Teknoloji dünyası, yapay zeka alanında yaşanan baş döndürücü gelişmelerle nefes kesen bir döneme girdi. Geçtiğimiz ay Google'ın "IO" geliştirici konferansında tanıtılan yüzlerce yeni üründen ikisi, özellikle video ve metin içeriği üretimini kökten değiştirecek potansiyeliyle dikkatleri üzerine çekti: Vio 3 ve Gemini Diffusion. Bu yenilikler, sadece içerik üretimi alışkanlıklarımızı değil, aynı zamanda eğlence endüstrisinden iş dünyasına kadar pek çok alanı derinden etkileyecek gibi görünüyor. Hatta Antropic'in sistem promptunun internete sızmasıyla geniş dil modellerinin iç işleyişine dair şaşırtıcı detaylar da gün yüzüne çıktı.

Google'ın DeepMind yapay zeka laboratuvarının ürünü olan Vio 3, metin komutlarından gerçekçi videolar üretebilen bir model. Eski video üretim araçlarının aksine, Vio 3 sadece görüntü değil, aynı zamanda kaliteli diyaloglar, insan sesleri, ses efektleri ve hatta arka plan müzikleri de üretebiliyor. En çarpıcı özelliklerinden biri de dudak senkronizasyonu (lipsync) konusunda kaydedilen büyük ilerleme. Bu, artık yapay zeka tarafından üretilen karakterlerin konuştukları kelimelerle ağız hareketlerinin tam bir uyum içinde olduğu anlamına geliyor. Görüntü kalitesi ise 4K ultra yüksek çözünürlük seviyesinde, bu da Netflix, Amazon Prime veya Apple TV gibi platformlarda izlenen profesyonel kalitedeki yapımlarla eşdeğer bir görsel deneyim sunuyor. Hatta yeni eklenen kamera kontrolü özelliği sayesinde, videoda kamera açılarının ve geçişlerin son derece doğal ve akıcı bir şekilde, derinlik veya nesnelerin boyutlarında bozulma olmadan gerçekleştirilmesi mümkün. https://www.avazturk.com olarak, bu tür teknolojik sıçramaların görsel medya üretimini demokratikleştirme ve bütçeleri büyük ölçüde düşürme potansiyeline sahip olduğunu belirtmek isteriz.

Video formatının günümüzdeki önemi yadsınamaz. Sadece YouTube'da yılda 262 milyon saat video içeriği üretiliyor ve internet trafiğinin %82,5'ini videolar oluşturuyor; üstelik bu oran hızla artıyor. Video geliştirme pazarının büyüklüğü ise 300-350 milyar dolar civarında tahmin ediliyor. Daha önceki yapay zeka video araçları genellikle sadece bir dakikalık kısa, bağlamdan kopuk görüntüler üretebiliyordu ve sesi dışarıdan eklemek gerekiyordu, bu da uyumsuzluklara yol açıyordu. Vio 3 ise bu sınırlamaların hepsini aşıyor; karakterlerin sahneden sahneye tutarlı bir şekilde taşınabilmesi ve kamera açılarının kontrol edilebilmesi gibi önemli ilerlemeler sunuyor. Örnek olarak, bir demoda iki Türk podcastçının New York'ta yürüdüğü ve hayranları tarafından kuşatıldığı 8 saniyelik bir video gösterildi; bu videoda konuşma sesleri, çığlıklar ve hatta bir kadının çamaşırlarını imzalatma çabası gibi detaylar yer alıyordu. Vio 3'ün "Flow" adlı video düzenleme aracı sayesinde, bu 8 saniyelik sahneler birbirine eklenerek çok daha uzun metrajlı videolar, hatta koca bir film bile üretme potansiyeli sunuluyor; bu sadece hesaplama gücü ve maliyetle sınırlı olacak.

Şu an için, Vio 3'ün sahneler arası ses devamlılığını henüz sağlayamadığı gibi bazı aksaklıkları olsa da, bu durumun hızla giderilmesi bekleniyor. Sektördeki rekabetin hızı, ürünlerin henüz tam olgunlaşmadan piyasaya sürülmesine yol açıyor, bu da gelişimin ne kadar ivmeli olduğunu gösteriyor. Uzmanlar, 6 ila 12 ay gibi kısa bir süre içinde 15-30 dakikalık kısa metrajlı filmlerin yapay zeka ile üretilebileceğini öngörüyor ve Vio 4 ile Vio 5'in katlanarak gelişeceğini tahmin ediyor. Yapay zekanın tam olarak fizik kurallarını anlamamasından kaynaklanan bazı tutarsızlıklar (örneğin, demoda istenmeden el ele tutuşan karakterler) olsa da, bu teknolojinin daha yolun başında olduğu ve yakın gelecekte film ve animasyon yapımında zaman ve para açısından önemli tasarruflar sağlayacağı belirtiliyor. Hatta Netflix'in kurucusu Reed Hastings'in Antropic'in yönetim kuruluna katılması, 5 yıl içinde tamamen yapay zeka ile üretilmiş stüdyo ve televizyon kalitesinde 4K içeriklerin Netflix veya "AI-Flix" gibi platformlarda yer alacağının bir işareti olarak yorumlanıyor. https://www.avazturk.com olarak, bu tür entegrasyonların, geleneksel medya şirketlerinin iş modellerini dönüştüreceğini ve yeni pazar fırsatları yaratacağını düşünüyoruz.

