Teknoloji Uzmanı: Büyük Teknoloji Şirketlerinin Hakimiyetine Karşı Merkeziyetsiz Veri Kitle Kaynak Kullanımı Anahtar Rolde

Merkezi Olmayan Veri Kitlesi Kaynak Kullanımı: Tarafsız Yapay Zekaya Doğru Bir Yol

Synesis One Teknolojisti ve CEO’su Isaac Bang, birkaç teknoloji devinin veriyi tekeline alıp yapay zeka (YZ) yarışında liderliğe soyunmasının “son derece tehlikeli” bir durumu beraberinde getirdiğini söylüyor. YZ gücünün “demokratikleşmesi” gerektiğini savunarak, devam eden YZ yarışının nihai “kazananının” sektörde devasa bir yapı haline gelmemesini sağlamayı amaçlıyor.

Bang‘a göre, çözümün bir kısmı, büyük veri odaklı şirketlere güvenmek yerine merkezi olmayan veri kitlesi kaynak kullanımını önceliklendirmekte yatıyor. Bang, Bitcoin.com News’e yazılı olarak aktardığı cevaplarında, merkezi olmayan veri kitlesi kaynak kullanımının şirketlerin iç veri bilimcileri kullanmaktan kaçınmasına olanak tanıdığını belirtiyor. Bunun yerine, veri analizi görevleri için genel bir dijital işçi veya uzman havuzuna “iş tanıtımı” yapabilirler.

Bang’e göre bu model, iç kaynakları yetersiz olan ancak büyümek isteyen şirketler için idealdir. Ticari avantajının ötesinde, merkezi olmayan veri kitlesi kaynak kullanımı ayrıca merkezi teknoloji devlerinin karşılaştığı veri tarafsızlığı sorunuyla mücadeleye yardımcı oluyor.

Hükümetlerin merkezi olmayan veri yönetimiyle ilgili kamu güvenliği endişelerini dile getirmesine rağmen, Bang geniş düzenlemelerle yeniliğin boğulmasına karşı uyarıda bulunuyor. Bunun yerine düzenleyici ve yasama mercilerinin, politikalar hazırlamadan önce “merkezi olmayan veri kaynağının nasıl kullanılabileceği ve kullanıldığını” incelemeleri gerektiğini vurguluyor.

Bang’in ek yanıtları, YZ endüstrisindeki rekabetin yanı sıra YZ kullanımına bağlı doğası gereği bulunan risklere de değiniyor. Aşağıda, Synesis One CEO’sunun gönderilen sorulara verdiği yanıtlar bulunmaktadır.

Bitcoin.com News (BCN): YZ pazarının büyüklüğü 2024 yılının sonunda 184 milyar dolar‘a ulaşması bekleniyor ve YZ endüstrisi tamamen veriyle ilgili. Her şey veriyi nasıl edineceğimiz, eğiteceğimiz ve kullanacağımız etrafında dönüyor. Bu durum, yıllar boyunca neredeyse hiçbir maliyet olmadan veri toplamaya devam eden büyük veri odaklı firmaları avantajlı hale getirdi. Verinin ekosistemine hâkim büyük teknoloji şirketlerinin veri ekosistemine hâkim olması hakkında ne düşünüyorsunuz?

Isaac Bang (IB): YZ, dördüncü sanayi devrimini başlatan anahtar teknoloji ve etkileri şu anda hayal edebildiğimizden çok daha geniş. Veriyi tekeline alan ve YZ yarışına liderlik eden bazı büyük oyuncuların varlığı birçok açıdan son derece tehlikeli. YZ teknolojisi, yalnızca işletmelerin daha verimli hale gelmesine ve kârlarını maksimize etmesine olanak sağlamakla kalmayacak, aynı zamanda hükümetlerin hem fiziksel hem dijital olarak askeri kabiliyetlerini geliştirmesine de olanak sağlayacaktır. YZ yarışının “kazananı” baskın bir güç olacaktır ve tüm insanlık için YZ gücünü demokratik hale getirmek için şimdi harekete geçmek kritik öneme sahiptir.

BCN: Merkezi olmayan veri kitlesi kaynak kullanımı nedir ve geleneksel veri toplama yöntemlerinden nasıl farklıdır?

IB: Geleneksel olarak, şirketler sağladıkları ürün veya hizmeti kullanan kullanıcılarından/müşterilerinden veri toplar. Toplanan veriyi YZ için kullanmak adına şirketler, veriyi temizlemek ve etiketlemek için veri bilimcileri ve diğer uzmanları istihdam eder. Geleneksel veri toplama ve hazırlama yöntemleri, birçok kullanıcısı olan ve bol miktarda parası olan büyük şirketler için etkilidir. Ancak, daha küçük ve orta büyüklükteki şirketler için veri ihtiyaçlarını ölçeklendirmek zor olacaktır.

