Altman : GPT-5’in güçlenmesini hissetmiyorsanız, bunun nedeni henüz profesyonel olmamanızdır

GPT-5’in tanıtımı pek de şık olmadı.

Tanıtım sırasında canlı yayında gösterilen grafik ve verilerin hatalı olması ciddi yanlış yönlendirmeye neden oldu, izleyiciler tarafından fark edildi;

İzleyiciler, canlı yayının hemen altında sert eleştirilerini paylaştı ve en beğenilen yorumlardan biri şu oldu: “İşte bu, GPT-5 ile yapılmış kesinlikle bir PowerPoint sunumu.”

Şüpheler, “İkinci bir Kış” geliyor diye bağırmaya başladı bile.

Fakat OpenAI bunun böyle olmadığını düşünüyor.

Ultraman, röportajda, “Evet, tanıtım günündeki atmosfer pek iç açıcı değildi” itirafında bulundu.

Fakat onun dediğine göre bu, modelin kabiliyet sorunu değil, tempo hatası ve beklentilerin kaymasından kaynaklanıyor.

Başka bir deyişle, GPT-5 kötü değil, ama herkes onun bakış açısında bir kaynama olduğunu sanıyor.

Neden bu GPT sürümü böyle?

Ortalama Kullanıcılar Bunu Hissetmiyor

Bu noktayı anlamak için önce şunu anlamalıyız: GPT-5 tam olarak ne geliştirdi?

OpenAI’nin açıklaması şu: Bu neslin geliştirmesi büyük ölçüde araştırma, matematik ve kod gibi yüksek seviyeli alanlarda yoğunlaşmış durumda.

Ultraman örnek verdi: Bir fizikçi GPT-5’in araştırma engellerini aştığını söylüyor; biyologlar ise belirli bir sorunda “ayrıcalıklı düşüncelere” sahip olduğunu hayretle belirtiyor.

Sorun şu ki, bu örneklerin hiçbiri gerçek isimli değil, ve herkes ihtiyacı olanı kullanmıyor.

Ultraman bile kabul ediyor: “Çoğu insan fizik araştırmacısı değil.”

Böylece, “ilerleme” belirginleşmek yerine, hatta “gerileme” görünümüne büründü.

Daha birkaç daha spesifik detaya bakalım:

• Matematik yeteneğinde, GPT-5 uluslararası matematik yarışmasının ilk beşine girmeyi başardı—ki GPT-4 ise hâlâ “Genel Top 200” seviyesinde kalıyor（Az önce, OpenAI’nin gizemli yeni modeli IMO 2025 altın madalyası kazandı! Matematik zirvesini fethetti, Silikon Vadisi coşkulu）;

• Kodlama mantığında, GPT-5 çok adımlı mantık hatalarını daha doğru tanımlayabiliyor; hatta kısmi birim testlerini otomatikleştirebiliyor;

• Belirli çalışmaların özetlerini yazmak, bilimsel varsayımlar öne sürmek konusunda daha başarılı; bazı laboratuvarlar küçük ölçekli uygulamalara başladı.

Bu değişiklikler, sıradan kullanıcılar tarafından neredeyse fark edilmemekte. Bu yüzden insanlar onu sadece “kozmetik bir ürün” olarak görüyor.

Son birkaç yıldır, OpenAI’nin stratejisi şu yöndeydi: “Daha fazla veri + Daha büyük modeller + Daha güçlü hesaplama gücü”, bu yolda ilerlemeye devam etti.

Ama GPT-5 ile işler değişti.

Bu nesil modelin gücü, sadece veri miktarı veya hesaplama gücüyle değil, başka bir yöntemle gelişiyor.

Temel yükseltme kaynağı: İnsan geri bildirimine dayalı güçlendirilmiş öğrenme (RLHF).

Basitçe söylemek gerekirse, uzmanlardan oluşan bir grupla model çıktısını değerlendirme, puanlama ve geri bildirim sağlama işine girildi; ardından tekrar eğitiliyor, “uzman gibi düşünmesi” sağlanıyor.

Daha da ilginci: Artık modeller kendileri “kendi kendine beslenme” (self-feeding) yeteneğine sahip oldular.

Greg Brockman’a göre, model yeterince akıllı değilse, büyük modeller eğitmek zorundalar; ama yeterli yargıya sahipse, kendi çıktılarını tarayarak kaliteli içerikler seçip, yeniden kendini eğitebilir.

Bu mantık “kendi kendinden örnek alma” (sampling from itself) adıyla bilinir ve yapay zekanın kendini geliştirmesinin anahtarıdır.

