Yılın başlarında DeepSeek R1 büyük dil modelinin (LLM) ortaya çıkışı, üretken yapay zeka (Gen AI) için dönüştürücü bir anın işaretiydi. Bu olay, sadece teknolojik olarak değil, aynı zamanda ticari ve stratejik açıdan da önemli bir sıçramayı temsil etti. DeepSeek, karmaşık LLM’lerin daha önce inanıldığından önemli ölçüde daha düşük maliyetlerle geliştirilebileceğini ve en önemlisi, bu yeniliğin Silikon Vadisi ile sınırlı olmadığını gösterdi.
DeepSeek’in ortaya çıkışı, Malezya’nın yapay zeka ekosistemi için ABD ve Çin arasındaki devam eden teknoloji rekabetinin ve Malezya borsasının veri merkezi coşkusunun geçici olarak soğumasının ötesine uzanan derin etkileri var.
Açık Kaynağın Önemi
DeepSeek’in LLM’lerinin temel bir yönü, açık kaynaklı teknolojideki temelidir. DeepSeek R1 gibi modeller, açık kaynak veya açık ağırlıklı lisanslar altında mevcuttur, bu da ücretsiz olarak indirilebileceği, değiştirilebileceği ve kullanılabileceği anlamına gelir. Bu açık kaynaklı doğa, LLM’lerin evrimi ve ticarileştirilmesi için önemli sonuçlar doğurmaktadır.
Yıllardır Baidu, Alibaba ve Tencent gibi Çinli teknoloji devleri, açık kaynaklı yapay zeka modelleri geliştiriyorlar. Çin üniversiteleri ve hükümet girişimleri tarafından desteklenen bu strateji, araştırma ve geliştirmeyi hızlandırmayı ve potansiyel olarak yapay zeka yeteneklerinde Amerika Birleşik Devletleri’ni geçmeyi amaçlayan bir "açık inovasyon" yaklaşımını benimser.
Ancak, açık kaynaklı yapay zekaya olan bağlılık Çin’in ötesine uzanır. Meta ve Google da rekabetçi faktörlerle motive olarak açık ağırlıklı LLM’ler yayınladı. Bunun arkasındaki gerekçe, "tamamlayıcıyı metalaştırma" iş stratejisine dayanmaktadır. Bir şirket Gen AI’ya büyük ölçüde bağımlıysa, ChatGPT gibi tescilli modellere yalnızca güvenmek yerine açık kaynaklı alternatiflere yatırım yapmak daha faydalı olabilir. Tescilli LLM’ler hala kullanılsa bile, iyi açık kaynaklı modellerin mevcudiyeti, OpenAI gibi önemli satıcıların fiyatlandırma gücünü zayıflatır.
Bu strateji, sunucular ve ağ ekipmanı üreticisi olan Oracle tarafından alınan önlemleri yansıtır. Oracle, Microsoft’un Windows işletim sisteminin fiyatlandırma hakimiyetini azaltmak için açık kaynaklı Linux işletim sistemini destekledi.
Motivasyonlardan bağımsız olarak, yüksek kaliteli, açık ağırlıklı LLM’lerin mevcudiyeti Malezya gibi ülkeler için maliyetleri önemli ölçüde azaltarak inovasyon için yeni kapılar açar.
Hükümet ve İşletmeler İçin Faydalar
Malezya hükümeti için açık kaynaklı LLM’ler, hassas verileri ticari üçüncü taraflara veya yabancı ülkelere aktarma ihtiyacı duymadan kendi yapay zeka modellerini çalıştırma fırsatı sunuyor. Bu, veri özerkliğini ve egemenliğini güçlendirir.
Malezyalı şirketler, özellikle de yeni kurulan şirketler için, açık ağırlıklı LLM’ler eşit şartlar yaratır. Çin ve ABD’deki meslektaşları ile aynı temel LLM’lere erişebilirler, bu da inovasyon ve rekabeti teşvik eder.
Kültürel ve Politik Önyargıların Ele Alınması
Çin yapay zekasının yükselişi aynı zamanda önemli bir zorluğa dikkat çekiyor: kültürel ve politik önyargı. Çin LLM’leri genellikle Çin Komünist Partisi’nin (ÇKP) tarihsel anlatısını ve siyasi perspektiflerini yansıtacak şekilde eğitilir ve Çin anakarasındaki sansür normlarına uyar.
Açık sansür olmasa bile, yapay zeka modelleri doğal olarak eğitim verilerinde bulunan önyargıları taşır. Öncelikle İngilizce metinler üzerinde eğitilmişlerse, modeller Batı kültürel bakış açılarını ve önyargılarını yansıtacaktır.
İyi haber şu ki, LLM’ler nispeten kolay bir şekilde yeniden eğitilebilir. Çin LLM’lerinin ÇKP sadakatini teşvik etmek için güvenlik önlemleri almasına benzer şekilde, diğer açık kaynaklı projeler DeepSeek R1’in algılanan önyargıları azaltmak için sonradan eğitilebileceğini göstermiştir.
