Yapay zeka girişimciliğinde en büyük sorun FOMO değil ama net düşünememek

Herkes FOMO’dayken yeni sorular sormaya devam etmek önemlidir.

Her soru yararlı değildir ancak iyi sorular sormak önemlidir.

“Yazılım tamamen ticarileşecek mi? Yazılım işi gelecekte de varlığını sürdürecek mi?”

“Büyük şirketler deyapay zekaSilahlı, AISaaSÜrün nasıl yapılır? “

“İsteğe bağlı kullanıcı arayüzü son biçim midir?”

“Güveni nasıl inşa ederiz? Sadece modelde değil, aynı zamanda bu acenteleri oluşturan şirketlerde de.”

Anthropic’s Alignment Research Team’in lideri ve seri girişimci Jordan Fisher, yakın zamanda YC’de yaptığı bir paylaşımda yapay zeka girişimciliği hakkında birçok düşüncesini ortaya koydu. Birçoğunun şu anda bir cevabı yok, ancak Jordan’ın dediği gibi hızla değişen yapay zeka çağında durup düşünmek ve daha fazla nedenini sormak önemli.

Konuşma bağlantısı: 

TLDR:

• Bundan iki yıl sonraki dünya için plan yapmalısınız, iki yıllık katı bir plan yapmanıza gerçekten gerek yok. Ancak AGI’nin işe alım, pazarlama ve ürünler gibi şeyleri nasıl değiştireceğini bile düşünmediyseniz kurucu olarak ihmalkarsınız demektir.

• Önümüzdeki birkaç yıl içinde kurumsal müşterileriniz de AGI’yi veya süper güçlü AI Aracılarını kullanacak. Yapay zekanın etkisi yalnızca start-up’ların ürünleri üzerinde değil aynı zamanda alıcılar üzerinde de hissediliyor: yükselen bir dalga tüm tekneleri havaya kaldırıyor.

• Belki de kod oluşturmanın tüm bu otomasyonu aslında yazılım kalitesinin tavanını sonsuz derecede yükseltmiştir. Deneyimi ve performansı en üst düzeye çıkarmak için üst düzey bir insan ekibinin ve yapay zekanın derin bir şekilde işbirliği yaptığı türden bir çalışma.

• Bir kullanıcı olarak bazen konuşmak, bazen de uygulamalı olmak istiyorum. Düşünmeniz gereken soru şudur: “Kullanıcıların ürünle etkileşim kurmasının en kolay yolu nedir?”

• Girişimcilerin sezgisi genellikle sıfırdan yeni bir yapay zeka yerli ürünü oluşturmanın en iyisi olduğu yönündedir. Aslında bazı bölgelerde eski ürünleri dönüştürmek için mevcut dağıtım kanallarından yararlanmak sonuçta kazanç sağlayabilir.

• Güven konusu çok önemli. Sadece modele güvenmek değil, bugün son derece küçük takımlarımız var, yarın takımlar daha da küçük, hatta yarı otomatik takımlar bile olabilir. Kullanıcılar size neden güvenmeli?

• Büyük dil modelleri internette buldukları her şeyi işlemede iyidirler, ancak şirketler tarafından “kilitlenen” örtülü bilgiyi öğrenemezler mi? Örneğin TSMC ve ASML.

• Bu, dünyayı gerçekten değiştirmek için son fırsat penceremiz olabilir. Şu anda yaptığınız ürün hayatınızda yaptığınız son ürün olabilir. Şimdi kurduğunuz şirket son şirketiniz olabilir. Bir şeyi gerçekten önemsiyorsanız ve bu dünyaya bir şeyler bırakmak istiyorsanız şimdi tam zamanı.

Dürüst olmak gerekirse şu anda kafam çok karışık, muhtemelen hayatımın en kafa karıştırıcı zamanı. Ama bence kafanız karıştığında sıklıkla ilginç bir şeyler ortaya çıkar.

Neredeyse tüm hayatım boyunca teknoloji sektörünün içindeyim ve neler olup bittiğini anladığım için her zaman bir avantaja sahip olduğumu hissettim. Hatta bir noktada önümüzdeki beş ila on yıl içinde ne olacağını bildiğimi bile düşündüm. Bu avantajı kariyerimi planlamak ve bir şirket kurmak için kullandım.

