AI Alliance, geliştiricilerin şunları yapmasını sağlayacak bir Hugging Face liderlik tablosu yayınlamayı planlıyor:

• İhtiyaçlarına en uygun değerlendirmeleri arayın
• Açık modellerin bu değerlendirmelere göre nasıl performans gösterdiğini karşılaştırın
• Kendi özel modellerini ve yapay zeka uygulamalarını incelemek için bu değerlendirmeleri indirin ve dağıtın

Bu girişim, çeşitli kullanım durumlarının önemli güvenlik ve uyumluluk yönleri hakkında da rehberlik sağlayacaktır.

Şirket İçi Yapay Zekayı Destekleme: Donanımdan Bağımsız Yazılım Yığınları

Tüm yapay zeka model çağrıları, barındırılan ticari hizmetlere dayanmayacaktır. Belirli durumlar, hava boşluklu çözümler gerektirir. Yapay zeka özellikli akıllı uç cihazlar, genellikle internet bağlantısı olmadan, şirket içinde yeni, küçük ve güçlü modellerin dağıtımını yönlendiriyor. Bu kullanım durumlarını desteklemek ve esnek donanım yapılandırmalarıyla büyük ölçekli model sunumunu kolaylaştırmak için AI Alliance, donanımdan bağımsız yazılım yığınları geliştiriyor.

İşbirliğinin Gerçek Dünya Örnekleri: SemiKong ve DANA

İki örnek, Alliance üyeleri arasındaki açık işbirliğinin herkes için nasıl önemli faydalar sağladığını vurgulamaktadır:

SemiKong

SemiKong, üç Alliance üyesi arasındaki işbirliğine dayalı bir çabadır. Yarı iletken üretim süreci alanı için özel olarak açık kaynaklı bir büyük dil modeli oluşturdular. Üreticiler, yeni cihazların ve süreçlerin geliştirilmesini hızlandırmak için bu modeli kullanabilirler. SemiKong, yarı iletken cihazların fiziği ve kimyası hakkında özel bilgiye sahiptir. Sadece altı ay içinde SemiKong, küresel yarı iletken endüstrisinin dikkatini çekti.

SemiKong, Tokyo Electron tarafından derlenen veri kümeleri kullanılarak bir Llama 3 temel modeline ince ayar yapılarak geliştirildi. Bu ayarlama süreci, genel temel modele kıyasla yarı iletken aşındırma süreçleri hakkında üstün bilgiye sahip, endüstriye özgü bir üretken yapay zeka modeliyle sonuçlandı. SemiKong hakkında teknik bir rapor mevcuttur.

DANA (Alan Bilgili Nörosembolik Temsilciler)

DANA, Aitomatic Inc. (Silikon Vadisi merkezli) ve Fenrir Inc. (Japonya merkezli) tarafından ortak bir geliştirmedir. Modellerin tamamlayıcı yetenekler sağlamak için diğer araçlarla entegre edildiği, artık popüler olan temsilci mimarisinin erken bir örneğini temsil eder. Modeller tek başına etkileyici sonuçlar elde edebilirken, çok sayıda çalışma, LLM’lerin sıklıkla yanlış cevaplar ürettiğini göstermiştir. SemiKong makalesinde atıfta bulunulan 2023 tarihli bir çalışma, tipik LLM hatalarını %50 olarak ölçerken, DANA’nın tamamlayıcı akıl yürütme ve planlama araçları kullanımı, hedef uygulamalar için doğruluğu %90’a çıkardı.

DANA, sinir ağlarının örüntü tanıma yeteneklerini sembolik akıl yürütmeyle birleştiren, titiz mantık ve kurallara dayalı problem çözmeyi sağlayan nörosembolik temsilcileri kullanır. Planlama araçlarıyla (montaj hattı süreçlerini tasarlamak gibi) birleştirilen mantıksal akıl yürütme, endüstriyel kalite kontrol sistemleri ve otomatik planlama ve çizelgeleme için gerekli olan doğru ve güvenilir sonuçlar üretir.

