Evrensel Temel Hesaplama Gücü (ETHG) Savı: Kapsayıcı Yapay Zeka için Bir Çerçeve

1. Giriş ve Genel Bakış

"Evrensel Temel Hesaplama Gücü Savı" başlıklı makale, çağdaş YZ gelişiminde kritik bir ayrışmayı tespit etmektedir: az sayıda kuruluşun kontrolündeki kaynak yoğun, merkezi modellere doğru olan eğilim ile model açık kaynaklaştırma ve verimli dağıtım teknikleri gibi girişimlerle mümkün olan açık, demokratikleştirilmiş YZ potansiyeli arasındaki ayrışma. Yazar, kapsayıcı bir YZ geleceğini sağlamak için, YZ ilerlemesinin temelini oluşturan kaynağa, yani hesaplama gücüne erişimi genişleterek merkezileşmeye aktif bir şekilde karşı koymamız gerektiğini savunmaktadır.

Bu, Evrensel Temel Hesaplama Gücü (ETHG) önerisine yol açmaktadır. ETHG, özellikle yapay zeka araştırma ve geliştirme (Ar-Ge) faaliyetleri için küresel, ücretsiz bir temel hesaplama kaynağına erişimi garanti etmek üzere tasarlanmış bir politika girişimidir. Bu kavram, YZ odaklı ekonomiye katılım için koşulsuz bir temel sağlamayı amaçlayarak, dijital çağda Evrensel Temel Gelir'e (ETG) bir paralel olarak çerçevelenmektedir.

Anahtar İçgörüler

Merkezileşme Riski: Veri, parametre ve hesaplama gereksinimlerindeki üstel büyüme, yüksek bir giriş engeli oluşturmakta ve bir avuç büyük şirket veya devletin kontrolündeki bir YZ geleceği riski yaratmaktadır.
Karşı Ağırlık Olarak Açık Kaynak: LLaMA 2 ve Claude 2 gibi açık kaynak girişimleri, demokratikleşmeye yönelik uygulanabilir bir yol göstermektedir, ancak bunların faydaları şu anda teknolojik olarak ayrıcalıklı bir azınlıkla sınırlıdır.
Bir Çözüm Olarak ETHG: YZ Ar-Ge'si için garanti edilmiş, ücretsiz bir hesaplama gücü tahsisi, oyun alanını eşitlemek ve yaygın inovasyonu teşvik etmek için gerekli bir kamu malı olarak önerilmektedir.

2. ETHG Girişimi: Temel İlkeler

ETHG çerçevesi, kapsamını ve operasyonel felsefesini tanımlayan üç temel dayanak üzerine inşa edilmiştir.

2.1 Ücretsiz Erişim

ETG'den ilham alan en önemli ilke, ETHG'nin koşulsuz ve ücretsiz olarak sağlanması gerektiğidir. Erişim, teknik bilgi, ekonomik durum veya kurumsal bağlılığa bağlı olmamalıdır. Amaç açıkça, bu tür bilgi eksikliğinin yarattığı boşluğu kapatmak, onu mevcut ayrıcalıklar için bir ödül değil, güçlendirme aracı haline getirmektir. Kullanım, kaynağın inovasyonu teşvik etme amacına hizmet etmesini sağlamak için kesinlikle YZ Ar-Ge faaliyetleriyle sınırlandırılmıştır.

2.2 En Gelişmiş Yapay Zeka Entegrasyonu

Sadece ham hesaplama gücü (örn. GPU saatleri) sağlamak yeterli değildir. ETHG, YZ araçları ve bilgisindeki en son gelişmeleri entegre eden küratörlü bir platform olmalıdır. Bu şunları içerir:

Verimli bir şekilde damıtılmış ve sıkıştırılmış temel modeller (örn. büyük modellerin daha küçük varyantları).
Kapsamlı veri sayfalarına sahip, yüksek kaliteli, etik kaynaklı eğitim veri kümeleri.
Değerlendirme için standartlaştırılmış kıyaslamalar.
YZ yönetişim ve etik araçları (örn. önyargı tespiti, açıklanabilirlik için).

Platform, ticari platformlardan ilham alarak düşük kodlu/kodsuz bir tasarım felsefesi benimsemeli, kullanıcıların önceden oluşturulmuş modüllerden YZ uygulamaları oluşturmasına izin vererek beceri engelini düşürmelidir.

