TRAI Ekosistem Yöneticisi Betül Kübra Ekinci ile Başlat LLM Etki Programı Üzerine

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI), yapay zeka ekosistemini güçlendirmek ve yenilikçi projeleri desteklemek amacıyla kurulan öncü bir platform olarak dikkat çekiyor. Röportajımızda, TRAI Ekosistem Yöneticisi Betül Kübra Ekinci ile TRAI’nin Meta ve Hello Tomorrow Türkiye iş birliğiyle başlattığı “Başlat LLM Etki Programı” üzerine kapsamlı bir sohbet gerçekleştirdik. Ekinci, generative AI’nin (Üretici yapay zeka) potansiyeli, bu teknolojinin iş dünyasına ve günlük yaşantımıza etkileri, etik yapay zeka uygulamaları ve programın başvuru süreci hakkında değerli bilgiler paylaştı. Ayrıca, TRAI’nin sunduğu eğitim ve mentorluk fırsatları, yapay zeka girişimleri haritası ve Türkiye’deki yapay zeka ekosisteminin geleceği üzerine önemli değerlendirmelerde bulundu.

TRAI Ekosistem Yöneticisi Betül Kübra Ekinci

Başlat LLM etki programını bize anlatabilir misiniz?

Başlat Programı, META ve Hello Tomorrow Türkiye iş birliğiyle birkaç yıldır gerçekleştirilmekte olan bir program. Bu yıl ise programın tek odak konusu yapay zeka olması münasebeti ile TRAI ile işbirliği yapmayı arzu ettiler. Şu anda programımıza başvurular devam ediyor ve son tarih 17 Haziran.

Program kapsamında seçilen startuplar, mentorluk ve eğitim alacaklar. Bu eğitimler, startupların teknolojilerini geliştirmelerine, muhasebe ve hukuk gibi ihtiyaç duydukları konularda destek almalarına olanak tanıyacak. Bu sene yedincisini düzenlediğimiz Türkiye Yapay Zeka Zirvesi 31 Ekim-1 Kasım tarihlerinde gerçekleştirilecek. Programın finalistleri 31 Ekim tarihinde Türkiye Yapay Zeka Zirvesi’nde fiziksel olarak düzenlenecek bir Demo-Day’de sahnede kendi startuplarını tanıtabilecek.

Amacımız, LLM (Büyük Dil Modelleri) üzerinde çalışan startupları desteklemek. Startupların ileri seviye olgunlukta olmalarına gerek yok; genel hatlarıyla en az iki kişiden oluşan, şirketleşmiş girişimler başvurabilir. Önem verdiğimiz noktalardan biri, girişimlerin Türkiye’de kurulmuş olması.

Başvuruları kabul edilen startuplarla birebir görüşmeler yaparak ihtiyaçlarını belirleyeceğiz ve ortak konuları tartışacağız. Bir eğitim seti ve genel bir çerçeve sunarak startupların nasıl daha iyi gelişebilecekleri üzerinde çalışacağız. Ayrıca Açık Kaynak LLM olan LLama 2 ve 3 üzerinde teknik eğitimler alabilecekler. Özetle, kapsamlı ve gelişim odaklı bu program ile startupların başarıya ulaşmalarına katkıda bulunmak istiyoruz.

Başlat LLM Etki Programının büyük dil modellerine odaklanmasının arkasındaki temel nedenler nedir?

Son dönemlerde ön plandaki yapay zeka teknolojilerinden biri olan Generative AI, yani üretici yapay zeka üzerinde yoğunlaşıyoruz. Bu nedenle LLM (Büyük Dil Modelleri) teknolojilerine destek vermek istiyoruz. LLM teknolojilerinin çok büyük bir potansiyeli var ve bu nedenle startuplar arasında bu alana yönelenler oldukça fazla. Ancak bu konu yatırımı pahalı bir konu, bu sebeple açık kaynak LLM alt yapısına sahip olmak ve onu en iyi şekilde kullanabilir olmak önemli. Hem generative AI tarafında çalışan startuplar hem de doğal dil işleme alanında faaliyet gösterip LLM teknolojilerine yönelen startuplar bu programın hedef kitlesini oluşturuyor. Ayrıca, chatbotlar ve diyalogsal yapay zeka üzerine çalışan startuplar da bu programa dahil olabilmekte.

