Yapay zekanın eğitimini kim veriyor?

Yapay zeka denince çoğumuzun aklına karmaşık algoritmalar, makine öğrenimi ve büyük veri kümeleri geliyor. Hatta “Yapay zeka nasıl eğitiliyor?” diye sorsak genelde cevap, makineler aracılığıyla bilgisayarların kendi kendine öğrendiği olur. Tamamen yanlış olmasa da bu yanıt, hikayenin sadece bir kısmı ve başlangıç noktası değil.

Zeki bir algoritma, veri kümeleri üzerinde çalışır, örüntüleri tanır ve kendi kendine öğrenmeye devam eder. Biz de bir adım öncesine gitmeden yapay zekanın tamamen makineler tarafından eğitildiğine inanırız. Ancak yapay zekanın eğitimi, hâlâ büyük ölçüde insan emeğine dayanıyor. Hem de ucuz insan emeğine…

Nedir? Bu eğitim sürecine de “İnsan Geri Bildirimlerinden Takviyeli Öğrenme" (RLFH) deniyor. Yani yapay zekanın arkasındaki güç, sadece makineler ya da süper zeki mühendislerden değil aynı zamanda Filipinler, Pakistan, Türkiye ve Hindistan’da saat başına çok düşük ücretlerle çalışan yüz binlerce insandan oluşuyor.

RLHF nasıl çalışıyor? 

RLHF’in nasıl çalıştığını açıklamak gerekirse bu yöntem, bir yapay zeka modelinin nasıl yanıt vermesi gerektiğine dair insanlardan alınan geri bildirimlere dayanıyor. Yani ChatGPT ya da Gemini gibi bir modelin size verdiği tüm yanıtlar, bu geri bildirimlerle şekilleniyor. OpenAI başta olmak üzere bütün yapay zeka şirketleri, aracı kurumlar üzerinden bu ucuz işgücünü satın alıyor ve kiralıyor. Böylece yapay zekanın metin ya da görsel anlamlandırma kabiliyeti geliştiriliyor. 

• En basit hâliyle RLFH şöyle çalışıyor: Yapay zekayı çok akıllı bir bilgisayar programı gibi düşünelim. Bu akıllı programı eğitmek için ona birçok örnek gösteriyoruz. Tıpkı ilk konuşmaya başladığında küçük bir çocuğa hayvanları ve renkleri göstererek kelimeleri öğretmemiz gibi…

Diyelim ki yapay zekanın bir köpeği tanımasını istiyoruz. Bu durumda ona binlerce köpek resmi gösteriyoruz ve "Bu bir köpek" diyoruz. Bir süre sonra yapay zeka, bu resimlere bakarak köpeklerin nasıl göründüğünü öğreniyor. Artık ona yeni bir köpek resmi gösterdiğimizde biz müdahale etmeden "Bu bir köpek" diyebiliyor. 

Yapay zeka, bir köpeği tanımayı öğrenirken başka bir insan, resimdekinin bir köpek olduğunu bildiği için bu bilgiyi yapay zekaya öğretiyor. Bu kişilere de RLFH sisteminde "eğitmen" deniyor. Eğitmenler, yapay zeka sistemine birçok köpek resmini "Bu bir köpektir" diye etiketleyerek yüklüyor. Yapay zeka da bu etiketli resimlerden köpeği öğreniyor. Yani yapay zeka sistemi, resimdeki öznenin bir köpek olduğunu biliyor çünkü eğitmen ona öyle söylüyor. 

Yapay zeka, yeni bir resim gördüğünde eğitmen ona bu sefer "Bu bir köpek mi?" diye sormuyor. Sistem, daha önce gördüğü resimlerden öğrendiği bilgilere dayanarak kendi kendine "Evet, bu bir köpek" diye cevap verebiliyor. Ama bunu yapabilmesi için önce insanların ona doğru bilgiyi vermesi gerekiyor.

Saati 10-50 dolar arasında

Bu, RLHF’i anlatan en basit örneklerden birisi… Farklı amaçlardaki şirketlerin, çok farklı kombinasyonlarla veri ve görseller içindeki doğru eşleştirmeyi ve tanımlamayı gerçek insanlara yaptırmaları gerekiyor. Bu tanımlamalar, genelde 10 bin-10 milyon arasındaki veriden oluşuyor. Ve evet, bu büyüklükteki bir verinin tamamı, öncelikle insan eliyle eşleştiriliyor. Bunun yapılması için de saati 10-50 dolar arasında değişen bir ücretlendirme teklif ediliyor.

