Hype'ın Ötesinde: CTO, Yapay Zekanın İnsan Yaratıcılığını Yerine Koymak Değil, Destekleyebileceğini Savunuyor

AI ile Yaratıcılık Engellerini Azaltmak

Crunchdao şirketinin baş teknoloji sorumlusu (CTO) olan Phillipe Wassibauer da belirttiği üzere, AI’nin sonunda yaratıcılığı boğacağı korkusuyla körüklenen kıyamet senaryoları yeni bir şey değil. Ancak Wassibauer, en başarılı teknolojik çözümlerin bile benzer bir direnişle karşılaştıktan sonra nihayetinde insan yaratıcılığını artıran araçlar olduklarını kanıtladığını savunuyor.

Üretken AI’den yana olan Wassibauer, Bitcoin.com News’e insan yeniliğini boğmak yerine, teknolojinin “yaratıcılığın önündeki engelleri azaltan daha güçlü bir araç” olduğunu kanıtladığını söyledi. Bunu desteklemek için, herkesin iyi hazırlanmış komutlarla yüksek kaliteli videolar üretebileceğini gösteriyor.

Bazı eleştirmenlerin belirttiği gibi insan yaratıcılığını düşürmek yerine, bu durumun “üretken AI’nın yaratıcı süreci artırdığını, yerine geçmediğini” gösterdiğini savunuyor.

AI’ya olan düşük güven düzeyine gelince, Crunchdao’nun CTO’su, mahremiyet korkuları ve iş kaybı endişelerini önemli katkı sağlayan faktörler olarak belirledi. Her ne kadar her derde deva olmasa da, CTO, merkezsizleşmenin AI’yı adalet ve özerklik gibi değerlerle hizalayan bir adım olabileceğini, bunun da güven inşa edebileceğini savundu.

Bitcoin.com News ile paylaşılan başka yazılı cevaplarda, Wassibauer AI risklerine ve mevcut mühendislerin bunları nasıl azaltabileceğine dair görüşlerini dile getirdi. Ayrıca, şimdiye kadar alınan düzenleyici adımlar hakkındaki perspektifini de paylaştı. Aşağıda, sorulara verilen Wassibauer’ın cevapları yer alıyor.

Bitcoin.com News (BCN): KPMG’nin raporuna göre, insanların beşte üçü yapay zekaya (AI) güven konusunda temkinli olup insanların %67’si teknolojiyi düşük veya orta seviyede kabul ettiğini bildirmiş. Sizce merkezsiz teknolojilerin ve diğer ilgili yeniliklerin ortaya çıkışı kullanıcıların AI’ya olan güvenini artırabilir mi? Sizce bu kadar derin bir güven sorununun temeli nerede yatıyor?

Phillipe Wassibauer (PW): AI’nın düşük kabulü, yanlış anlama, mahremiyet korkuları, doğruluk eksikliği, hızlı gelişim ve iş kaybı endişeleri gibi faktörler tarafından harekete geçirilmiş durumda. Merkezsizleşme, kullanıcı kontrolünde veri ile gizliliği artırarak, denetlenebilir sistemler aracılığıyla şeffaflığı artırarak ve merkezi kontrolü azaltarak yardımcı olabilir. Her derde deva olmasa da, AI’yı adalet ve özerklik gibi değerlerle hizalayan bir adım, güveni yeniden inşa edebilir.

BCN: Göz ardı edilen veya yeterince değer verilmeyen AI ile ilgili trendler veya yenilikler var mı? Bu trendler veya yenilikler veri analitiği alanında büyümeyi veya iyileşmeyi sağlamak için nasıl kullanılabilir?

PW: AI ajanları, özellikle blockchain ekosistemlerinde büyük bir eğilim haline gelmek üzere. Bu sistemler botlar için özel olarak uygundur—veriler erişilebilir, sistemler birleştirilebilir ve etkileşimler kesintisizdir. Finans sektörü blockchain’e geçtikçe, AI ajanlarının bu verileri kullanma potansiyeli artacak, daha akıllı otomasyon, optimizasyon ve analiz ile karar verme süreçlerinde yeniliklere yön verecektir.

BCN: Geleneksel sistemlerden merkezsiz çerçevelere geçiş yaparken karşılaştığınız zorluklar veya engeller nelerdir ve bu zorluklar nasıl aşıldı?

PW: Tokenomiklerle ağ etkileri oluşturmak: Geleneksel uygulamalarda benimsenme, harika bir ürün inşa etmek ve benimsemeyi sağlamak üzerine kuruludur. Web3’te, tokenomikler ağ etkilerini tetiklemek için anahtardır. Bunları düşünceli bir şekilde tasarlayarak erken benimseyicileri ödüllendirmek ve büyüme ve iş birliği için katılımcılar arasında teşvikleri hizalama çok önemlidir.