Generative AI’nin büyüyen bir teknoloji alanı olması, startupların bu alana kaymasına neden oluyor ve sektörde de buna karşılık bir talep var. Bu nedenle, LLM teknolojileri programın ana odağı olarak seçildi.

Programın diğer önemli bir yönü de etik ve etki odaklı olması. Sürdürülebilir kalkınma hedeflerine uygun startupları önceliklendirmeyi ve etik, açıklanabilir yapay zeka üzerinde çalışan girişimleri desteklemeyi hedefliyoruz. Bu, startup seçim kriterlerimizin önemli bir parçasını oluşturuyor. Böylece, LLM Etki Programı ile sadece teknolojik gelişimi değil, aynı zamanda sosyal ve etik sorumluluğu da teşvik etmeyi amaçlıyoruz.

Programa kimler başvurabilir? Başvuru ve değerlendirme süreci nasıl işleyecek? Başvurular değerlendirilirken hangi kriterlere önem vereceksiniz?

Bizim için etik yapay zeka ilkelerine bağlı olması ve sorumlu yapay zeka farkındalığının olması seçim kriterlerini destekleyen önemli unsurlardan. Ayrıca, yatırım almaya hazır olması da önemli bir kriter.

Bunun dışında, Türkiye’de kurulmuş mu ve Türkiye’de faaliyet gösterebiliyor mu? Bu sorular temel değerlendirme kriterlerimiz arasında yer alıyor. Şirketin en az iki kişiden oluşan bir ekibi olmalı ve bir referansa sahip olmalı. Şimdiye kadar herhangi bir satış yapmamış olsalar bile, bir PoC (Proof of Concept) yapmış olmaları önemli. Yani bir şirketle bir deneyim yaşamış olmaları gerekiyor. Referans kontrolü yaparak, daha önceki tecrübelerine bakıyoruz.

Genel olarak bir sektör sınırlamamız yok. Üretken yapay zeka, doğal dil işleme, büyük dil modelleri gibi teknolojileri kullanabilen ve buradan bir ürün veya servis sunan girişimler programa dahil ediliyor. Ürün ve hizmetlerini gerçekleştirmek için de Llama gibi bir altyapı kullanmaları veya bu altyapıya entegre edilebiliyor olmaları bizim için önemli kriterler arasında.

Llama ve benzeri altyapıların kullanımı gereksinimi aradığınızı söylediniz. OpenAI gibi alternatif altyapılar da programa uygun oluyor mu? Farklı bir altyapı kullanan bir girişim yine de demoday’e başvurabilir mi?

Evet, OpenAI gibi alternatif altyapılarda tecrübesi olan veya ürün geliştirmiş olan girişimlerde programa uygun oluyor. Ancak, bu programın hedeflerinden biri de açık kaynak Llama’nın kullanımını yaygınlaştırmak. Farklı bir altyapı kullanan bir girişim de Demo-Day’e başvurabilir.

Bahsettiğiniz yapay zekanın sorumlu ve etik kullanımına dair bir farkındalık beklentisi var. Peki, tam olarak beklentileriniz nedir? Başvuracaklar ne gibi sorumlu yapay zeka ve etik kurallara uyarak bir ürün geliştirip gelmeli?

