Yapay zekâ sektörü kendi çalışmalarını 'AGI' (Genel Yapay Zekâ) ya da 'süper zekâ' gibi iddialı etiketlerle tanımlamaya koşarken, Yann LeCun'un dünya modeli girişimi AMI Labs'ın CEO'su Alexandre LeBrun bu terimlerden bilinçli olarak uzak duruyor. TechCrunch'a konuşan LeBrun, şirketinin 'AGI' ya da 'süper zekâ' gibi ifadeleri hiç kullanmadığını belirtti.

"AGI kelimesini hiç kullanmadık. Kimsenin de artık bu kelimeyi kullanmadığını fark ettim; hepsi süper zekâya geçti. Bir sonraki sefere başka bir şeye geçecekler" diyen LeBrun, yeni etikete de sıcak bakmıyor: "İyi bir tanımı yok. Süper zekâ nedir? Bilmiyorum. Çok kullanışlı bir kelime değil." Bu duruş, yapay zekânın en yeni yarışının tam merkezinde oturan bir kurucudan gelmesi bakımından oldukça dikkat çekici.

LeBrun ile görüşme, kendisinin Seul'de düzenlenen Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansı (ICML) kapsamında Güney Kore'de bulunduğu sırada gerçekleşti. Henüz ürün aşamasına geçmemiş olan AMI Labs, robotik, üretim ve elektronik sektörlerinden yerel endüstriyel ortaklar, küresel şirketler ve araştırmacılarla görüşmeler yürütüyor. LeBrun, fiziği içeren ve gerçek dünyayı tahmin edip onunla çalışabilen bir dünya modelinin laboratuvar dışında kendini kanıtlaması gerektiğini söyledi.

Dünya Modelleri ve Robotikte Yeni Bir Dönem

Dünya modellerinin en büyük etkiyi yaratması beklenen alanlardan biri robotik. LeBrun, mevcut robotların yalnızca sabit rutinler çalıştırdığını, yani 'tamamen statik' olduğunu ve yapay zekânın fiziksel dünyada 'hâlâ gerçekten aptal' kaldığını ifade etti. Yapay zekâ robotları yalnızca 'bağlamın farkına varacak' seviyeye getirse bile bunun 'dünya için çok büyük bir fark' yaratacağını söyleyen LeBrun, geçtiğimiz aylarda Çin'de bir halka açık etkinlikte kung fu yapan bir robotun çocuğa yaklaşıp tekme atması örneğini verdi. "Donanım son derece gelişmiş; son aylarda donanımdaki ilerleme inanılmaz, ama bir beyin yok" diye ekledi.

Büyük dil modelleri (LLM) bir sonraki kelimeyi ya da metni tahmin ederken, dünya modelleri bir sonraki durumu tahmin ediyor. LeBrun, masadaki bir bardağı ittirdiğinizde devrilip döküleceğini zaten bilmenizi örnek göstererek, dünya modelinin yakalaması gereken sezginin tam olarak bu olduğunu açıkladı: dünyanın bir sonraki durumunu öngörmek.

Ancak LeBrun, dünya modellerinin LLM'lerden daha iyi olduğunu iddia etmiyor. Bu iki teknolojinin 'birbirini tamamlayıcı, birbirinin yerine geçemez' olduğunu belirten LeBrun, insan beynindeki dil ve akıl yürütme işlevlerinin farklılığına atıfta bulunarak LLM'lerin dil işlemede en verimli araçlar olmaya devam edeceğini, dünya modellerinin ise bağlam ve gerçek dünya anlayışını sağlayacağını söyledi.

Gerçek Dünyaya Açılan Kapı

LeBrun'a göre 'gerçek dünyaya dokunan' hemen her sektör, bir gün dünya modellerine dayalı robotlardan yararlanabilir. Bugün aynı hareketi tekrarlayan bir fabrika robotu yeterince iyi çalışıyor; asıl sorun robotu 'daha açık bir ortama, evinize ya da sokağa çıkardığınızda' başlıyor; çünkü çevresini anlaması ve güvenli şekilde çalışması gerekiyor. "Robotlar şu an güvenli değil. Bugün bunun bir çözümü yok" diyen LeBrun, yapay zekânın fiziksel ortamı anlamadaki en büyük açığının burada yattığını vurguladı.