Merkezsizleşme seviyelerine karar vermek: Tamamen merkezsiz bir protokol nihai hedeftir, ancak çok erken tamamen merkezsizlik, ürün geliştirme ve karar almayı yavaşlatabilir. İlk protokol iterasyonu için doğru dengeyi bulmak zorlu ama uzun vadeli başarı için esastır.

Düzenleyici uyumluluk: Yeni bir alanda çalışmak, belirsiz düzenlemeleri navigasyonlamayı gerektirir, bu da önemli zaman ve çaba gerektirir. Uyumlu ürünler inşa ederken çevik kalmak sürekli bir mücadeledir.

BCN: Son birkaç yılda, internet kullanıcılarının basit dillerde komutlar kullanarak sonuçlara ulaşabileceği birçok AI platformu ortaya çıktı. Birçoğu, bu tür çözümlerin insanlıkla ilişkilendirilen yaratıcılığı ve sezgiyi ortadan kaldırdığına inanıyor. Bu iddiaya tepkileriniz neler? İnsan yaratıcılığı ile AI yetenekleri arasında bir denge kurulmasına inanıyor musunuz yoksa insanlığın AI egemenliğine doğru geri dönüşü olmayan bir yolda olduğunu mu düşünüyorsunuz?

PW: Bu korku her yeni teknolojiyle ortaya çıkıyor—kitaplar, bilgisayarlar, internet—hangisini katın. Ancak, her biri nihayetinde insan yaratıcılığını artırmıştır. Üretken AI da benim görüşüme göre farklı değil.

Yaratıcılığın önündeki engelleri azaltan daha güçlü bir araçtır sadece. Örneğin, eskiden büyük bir bütçe ve yoğun çaba gerektiren kaliteli videoları artık iyi hazırlanmış komutlarla üretebilirsiniz.

İnsan yaratıcılığı kaybolmuyor; sadece değişiyor. Operatif görevlere odaklanmak yerine, fikir oluşturma, yön verme ve planlama yönünde hareket ediyoruz. Üretken AI, yaratıcı süreci artırıyor, yerine geçmiyor.

BCN: AI destekli otomasyonun potansiyel faydalarını işlerin korunması gerekliliği ve AI sistemlerinin şeffaf ve hesap verebilir olmasını sağlama ile nasıl dengeliyorsunuz?

PW: AI sistemleri büyük ölçüde insan girdisine dayanır ve bu sistemlerin öğrendiği verilerin oluşturucularını ödüllendirmesi mantıklıdır. CrunchDAO’da, bu prensibi içeren bir sistem inşa ediyoruz. Sistem olgunlaşıp daha otonom hale geldikçe, fikri mülkiyetin yaratıcılarla kalmasını sağlıyoruz. Modelleri her kullanıldığında, telif hakkı kazanıp pasif gelir potansiyeli oluşturuyorlar.

Ek olarak, sistem tarafından üretilen geliri token geri alımları ve yakımları için kullanmayı planlıyoruz, bu da ağ katılımcılarına daha fazla avantaj sunar. Bu yaklaşım sadece teşvikleri hizalamakla kalmaz, aynı zamanda şeffaflık ve hesap verebilirliği sağlar. Benzer modellerin diğer merkezsiz sistemlerde de ortaya çıkmasını bekliyorum.

BCN: Yakın zamanda Crunchdao’ya CTO olarak katıldınız ve mühendislik ve ürün geliştirme alanında 20 yıldan fazla liderlik deneyimi getirdiniz. CTO olarak, yakın zamanda keşfetmeyi veya geliştirmeyi en çok merak ettiğiniz AI ilgili girişim veya projeler nelerdir? Ayrıca, Crunchdao’nun yol haritasında merkezsiz hesaplamanın geleceğinden ve AI/ML ile nasıl entegre edildiğinden bahsedebilir misiniz?

PW: Gelecek yıl ölçeklediğimiz gerçek zamanlı tahmin sistemleri hakkında özellikle heyecanlıyım. Bu sistemler, orta piyasa fiyat tahminleri ile başlayarak gerçek zamanlı veri akışlarını işleyerek tahminler üretir. Bir sonraki kullanım durumu muhtemelen zincir üstü sistemlerde iyileştirme üzerine odaklanacak ve merkezsiz ekosistemlere hemen uygulanabilir değer yaratacaktır.

Beni daha da heyecanlandıran şey ise bu sistemlerin nasıl evrim geçirdiği. Sürekli olarak ayarlanabilirler, yeni modeller eklenir ve çıktı birleştirici yöntemlerle toplanır. Birden çok aktör, en iyi fikirlerin öne çıkmasını sağlamak için tahminleri optimize etmeye katkıda bulunur. Bu, katılımcıların daha fazla değer yaratmaya teşvik edildiği, açık ve şeffaf bir sistem yaratır.