Yerelleştirme ve Kültürel Hassasiyet
Bu deneyim, Malezya gibi ülkelerin yerel koşullara uyum sağlamak için LLM’leri yerelleştirme, eğitme ve sonradan eğitme kapasitelerini geliştirmeleri gerektiğini vurgulamaktadır. Malezya’nın ırksal ve dini hassasiyetlerini, sosyal hiyerarşilerini veya yerel argosunu dikkate almayan modeller düşük performans gösterebilir veya zararlı içerik üretebilir.
Malezya zaten bazı LLM geliştirme yeteneklerine sahip. Örneğin, yerel startup Mesolitica, Ocak ayında açık kaynaklı MaLLaM LLM’yi yayınlayarak, ChatGPT gibi ana LLM’lerden daha incelikli bir Bahasa Malezya anlayışı gösterdi.
Ancak, Malezyalı politika yapıcılar arasında açık kaynaklı yapay zekanın potansiyeli ve yerel LLM geliştirmesinin önemi konusundaki farkındalık belirsizliğini koruyor.
Ulusal Yapay Zeka Stratejisi
2021’de hazırlanan Ulusal Yapay Zeka Yol Haritası, açık kaynaktan çok az bahsediyor. Benzer şekilde, yeni Ulusal Yapay Zeka Ofisi’nden (NAIO) alınan son belgeler de açık kaynaklı yapay zekayı vurgulamıyor.
Yapay zeka gelişiminin geleceğini tahmin etmek zor olsa da, mevcut nesil LLM’lerin açık kaynaklı doğası Malezya’ya teknoloji liderlerine yetişmek için olağanüstü bir fırsat sunuyor.
Fırsatı Değerlendirmek
Bundan faydalanmak için Malezya’nın daha küçük ve daha uygun fiyatlı LLM’lerin ortaya çıkmasını sağlamak için politikalarını güncellemesi gerekiyor. Bu, bu modellerin benimsenmesini basitleştirmeyi, Gen AI’yı küçük ve orta ölçekli işletmeler için daha erişilebilir hale getirmeyi ve özellikle sınırlı internet erişimi olan kırsal alanlarda yerel dağıtımı sağlamayı içerir.
Malezya’nın LLM geliştirme kapasitesini genişletmek, onları yerel dillere daha uygun hale getirmek ve yerel kültüre dikkat etmek çok önemlidir. Yerel üniversitelerde demirlenmiş olabilecek LLM eğitimine yatırım yapmak, yerel yetenekleri teşvik etmek ve yerel araştırma ve geliştirmeyi ilerletmek için kamusal bir fayda olarak düşünülebilir.
Veri Özerkliği ve Ulusal Güvenlik
Kendi LLM’lerine ev sahipliği yapmak, ulusal veri özerkliğini sağlamak için hayati önem taşıyor. LLM’ler tarafından toplanan veriler değerli olabilir ve yabancı kuruluşlar tarafından sömürülmek yerine, bu bilgiler yerel kuruluşlar tarafından saklanmalı ve kullanılmalıdır.
Malezya’nın açık kaynaklı yapay zeka hareketinden nasıl özellikle yararlanabileceğine dair daha ayrıntılı bir döküm:
Politika Güncellemeleri: Mevcut politikalar, açık kaynaklı LLM’lerin fırsatlarına ve faydalarına özel olarak odaklanarak, mevcut yapay zeka ortamını yansıtacak şekilde gözden geçirilmeli ve güncellenmelidir. Bu, veri kullanımına yönelik düzenlemeleri (uygun gizlilik önlemlerini korurken) kolaylaştırmayı, açık kaynaklı yapay zeka araştırma ve geliştirme için fon ve teşvikler sağlamayı ve tüm devlet sektöründe açık kaynaklı yapay zeka çözümlerinin benimsenmesini teşvik etmeyi içerir.
Yetenek Gelişimine Yatırım: Nitelikli bir işgücü oluşturmak çok önemlidir. Malezya’nın yapay zeka, makine öğrenimi ve doğal dil işlemeye odaklanan eğitim programlarına ve eğitim girişimlerine yatırım yapması gerekiyor. Bu programlar, mezunların yerel yapay zeka ekosistemine katkıda bulunmak için donanımlı olmalarını sağlayarak açık kaynaklı araçları ve teknolojileri vurgulamalıdır. Burslar, araştırma hibeleri ve endüstri ortaklıkları, öğrencileri yapay zeka alanında kariyer yapmaya teşvik edebilir.
Üniversite Liderliğindeki Araştırma: Yerel üniversiteler, yapay zeka araştırma ve geliştirmenin ön saflarında yer almalıdır. Hükümet, üniversitelerde LLM özelleştirme, kültürel uyarlama ve Malezya’nın özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış yeni açık kaynaklı yapay zeka araçlarının geliştirilmesi gibi alanlara odaklanarak yapay zeka araştırma merkezleri kurmak için fon sağlayabilir. Üniversiteler ve endüstri arasında işbirliğine dayalı platformların oluşturulması, bilgi ve teknoloji transferini hızlandırabilir.