Hollywood da bu gelişmelerden nasibini alıyor. Filmlerin ve dizilerin maliyetleri o kadar yükseldi ki, 100 Amerikalı oyuncu ve film ekibini Los Angeles'ta karşı sokağa geçirmek yerine İrlanda'ya götürmek bile daha ucuza geliyor. Yapay zeka, insanları fiziksel olarak bir yere götürme ihtiyacını ortadan kaldırarak bu maliyet baskısını daha da artıracak. Birkaç yıl önceki Hollywood oyuncu ve çalışan sendikalarının yapay zekaya karşı grevleri sonrası oluşan sessizlik, Reed Hastings'in Antropic'e katılması gibi gelişmelerle sona eriyor; durumun değiştiği aşikar.

Google'ın dikkat çeken bir diğer çözümü ise henüz beta aşamasında olan Gemini Diffusion. Bu teknoloji, özellikle uygulama geliştiricileri tarafından kullanılabilen ve yapay zeka modellerinin verimliliği ile iş kalitesi açısından büyük bir çığır açacağı öngörülen bir yenilik. Geleneksel geniş dil modelleri (ChatGPT, Cloud gibi) çıktıyı kelime kelime inşa ederken, Gemini Diffusion bambaşka bir yaklaşımla hareket ediyor. Tıpkı rastgele dağınık renklerin olduğu dolu bir tuvalle başlayıp, anlamsız kısımları silerek net bir resim ortaya çıkarmak gibi, Gemini Diffusion da metni boş bir tuvalden değil, karmaşık bir "gürültü" yığınından arındırarak daha hızlı, tutarlı ve mantıksal olarak bağlantılı sonuçlar üretiyor. Mevcut modellerdeki bazen ortaya çıkan anlamsız cümle akışlarını ortadan kaldırarak, bitmiş metin hakkında en başından itibaren bir fikre sahip oluyor. Bu "denoising" süreci sayesinde hataları anında kendi kendine düzeltebiliyor.

Gemini Diffusion'ın gelecekteki sonuçları oldukça etkileyici. Bu hız sayesinde gerçek zamanlı yapay zeka yardımcıları ortaya çıkacak. Örneğin, kalabalık bir ortamda farklı dillerde konuşan insanlar arasında, kulaklıklar aracılığıyla herkesin söylediklerini anında ve gecikmesiz olarak kendi dilinize çevirebilecek modellerin geliştirilmesi mümkün hale gelecek. Bu sadece bir örnek; hızın kritik olduğu daha birçok yeni uygulama alanı bekleniyor. Daha gelişmiş ve verimli yapay zeka modelleri, daha az hesaplama gücüyle daha iyi sonuçlar sunarak maliyetleri düşürecek, bu da geliştiriciler için ekonomik çözümler sunacak. Metin teknolojileri üzerinde çalışanların görüntü teknolojilerinden, görüntü üzerinde çalışanların ise metin teknolojilerinden fikir alarak "çapraz tozlaşma" (cross-pollination) yaşadığı bu dönemde, Gemini Diffusion'ın bu "denoising" yaklaşımı, özellikle uzun metrajlı film potansiyeli ortaya çıktığında daha da ön plana çıkacak. https://www.avazturk.com olarak, yapay zeka alanındaki bu disiplinler arası etkileşimin, teknolojinin sınırlarını zorlayarak öngörülemeyen yeniliklere yol açtığını gözlemliyoruz.

Yapay zeka şirketleri, gelir modellerini de kökten değiştirmeye hazırlanıyor. Google'ın "AI Ultra" paketi gibi 250 dolarlık "her şey dahil" abonelik modelleri, pek çok yapay zeka ürününü (Google Photos, VPN servisi gibi) tek bir pakette sunuyor. Bu, abonelik modelinin "kutsal kâse" olarak görüldüğü iş dünyasında, tıpkı elektrik faturası veya kablolu TV paketleri gibi, yapay zeka çözümlerinin de temel bir "yardımcı hizmet" (utility) haline geleceğine işaret ediyor. Google'ın şu anki %80'lik reklam geliri bağımlılığını bırakarak bu abonelik modeline yönelmesi, şirketin burada çok daha büyük bir potansiyel gördüğünü gösteriyor. Amerika'da 100 milyon hanede bu tür bir yapay zeka paketi aboneliği, yüz milyarlarca dolarlık devasa bir pazar yaratma potansiyeline sahip.