Birçok farklı alandaki trendleri başarılı bir şekilde tahmin ettim. Pek çok trendde doğru noktalara adım attığım söylenebilir, bu da gerçekten iyi hissettiriyor.

Ancak artık bu oyun yöntemi işe yaramıyor. Beş yıl sonrasını göremiyorum. Muhtemelen sadece üç hafta sonrasını, hatta daha azını görebiliyorum. Bundan sonra ne olacağını bilmiyorum. Yani bugün sizinle konuşmak istediğim şey cevaplar değil, bir sürü soru. Bu sorular düşüncelerimi toparlamama yardımcı oluyor ve belki size de ilham verebilir.

Elbette her soru yararlı değildir. Ama sanırımİyi sorular sormak önemlidir.İster bir şirketi yönetin, ister bir ekibe liderlik edin, ister kendi hayatınızı yaşayın, bu aynıdır. Hepimiz zaman zaman durup nedenini sormalıyız.

Tabii ki, aşağıdakiler tamamen kişisel görüşlerimdir. Siz de yapay zeka girişimciliği yolundaysanız bu düşüncelerim işinize yarayabilir.

Daha büyük bahis:

Ürünleri iki yıl sonraki dünyaya göre planlayın

Önce en temel şeyden bahsedelim: Bu nokta hâlâ iş kurmaya uygun mu?

Her şey değişiyor. Diyelim ki bir iş kurmaya başlıyorsunuz veya zaten bir şirketiniz var; yapay zeka stratejinizi, ürünlerinizi ve ekibinize liderlik etme şeklinizi nasıl alt üst edecek? Bunlar henüz çözülmemiş büyük sorunlardır.

Üstelik bugün öğrenmek istediğiniz cevap yarın geçerliliğini yitirebilir. İş kurduğum ve kurucularla konuştuğum süre boyunca bir paradoks gözlemledim: Herkes size odaklanmanın her şey olduğunu ve bunun startupların gücü olduğunu söylüyor. Odaklan, odaklan, odaklan. Büyük şirketler odaklanamaz, bu yüzden onlarla rekabet edebilir, hatta onları aşabilirsiniz.

Ancak girişimcilikle ilgili bir başka gerçek de her şey hakkında endişelenmeniz gerektiğidir; işe alım, finansman, ürün, strateji, pazarlama… her şey.

Sonra belki ürünün piyasaya çıktığı kritik anda ekipten biri istifa ediyor, bir başkası da ayrılacağına dair sesler çıkarıyor, kaos var ve bu her an olabiliyor. Bu aşırı çelişki, kurucuları “Yapay zeka ne getirecek?” sorusuna cevap verebilecek en uygun kişiler haline getiriyor. çünkü her an tüm sorunları çözmesi gereken sizlersiniz.

Geçtiğimiz altı ay içinde endüstrinin “en iyi uygulamaları” olarak adlandırılan bazı uygulamalar ortaya çıktı. Örneğin, yapay zekanın ürünlerde uygulanmasına nasıl baktıkları sorulduğunda insanlar şöyle diyecek: “Önümüzdeki altı ayda ne olacağını düşünmelisiniz. Yeni nesil temel modelin neler yapabileceğini düşünün ve ardından ürününüzü bu yeteneğe göre tasarlayın. Sadece bugünün yeteneklerine göre planlama yapmayın.”

Bunun çok değerli bir tavsiye ve çok önemli olduğunu düşünüyorum. Ama biraz daha büyük bahse girmek istiyorum:Bundan iki yıl sonraki dünya için plan yapmalısınız.Çünkü AGI’nın önümüzdeki birkaç yıl içinde gelmesi muhtemel. Bu konuyu yerleşik bir gerçek olarak ele almalı ve bugün şirket stratejiniz üzerinde geriye doğru çalışmalısınız. Elbette bu konuda büyük bir belirsizlik var, o yüzden çok katı iki yıllık plan yapmayın. Ancak AGI’nin işe alım, pazarlama ve ürünler gibi şeyleri nasıl değiştireceğini bile düşünmediyseniz kurucu olarak ihmalkarsınız demektir.

Bugünün konusu bu. Bunu iki açıdan incelemek istiyorum: “YGZ geliyor” ve “Önümüzdeki altı ay içinde yapay zekaya ne olacak?”