Yeni Kurulan Şirketlere ve KOBİ’lere Destek: Açık kaynaklı yapay zeka, yeni kurulan şirketlerin ve KOBİ’lerin yenilik yapması ve rekabet etmesi için önemli bir fırsat sunuyor. Malezya, bu işletmelere fon, mentörlük ve teknik uzmanlığa erişim dahil olmak üzere hedefli destek sağlamalıdır. Bu destek, yapay zeka destekli ürünler ve hizmetler geliştirmek için hibeler, yapay zekaya odaklanan kuluçka merkezleri ve hızlandırıcılar ve yeni kurulan şirketleri potansiyel müşterilerle ve yatırımcılarla buluşturan programlar içerebilir.
Veri Yönetimi Çerçevesi: Yapay zekanın sorumlu ve etik kullanımını sağlamak için sağlam bir veri yönetimi çerçevesi oluşturmak çok önemlidir. Bu çerçeve, veri gizliliği, güvenliği ve önyargı gibi konuları ele almalı ve uluslararası en iyi uygulamalarla uyumlu olmalıdır. Ayrıca, hassas bilgileri korurken yapay zeka ekosistemi içinde veri paylaşımını teşvik etmelidir. Bu, ulusal bir veri deposu oluşturularak ve veri erişimi ve kullanımı için net yönergeler oluşturularak elde edilebilir.
Kamu-Özel Sektör Ortaklıkları: Yapay zeka inovasyonunu yönlendirmek için kamu ve özel sektör arasında işbirliği çok önemlidir. Hükümet, sağlık, eğitim ve ulaşım gibi alanlarda yapay zeka çözümleri geliştirmek ve uygulamak için özel şirketlerle ortaklık kurabilir. Bu ortaklıklar, her iki sektörün uzmanlığından ve kaynaklarından yararlanarak daha etkili ve etkili sonuçlara yol açabilir.
Ulusal Yapay Zeka Altyapısı: Yüksek performanslı bilgi işlem kaynakları ve veri depolama tesisleri dahil olmak üzere ulusal bir yapay zeka altyapısına yatırım yapmak, yapay zeka araştırma ve geliştirmeyi desteklemek için çok önemlidir. Bu altyapı, ülkedeki araştırmacılara, yeni kurulan şirketlere ve işletmelere erişilebilir olmalı ve onlara yenilik yapmaları ve rekabet etmeleri için ihtiyaç duydukları araçları sağlamalıdır.
LLM’lerin Kültürel Uyarlanması: Malezya, açık kaynaklı LLM’leri ülkenin benzersiz kültürel ve dilsel manzarasını yansıtacak şekilde uyarlamaya odaklanan projelere yatırım yapmalıdır. Bu, Bahasa Malezya ve diğer yerel dillerde akıcı olan ve Malezya’nın çeşitli kültürlerine ve geleneklerine duyarlı olan modeller geliştirmeyi içerir. Bu, dilbilimciler, kültür uzmanları ve yapay zeka mühendislerinin katılımını içeren çok disiplinli bir yaklaşım gerektirir.
Siber Güvenlik Hususları: Yapay zeka kritik altyapıya daha fazla entegre hale geldikçe, siber güvenlik en önemli öncelik olmalıdır. Malezya’nın yapay zekaya özgü siber güvenlik çözümlerinin araştırma ve geliştirilmesine yatırım yapması ve yapay zeka sistemlerini güvence altına almak için net yönergeler oluşturması gerekiyor. Bu, yapay zeka ile ilgili tehditleri tespit etmek ve azaltmak için sağlam mekanizmalar geliştirmeyi içerir.
Etik Yapay Zekayı Teşvik Etmek: Yapay zekanın etik ve sorumlu bir şekilde geliştirildiğinden ve kullanıldığından emin olmak çok önemlidir. Malezya, yapay zeka gelişimine ve dağıtımına rehberlik etmesi gereken ilke ve değerleri özetleyen ulusal bir yapay zeka etik çerçevesi oluşturmalıdır. Bu çerçeve, adalet, şeffaflık ve hesap verebilirlik gibi konuları ele almalıdır.
Malezya, bu proaktif adımları atarak, ekonomik büyümeyi yönlendirmek, kamu hizmetlerini iyileştirmek ve ülkenin en acil sorunlarından bazılarını çözmek için açık kaynaklı yapay zekanın gücünden yararlanabilir. Fırsat penceresi açık ve Malezya bunu ele geçirmek için kararlı bir şekilde hareket etmelidir. Güçlü, kapsayıcı ve etik bir yapay zeka ekosistemini teşvik etme taahhüdü, bu dönüştürücü teknolojinin tüm potansiyelini gerçekleştirmek için kritik olacaktır. Odak noktası her zaman güçlendirme, inovasyon ve uzun vadeli sürdürülebilir kalkınma olmalıdır.