2.3 Evrensel Erişilebilirlik

Gerçek evrensellik, dijital uçurumların üstesinden gelmeyi gerektirir. ETHG arayüzü şunları sağlamalıdır:

Mobil-Öncelikli: Hizmet almayan bölgelerde birincil internet erişim noktası olan akıllı telefonlarda tam işlevsellik.
Erişilebilirlik Uyumlu: Engelli kullanıcılara hizmet etmek için WCAG gibi standartlara uygunluk.
Bilişsel Olarak Kapsayıcı: Çocuklar ve yaşlılar dahil çeşitli kullanıcılar için karmaşık YZ kavramlarını anlaşılır kılmak amacıyla görselleştirme, animasyon ve oyunlaştırma kullanımı.
Yerelleştirilmiş: Teknik terimler küresel dilsel ve kültürel bağlamlara uyarlanmış şekilde tam çeviri.

3. Gerekçe ve Savunma

3.1 İnsan Odaklı Faydalar

Gerekçelendirme, ETG için yapılan argümanları yansıtmakta ve üç temaya odaklanmaktadır:

Güçlendirme: Herkese YZ okuryazarlığı geliştirme ve teknolojik değişime uyum sağlama imkanı sağlar.
Bireyselleştirme: İnsanların YZ çözümlerini kendilerine özgü yerel, kültürel veya kişisel ihtiyaçlarına göre uyarlamasını sağlar, merkezi sağlayıcılardan gelen tek tip modellerin ötesine geçer.
Özerklik: Sahipli YZ platformlarına bağımlılığı azaltır, bireylere ve topluluklara hayatlarını etkileyen teknolojiler üzerinde daha fazla kontrol verir.

3.2 Paydaş Teşvikleri

Makale, büyük teknoloji platformları, açık kaynak katkıda bulunanlar ve politika yapıcılar gibi büyük paydaşları ETHG'yi desteklemeye çağırmaktadır. Platformlar için bu, genel pazarı ve yetenek havuzunu büyüten bir tür rekabet öncesi işbirliği olabilir. Açık kaynak topluluğu için, büyük ve ilgili bir kullanıcı tabanı sağlar. Politika yapıcılar için ise dijital eşitsizlik, ekonomik yer değiştirme ve teknolojik egemenlik endişelerini ele alır.

4. Teknik Çerçeve ve Uygulama

4.1 Teknik Mimariye Genel Bakış

Potansiyel bir ETHG sistemi, federatif bir model üzerine inşa edilmiş, bulut-yerli bir platform olacaktır; muhtemelen küresel bir veri merkezi ağından (AI için Folding@home konseptine benzer şekilde) yeterince kullanılmayan hesaplama kaynaklarından yararlanabilir. Temel mimari, kaynak sağlama katmanını YZ araçları ve kullanıcı arayüzü katmanından ayıracaktır.

4.2 Kaynak Tahsisi için Matematiksel Model

Adil bir tahsis mekanizması kritik öneme sahiptir. Bir model, zaman dilimli, öncelik kuyruğu sistemi temelinde olabilir. Her kullanıcı i, her zaman periyodu $t$ (örn. aylık) için tekrarlayan bir "hesaplama kredisi" $C_i(t)$ tahsisi alır. Bir kullanıcı, tahmini hesaplama maliyeti $E_j$ olan bir iş gönderdiğinde, bu iş bir kuyruğa girer. Sistem, küresel bir bütçe $B$ kısıtı altında toplam faydayı maksimize etmeyi amaçlar.

Zamanlama için basitleştirilmiş bir amaç fonksiyonu şöyle olabilir:
$\text{Maksimize et } \sum_{j} U_j(E_j, p_j) \cdot x_j$
$\text{Kısıt: } \sum_{j} E_j \cdot x_j \leq B$
Burada $U_j$ , iş $j$ için fayda fonksiyonudur (kullanıcı önceliği $p_j$ faktörünü içerebilir, belki eşitliği teşvik etmek için geçmiş kullanımla ters orantılı olarak) ve $x_j$ , işin çalıştırılıp çalıştırılmadığını gösteren ikili bir değişkendir.

4.3 Prototip Performansı ve Simüle Edilmiş Sonuçlar

Tam ölçekli bir ETHG mevcut olmasa da, bulut fiyatlandırması ve açık kaynak model gereksinimlerine dayalı simülasyonlar açıklayıcı olabilir. Örneğin, her küresel kullanıcıya, orta ölçekli bir dil modelini (örn. 7B parametre) mütevazı bir veri kümesi üzerinde ince ayar yapmaya yetecek aylık bir kota sağlamak, muazzam bir altyapı gerektirecektir. Ön modelleme, maliyet ile kullanıcı faydası arasında doğrusal olmayan bir ölçeklenme olduğunu göstermektedir.