Örneğin, yaptıkları çalışmaları kapalı  kutu olarak mı yapıyorlar, yoksa kullanılan algoritmaları ve sonuçları açıklayabilecekleri bir tanımlama ve kural setleri kullanıyorlar mı? Veri setlerinin nereden nasıl elde edildiği ve şeffaflığı önemli bir kriter. Ayrıca, bu süreci nasıl kapsayıcı hale getirmeye çalıştıkları da değerlendiriliyor. Eğitim veri setleri sonucunda ön yargısal sonuçlar alınıyor mu, kişisel veriler kullanılmış mı veya başkalarının eser haklarına özen gösterilmiş mı gibi soruların cevabı da değerlendiriliyor.

Programımızın hedefleri arasında yapay zekanın sorumlu ve etik kullanımına dair farkındalığı artırmak da var. Başvuru kriterlerinden biri olmasının sebebi, bu tür etik ve sorumlu yapay zeka kullanımını arıyor olmamız ve aynı zamanda bu farkındalığı oluşturmayı hedeflememiz. Avrupa Parlamentosu’ndan çıkan AI Act hakkında bilgisi var mı önemli. Biz de program içerisinde ayrıca bu konuyla ilgili bilgilendirme yapacağız.

Henüz etik yapay zeka ilkelerini net bir şekilde tanımlayan bir liste yok gibi görünüyor. Bu doğru mu?

Evet, dünyada etik yapay zeka konuşuluyor. Avrupa Birliği’nde, İngiltere’de ve Türkiye’de bu konuda çalışmalar var. Ama dediğiniz gibi henüz “Etik yapay zeka budur” diyebileceğimiz bir kontrol listemiz yok. Amerika’da bazı üniversiteler de konuya el atmış durumda.

Program süreci nasıl işleyecek?

Projeleri hem özel sektörden hem akademiden hem de startup ekosisteminden jüri üyeleriyle değerlendireceğiz. Değerlendirme sürecinde her projeyi birden fazla kişi değerlendirecek. Amacımız, tarafsız bir değerlendirme süreci sağlamak.

Başvuruları 17 Haziran’da kapatıyoruz. Sonrasındaki iki hafta içerisinde sonuçları paylaşacağız. Ardından bir lansman etkinliği yapacağız. Lansman etkinliğinden sonra katılım sağlayacak startupların eğitim programlarını açıklayacağız. Hangi tarihlerde hangi eğitimlerin yapılacağını, hangi mentorluk imkanlarının olacağını duyuracağız.

Ekim ayında eğitim ve mentorluk süreci tamamlanacak. Startuplar, Türkiye Yapay Zeka Zirvesi’ndeki Demo-Day’de hem yatırımcıların hem de özel sektörün karşısına çıkacaklar. Zirvenin katılımcı kitlesi genel olarak özel sektör, yatırımcılar ve startup ekosisteminden olduğu için, bu oturuma özel davetler de yapılacak. Böylece startuplar kendilerini potansiyel olarak doğru bir kitlenin karşısında bulacaklar.

Bir de bu program kapsamında katılımcılara sağlanacak eğitim, mentorluk ve işbirliği fırsatları hakkında verebileceğiniz detaylar var mı?

Eğitim takvimi üzerinde şu anda çalışmaya devam ediyoruz. Program paydaşlarımız olan Meta ve Hello Tomorrow’un eğitimleri var. Ayrıca bizim de ekleyebileceğimiz eğitimler olacak. Bu nedenle, katılımcılar için farklı donanımlar kazanabilecekleri bir eğitim süreci planlıyoruz. Startupları daha iyi tanıyıp, onların ihtiyaçlarına uygun bir eğitim süreci tasarlamak istiyoruz.

Mesela, normalde bir hızlandırma ve/veya kuluçka programında olan eğitimler vardır. Eğer bizim startuplarımız hali hazırda o sürecin ilerisinde ise ve o eğitimlere ihtiyaç duymuyorlarsa, daha teknik eğitimler ve özel sektörle daha yakın çalışabilecekleri eğitimler tercih edebilirler. Bu nedenle, eğitim süreci zaman içinde startupların ihtiyaçlarına göre bir miktar özelleşmiş olacak.