LeBrun için sağlık sektörü daha kişisel bir örnek teşkil ediyor; zaten önceki şirketi yapay zekâ destekli sağlık girişimi Nabla'ydı. Günümüzdeki yapay zekâ sistemlerini yalnızca ders kitaplarıyla eğitilmiş, staj yapmamış bir doktora benzeten LeBrun, LLM'lerin tıpta faydalı olabileceğini ancak sağlığın 'yalnızca yüzde 1'ini' kapsadığını, geri kalanının gerçek dünya deneyimine bağlı olduğunu söyledi.

LeBrun'a göre bir dünya modeli laboratuvar içinde inşa edilemez. Gerçeklik üzerinde eğitmek için AMI'nin gerçek ortamlara ve yakın iş ortaklarına ihtiyacı var. "Gerçek dünyaya erişimimiz olmalı ve bunu ortaklarla yapmamız bizim için daha kolay" diyen CEO, kendisini Asya'ya çeken şeyin bir parçası da bu; çünkü robotlar, çipler ve fabrikalar aslında orada.

Güney Kore Stratejisinin Arkasındaki Sebepler

LeBrun, Asya stratejisinin tüm detaylarını henüz paylaşmaya hazır değil: "Çok erken" diyor. Ancak Güney Kore'ye yönelimin iki temel sebebi var. İlk olarak Kore, robotik, yarı iletkenler ve üretim alanlarında ileri düzey endüstrilere sahip; yapay zekânın ilk dalgasının neredeyse hiç dokunmadığı donanım ağırlıklı sektörler. İkinci cazibe ise hız. LeBrun, Kore'nin yapay zekâya para pompalama konusundaki ulusal planına ve erken benimseyen ülke geçmişine dikkat çekti. "Kore, 25 yıl önce interneti en hızlı benimseyen ülkeydi" diyen LeBrun, derin endüstriyel taban ile yapay zekâyı hızla benimseme istekliliğinin birleşimini 'benzersiz' olarak nitelendirdi ve 'ilk günden itibaren burada olmak istemelerinin' sebebinin bu olduğunu söyledi.

AMI'nin Asya'daki destekçilerinden SBVA'nın CEO'su JP Lee, TechCrunch'a yaptığı açıklamada "Alex'e ve ekibe defalarca Kore'ye gelmelerini söyledim" dedi. Yerel egemen LLM modellerini fonlamada hükümetin 'muhteşem bir iş' çıkardığını ve bunların genel amaçlı görevler için 'yeterince iyi' çalıştığını belirten Lee, Kore'nin fiziksel yapay zekâya da yatırım yapmaya devam etmesi için çaba gösterdiğini söyledi. Lee, Seul'ün haziran ayında çipler, yapay zekâ veri merkezleri ve fiziksel yapay zekâ için yaklaşık 880 milyar dolar seferber etme planını, ilan edilen üç temel direkten biri olarak gösterdi: "Bunların bir arada var olması gerekiyor."

Lee'ye göre Kore'nin yabancı şirketler için değeri yalnızca donanımla sınırlı değil. Yerel geliştiriciler yeni araçları hızla benimsiyor ve uyarlıyor; bu örüntü Naver ve Kakao gibi yerli internet devlerini ortaya çıkardı.

Milyar Dolarlık Yatırım, Henüz Satılacak Bir Şey Yok

Tüm yıldız gücüne ve milyar dolarlık çekine rağmen AMI'nin henüz satılacak bir ürünü bulunmuyor. Turing Ödülü sahibi Yann LeCun'un Meta'dan ayrılmasının ardından ortak kurduğu girişim, mart ayında 3,5 milyar dolar ön değerleme üzerinden 1,03 milyar dolar yatırım aldı. Ne bir ürün var ne de taahhüt edilebilecek bir zaman çizelgesi. LeBrun, "Hazır olduğumuzda sürpriz yapacağız" diyerek sözlerini noktaladı.