Meta Yeni Labaratuvarına Yetenekli İnsanları Alıyor

Meta yakın zamanda bir “süper zeka” yapay zeka laboratuvarı kurdu ve insanları işe almak için para harcadı.

İnternette 44 “süper zeki” üyenin yer aldığı bir liste dolaşıyor ve her birinin yılda 10 milyon ila 100 milyon dolar arasında kazanabileceği tahmin ediliyor.

Bu gelir seviyesinin gerçekleşmesi oldukça olası. Zuckerberg’in, OpenAI’nin baş araştırma sorumlusu Mark Chen’i bünyesine katmak için 1 milyar dolara kadar maaş teklif ettiği bildiriliyor.

Meta’nın “AI emektarları” arasında Yann LeCun gibi bazı isimler dışında listedeki kişilerin çoğunun bu ay işe başlayan yeni çalışanlar olduğunu ve listedeki kişilerin yarısının yerli üniversitelerden mezun olduğunu belirtmekte fayda var.

Bu “Çinli üniversite öğrencileri” arasında Tsinghua mezunu Yuanzhi Li nispeten farklı bir isim: Daha önce Carnegie Mellon Üniversitesi’nde yardımcı doçent olarak çalışmış ve sektörde hiçbir iş deneyimi olmamıştı.

Bu listedeki bir diğer profesör ise Turing Ödülü sahibi ve şu anda New York Üniversitesi’nde profesör olan Yann LeCun’dur.

Sıradan insanlar ancak netizen gibi iç çekebiliyorlar Tanışma: Sıradanlık ile mükemmellik arasındaki uçurum çok büyük!

Ancak Tsinghua Üniversitesi mezunu veya ABD’de profesör olsanız bile, herkesin Meta’nın “AGI Yetenek Gösterisi”ne katılma fırsatı olmuyor.

Az önce Tsinghua mezunu ve Duke Üniversitesi profesörü Chen Yiran Weibo’da şu açıklamayı yaptı.

Zuckerberg, pratik eylemleriyle “bilginin zenginlik olduğunu” kanıtlıyor!

Yann LeCun ile aynı listede yer alan eski profesör

Yuanzhi Li, Meta’da 4 aydır araştırma bilimcisi olarak çalışıyor; Meta’ya katılmadan önce Carnegie Mellon Üniversitesi’nde (CMU) yardımcı doçent olarak çalışıyordu.

Sektörde herhangi bir iş deneyimi bulunmuyor ve ağırlıklı olarak derin öğrenme teorisi üzerine çalışıyor.

Şu anda Google Akademik atıfları 40.000’i aşmış durumda ve özellikle 2023’ten sonra atıf sayısı patlamaya başladı.

 

Düşük rütbeli adaptif LoRA için LLM ince ayar yönteminin ortak yazarıdır.

Makale bağlantısı: https://arxiv.org/pdf/2106.09685

Ayrıca Microsoft’un Phi serisi dil modellerinin (Phi-2, Phi-3, Phi-4 ve diğer modeller) geliştirilmesinde de yer aldı.

Ayrıca “Dil Modellerinin Fiziği” araştırma projesinin de önemli katılımcılarındandır.

2014 yılında Tsinghua Üniversitesi’nden bilgisayar bilimleri alanında lisans derecesi, 2018 yılında ise Princeton Üniversitesi’nden bilgisayar bilimleri alanında doktora derecesi aldı.

Ancak Meta, üst düzey yapay zeka araştırma yeteneklerine ek olarak veriye de büyük yatırımlar yaptı.

Dünyanın önde gelen yapay zeka gruplarının, Afrika ve Asya’daki düşük maliyetli “veri etiketleyicilerini” yüksek ücretli sektör uzmanlarıyla değiştirdiği bildiriliyor.

Özellikle Meta ve Bezos, fizikçileri ve biyologları “yapay zeka öğretmenleri” olarak işe almak ve insanları geride bırakan bir “süper beyin” yaratmak için onlarca milyar dolar yatırım yaptı.

Veri açıklama sektörü sessiz sedasız bir endüstriyel dönüşüm geçirdi. Akademik yeterlilik olmadan veri açıklaması yapamaz mısınız?

Muhakeme Modeli Patlaması Yapay zeka verileri anahtardır

Scale AI, Turing ve Toloka gibi yapay zeka veri hizmeti sağlayıcıları, daha karmaşık eğitim verileri oluşturmalarına yardımcı olmak için biyoloji ve finans gibi alanlardaki uzmanları işe alıyor.

OpenAI o3 ve Google Gemini 2.5 gibi çıkarımsal yapay zeka modellerinin yükselişiyle birlikte, şirketler Kenya ve Filipinler gibi ülkelerde saatte 2 dolardan az kazanan düşük maliyetli etiketleyicilerin ortadan kaldırılmasını hızlandırıyor. Bu çalışanlar daha önce, yapay zeka modeli eğitimi için büyük veri kümeleri sağlamak amacıyla çoğunlukla zaman alıcı manuel etiketleme işleriyle uğraşıyorlardı.