Birçok kişi şöyle düşünüyor: “Aslında yapay zekanın etkisi düşündüğümüzden daha yavaş olacak.” Bunun nedeni büyük şirketlerin berbat olmasıdır. Bir şeyler satın almaları uzun zaman alıyor ve trendin farkına varmıyorlar. Üstelik ticari satış döngüleri çok yavaştır. Yani tüm Fortune 500 şirketlerinin geliştirmek isteyebileceğiniz SaaS ürünlerini sindirmeleri yıllar alacak.

Bu fikrin çok naif olduğunu düşünüyorum çünkü bir şeyi göz ardı ediyor:Alıcıların kendileri deyapay zekaSilahlı.

Önümüzdeki birkaç yıl içinde kurumsal müşterileriniz de AGI’yi veya süper güçlü AI Aracılarını kullanacak. Bu yalnızca SaaS ürünleri aracılığıyla değil, aynı zamanda kuruluş içinde de geçerlidir. Satın alma kararları vermek ve ürünlerinizi değerlendirmek için yeni nesil LLM’yi kullanacaklar. Dahası, SaaS’ınızı satın almak için aylar harcamak yerine, iki mühendisin Claude’u kullanarak birkaç hafta içinde şirket içi özel bir sürüm yazmasını sağlamanın daha iyi olduğunu görebilirler.

Yapay zekanın etkisi yalnızca start-up’ların ürünlerine değil aynı zamanda alıcıya da yansıyor. Yapay zekanın ilginç ve tuhaf tarafı da bu: Sular yükseldiğinde tüm tekneler de onunla birlikte yükselecek.

Yazılım “talep üzerine yazılabilseydi”,

Hala bir APP’ye ihtiyacımız var mı?

Bu da ilgili bir soruya yol açıyor: Yazılım tamamen metalaştırılacak mı? Yazılım işi gelecekte de var olacak mı?

İki ya da üç yıl sonra bir SaaS şirketi olmak hâlâ mümkün olacak mı? Artık tüm şirketlerin kendi yazılımlarını kendi bünyesinde geliştirmesi zamanı mı gelecek? Çünkü Claude’un yeni nesline yalnızca bir bilgi göndermeniz yeterli. O zamanlar şirketin talepte bulunmak için yalnızca ürün yöneticilerine ihtiyacı vardı.

Aynı şey tüketici tarafı için de geçerli. Belki gelecekte herkes artık uygulama indirmeyecek, kendileri için isteğe bağlı uygulamalar oluşturacak. Artık bunu bir uygulama olarak bile düşünmüyorlar. Sadece telefona söyleyin ve telefon bir uygulama oluşturacaktır.

Bu bir sonuçtur: yazılımın tamamen metalaştırılması.

Ama bir ihtimal daha var, tam tersi. Belki de kod oluşturmanın tüm bu otomasyonu aslında yazılım kalitesinin tavanını sonsuz derecede yükseltmiştir. Tek bir komutla kolayca “oldukça iyi” bir uygulama yapabilirsiniz, ancak “harika” bir uygulama yapabilir misiniz? Deneyimi ve performansı en üst düzeye çıkarmak için üst düzey bir insan ekibinin ve yapay zekanın derin bir şekilde işbirliği yaptığı türden bir çalışma.

Cevabını bilmiyorum ama cevabın sektörden sektöre değişebileceğini düşünüyorum. Ancak ürününüz için bunu düşünmelisiniz.

Bu aynı zamanda ilginç bir fikri de gündeme getiriyor: Eğer yazılım “talep üzerine yazılabiliyorsa”, önceden sabit bir “Uygulama” geliştirmemiz gerekiyor mu?

Örneğin, artık kullanıcı ihtiyaçlarını önceden tahmin etmek ve ardından tüm işlevleri uygulamak için Claude gibi araçları kullanıyoruz. Ancak eğer kod talep üzerine oluşturulabiliyorsa, neden bunu gerçek zamanlı ve talep üzerine yapmayasınız?

Bir kullanıcı ürününüzü kullanırken sistemin mevcut fonksiyonların onun sonraki ihtiyaçlarını karşılayamayacağını anladığını ve arka planda kullanıcı için hemen yeni bir kod ürettiğini düşünün. Eğer bu başarılabilirse çok ilginç bir model olacağını düşünüyorum ama güven konusunda her türlü soruyu gündeme getirecek.

