MIT Technology Review'un aktardığına göre, üniversitelerin yüksek maliyetli donanımlara erişim sağlayamaması ve kapalı sistemler, bilimsel araştırmaların önündeki en büyük engeller arasında yer alıyor.
Donanım ve Veri Erişimindeki Engeller
Üniversitelerin, gelişmiş modelleri eğitmek ve çalıştırmak için gereken GPU (grafik işlem birimi) kapasitesine finansal olarak gücünün yetmediği belirtiliyor. Ayrıca Anthropic ve OpenAI gibi şirketlerin, ChatGPT ve Claude gibi modellerin iç detaylarını paylaşmaması, akademisyenlerin bu araçların tasarımı ve eğitimi üzerine derinlemesine çalışma yapmasını imkansız hale getiriyor.
Kâr Odaklılık ve Tarafsız Araştırma İhtiyacı
UC Berkeley'den Nika Haghtalab, mevcut durumu özel şirketlerin gen düzenleme aracı CRISPR üzerinde tam kontrole sahip olduğu bir dünyaya benzetiyor. Johns Hopkins'ten Anjalie Field ise teknoloji şirketlerinin kâr amacı güttüğü için bazı araştırma sorularını görmezden gelebileceğini vurguluyor. Field, dil modellerinin kadınlar tarafından daha sık kullanılan ifade biçimlerine daha az gelişmiş yanıtlar verdiğini ortaya koyan bir araştırma yürüterek, şirketlerin kendi imajlarını zedeleyebilecek bu tür çalışmaların özel laboratuvarlarda yapılmasının zor olduğunu belirtti.
Finansman Sorunları ve Uzmanlaşmış Modeller
Amerika Birleşik Devletleri'nde federal bilimsel fonların azalması, araştırmacıları Schmidt Sciences AI2050 gibi dış destek programlarına yönlendiriyor. Sadece büyük dil modellerine odaklanmayan, veri analizi ve fiziksel sistem simülasyonları yapan uzmanlaşmış yapay zeka bilimcileri ise, genel kamuoyunun ve sektörün sadece dil modellerine odaklanmasının kendi çalışmalarını gölgelediğinden endişe ediyor.
Yorumlar (0)
Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yazın.