Merkezi olmayan veri kitlesi kaynak kullanımı, verileri veya veri ön işlemesini sağlayabilme kapasitelerindeki dijital işçilerden oluşan geniş bir ağdan ham veri veya veri ön işlemesi sağlamaktadır. Şirketler veya geliştiriciler, kullanıcıları veya iç veri bilimcileri olmadan, genel bir dijital işçi veya uzman havuzundan veri görevleri için ödül koyabilirler. Bu da şirketlerin, iç işe alım sürecine büyük miktarda para ve zaman harcamadan ölçeklenmelerine olanak tanır.

BCN: YZ’nin zorlandığı görevlerde insan zekasının veri kitlesi kaynak kullanımındaki rolünü açıklayabilir misiniz?

IB: İnsanlar mantıksal akıl yürütme yeteneğine sahiptir. Bugün yapay öğrenmeyi kullanan YZ, kalıpları tanımak için istatistiksel hesaplamalar kullanır, ancak mantıksal akıl yürütme kullanmaz. YZ modelleri geliştikçe, daha yüksek kaliteli ve alan spesifik veriye olan ihtiyaç daha da değerli hale gelir. Örneğin, genel bir büyük dil modeli (LLM) tıbbi bir ortamda kullanılmaya uygun değildir. LLM, tıbbın belli bir alanı için ince ayara tabi tutulabilir, ancak bunu yapmak için o alanda uzman bilgiye sahip kişiler gereklidir. Bu kavram yalnızca genel LLM’ler için değil, daha spesifik kullanım durumları olan diğer YZ uygulamaları için de geçerlidir.

BCN: Veri kitlesi kaynak kullanımı, veri tarafsızlığı sorununu ele alıp daha çeşitli ve temsil gücü yüksek bir veri seti sağlamaya nasıl yardımcı olabilir?

IB: Basit – veri sağlayıcıların ve veri annotatörlerin havuzu ne kadar çeşitli olursa, veri o kadar çeşitli ve temsil edici olur. Merkezi olmayan kitlesel kaynak ağı içinde, ham veri sağlayıcılar ve/veya veri annotatörler tek bir platformdan, şirketten, ağdan veya gruptan gelmez. Bu durum, merkezi bir şirketin karşılaşabileceği veri yanlılığını azaltır.

BCN: Veri kitlesi kaynak kullanımının, özellikle YZ gibi gelişmekte olan teknolojilerle, nelerin mümkün olduğunun sınırlarını zorlayan yenilikçi uygulamalarından bazıları nelerdir?

IB: En pratik kullanım alanlarından biri doğal dil alanında. Bugün işletmeler küresel çapta ve bu, şirketlerin hizmet ve ürünlerin kalitesini sundukları tüm pazarların dillerinde aynı derecede yetkin olmalarını gerektiriyor. Ancak, bugün en iyi performans gösteren LLM’lerin çoğu genellikle İngilizce tabanlıdır. Şirketlerin, ürünlerini yerelleştirmek gibi YZ ihtiyaçları için sadece İngilizce değil, farklı diller ve lehçeler için kitlesel kaynak kullanımına güvendiğini görüyoruz.

BCN: Birçok uzman merkezi olmayan veri kaynağını geleceğin yolu olarak kabul etse de, düzenleyiciler ve büyük oyuncular ters yönde düşünmektedir. İddiaya göre, merkezi olmayan veri yönetimiyle ilgili düzenleyici endişelerin temelinden biri denetim ve gözetim işlevleri iken, büyük şirketler için endişe gelirin çevresinde dönmektedir. Veri odaklı düzenlemeleri yeniliği desteklerken kamu güvenliği ve güvenliğini sağlayarak nasıl geçmeliler sizce?

IB: Tüm veri işlemleri zincir üzerinde kaydedildiği sürece, şeffaflığın denetim ve gözetimle ilgili endişeleri gidermesi yeterli olmalıdır. Düzenleyiciler gerçekten kamu güvenliği ve güvenliği konusunda endişeliyse, merkezi kurumların veri yönetim ve kullanımlarına daha fazla düzenleme getirilmelidir. Korkuyla aceleyle sonuca varmaktan ziyade, yasama organları önce merkezi olmayan veri kaynağının nasıl kullanılabileceğini ve kullanılmakta olduğunu öğrenmelidir. Eğer kötü amaçlar veya kullanılmalar varsa, yeniliğe zarar veren genel düzenlemeler çıkarmak yerine devreye girmelidirler.

BCN: Platformunuzun kötü amaçlı aktiviteler için kötüye kullanım potansiyeli gibi ulusal güvenlik riskleri hakkındaki endişelere nasıl yanıt veriyorsunuz?