Arayüzü (UI) değiştirmek bir şeydir, kullanıcılar için sadece arayüzün biçimini değiştirebilir. Ancak gerçekten yeni bir davranış uygulamak için arka uçtaki veritabanının derinliklerine inmeniz gerekir. Yapay zekaya %100 güvenilebilir mi? Görünüşe göre henüz değil. Bu nedenle “güven” konusu özellikle kritiktir.

Benzer sorular şunlardır: Kullanıcı arayüzü nasıl görünmeli? Herkesin bahsettiği üretken kullanıcı arayüzü henüz tam olarak uygulanmadı ancak bu konuda oldukça iyimserim. İsteğe bağlı kullanıcı arayüzü son biçim midir? Yoksa düşünmediğimiz başka oynama yolları da var mı?

Özellikle çok modluluk, işitme, görüntü, video ve metnin nasıl bir araya getirileceği üzerine düşünüyorum. Kullanıcılar size nasıl geri bildirim veriyor?

Bir kullanıcı olarak bazen konuşmak, bazen de uygulamalı olmak istiyorum. Her şey bağlıdır. Her şey nerede olduğuma ve ne yaptığıma bağlı. Düşünmeniz gereken soru şudur: “Kullanıcıların ürünle etkileşim kurmasının en kolay yolu nedir?”

Bence tüm bunlar büyük bir soruna işaret ediyor: Trafiği olan birçok büyük ürün artık yapay zekayı içlerine dolduruyor. Tüm büyük oyuncular bunu ürüne bir chatbot veya bir tür aracı ekleyerek yapıyor. Mevcut ürünleri değiştiriyorlar ve belirli işlevleri uygulamak için yapay zekayı kullanmaya çalışıyorlar.

Girişimcilerin sezgisi genellikle sıfırdan yeni bir yapay zeka yerli ürünü oluşturmanın en iyisi olduğu yönündedir. Ancak bu sezgi yanlış olabilir. Aslında bazı bölgelerdeEski ürünleri yenilemek için mevcut dağıtım kanallarından faydalanmak sonuçta kazanç sağlayabilir.

Bu konunun standart bir cevabı yok ama bunun çok önemli bir soru olduğunu düşünüyorum. Sadece hislerinize dayanarak sonuçlar çıkarmayın, aynı zamanda hipotezinizi doğrulayabilecek nedensel mekanizmayı da bulun. Bu, farklı ürünlerin başarısını veya başarısızlığını belirleyebilir.

Güven konusu çok önemlidir:

Sadece model için değil, şirket için de

Ürünlerden bahsettikten sonra daha temel bir şeyden bahsedelim: İnsanlar ve güven.

Herkes yapay zekanın gelişiyle ekibin boyutunun küçüleceğini düşünüyor. Ancak soru şu: Sıfırdan oluşturulmuş küçük bir yapay zeka yerli ekibi ile işten çıkarmalar yoluyla verimliliği artıran büyük bir şirket arasında kimin avantajı var? Yeni, yapay zekaya özgü bir ekip işletim modeli olabilir. Aslında yapay zekanın yetenekleri sürekli değiştiği için bu modelin her altı ayda bir yinelenmesi gerekebilir. Yani bugün yapay zekaya dayalı bir şirket, 12 ay sonra yapay zekaya özgü bir şirketten tamamen farklı görünebilir. Kendinizi nasıl yeniden keşfedeceğinizi düşünmezseniz, hızla demode olabilirsiniz.

Dediğim gibi güven çok önemli olacak. Peki güvenlik modeli nasıl değişmeli? Daha önce de belirttiğim gibi, büyük dil modelinizin veritabanı katmanının derinliklerine inerek işinize yaramasını istiyorsunuz. Ona kesinlikle güvenmeniz, belirlediğiniz kontrol önlemlerine güvenmeniz ve modelin doğru davranacağına güvenmeniz gerekiyor.

“Yapay zeka asistanı” perspektifinden düşünürsek, asistanın çok güçlü olması ve her şeyi halletmenize yardımcı olması gerekir. Ancak artık her yerde “duvarlarla çevrili bahçeler” var ve farklı yerlerde farklı Ajanlar kullanmak zorunda kalabilirsiniz. Ancak kullanıcı bunu istemiyor,Kullanıcılar bir Temsilcinin her şeyi yapmasını ister.