Yayınladığınız son yapay zeka girişimleri haritasında üretken yapay zeka girişim sayısının 4 kat arttığı görülüyordu. Bu teknolojilerin nasıl bir dönüşüm sağladığını gözlemliyorsunuz? Gelecekteki potansiyel uygulamalarıyla ilgili bir şeyler söylemek ister misiniz?

Makine öğrenmesi ve yapay görme gibi kategoriler, 2017 yılından beri haritamızda yer alıyor. Ancak, üretken yapay zeka (Generative AI) kategorisini 2023 yılında ekledik ve bu alanda girişim sayısı bir yılda sıfırdan 18’e çıktı. Bu hızlı artış, bu teknolojinin ne kadar büyük bir potansiyele sahip olduğunu gösteriyor.

Sektörel uygulamaları da hızla gelişiyor. Geçtiğimiz yıl, özel sektörde üretken yapay zekanın ne olduğu konusuna yoğunlaşmıştık. Bu yıl ise yapay zeka olgunluğu yüksek şirketler, kendi dil kütüphanelerini ve büyük dil modellerini oluşturma üzerine çalışıyorlar. Bu çalışmalar sayesinde somut çıktılar elde etmeye çalışıyorlar.

Kendi kütüphanesini oluşturan şirketlerin, açık kütüphanelerle çalışan şirketlere göre daha başarılı oldukları raporlanıyor. Şirketler kendi verileri üzerinden çalıştıklarında daha doğru sonuçlar elde edebiliyorlar. Ayrıca, ChatGPT gibi herkese açık modeller, güvenlik sebepleriyle şirket içinde kullanılamayabiliyor. Bu yüzden, şirketler kendi bulut sistemleriyle çalışan programları tercih ediyorlar. Böylece hem daha doğru veri elde ediliyor hem de güvenlik sağlanmış oluyor.

Startuplar da bu gereksinimleri karşılamak için daha lokal çözümler üretiyorlar. Özel sektöre, bu yolculuklarında birebir destek oluyorlar. LLM teknolojilerinden bahsettiğimizde, sadece OpenAI, Microsoft veya Google gibi büyük firmaları kastetmiyoruz. Startupların da birçok alt ürünü de mevcut ve bunlar da sektöre önemli katkılar sağlıyor.

Genel girişim haritanızda 338 adet yapay zeka girişimi bulunuyor. Bunların ilerlemesi ve generative yapay zekanın olası etkileri hakkında ne söyleyebilirsiniz? Yeni bir tür, dijital bir tür olarak bahsetmek gerektiği, genel amaçlı bir teknoloji olduğu ve buharlı makineler gibi her sektörü etkileyebileceği konuşuluyor. Bu konuda bir öngörünüz veya söylemek istediğiniz bir şeyler var mı?

Bu konuda bireysel görüşlerimi paylaşmak daha doğru olur. Şu anda çok hızlı gelişen bir teknoloji var ve Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi olarak 2017 yılından beri bu konu üzerinde çalışıyoruz. Gelişimin ne kadar hızlı olduğunu görmek çok ilginç. 2017’de konuştuğumuz konularla bugün konuştuğumuz konular birbirinden çok farklı. O zamanlar daha basit algoritmalar konuşulurken, şimdi hayatımızın önemli bir parçası olan sistemlerden bahsediyoruz.

ChatGPT ve benzeri teknolojiler çıktı. Google’ın yeni çalışmalarıyla birlikte büyük bir rekabet ortamı oluştu. Bence bu rekabeti, ekosistemi güçlü olan taraf kazanacak. Kim daha farklı paydaşları işin içine dahil edebiliyorsa, o bu yarışı önde götürecek.