Amazon’un internette ve e-ticaretteki basit listeleme işlemlerini yaptırmak için ucuz işgücü kiraladığı Mechanical Turk platformundan daha önce bahsetmiştik. Bu platformlar aracılığıyla yapay zeka şirketleri, garip ve zararlı bilgilerin ayrımını da yapay zekaya öğretmeye devam ediyor. Bu sürecin şimdilik bir denetimi yok. 

Yapay zekayı eğitmek için TikTok videolarını, spam e-postaların yeni versiyonlarını ve internet reklamlarının cinsel açıdan tahrik edicilik düzeyini sınıflandıran eğitmenler de çalıştırılıyor ve bu eğitmenler için açılan ilanlar, LinkedIn’de çoğalmaya devam ediyor. “Remote AI Training” anahtar kelimesiyle verilen ilanlar Türkçe, Afrika dilleri, İspanyolca, Rusya ve Çincede yoğunlaşıyor.

Hangi şirketler bu iş modelini benimsiyor? 

Bu sürece aracılık eden şirketlerden birisi Surge AI. Üstelik Surge'un müşterileri arasında OpenAI, Google, Microsoft, Meta ve Anthropic de yer alıyor. Surge'ün yazılımı, geri bildirim ve dil açıklamaları konusunda giderek daha da uzmanlaşıyor. ChatGPT piyasaya sürüldüğünden bu yana çok sayıda talep alan platform, giderek daha da büyüyor.

Surge’un kurucusu Edwin Chen ise bu konuda halkın henüz bilinçli olmadığını söylüyor:

"Herkesin RLHF'in gücünü bildiğini sanıyordum ancak sanırım insanlar bunu içgüdüsel olarak anlamadılar."

Chen, yaptığı açıklamalarda yapay zekanın artık insan geri bildirimine ihtiyaç duymayacağı bir noktaya ulaşacağından şüphe duyduğunu anlatıyor ve modeller geliştikçe açıklamaların daha zor hâle geleceğini öngörüyor. Surge kurucusu ayrıca, önümüzde uzanan yolun yapay zeka sistemlerinin insanların diğer yapay zekaları denetlemesine yardımcı olmasından geçtiğine inanıyor. 

• Yani Gemini ya da ChatGPT sorduğunuz bir soru ile ilgili size ikinci defa saçma ve alakasız bir yanıt verirse bilin ki bunun arkasında aslında OpenAI ya da Google değil, Surge var.

RLFH alanında en iyi maaşı veren şirketlerden biri de Scale. Farklı deneyimlere sahip kişiler için iş ilanları açan Scale, yapay zekanın eğitilmesi için ucuz işgücü bulan, kiralayan ve yapay zeka şirketleri adına bu süreci yürüten bir iş modeline sahip. 

Scale’ın sağlık koçluğu, insan kaynakları, finans, ekonomi, veri bilimi, programlama, bilgisayar bilimi, kimya, biyoloji, muhasebe, vergi, beslenme, fizik, seyahat, K-12 eğitimi, spor gazeteciliği ve kişisel gelişim konularında uzmanlığa sahip yapay zeka eğitmenleri için açtığı iş ilanlarını görebiliyorsunuz. 

• Bu ilanlara göre sohbet robotlarına hukuk ya da şiir öğreterek saatte 25-45 dolar kazanabiliyorsunuz. 

Bu rakamlar, elbette döviz endeksi makasının yerel para birimine göre çok açık olduğu ülkelerde oldukça fazla rağbet görüyor. Yeni çağda Çin’de zor şartlarda ve uzun saatler boyu çalışan fabrika işçilerinin yerini Hindistan, Kenya, Pakistan ve Venezuela gibi ülkelerde yapay zeka verileri içinden görsel ve kelime eşleştirmesi yapan ucuz emekçiler alıyor.

Gerçeklerle yüzleşmek

Ekonomik ve coğrafi eşitsizliğin ceremesini yine çalışanlar çekerken Silikon Vadisi’ndeki şirketler, bu işçiler üzerinden yapay zekanın en parlak dönemini 10 milyon doların üzerinde yatırımlarla tamamlıyor. Bu girişimlerin sohbet robotlarının veri kümelerine giren eşleştirme listeleri de premium bir yapay zeka aracı kullanan orta-üst gelir grubundaki kullanıcıların aylık olarak ödedikleri 20 dolarla temizleniyor. 

Yapay zeka sistemlerinde görece az fark edilen bu eğitim süreci, teknolojinin karanlıkta kalan yüzlerinden biri olarak yeni dünya düzenine ekleniyor. RLHF yöntemi, bir yandan yapay zekanın doğru ve daha insana yakın yanıtlar üretmesini sağlıyorken bir yandan da kötüye kullanım ya da yanlış kullanımdaki denetimsizliği giderek artırıyor.