Umarım kişisel Temsilcim ve iş Temsilcim bunu başarabilir. Ancak bu, kişisel zamanımda yaptığım ve patronumun bilmesini istemediğim bazı şeyler gibi çeşitli endişelere neden olacaktır. Bu temsilcilerin doğru şekilde işbirliği yapmasına izin verirken bilgilerin izole edilmesini nasıl sağlarsınız? Bu zor bir soru.

Agent hakkında daha derin bir soru, yapay zekaya güvenip güvenemeyeceğimizle ilgili “uyumun” ne olduğunu düşündüğümüzdür. Ancak gerçek şu ki, mükemmel, sözde “amaç odaklı” bir modele sahip olsanız bile, bu, şirketler veya yeni kurulan girişimler tarafından kullanıcılar için aracılar oluşturmak için kullanılacaktır. O zaman soru şu oluyor: Agent’ı oluşturan startup’a güvenebilir misiniz? Sizin için geliştirdikleri bu Ajan gerçekten size hizmet ediyor mu? Eğer bu, reklama dayalı bir firmaysa, size önerdiği şeyler gerçekten işinize yarıyor mu, yoksa sizi reklam verenlere mi yönlendiriyor?

Bu yüzden,Güven hakkında düşünmeye başlamak önemlidir.Nasıl güven inşa ederiz? Sadece modele güvenmeyin, aynı zamanda bu acenteleri oluşturan şirketlere de güvenin.

Özellikle,Bugün zaten çok küçük takımlarımız var, yarın takımlar daha da küçük, hatta yarı otomatik takımlar olabilir. Kullanıcılar size neden güvenmeli?

Bugün de şirketlere güvendiğimizi söyleyebilirsiniz. Bugün şirketlere güvenmemizin temel nedenlerinden biri, onların farklı insanlardan oluşmasıdır. Bir noktaya kadar güvenebilirsiniz ki, eğer bir şirket makul bir kültüre sahipse, şirket ya da CEO kötü bir şey yapmaya karar verdiğinde şirketten birisi ayağa kalkıp şöyle diyecektir: “Hayır, buna katılmıyorum. Ben ihbarcı olacağım, bunu sızdıracağım, istifa edeceğim ve bir sürü insanı yanıma alacağım.”

Bir şirket, çalışanlarının desteği olmadan bir ürünü piyasaya süremez. Ancak son derece otomatikleştirilmiş bir gelecekte bu artık doğru olmayacak. Belki bir kişi tüm ürünün etkisini değiştirecek bir karar verebilir ve bunu kendisinden başka kimse bilemez.

Kötü insanların kötü şeyler yapmasının maliyeti büyük ölçüde azaldı. Silikon Vadisi’ne veya insanlık tarihine dönüp bakarsanız, gerçek şu ki, insanların büyük çoğunluğu, özellikle de para söz konusu olduğunda “aynı hizada” değil. Dolayısıyla bunun çok önemli bir soru olduğunu düşünüyorum.

Aslında bu konuyu çoktan düşünmeye başladık. Örneğin büyük şirketler zaten startuplara güvenmiyor. Büyük işletmelerin startuplara güvenmemesinin birçok nedeni var. Mesela yarın iflas edebilir. Ancak daha da önemlisi, küçük şirketlerin yanlış bir şey yapma eşiği büyük şirketlerinkinden çok daha düşüktür ve bu da bazen küçük şirketlerin başarılı olmasının nedenlerinden biridir.

Peki güvenin yeni “korkulukları” nasıl olmalı?

Birisi bir fikir ortaya attı:yapay zekagüdümlü denetim. YGZ dünyasında denetimin de geliştirilmesi gerekiyor. Yapay zeka denetiminin insanlara göre çok büyük bir avantajı var: önyargısızdır ve hafızaya sahip olamaz.

Örneğin, bir yapay zekanın sizi denetlemesine izin verirseniz, herhangi bir sorun bulamazsa, denetim biter bitmez kendisini ve tüm kayıtları hiçbir iz bırakmadan silecektir. Bu, bilgilerinizi ve sırlarınızı elinden alacak bir insan denetçiden çok daha iyidir.

Artık denetimler de var ama insanların şirketinize girmesine izin vermeniz gerekiyor ki bu çok riskli ve fikri mülkiyetinizi sızdırabilir.