ChatGPT’nin erken çıkmış olması, insanların onu kullanma alışkanlığını artırdı. Ancak, başka bir yapay zeka aracı internete bağlanabiliyor veya başka bir özelliği ile öne çıkabiliyor. Bu uzun soluklu bir yarış ve bu sebeple uzun süre koşabilen, yeniliklere uyum sağlayıp öncülük edebilen ve dediğim gibi ekosistemi güçlü olan kazanacak. Türkiye ekosistemi de kendi özelliklerini doğru kullanabilirse bu yarışın önemli bir parçası olabilir. Türkiye, lokasyon olarak bir hub olma potansiyeline sahip, güçlü bir üretim sektörü, kalabalık ve genç bir nüfusu var. Üniversitelerin, araştırma kapasitesinin, iş birliklerinin ve mühendislik bölümlerinin yetkinliklerini doğru kullanabilirse, bu yarışta önemli bir yer edinebilir.

Genel olarak, startuplar için hedef sadece generative AI yapmak değil. Doğru ürünü ve yapay zeka hizmetini doğru bir şekilde sağlayabilmek olmalı. Bunu yapabilmek için de hem gündemi iyi takip edebilmek hem de güçlü bir networkün parçası olmak gerekiyor. Bu sebeple, Türkiye’de yapay zeka ekosisteminin gelişmesi, iyileşmesi ve global iş birlikleri ile kapsamlı bir ekosistemin parçası olmak önemli diye düşünüyorum.

Generative yapay zeka, üretken yapay zeka teknolojilerinin yoğunlaştığı bazı sektörler hakkında bilgi verebilir misiniz?

Giriş bariyeri zor olmayan, regülasyonu kısıtlı olmayan sektörler bu teknolojileri daha hızlı entegre ediyor. Medya tarafında bu teknolojiyi çok fazla konuşuyoruz. Çünkü medya, regülasyon açısından daha yumuşak bir alan. Giriş bariyeri de çok yüksek değil. Örneğin, bir görseli ChatGPT veya DALL-E ile oluşturup kullanmak, çoğaltmak ve oluşan görselin haklarının kime ait olduğu şu an için tartışmalı bir konu. Bunun nasıl düzenleneceği tartışılıyor. Ancak şimdilik yapılıp ortaya konan bir eserler başkasının hakkını bariz şekilde ihlal etmiyorsa çok büyük yaptırımlar olmuyor. Sağlık sektörüne baktığımızda bu durum böyle değil. Bir teknolojiyi entegre etmek hem çok daha uzun sürüyor hem de veri koruması, sektörel olarak uyulması gereken kurallar gibi açılardan daha fazla uyum çalışması yapılması gerekiyor.

Hukuk, sağlık ve eğitim gibi alanlarda bu teknolojiyi entegre etmek çok daha zor ve uzun sürüyor çünkü bu alanlar daha sıkı düzenlemelere tabi. Örneğin, Generative AI teknolojilerini eğitim alanında kullanmak istesek bile, özellikle K-12 seviyesinde bazı izinlere tabi olduğu için bu süreç daha yavaş ilerliyor. Eğitimde şunu söyleyebilirim; bu teknoloji artık var ve geri alamayacağız. Eğitim sistemi de bunu kapsayıcı bir şekilde dönüştürmeli, yasaklayıcı değil. Çünkü yasaklamanın herhangi pozitif bir etkisi olmayacaktır. Hatta belki uzun zamandır konuştuğumuz ezberci olmayan, düşünmeye sevk edici eğitim modeli yapay zeka ile mümkün olacaktır.

