Yapay zeka dünyasının en gözde ama en az konuşulan alanlarından biri hâline gelen “dünya modelleri” (world models), milyarlarca dolarlık yatırım çekmesine rağmen kulis sırlarını sıkı sıkıya saklıyor. Geçtiğimiz günlerde San Francisco'da düzenlenen All In konferansında bir araya gelen sektörün önde gelen isimleri, ne üzerinde çalıştıklarına dair neredeyse hiçbir somut bilgi paylaşmadı.

Alanın en tanınmış iki oyuncusu, Meta'nın eski baş yapay zeka bilimcisi Yann LeCun'un kurduğu AMI Labs ile Stanford profesörü Fei-Fei Li'nin World Labs'i. Her iki şirket de kısa sürede büyük bir yatırımcı ilgisi ve kamuoyu merakı topladı, ancak gelir üretme konusunda henüz emekleme aşamasında sayılıyor. Dünya modelleri, kabaca, bir yapay zekanın fiziksel dünyayı üç boyutlu ve zaman içinde tutarlı biçimde “anlamasını” sağlayan sistemler olarak tanımlanıyor; bu da robotikten otonom sürüşe, video oyunu tasarımından sinema efektlerine kadar geniş bir kullanım alanı vaat ediyor.

AMI Labs'ın kurucu ortaklarından ve şirketin Dünya Modelleri biriminden sorumlu Michael Rabbat, konferansta doğrudan sorulan “şirket tam olarak ne inşa ediyor” sorusuna net bir yanıt vermekten kaçındı. “Hazır olduğumuzda konuşacağız” demekle yetinen Rabbat, e-posta yoluyla yaptığı açıklamada da şirketin hâlâ araştırma ve geliştirme aşamasında olduğunu, ürün planları veya takvimi hakkında kamuoyuyla paylaşacak bir şey bulunmadığını belirtti.

Bu gizlilik yalnızca şirket kurucularıyla sınırlı değil. Dünya modeli firmalarına veri sağlayan Physicl'ın CEO'su Alex de Vigan da aynı konferansta, kendi verilerinin nasıl kullanıldığı konusunda neredeyse hiçbir fikri olmadığını itiraf etti. De Vigan, “Bize ne üzerinde çalıştıklarını söylemelerini isterdim, o zaman onlara çok daha faydalı veri üretebilirdik” diyerek tedarikçi zincirindeki bilgi asimetrisine dikkat çekti.

Peki bu suskunluğun arkasında ne var? Uzmanlara göre asıl sebep, dünya modeli teknolojisinin fazlasıyla çok yönlü olması. Aynı temel yaklaşım hem bir otonom aracın trafikte yol bulmasına hem bir insansı robotun koli taşımasına hem de birkaç dakikalık video görüntüsünü gezilebilir bir sanal ortama dönüştürmeye yarayabiliyor. AMI Labs'ın şimdiden üretim, biyotıp, robotik ve hatta doktorlar için yapay zeka yazılımı gibi alanlara göz kırpması da bu çok yönlülüğün bir kanıtı. Şirketlerin hangi alana odaklanacağını netleştirmemesinin bir diğer nedeni ise, para toplamanın bu kadar kolay olduğu bir ortamda erken davranmanın hiçbir avantaj sağlamaması; tam tersine, rakiplerin dikkatini erkenden çekme riski taşıması.

Bu tablo, Türkiye'deki yapay zeka girişimlerinin izlediği yoldan oldukça farklı; yerli oyuncuların çoğu, sınırlı kaynaklarla rekabet edebilmek için ürün ve iş birliklerini nispeten daha açık şekilde duyurmayı tercih ediyor.

Sektörü yakından takip edenler, bu suskunluğu Çinli yazar Liu Cixin'in bilim kurgu eserlerinde işlediği “karanlık orman” teorisine benzetiyor: Ormanda kimin pusuda beklediğini bilmediğiniz sürece, dikkat çekmemek en güvenli strateji. Dünya modeli şirketleri de belli ki, rakiplerinin elini görmeden kendi kartlarını açmak istemiyor.

Kaynak: TechCrunch