Bu teknolojik dönüşüm önemli değişikliklere yol açtı:

• Artık karmaşık çıkarım zincirlerini daha iyi işlemesi sağlandı;

• Halüsinasyon ve hatalara karşı kontrolü daha sıkı hale geldi;

• Uzman alanlarda uyum sağlama yeteneği arttı.

GPT, daha fazlasını söyleyen, terimlerle dolu bir uzman gibi oluyor; ama belki de bu, sıradan insanlarla iletişimi daha da güçleştiriyor.

OpenAI Büyüklük Boyutunu Bırakmadı

Sadece “Yetersiz Güç” Dönemindeyiz

“Büyüklük temelli yaklaşımın başarısız olduğu” eleştirilerine OpenAI karşı çıkıyor.

GPT-5; “Daha fazla 10 kat ekran kartı” ile eğitilmedi, ama altyapı yatırımlarını durdurmadılar.

Aksine, Ultraman açıkça söylüyor: “Biz hâlâ büyüklüğe inanıyoruz, ama şu anda zorluk fiziki seviyeye çıktı.”

ABD’nin Teksas eyaletinde bulunan Abilene’deki veri merkezlerini inşa ederken, bütçeleri yüz milyar dolarları buluyor.

Greg Brockman, böyle bir ölçekli altyapının “İki kat büyük bir roket yapmaya benziyor—zorluk 10 kat artar” şeklinde tanımladı.

Sebep açık: Bir sonraki nesil modeldeki atılım, sadece daha akıllı eğitim stratejileriyle değil, aynı zamanda daha büyük hesaplama kaynaklarıyla mümkün olacak; fakat şu anki küresel çip ve enerji kaynakları buna yeterli değil.

Yani, güçlendirilmiş öğrenme (RLHF) şu anki en iyi çözüm olsa da, gerçek anlamda AGI seviyesine ulaşmak için büyük ölçekle çalışmak gerek.

AGI Artık Bir Son Durak Değil

Sürekli Etki Yaratan Bir “Süreç”

Ultraman, son birkaç yıldaki konuşmalarında, AGI’yi her zaman hedef olarak tanımlıyordu: “Yapay Zeka büyük çoğunluğu insana değer katan işleri yapabildiğinde, amacımıza ulaşmış oluruz.”

Ama son zamanlarda, söylemini değiştirdi.

Şimdi, OpenAI’ye göre, AGI bir hedef değil, bir yolculuk.

Yani o, bir “Anlamlı Artış Süreci” ve aniden “tam yetenekli” hale gelen bir model değil.

Bu yaklaşımın iki avantajı var:

• Artık “AGI çıkış tarihi” belirleme baskısına gerek yok;

• Daha uygun ölçüt olarak, “bilimsel gelişme hızını” almak ve tek seferlik güç atlamaları yerine bu çerçevede değerlendirmek.

Ultraman’ın yeni tanımına göre, AGI’nin temelinde fiziksel teoriler, kimya deneyleri ve ilaç taraması gibi temel bilimsel gelişmeleri tetiklemek yer alıyor.

Bu nedenle, OpenAI içinde bu kavram, “markalaşma” yoluyla daha belirgin hale geliyor:

• Çalışan dizüstü bilgisayarda “FEEL THE AGI” yazısı var;

• Merkez ofisinın birinci katında aynı sloganla tişört satılıyor;

• İş alanı duvarlarına “Yapay Zeka Ergenliği” açıklama grafikleri asılmış — bu, yapay zekanın “sadece taklit eden” aşamadan “biraz bilinçli” hale geçme karmaşık sürecini anlatıyor.

OpenAI’nin gözünde GPT-5, aynı zamanda AGI’nin ergenliği de diyebiliriz.

Belki de Daha Çok Önemsedikleriniz

Bugün Yapabileceği İşler

GPT-5 hakkındaki tartışma aslında bir “hikaye anlatma uyumsuzluğu” durumu:

Halk “Yapay Zeka’nın sınav geçmesini” beklerken, OpenAI “Yetkinlik eğrisini” sunuyor.

Model yükseltme yolu artık “sahne gösterisi”nden çok “iç güç”e yöneldi.

Ultraman, diyor ki, GPT-6 daha iyi olacak, GPT-7 ise daha şaşırtıcı.

Ama gerçek beklenti, şu: Elinizdeki model, bugün size daha az hata yapmanızda ve daha çok işlem yapmanızda yardımcı olabilmeli.