Yapay Zekânın Kanı: Veri Nedir, Nasıl İşlenir?

Açık Kaynak Podcast’in bu bölümünde yapay zekânın gelişiminde verinin rolünü, etik tartışmaları, algoritma ilişkilerini ve sentetik veri gibi yeni kavramları ele alıyoruz. Veri gerçekten yeni petrol mü, yoksa bundan çok daha fazlası mı?

Verisiz Yapay Zekâ Mümkün Mü?

Yapay zekâ sistemlerinin en temel ihtiyaçlarından biri veri. Algoritmalar ne kadar sofistike olursa olsun, beslenmedikleri sürece hiçbir anlam taşımazlar. Podcast’te bu ilişki şu benzetmeyle anlatılıyor: “Veri ve algoritma iki kardeş gibidir. Biri olmadan diğeri eksik kalır.”

Yapay Zekâ ve Eğitim Süreci

Bir yapay zekâ modelinin eğitimi, tıpkı bir öğrencinin sınavlara hazırlanması gibidir. Doğru veriyle eğitilen model, çeşitli benchmark testlerinde yüksek başarı gösterebilir. Ancak bu başarının arkasında büyük hacimli ve doğru etiketlenmiş veri setleri yer alır. Örneğin bir yapay zekânın Türkçe konuşabilmesi için yalnızca İngilizce kaynaklarla eğitilmesi yeterli olmaz; tiyatro oyunlarından kitaplara kadar geniş bir Türkçe veri havuzuna ihtiyaç vardır.

Veri Etiketleme ve Scale AI Örneği

Yapay zekânın doğru öğrenebilmesi için verinin sadece çokluğu değil, düzenleniş biçimi de kritiktir. Podcast'te özellikle veri etiketleme sürecine vurgu yapılıyor. Bu, bir içeriğin “soru mu, şiir mi, kod mu?” gibi kategorilere ayrılması anlamına geliyor. Etiketleme sürecini yöneten şirketlerin başında ise Scale AI geliyor. Aslında doğrudan bir yapay zekâ şirketi olmayan Scale AI, sunduğu veri hizmetleriyle sektörde kritik bir oyuncu konumunda.

Doğru Bilgiye Ulaşmak: İhtimal Matrisleri

Peki, yapay zekâ doğru cevapları nasıl veriyor? Örneğin “Türkiye’nin başkenti nedir?” sorusuna doğru yanıtı vermesi, verilerdeki kelime yakınlıkları sayesinde oluyor. Ancak model, eğitilmediği ya da yeterli veriye sahip olmadığı konularda "halüsinasyon" üretebilir. Bu da yanlış ya da uydurma bilgilerle sonuçlanabilir.

Sentetik Veri Nedir?

Gerçek verilerle eğitilen modeller, zamanla kendi verilerini üretmeye başlar. İşte bu verilere sentetik veri denir. Örneğin bir müşteri temsilcisi konuşmasını milyonlarca varyasyonla üretmek ve bunları eğitimde kullanmak, verimliliği artırabilir. Ancak burada dikkat edilmesi gereken konu veri gizliliğidir. Gerçek kişilere ait verilerden uzak, anonim ve yapay içeriklerin kullanılması gerekiyor.

Veri ve Para: Yeni Ekonomi Mümkün mü?

Bölümün sonunda dikkat çekici bir tartışma yapılıyor: Google gibi platformlar kullanıcıların aramalarını şirketlere satarken, neden veri sağlayan kullanıcılara ödeme yapılmasın? Her arama, aslında bir ekonomik değer taşıyor. Bu da verinin sadece bir araç değil, potansiyel bir para birimi haline gelebileceğini gösteriyor.

Halüsinasyonlar: Yapay Zekâ Ne Zaman Uydurur?

Yapay zekânın yanlış cevaplar verdiği durumlara genellikle "halüsinasyon" adı verilir. Bu, modelin eğitildiği verilerde eksiklik olması, sorunun yanlış yapılandırılması ya da modelin olasılık matrisinde anlamlı bir karşılık bulamaması gibi sebeplerle ortaya çıkar. Podcast’te de belirtildiği gibi, bir model ne kadar iyi olursa olsun, doğru cevabı verebilmesi için veriyle temellenmiş bir bağlam içinde hareket etmesi gerekir.

Halüsinasyon, aslında "bilgi artığı"dır. Model, olası kelimelerden birini seçer ama bu seçim istatistiki olarak güçlü değilse gerçekle örtüşmeyebilir. Bu noktada temperature ve top-k/top-p gibi parametreler devreye girer.

🔥 Temperature Nedir?

“Temperature” değeri modelin yaratıcılığını belirler. Düşük bir temperature, modeli daha tutarlı ama sıkıcı hale getirirken; yüksek temperature, daha yaratıcı ama tutarsız sonuçlara yol açabilir. Yani modelin verdiği yanıtlar, bu parametreye göre “daha düz veya daha şaşırtıcı” olabilir. Bu, metin üretiminde rastlantısallığı kontrol etmek için kritik bir ayardır.

Sentetik Verinin Sınırları

Sentetik veri, yaratıcı ama kontrollü biçimde üretildiğinde faydalıdır. Ancak sentetik veriler, "verinin verisi" haline gelirse, bir türev zinciri doğar. Örneğin: yapay zekâ tarafından üretilmiş bir metinden yeni bir metin üretmek, sonunda bilgi çözülmesine ve anlamsal erozyona yol açabilir. Podcast'te bu durum, duş suyunu tekrar tekrar kullanmaya benzetiliyor: her seferinde biraz daha sulanmış, biraz daha anlamsız hale gelen bir içerik zinciri…

Veri Etik mi? Gizlilik, KVKK ve Yapay Zekâ

Veri işlemenin etik boyutu, yapay zekâ çağında daha da kritik hale geldi. Podcast'te altı çizilen noktalardan biri de şu: Gerçek verilerin anonimleştirilmeden kullanılması hem hukuki hem de etik olarak sorunlu. Bu yüzden birçok ülke, verilerin işlenmesine dair ciddi düzenlemeler getiriyor.

Ancak anonimleştirilmiş ya da sentetikleştirilmiş veri sayesinde, bireylerin özel bilgileri korunarak modeller eğitilebiliyor. Bu yaklaşım, hem gizliliği gözetiyor hem de yapay zekâ sistemlerinin gelişmesini sürdürülebilir kılıyor.

Veri Bir Para Birimi Olabilir mi?

Bu sorunun yanıtı gitgide “evet”e yaklaşıyor. Kullanıcıların aramaları, tercihleri, tıklamaları reklam algoritmalarını yönlendiriyor ve dev teknoloji firmalarına milyarlar kazandırıyor. Bu durumda şu soru anlam kazanıyor: Veri sağlayan kullanıcılar neden gelirden pay almıyor?

Podcast'te bu fikir, mizahi bir şekilde Fenerbahçe'nin zamanında Robben transferini gerçekleştirmek için Yandex aramaları üzerinden gelir modeli kurmasına benzetiliyor. Bu örnek, aslında veriyle ekonomik değer yaratmanın çok da yeni bir fikir olmadığını gösteriyor.

Veri Her Şeydir (Ama Hası Daha Değerlidir)

Yapay zekâ modellerinin başarısı sadece algoritma kalitesine değil, verinin niteliğine ve etik işlenişine de bağlıdır. Veriyi anlamak, yönetmek ve geliştirmek, yapay zekâ çağının en stratejik becerilerinden biri. Gelecekte verinin sadece bir kaynak değil, bir varlık, bir değer ve hatta bir hak olarak tanımlanacağı yeni düzenlere hazırlanmalıyız.

‍