Simüle Edilmiş Grafik Açıklaması: Y ekseninde "Kümülatif Toplumsal İnovasyon Faydası (Endeksli)", X ekseninde "Toplam ETHG Hesaplama Bütçesi (PetaFLOP/s-gün)" gösteren bir çizgi grafiği. Eğri başlangıçta sığdır, temel erişim ve okuryazarlık kazanımlarını temsil eder, ardından kullanıcıların anlamlı Ar-Ge yapabildiği bir "kritik kütle" bölgesinde dik bir şekilde yükselir ve çok yüksek tahsisler için marjinal getiriler azaldıkça bir plato oluşturur. Grafik, bütçenin eğrinin dönüm noktasına ulaşacak şekilde hedeflenmesi gerektiğini vurgulamaktadır.

5. Analiz Çerçevesi: Bir Vaka Çalışması

Senaryo: Düşük gelirli bir bölgedeki bir halk sağlığı araştırmacısı, tıbbi görüntüleme kullanarak yerel bir hastalık için tanısal bir YZ aracı geliştirmek istemektedir, ancak hesaplama kaynaklarından ve derin öğrenme uzmanlığından yoksundur.

ETHG Uygulaması:

Erişim: Araştırmacı, bir akıllı telefon aracılığıyla ETHG portalına giriş yapar.
Araç Seçimi: Düşük kodlu bir arayüz kullanarak, önceden eğitilmiş, tıp odaklı bir görüntü temel modeli (örn. PubMedCLIP gibi bir modelin damıtılmış versiyonu) seçer ve bunu bir model ince ayar modülüne bağlar.
Veri ve Hesaplama: Yerel görüntülerden oluşan küçük, anonimleştirilmiş bir veri kümesi yükler. Platformun yönetişim araçları bir veri sayfası oluşturmaya yardımcı olur. Araştırmacı, aylık hesaplama kredilerini ince ayar işine tahsis eder.
Geliştirme ve Değerlendirme: İş, federatif altyapı üzerinde çalışır. Platform, değerlendirme için standartlaştırılmış tıbbi görüntüleme kıyaslamaları sağlar. Araştırmacı, sezgisel bir görsel kontrol paneli kullanarak model üzerinde yinelemeler yapar.
Sonuç: Donanıma veya ileri düzey YZ becerilerine ön yatırım yapılmadan, yerel olarak ilgili, özelleştirilmiş bir tanı aracı oluşturulur ve ETHG'nin güçlendirme potansiyeli gösterilir.

6. Gelecekteki Uygulamalar ve Geliştirme Yol Haritası

Kısa vadeli (1-3 yıl): Gelişmekte olan bölgelerdeki öğrencilere ve araştırmacılara erişim sağlamaya odaklanan, akademik veya STK ortamlarında pilot programlar. Mevcut eğitim platformlarıyla (örn. Coursera, edX YZ kursları) entegrasyon, uygulamalı hesaplama gücü sağlamak için.

Orta vadeli (3-7 yıl): Ticari YZ hesaplama kullanımı üzerine bir vergi ile veya dijital kamu altyapısı girişimlerinin bir parçası olarak finanse edilebilecek ulusal veya bölgesel ETHG fonlarının kurulması. Güvenli YZ denemeleri için sağlam, kum havuzu ortamlarının geliştirilmesi.

Uzun vadeli (7+ yıl): ETHG'nin küresel olarak tanınan bir dijital hak olarak uluslararası çerçevelere entegre edilmesi. Platformun, merkezi veri havuzu olmaksızın işbirlikçi model geliştirmeyi mümkün kılan, ölçekte merkezi olmayan YZ eğitimi ve federatif öğrenmeyi destekleyecek şekilde evrimi. Hesaplama kaynağı için merkezi olmayan fiziksel altyapı (DePIN) ağlarıyla potansiyel yakınsama.

7. Eleştirel Analiz ve Uzman Yorumu

Temel İçgörü: Zhu'nun ETHG önerisi sadece teknik bir çözüm değil; "hesaplama aristokrasisi"ni önceden engellemeyi amaçlayan derin bir politik ve ekonomik müdahaledir. Yeni eşitsizlik sınırının algoritmalar veya veri değil, hesaplama erişimi olduğunu doğru bir şekilde tespit etmektedir. ETG'ye yapılan benzetme uygundur ancak karmaşıklığı hafife almaktadır—para değiştirilebilirken, hesaplama gücünün faydalı olması için akıllıca araçlar ve bilgiyle paketlenmesi gerekir, bu da ETHG'yi çok daha karmaşık bir kamu malı haline getirir.