IB: Şu anda platformun herhangi bir kötüye kullanımıyla karşılaşmadık. Ulusal güvenlik düzeyinde bir kötüye kullanımın potansiyel risklerinin gerçekten görülmesi zor. Veri depolama düzeyinde, Synesis hem dağıtık depolama çözümleri (örneğin IPFS, Arweave) hem de merkezi çözümler (örneğin AWS) ile çalışabilir, bu nedenle bu müşteri tercihine bağlıdır. Veri etiketleme düzeyinde, herkes bir meslektaş inceleme sürecinden geçer ve hatta meslektaş incelemeleri, kötü niyetli davranışları önlemek için müşteri tarafından özel olarak optimize edilebilir.

BCN: Büyük teknoloji oyuncularının çoğu, merkezi olmayan veri kaynağının potansiyelini gözden geçirirken kazançlarını değerlendirir. Yine de, blockchain çözümünüz Synesis One, sistemi yeniden tanımlamaya çalışıyor. Synesis One’ın YZ endüstrisine getirmek istediği devrimi ve karşılaştığınız başlıca zorlukları kısaca belirtir misiniz?

IB: Synesis’te, şirketlerin herhangi bir YZ veri ihtiyacına yardımcı olabilecek uzman ve alan spesifik uzmanlardan oluşan dünyanın en büyük dijital işçi ağı olmayı hedefliyoruz. YZ’nin giderek daha fazla kullanım durumu için kullanıldığını gördükçe, YZ eğitimi için uzman seviyesinde bilgi talebinde bir artış görüyoruz (ör. ince ayar, RLHF, ham veri). Her boyuttan ve her alandan şirketin YZ veri ihtiyaçlarını ölçeklendirebilmeleri için dünya genelindeki platformumuzu ve dijital uzmanlar ağımızı kullanmalarına olanak tanımak istiyoruz. Bu yalnızca şirketlerin ölçeklenmesine yardımcı olmayacak, aynı zamanda dünya genelindeki insanlara bilgi ve becerilerini çevrimiçi sunarak para kazanma fırsatları da sağlayacaktır.

BCN: Çözümünüzü büyük ana akım veri yönetimi firmalarına karşı rekabetçi bir ortamda nasıl yönlendirmeyi planlıyorsunuz? Bu firmalar kendi çıkarlarını korumak adına her şeyi yapmaya hazır olabilirler.

IB: Şaşırtıcı bir şekilde, ana akım firmaların işçileri için çözemedikleri çok fazla sorun noktası var. Bunlardan biri ödemelerle ilgilidir, çünkü sınır ötesi ödemeler genellikle pahalı ve yavaştır. Diğer ana sorun noktası ise şeffaflık eksikliğidir. Bu bizim için büyük bir avantajdır çünkü ödeme sistemimizde hiçbir minimum bakiye gereksinimi yoktur, ücret alınmaz ve anında gerçekleşir. Web2 veri etiketleme alanında büyük oyuncularla çalışmış olan birçok hayal kırıklığına uğramış dijital işçi kaydettik. Farklı geçmişlerden daha fazla dijital işçiyi platformumuza dâhil ettikçe ve ağı daha da genişlettikçe, çözümlerimiz potansiyel müşteriler için daha cazip hale gelecektir.

BCN: Firmanızın çözüm sunarken karşılaşabileceği kişisel risklerin ötesinde, platformunuzun kullanıcılarının karşılaşmasını beklemesi gereken içsel riskler nelerdir ve bunları yönetmek için hangi planlara sahipsiniz?

IB: Kullanıcılarımızın karşılaştığı en büyük risklerden biri, belirli kampanyalar için gereken bilgi ve/veya becerilerle uyumsuzluk olabilir. Bazı veri kampanyaları teknik olabilir ve eğer bir kullanıcı iyi performans göstermezse, o kullanıcı iyi bir ödül alamaz. Her şey, kullanıcılar tarafından sağlanan çalışmanın doğruluğuna dayanan bir kullanıcı itibari dâhil olmak üzere, her şey bu temele dayanmaktadır. Bazı görevler teknik beceriler/bilgi gerektirir veya dik öğrenme eğrilerine sahiptir. Bu nedenle, platformdaki her yeni kullanıcı, bazı kampanyaları/veri görevlerini öğrenmek için biraz zaman harcaması gerektiğini beklemelidir. Tüm kullanıcılarımız için rehberlik etmek için sürekli olarak yeni eğitim ve eğitim materyalleri güncelliyoruz ve üretiyoruz, bu herkesin yararına olacak, yeter ki kullanıcılar materyallerden öğrenmek ve okumak için zaman ayırsın.