Merkezsiz hesaplama konusunda, CrunchDAO’nun yol haritasında merkezi bir yere sahip. Gerçek zamanlı AI/ML yetenekleri sağlarken verimlilik, adalet ve kapsayıcılığı sağlamak amacıyla, demokratik ve ölçeklenebilir bir tahmin modelleme ekosistemi vizyonumuzla uyumlu.

BCN: Crunchdao, kollektif zeka ağı ile alfa üreten içgörüler geliştiren 6.000’den fazla veri bilimcisi ve 600’den fazla doktora düzeyinde bireye sahip olduğunu iddia ediyor. Neden bu kadar çok uzman var, tam olarak ne yapıyorlar ve platformun ağ içindeki operasyonlarını nasıl yönetiyorlarınıza dair bilgi verebilir misiniz?

PW: Şu anda, veri bilimcilerimiz ve doktora sahip bireyler, orta piyasa fiyatlarını tahmin etme, nedensellik analizi, kanser tahmini ve portföy yönetimi gibi konular üzerine yüksek düzeyli zorluklar üzerinde yarışmaktadır. Şirketler ve vakıflar, genellikle yeni ve daha etkili yöntemlerin geliştirilmesine neden olan iç metodolojilerini test etmek ve sorgulamak için bize yaklaşıyor. Bu zorluklar turnuvalar olarak yapılandırılmıştır ve merkezsiz yaklaşımımız, geleneksel, dahili modelleri defalarca aşmıştır.

Ancak bu sadece başlangıç. Katılımcıların modeller ve tahminler sunabileceği merkezsiz bir ağ oluşturuyoruz, platformu protokol odaklı ve yenilikçi bir tahmin modelleme ekosistemi haline getiriyoruz. Bu yaklaşım, işbirliğini teşvik eder, yaratıcılığı teşvik eder ve sürekli iyileşmeyi sağlar, merkezi alternatiflerden çok daha dinamik ve etkili bir sistem yaratır.

BCN: Her yenilik gibi, AI da özellikle gelişiminin ilk aşamasında risklerle gelir. Veri işleme ve geliştirme riskleri yazılım mühendislerinin ve veri analistlerinin ellerindedir. AI/ML mühendislerinin insanlığa minimal riskle çözümler sunmasında ne kadar güven duyuyorsunuz?

PW: Özellikle bizim vakamız gibi, makine öğrenmesinin kendisinde doğrudan bir risk yoktur, zira bu durumda verileri analiz ederek tahminler bulmakla ilgilidir. AI’nın bireyler veya küçük ekipler tarafından kullanıldığı durumlarda çok fazla endişelenmiyorum. Yaratıcılığı artırmak veya süreçleri iyileştirmek için sadece başka bir araçtır. Yanlış sonuçlar için kullanılmayacağını söylemek zor ancak bu insanlığa bir risk değildir.

Asıl riskler, AI’nın devletler veya büyük kuruluşlar tarafından kullanıldığı durumlarda ortaya çıkar. Bu oyuncular, AI’yı geniş ölçekte kullanmak için kaynaklara sahip olabilirler, potansiyel olarak gözetim, manipülasyon veya otonom silah sistemleri için. Asıl mesele teknoloji değil, onun arkasındaki kullanım niyeti.

BCN: Ürün geliştirme kararları hakkında AI’nın nasıl bir rol oynaması gerektiğini düşünüyorsunuz ve AI destekli içgörüler önceki görevlerinizde nasıl entegre edildileri paylaşırsanız memnun oluruz.

PW: AI, ekiplerin içgörüler elde etmelerine yardımcı olan analiz araçları aracılığıyla ürün geliştirmede zaten şekillendirme yapıyor. Örneğin, Dune’da, SQL sorgularını oluşturma veya düzeltme ve görselleştirmeler oluşturma konularında yardımcı olan AI sistemleri inşa ettik, bu da karar verme sürecini daha da akıcı hale getirdi.

CrunchDAO’da, farklı sorunları ele almak için tasarlanan model ağı vizyonu oluşturarak bunu daha da ileri götürüyoruz. Bu modeller, faydaları ve etkileri üzerinden ödüllendirilip desteklenir ve zamanla ekosistemin kendi kendini optimize etmesine olanak tanır.

Bu, benim gelecekte gördüğüm şeyle—AI ajanlarının sürekli olarak verileri izleyip, desenleri öğrenip proaktif olarak fikirler veya öneriler üretmesi ve karar vermeyi daha verimli ve yenilikçi hale getirmesiyle örtüşüyor.