Mantıksal Akış: Argüman, ikna edici, üç perdelik bir yapı izlemektedir: (1) Sorunu teşhis et (hesaplama ölçekleme yasaları yoluyla merkezileşme), (2) Çözümü öner (ETHG'nin üç dayanağı), (3) Harekete geçme çağrısı (paydaşlara çağrı). Mantık sağlamdır, ancak muazzam yönetişim zorluklarını göz ardı etmektedir—platformda hangi modellerin "en gelişmiş" olduğuna kim karar verir? "YZ Ar-Ge'si" yasaklanan kullanıma karşı nasıl tanımlanır? Bunlar önemsiz olmayan politik sorulardır, teknik değil.

Güçlü ve Zayıf Yönler:
Güçlü Yönler: Makalenin en büyük gücü, zamanında ve iddialı vizyonudur. YZ etiği konusunda endişelenmenin ötesine geçerek somut, kaynak temelli bir öneri sunmaktadır. Mobil erişilebilirlik ve yerelleştirme vurgusu, gerçek dünyadaki dijital uçurumları derinlemesine anladığını göstermektedir. Sadece ham döngüler değil, araçların entegrasyonu çağrısı, Stanford İnsan Odaklı Yapay Zeka Enstitüsü'nün (HAI) demokratikleşmede kullanılabilirlik ve eğitimin önemini vurgulayan araştırmalarıyla uyumludur.
Zayıf Yönler: Odadaki fil, finansman ve sürdürülebilirliktir. Makale, küresel bir yayılım için astronomik olacak tahmini maliyet konusunda sessizdir. ETG'de nakit transferlerinin net ekonomik çarpanları varken, evrensel hesaplama gücü için yatırım getirisini ölçmek daha zordur. Ayrıca, platformun kendisinin yeni bir merkezileştirici güç haline gelme veya kötü niyetli kullanım (örn. dezenformasyon üretme) hedefi olma riski yeterince ele alınmamıştır. ETHG gibi öneriler, XSEDE ağı gibi büyük ölçekli siber altyapı projelerinin karşılaştığı yönetişim zorluklarından ders almalıdır.

Uygulanabilir İçgörüler: Politika yapıcılar için acil adım küresel bir ETHG değil, "ETHG-Lite" pilotlarıdır: akademik ve sivil kurumlar için güçlü eğitimsel sarmallara sahip kamu tarafından finanse edilen YZ hesaplama bulutları. Teknoloji firmaları için içgörü, bu tür havuzlara yapılan katkıları hayırseverlik değil, stratejik ekosistem yatırımı olarak görmektir—tıpkı Google'ın TPU Araştırma Bulutu veya OpenAI'nın araştırmacılar için önceki API kredileri gibi. Açık kaynak topluluğu, heterojen donanımlar arasında çalışabilen taşınabilir, verimli YZ iş yükleri için standartları savunmalıdır, böylece gelecekteki bir ETHG teknik olarak mümkün hale gelir. Nihayetinde, Zhu'nun makalesi bir provokasyon olarak okunmalıdır: YZ'nin politik ekonomisini şu anda tasarlıyoruz ve geniş tabanlı erişim için mekanizmaları bilinçli bir şekilde inşa etmezsek, kaçınılmaz olarak yeni bir teknolojik oligarşi biçimini pekiştireceğiz.

8. Kaynaklar

Zhu, Y. (2023). Evrensel Temel Hesaplama Gücü Savı. Tongji Üniversitesi. [Kaynak PDF]
Kaplan, J., vd. (2020). Sinirsel Dil Modelleri için Ölçekleme Yasaları. arXiv:2001.08361.
Bommasani, R., vd. (2021). Temel Modellerin Fırsatları ve Riskleri Üzerine. Stanford Temel Modeller Araştırma Merkezi (CRFM).
Gebru, T., vd. (2021). Veri Kümeleri için Veri Sayfaları. Communications of the ACM.
Mitchell, M., vd. (2019). Model Raporlaması için Model Kartları. Adalet, Hesap Verebilirlik ve Şeffaflık Konferansı Bildirileri (FAT*).
Van Parijs, P., & Vanderborght, Y. (2017). Temel Gelir: Özgür Bir Toplum ve Sağlam Bir Ekonomi için Radikal Bir Öneri. Harvard University Press.
Stanford İnsan Odaklı Yapay Zeka Enstitüsü (HAI). (2023). YZ Endeksi Raporu. https://aiindex.stanford.edu/
XSEDE: Extreme Science and Engineering Discovery Environment. https://www.xsede.org/