Yapay zeka bize güven oluşturma yöntemimizin bir parçası olabilecek daha sağlam bir denetim sistemi sağlama potansiyeline sahiptir.

Yani soru şu: Bunu yapmalı mıyız? Kullanıcılar arasında güven oluşturmayı nasıl planlıyorsunuz?

Kullanıcılar arasında başka yollarla güven oluşturmayı planlıyor musunuz? Yoksa yapmalı mıyız? Böyle bir taahhütte bulunup bulunmamak: “Sadece kullanıcılar için iyi olduğumu söylemekle kalmıyorum, aynı zamanda taahhüdümün bağlayıcı olması için tarafsız bir yapay zeka tarafından sürekli denetim yapılmasını kabul etmeye de hazırım.” Bu gelecekte gerçekten yararlı bir yaklaşım olabilir.

Bu bağlayıcı olabilir. Belki doğru yol olmayabilir ama yakında buna benzer bir şeyin olabileceğini düşünüyorum. Güvenimizi büyük oranda kaybettiğimiz bir dünyaya girerken güven inşa etmeye başlamamız için ihtiyaç duyduğumuz yol bunlar olabilir.

Uyum sağlamayı çok düşünüyorum. Sorulardan biri şu; hizalamanın hangi kısımlarını ele almamız gerekiyor? Uyum üzerinde çalışmamızın nedenlerinden biri kontrol sorunlarını ele almaktır; yapay zekanın her zaman insan kontrolü altında olduğundan emin olmak istiyoruz.

Ancak önümüzdeki 12 ay boyunca daha gerçekçi bir baskı var: Bu modelleri ekonomik açıdan daha uygun hale getirmek için kaç tane hizalama sorununu çözmemiz gerekiyor? Startup’lar tarafından oluşturulan tüm aracıların, çalışma süreleri uzadıkça kontrolden çıkmamaları konusunda gerçekten güvenilebileceğinden nasıl emin olabiliriz?

Bugün Claude ile program yapıyor olsaydınız, her seferinde beş dakika işinize yarayabilirdi ki bu da bir şeydir, çünkü Claude’un çalışmalarını sık sık gözden geçiriyor olurdunuz. Ancak bir gün veya bir hafta boyunca kendi kendine çalışmasına izin verecekseniz, tamamen kontrolden çıkmayacağına dair belirli bir düzeyde güvene sahip olmanız gerekir.

Aslında, bu ekonomik baskının uyum araştırmalarını destekleyeceği konusunda oldukça iyimserim çünkü uzun vadeli aktörlere ihtiyaç var. Ancak uyumun ne kadar ve hangi yönleriyle ele alınması gerektiği konusunun açık bir soru olduğunu düşünüyorum.

AGI dönemi,

gerçeksonuna kadar hendekNedir?

Tekrar açıyı değiştirip hendek hakkında konuşalım.

“Veriler size bir avantaj sağlayabilir mi?” Birkaç yıl önce bu sorunun cevabı evetti; özelleştirilmiş veriler çok önemli. Bir yapay zeka girişimi kurmak istiyorsanız veya yapay zekayı dağıtmaya çalışan bir kuruluşsanız, ihtiyaçlarınıza göre özelleştirilmiş büyük bir veri kümeniz varsa büyük bir avantaja sahip olursunuz.

Birkaç yıl önce, yararlı yapay zeka elde etmenin tek yolu, özel veri kümeniz üzerinde bir model eğitmekti. Ancak artık LLM’nin yetenekleri çok güçlü. Çoğu durumda, özelleştirilmiş verilerinizi eğitmek ve hatta bunlar üzerinde ince ayar yapmak yerine doğrudan genel amaçlı bir büyük dil modeli kullanmak daha iyidir.

Ancak yapay zekanın iyi performans gösteremediği bazı endüstrilerde durumun böyle olmayabileceğini düşünüyorum. Örneğin malzeme bilimi. Bir Yüksek Lisans malzeme bilimini iyi yapabilir mi? Arkasında onlarca yıllık veri bulunan, malzeme bilimine odaklanan bir şirket daha iyisini yapabilir mi? Bence bu çok mümkün.

Büyük dil modelleri internette buldukları her şeyi işlemede iyidirler, ancak şirketler tarafından “kilitlenen” örtülü bilgiyi öğrenemezler mi? Örneğin TSMC ve ASML.