Hollanda merkezli yapay zeka veri sağlayıcısı Toloka’nın CEO’su ve kurucu ortağı Olga Megorskaya şunları söyledi:

Yapay zeka sektörü uzun süredir modellere ve hesaplamalara odaklanırken, veriler ihmal edildi. Sonunda (yapay zeka sektörü) eğitimde verilerin önemini fark etmeye başladı.

Bu değişim, yatırımcıların veri açıklama girişimlerine olan ilgisinde artışa yol açtı.

Örneğin Meta, rakiplerine yetişmek amacıyla haziran ayında ABD merkezli Scale AI’ya 15 milyar dolar yatırım yaparak değerlemesini iki katına çıkararak 29 milyar dolara çıkardı.

Benzer şekilde, Kaliforniya merkezli Turing AI da Mart ayında 2,2 milyar dolar değerlemeyle 111 milyon dolar yatırım aldı.

Bezos’un kişisel şirketi Bezos Expeditions, Mayıs ayında Toloka için 72 milyon dolarlık bir finansman turuna öncülük etti.

Sektör yükseltmesi, uzmanlara %20 maaş artışı sağlandı

Geçmişte veri açıklayıcıları, nesneleri tanımlamak için resimlere kutular çizmek, resimlerin içeriğini tanımlamak, akıcı ifadeler seçmek ve genellikle şiddet veya grafik içerik barındıran veri kümelerinden kötü cevapları elemek gibi daha basit görevleri yerine getiriyordu.

Yapay zeka modelleri performansı artırmak için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyduğundan, bu çalışanların tek bir görevi saniyeler içinde işlemeleri ve devasa bir veritabanı oluşturmak için günde yüzlerce görevi tamamlamaları gerekiyor.

Ancak birçok görev otomatikleştirildikçe, bu talepler önemli ölçüde azaldı. Yapay zekânın en alt kademelerinde çalışan bu çalışanların yerini bir anlamda yapay zekâ aldı.

Kenya Veri Etiketleyicileri Derneği Başkanı Joan Kinyua, çalışanlardan artık yerel dil becerileri ve bilgisine dayanan görevleri yerine getirmelerinin istendiğini söyledi.

Dernek ayrıca bazı görevlerin, açıklayıcıların yapay zeka tarafından üretilen içerik üzerinde son kalite kontrollerini gerçekleştirmesini gerektirdiğini tespit etti.

OpenAI, Anthropic ve Google gibi yapay zeka devleri, insan zekasını aşabilecek modeller olan ASI’yi geliştirmek için çalışırken, sektör veri setlerinin kalitesine daha fazla odaklanıyor ve karmaşık sorunları çözmek için uzmanlar işe alıyor.

Turing AI’nın kurucu ortağı ve CEO’su Jonathan Siddharth, “Şu anda ihtiyaç duyulan şey, insanların modellerle zihinsel çalışma yaparken elde ettikleri gerçek veriler ve modeller hata yaptığında geri bildirimdir” dedi.

Programlamadan fiziğe, finansa kadar uzanan alanlarda modellerinin iyi performans göstermesini sağlamak için, iyi finanse edilen yapay zeka şirketleri artık daha karmaşık veri kümelerine erişim için ödeme yapmaya istekli ve bu da dünyanın dört bir yanından uzmanları işe almalarına olanak tanıyor.

Siddharth, Turing’in sektörler arası uzmanlara orijinal pozisyonlarından %20-30 daha yüksek maaş teklif ettiğini açıkladı. Veri bütçesi, yapay zeka şirketlerinin bilgi işlem gücü harcamalarının yalnızca %10-15’ini oluştursa da, yine de “büyük bir meblağ”.

Toloka’dan Olga Megorskaya, “Düşünce Zinciri” gibi yeni özelliklerin, insan uzmanların bir sorunu nasıl parçalara ayıracaklarını göstermelerinden sonra geliştirildiğini söyledi.

Deneyimli yazılım mühendislerinin, alanlarına göre görevler tasarlamaları ve kod yazarak, programları hata ayıklayarak ve güvenlik açıklarını kontrol ederek sorunları çözmeleri gerekebilir.

Aynı zamanda, fizik teorilerinin doğrulanması birden fazla tarafın işbirliğini gerektirir: Fizikçiler teorilerin doğruluğunu test etmek için simülatörlerin nasıl oluşturulacağını açıklamaktan sorumludur, yazılım mühendisleri simülatör kodunu yazar ve veri bilimcileri simülasyon sonuçlarını analiz eder .

Turing AI’dan Siddharth, “Ortaya çıkan modeller yalnızca fizikçileri geride bırakmakla kalmayacak, aynı zamanda fizik, bilgisayar bilimi ve veri bilimi alanlarındaki en iyi beyinlerin birleşik yeteneklerini de geride bırakacak” dedi.