Eğitim, sağlık gibi başlıklarda bu teknolojilerin birçok avantajı var ve bu avantajlar ayrıntılı bir şekilde konuşulabilir. Özellikle eğitimde fırsat eşitliği, sağlık hizmetlerine adil ulaşım gibi konular ele alındığında kapsam da genişliyor. Ancak, genel olarak, daha regülatif sektörler bu teknolojilere daha yavaş entegre olurken, daha esnek sektörler daha hızlı entegre olacak. Zamanla, bu teknolojilerin uygulamaları, etik sorunlar, vergilendirme ve fikri mülkiyet hakları gibi konular da netleşecek. Eğitim, sağlık gibi sektörlerin daha yavaş entegre olmasını negatif görmüyorum. Tedbirli ilerlemek gerekiyor. Bir taraftan da reddetmemek ve nasıl kullanabilirim, nasıl geliştirebilirim sorularının sorulması gerekiyor.

Kurumların kendi GPT modellerini tasarlaması gibi bir eğilim var. Bu, küçük ve orta ölçekli firmalar arasında da bir heves uyandırıyor, ancak yasal süreçler ve gereklilikler konusunda belirsizlik var. Siz bu gelişmeyi nasıl görüyorsunuz? Nasıl ilerleyecek?

Tabii ki kesin bir öngörüm yok. Ancak bence herkesin belli bir noktada kendi modelini oluşturması gerekecek. Çünkü ChatGPT’ye sorduğumuz verilerin nerede kullanıldığı veya nasıl saklandığı konusunda güvenlik açısından bilgimiz yok. Şirket içindeki gizlilik içeren bilgilerin bu tür açık sistemlerde paylaşılması doğru değil. ChatGPT ve Generative AI ile ilgili eğitimlerde de en çok vurgulanan konulardan biri, gizlilik içeren bilgilerin bu sistemlerle paylaşılmaması gerektiği.

Bu nedenle, şirketlerin kendi dil modellerini geliştirmeleri gerekiyor. Geçen sene nisan ayında yaptığımız çalıştayda da bu konu konuşuldu. Bir teknolojinin lokalize edilmesi gerekiyor. Kullanılan yapay zeka teknolojileri o ülkenin yerel verileriyle eğitilmesi gerekiyor ki, hem kapsayıcı olsun hem de doğru cevaplar versin. Örneğin, Türkiye’nin sağlık verileri ile Arjantin’in sağlık verileri birbirinden çok farklı. Oradaki bir uygulamayı alıp burada aynen uygulamak mümkün değil. Bu nedenle, verilerin lokalize edilmesi daha fazla enerji harcatsa da, doğru sonuca ulaşmamızı sağlayan bir yöntem. Kendi dil modellerini oluşturmak, şirketler için daha güvenli ve özelleştirilmiş çözümler sunacaktır. Bu eğilimin devam edeceğini ve yaygınlaşacağını düşünüyorum.

Keyifli sohbet ve değerli paylaşımlarınız için teşekkür ederiz, son olarak eklemek istediğiniz bir şey var mı?

13 Haziran tarihinde gerçekleştireceğimiz Startup Day etkinliğimiz var. Bu yıl üçüncüsünü düzenleyeceğiz. Bu networking etkinliği ile yapay zeka startuplarını, yatırımcıları ve özel sektörü herhangi bir teknolojik alt kısıtlama olmadan davet ediyoruz. Geçen yıl 250 kişi katılmıştı; yaklaşık 150’si startup, 100’ü ise özel sektör ve yatırımcılarındandı. Bu etkinlik, güzel iş birliklerinin başlangıcı oluyor. Çünkü herkesin birbiriyle tanışabildiği ve bu tanışmaların iş birliğine dönüşebildiği bir ortam sağlıyoruz.

Öncesinde katılım sağlayacak startupları yatırımcılarla ve şirketlerle paylaşıyoruz. Aynı şekilde startuplar için de bu yatırımcılar ve şirketleri paylaşıyoruz. Böylece kendilerinin önceliklendirdiği kişileri çalışıp etkinliğe katılıyorlar. TRAI Startup Day etkinliğini de buradan tüm yapay zeka startuplarına duyurmak isterim.

Başlat LLM Etki Programına Başvuru için Linki Tıklayın !

AiTrends Özel