Yapay zeka modellerinin iç dünyasına dair ilginç bir gelişme ise geçtiğimiz ay Antropic'in "sistem promptu"nun internete sızmasıyla yaşandı. 24.000 tokendan oluşan, yaklaşık 60-70 sayfalık bu metin, modellerin kullanıcılarla nasıl iletişim kuracağını belirleyen "genel yönetmelikler" veya "direktifler" içeriyor. Bu, son kullanıcıların görmediği, modelin kişiliğini ve iletişim tarzını şekillendiren bir tür "ticari sır" niteliğinde. Sızan belgedeki yönergelerden bazıları şaşırtıcı detaylar sunuyor:

• "Yalıkalık yapma": Modelden, kullanıcının sorularını övmek veya aşırı teşekkür etmek gibi "yalakalık" içeren ifadelerden kaçınması isteniyor. Diğer modellerde görülen bu tarz, doğal konuşma akışını bozduğu için Antropic tarafından istenmiyor.
• Kutuplaştırıcı Konularda Denge: Siyaset veya etik gibi insanları kutuplaştıran konularda, modelden genel kamuoyu görüşünü takip etmemesi, bunun yerine iki farklı görüş açısını da dengeli bir şekilde sunması talep ediliyor. Bu, eğitim verilerindeki potansiyel yanlılığı dengelemek ve tek bir bakış açısını dayatmamak için önemli bir adım olarak görülüyor.
• Duygusal Ton: Kullanıcının agresif olduğu durumlarda bile modelin nazik ve "iyi kalpli bir ebeveyn gibi" davranması öğütleniyor.
• Liste Kullanımından Kaçınma: Genel konuşmalarda adım adım veya maddeler halinde bilgi vermekten kaçınılması isteniyor, çünkü bu konuşmayı bir kullanım kılavuzuna benzeterek samimiyeti zedeliyor.
• Kişilik Taklit Etmeme: Modelin, tarihsel kişiliklerin veya farklı personaların "rol yapmasını" engelleme yönergesi de yer alıyor. Bu, "deepfake" (derin sahtecilik) gibi aldatıcı içeriklerin önüne geçme çabası olarak değerlendiriliyor. Örneğin, ünlü ekonomist Thomas Sowell'ın güncel olaylar hakkında yapay zeka ile üretilmiş sesli yorumlarının YouTube'da dolaşması, bu tür taklitlerin ne kadar kolaylaştığını gösteriyor. https://www.avazturk.com olarak, bu tür önlemlerin, yapay zekanın etik ve güvenilir kullanımı açısından kritik olduğunu ve kamuoyunun yanlış bilgilendirilmesinin önüne geçmeye yardımcı olacağını vurguluyoruz.

Yapay zeka alanındaki bu hızlı ilerlemeler, maalesef bazı yanıltıcı olayları da beraberinde getiriyor. Bu durumun en çarpıcı örneklerinden biri, İngiltere merkezli Builder.ai (eski adıyla engineering.ai) şirketinin yaşadığı skandal. 2016 yılında kurulan şirket, kodlarının %80'ini yapay zekanın yazdığını iddia ediyordu ve hatta "Natasha" adını verdikleri bir yapay zeka çözümünden bahsediyorlardı. Ancak gerçek, şirkette çalışan bir kişinin mahkemeye başvurmasıyla ortaya çıktı: "Natasha" aslında sahne arkasında gecesini gündüzüne katan 700 Hintli mühendisten oluşan bir ekipti. Bu dolandırıcılık ifşa olunca, 1.5 milyar dolar değer biçilen ve aralarında büyük bir teknoloji şirketi, Ortadoğulu bir yatırım fonu ve Japon bir yatırım şirketinin de bulunduğu üç büyük yatırımcıdan yaklaşık 500 milyon dolar yatırım alan şirket iflas etti. Bu olay, Dot-com balonu dönemindeki "kağıt üzerinde şirketlerin" milyonlarca dolar toplamasını hatırlatıyor ve yapay zeka alanındaki "hype"ın (abartı) karanlık yüzünü, yani bundan nemalanmak isteyen dolandırıcıları da gözler önüne seriyor.

Sonuç olarak, yapay zeka, içerik üretiminden iş modellerine, etik kurallardan küresel ekonomiye kadar hayatımızın her alanını derinden etkileyecek bir dönüşümün eşiğinde. Google'ın Vio 3 ve Gemini Diffusion gibi yenilikleri, video ve metin oluşturmanın geleceğini şekillendirirken, Anthropic'in sızan promptları modellerin nasıl "düşündüğüne" dair önemli ipuçları sunuyor. Aynı zamanda, Builder.ai gibi dolandırıcılık vakaları, yapay zeka hype'ının getirdiği riskleri ve şeffaflık ihtiyacını da ortaya koyuyor. Bu dönüştürücü sürecin hem büyük fırsatlar hem de ciddi zorluklar barındırdığı aşikar. Gelecekte yapay zekanın hayatımızla ne kadar entegre olacağını, belki de sadece birkaç yıl içinde tamamen yapay zeka tarafından üretilmiş filmleri izlerken deneyimleyeceğiz.