Emre Yumlu 
Merkeziyetsiz yapay zekâ altyapı sağlayıcısı OORT, geliştirdiği görsel veri setiyle Google’ın veri bilimi platformu Kaggle üzerinde dikkat çekici bir başarı elde etti. Nisan ayı başlarında yayınlanan “Diverse Tools” adlı veri seti, kısa sürede farklı kategorilerde ilk sayfaya yükseldi. Bu başarı, kaliteli ve topluluk temelli eğitim verilerine olan artan ilgiyi gözler önüne seriyor.
Merkeziyetsiz Altyapıyla Üretilen Eğitim Verisi İlgi Görüyor
Kaggle, veri bilimi ve makine öğrenimi profesyonellerinin yarıştığı, öğrendiği ve projeler paylaştığı Google’a ait bir platform. OORT tarafından yayımlanan veri seti, yapay zekâ toplulukları tarafından yoğun ilgiyle karşılandı ve farklı mühendislik, perakende ve üretim kategorilerinde üst sıralarda yer aldı.
OORT’un CEO’su Max Li, elde edilen etkileşim verilerinin, merkeziyetsiz yöntemlerle oluşturulan eğitim verilerine olan erken dönemdeki talebi ve ilgiyi doğruladığını belirtti. Li, şunları söyledi:
“Topluluktan gelen doğal ilgi, aktif kullanım ve katkılar — merkeziyetsiz, topluluk destekli veri akışlarının hızlı yayılım sağlayabileceğini açıkça gösteriyor.”
Yeni Veri Setleri Yolda
OORT ekibi, önümüzdeki aylarda farklı temalarda yeni veri setleri yayımlamayı planlıyor. Bunlar arasında araç içi sesli komutlar, akıllı ev teknolojileri için ses verileri ve derin sahte (deepfake) videolar içeren veri setleri de bulunuyor. Bu veri setleri, medya doğrulama sistemlerini iyileştirmek amacıyla geliştirilecek.
İlk Sayfa Başarısı Güncellendi
Söz konusu görsel veri seti, bir süre boyunca Kaggle’ın Genel Yapay Zekâ, Perakende, Üretim ve Mühendislik kategorilerinde ilk sayfada yer aldı. Ancak, 6 ve 14 Mayıs tarihlerinde yapılan güncellemelerin ardından bu sıralamalarda değişiklik yaşandı.
Buna rağmen, uzmanlar OORT’un başarısını sadece sıralamayla değil, arkasındaki şeffaflık ve teşvik modeliyle değerlendiriyor. Merkezi çözümlerin aksine, OORT gibi projeler token tabanlı teşvik sistemleri sayesinde hem izlenebilirlik hem de topluluk denetimi sunabiliyor. Bu da merkeziyetsiz projelerin veriye dayalı yapay zekâ sistemleri için uzun vadeli güvenilirlik sunabileceği anlamına geliyor.
Kaliteli Görsel Veri Artık Daha Nadir
Yapay zekâ araştırma şirketi Epoch AI’nin yayımladığı verilere göre, insan üretimi metin tabanlı veriler 2028 yılına kadar tükenebilir. Görsel veriler konusunda ise durum daha karmaşık bir hal alıyor. Pek çok sanatçı, eserlerinin izinsiz şekilde yapay zekâ modellerine öğretilmesini engellemek için bilinçli sabotaj teknikleri kullanıyor. Örneğin, Nightshade adlı bir araç, görselleri model performansını bozacak şekilde “zehirlemek” için kullanılıyor.
Uzmanlar, bu gelişmeler ışığında kaliteli ve güvenilir görsel verilerin giderek kıtlaştığını ve bu yüzden topluluk kaynaklı, doğrulanabilir veri setlerinin her zamankinden daha kıymetli hale geldiğini vurguluyor. Bu tür projeler, yalnızca alternatif değil, aynı zamanda yapay zekânın etik gelişimi için temel yapı taşları olabilir.
Son Dakika kripto para haberleri için hemen tıkla.
Konu ile ilgili yorumlarınızı bize yazabilirsiniz. Ayrıca, bu tarz bilgilendirici içeriklerin devamının gelmesini isterseniz, bizleri Telegram, Youtube ve Twitter kanallarımızdan takip edebilirsiniz.