BCN: AI makinelerinin potansiyel riskleri, sektördeki mevcut düzenlemeleri bilgilendirmiştir. Hükümetler ve kurumlar, AI’nın yeterince yönetilmemesi durumunda arıza veya istenmeyen sonuçlar olasılığını defalarca vurgulamıştır. Bu korkuların haklı olduğunu düşünüyor musunuz?

PW: Bu korkuların ne kadar haklı olduğunu söylemek için henüz çok erken. AI hala gelişiminin başında ve kötüye kullanım veya istenmeyen sonuçlar kaçınılmaz olacak olmasına rağmen, sivil kullanıcılar teknoloji kullandığında büyük çaplı sorunlar öngörmüyorum. Evet, yanlış kullanım durumları olacaktır—yanlış bilgi veya dolandırıcılık gibi—ancak teknoloji genellikle bu risklere karşı dengeleyici araçlar sağlar, örneğin dolandırıcılık veya yanlış bilgi için AI destekli tespit sistemleri.

Beni daha çok AI’nın silahlandırılması veya devlet düzeyinde veya büyük kuruluşlar tarafından kontrol edilmesi endişelendiriyor. Buradaki riskler, otonom silahlar, gözetim veya büyük ölçekli manipülasyon gibi çok daha büyüktür. Sadece büyük kuruluşlar veya devletler bu teknolojinin kontrolüne sahip olsaydı, bu özellikle endişe verici olurdu, çünkü gücü yoğunlaştırabilir ve önemli dengesizlikler yaratabilir.

BCN: Şimdiye kadar alınan düzenleyici adımlar doğru bir şekilde hazırlanmış mı, yoksa inovasyonu boğmadan dengeli bir ekosistem elde etmek için ayarlanması gereken alanlar var mı?

PW: Önerilen yasalar var, ancak çoğu henüz aktif değil. Genel olarak, düzenleyici netlik olumlu bir adımdır çünkü geliştirici ve işletmelere kılavuzlar sağlar. Ancak, düzenlemeler çok kısıtlayıcı hale gelirse veya AI teknolojisinin hızlı evrimine ayak uyduramazsa, inovasyonu boğma tehlikesi gerçek bir durum. Özellikle burada çok başlarındayız ve AI patlamasının önümüzdeki yıllarda hem inovasyon hem de düzenleme açısından ne getireceği belirsiz.

Anladığım kadarıyla, dengeli bir yaklaşım, önyargı, mahremiyet ve hesap verebilirlik gibi kritik konuları ele alan düzenlemeler yaparken aynı zamanda yeni girişimler ve yenilikçiler için gereksiz engeller yaratmamaktan geçiyor. Sanayi uzmanlarıyla etkileşim ve iteratif politik oluşturma yardımcı olabilir gibi görünüyor.

BCN: AI ve makine öğrenimi teknolojilerinin önümüzdeki 2-5 yıl içinde nasıl evrileceğini görüyorsunuz? Merkezsiz çözümlerin hızlı gelişen ekosisteminde AI/ML sistemleri ve sundukları imkanlar hakkında daha fazla bilgi verebilir misiniz?

PW: LLM gelişimi ve eğitimi konusunda uzman değilim, ancak daha büyük modellerin hesaplama açısından üstel olarak daha pahalı hale gelmesi ve eğitim için yeni veri edinmenin daha maliyetli hale gelmesi nedeniyle burada bir platoya ulaşabileceğimizi düşünüyorum. Örneğin, OpenAI’nin birim ekonomileri, bu zorlukları hesaba kattığımızda şu anda sürdürülebilir görünmüyor.

Ancak bu, mevcut ve gelecek modellerin zaten inanılmaz derecede güçlü olduğunu gösteriyor, bu yüzden yaygın entegrasyonu görmeye başlıyoruz. Teknoloji olgunlaştıkça ve anlayış derinleştikçe, yeni yaklaşımlar ve uygulamaların gelişeceği bir yenilik dönemini bekliyorum. Özellikle, daha fazla sistemin blockchain’e taşınması beni heyecanlandırıyor. AI ajanlarının blockchain verilerini—erişilebilir, birleştirilebilir ve kesintisiz etkileşimli—kullanma potansiyeli muazzam, bu da daha akıllı otomasyon, optimizasyon ve analizler ile karar verme süreçlerinde yenilikler sağlayacaktır.

CrunchDAO, bu alanda liderlik yapmak için benzersiz bir konuma sahip, bu ortaya çıkan trendleri desteklemek ve şekillendirmek için altyapıyı inşa ederek, merkezsiz çözümlerin AI/ML evriminin bir sonraki aşamasında merkezi bir rol oynamasını sağlıyor.