DANA’nın çok yönlülüğü birden fazla alana uzanır. Örneğin, finansal tahmin ve karar vermede DANA, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri kullanarak karmaşık teorilere dayalı olarak piyasa trendlerini anlayabilir ve tahminlerde bulunabilir. Aynı yetenek, teşhis ve tedavilerin yerleşik tıbbi protokollere ve uygulamalara uymasını sağlayarak tıbbi literatürü ve araştırma bilgilerini almak ve değerlendirmek için uygulanabilir. Özünde, DANA hasta sonuçlarını iyileştirebilir ve kritik hasta uygulamalarındaki hataları azaltabilir.

Devam Eden Büyüme İçin Güçlü Bir Temel

AI Alliance, 2025’e 23 ülkeyi kapsayan üyeleri ve büyük yapay zeka zorluklarına odaklanan çok sayıda çalışma grubuyla güçlü bir konumda başladı. Alliance, 90’dan fazla aktif projede yer alan 1.200’den fazla çalışma grubu işbirlikçisine sahiptir. Uluslararası olarak, AI Alliance 10 ülkede düzenlenen etkinliklere katılarak 20.000’den fazla kişiye ulaştı ve araştırmacıların ve geliştiricilerin yapay zekayı oluşturmasına ve kullanmasına yardımcı olmak için önemli yapay zeka konularında beş adet nasıl yapılır kılavuzu yayınladı.

AI Alliance, IBM’in Granite ailesi ve Meta’nın Llama modelleri gibi modellerde yapay zekayı kullanmak için örnekler yayınladı. Büyüyen ‘tarifler’ koleksiyonu, RAG, bilgi grafikleri, nörosembolik sistemler ve gelişmekte olan temsilci planlama ve akıl yürütme mimarileri dahil olmak üzere ortak uygulama kalıpları için en popüler açık kütüphaneleri ve modelleri kullanır.

Ölçeklendirme: 2025 ve Sonrası İçin İddialı Planlar

2025’te AI Alliance, erişimini ve etkisini on kat artırmaya kararlıdır. Daha önce tartışılan iki yeni büyük girişimi, Açık Güvenilir Veri Girişimi ve Güven ve Güvenlik Değerlendirme Girişimi‘dir. AI Alliance ayrıca, yapay zeka uygulama teknolojilerini geliştirmek ve test etmek için endüstri standardı bir topluluk laboratuvarı kurmayı planlıyor. Alana özgü model girişimleri gelişmeye devam edecek. Örneğin, yeni İklim ve Sürdürülebilirlik Çalışma Grubu, iklim değişikliği ve bunun azaltılmasındaki temel zorlukları ele almak için çok modlu temel modeller ve açık kaynaklı yazılım araçları geliştirmeyi planlıyor.

2030 yılına kadar yapay zekanın küresel ekonomiye tahmini 20 trilyon dolar katkıda bulunması bekleniyor. O zamana kadar, endüstriyel yapay zeka uygulamalarının %70’inin açık kaynaklı yapay zeka üzerinde çalışacağı tahmin ediliyor. Yapay zeka profesyonellerinin eksikliğinin de bugünkünden daha da akut hale gelmesi bekleniyor. AI Alliance üyeleri, çeşitli uzmanlığa ve kaynak paylaşımına erişmek için diğer üyelerle işbirliği yaparak bu zorluğu azaltabilir.

AI Alliance, Linux Foundation, Apache Software Foundation ve Open Source Initiative gibi diğer başarılı açık kaynak kuruluşlarına benzer bir büyüme yörüngesini takip ediyor. Bunlar şunları içerir:

• Kapsamlı yapay zeka eğitimi ve beceri programları
• Sorumlu yapay zeka için küresel savunuculuk
• Yapay zeka güvenliğini ve güvenilirliğini sağlamanın yanı sıra geliştirme ve kullanım kolaylığı için araçlar oluşturma
• Akademik kurumlarla işbirlikçi araştırma

AI Alliance’ın liderliği, geliştiricileri ve araştırmacıların yanı sıra iş ve hükümet liderlerini de çekmeye devam edecek. AI Alliance’ın liderliği, küresel işbirliğini ölçeklendirmeyi 2025 için kapsayıcı misyonu olarak belirledi. Her şey düşünüldüğünde, AI Alliance, Yapay Zekanın geleceğini şekillendiren, iyileştiren ve yenileyen baskın bir küresel güç haline gelme temeline sahiptir.