Milyarlarca dolar harcadıkları işçilik asla internete sızdırılmayacak. Son teknolojiye sahip büyük dil modeli, son teknolojiye sahip bir yarı iletken fabrikasının nasıl kurulacağını bilmiyor.

Aslında çok önemli bir gerçek. Eğer savunmada nereye gideceğinizi düşünen bir startup iseniz, gidilecek yol bu olabilir.

Bilgi işlem gücü hakkında konuşalım.

Herkes son derece hızlı bir şekilde genişlemeye çalışıyor. Tüketicilerden, müşterilerinizden ve startup’larınızdan gelen taleplerin tümü, çığır açıcı büyümeyi tetikliyor.

Belki önümüzdeki birkaç yıl içinde GPU’ları üretebileceğimizden çok daha hızlı bir şekilde 100 kat ölçeklendirmek istiyoruz. Peki ne yapmalıyız? İnce ayar hala önemli mi? Pek çok kişi, daha iyi bağlam yönetimi yapmaları gerektiğini düşünerek ince ayar yapmaktan vazgeçti. Veya farklı modeller (küçük ve büyük) arasında daha iyi bir yönlendirme mekanizması oluşturun. Teknolojiyi anlıyorsanız, burası en azından önümüzdeki bir veya iki yıl boyunca rekabet avantajına sahip olabileceğiniz bir yerdir çünkü bilgi işlem kapasitesi gerçekten önemlidir.

Ürün açısından bakıldığında sıklıkla şöyle derim: “Önce iyi yapın, sonra ölçeği düşünün.” Zaten “ölçeklendirmeye” başladıysanız, bu sizin için çok önemlidir ve inşa ettiğiniz teknik hendeklerden biri haline gelebilir. Ama bir gün modeller daha iyi hale gelecek ve bilgi işlem gücü sorunu düzelecek ve o zaman avantajınız ortadan kalkabilir. Yani şu soruya daha iyi bir cevaba ihtiyacınız var: Hendeğiniz nedir?

AGI sonrası dönemde, tek bir istemin tüm şirketinizi kopyalayabildiği bir dönemde, gerçek ve kalıcı avantajlarınız nelerdir?

Bu, YGZ’nin ortaya çıkmasından önce bile çok ciddi ve gerçek bir sorundur. Bulmaca çözmeyi seviyorum ve benim için hendek budur.

Herkesin hendeği farklıdır. Bazı insanlar pazarlama konusunda iyidir, ben zor problemleri çözmeyi severim. Ama şunu düşünüyordum, sorun olarak nitelendirilen şey nedir? AGI sonrası dönemde zor sorular neler olacak? TSMC ve ASML sorunları gibi pek çok sorunun olduğunu düşünüyorum. Bunlar, robotik teknolojisinin ve benzerlerinin gelişmesiyle sonunda daha da basitleşecek zor problemlerdir. Ancak robotiğin gelişimi geride kaldı.

Benim için cevap şu:gerçekten zor şeyleri çözmek için. Zor sorunların üstesinden gelme cesaretiniz varsa, büyük bir rekabet avantajı elde edebilirsiniz. Saf yazılım geliştirme giderek daha kolay hale gelecek, peki sorun nedir?

Altyapı, enerji, imalat, çip bunlar ilk akla gelenler. Bu alanlardaki sorunlar iki yıl içinde de olsa tek bir hamleyle çözülmeyecek. Fiziksel dünyayla uğraşmaları gerekiyor.

Bu soruya cevabınız nedir? Hala zor ve yapmaya değer olan şey nedir? Ben de sıklıkla şu soruyu düşünüyorum: Çeşitli görevler için zekanın bir üst sınırı var mıdır?

Her zaman kendinize şunu sormalısınız: Gelecekte hala zor olan ama yapmaya değer olan şey nedir?

Son zamanlarda çok düşündüğüm bir soru şu:Belirli bir görev için zekanın üst sınırı var mı?

Mesela video üretimi son dönemdeki etkisi beni yanıltmayı başardı. Ama iyileşebilir mi? Yoksa şiir yazmak gibi belirli bir görev için yapay zekanın yeteneği yakında zirveye ulaşacak ve “yeterince iyi” bir seviyeye mi ulaşacak? Bir görevin üst sınırı varsa çok daha hızlı metalaşacaktır. Bir sonraki modeli geliştirerek önde kalamazsınız çünkü görevin kendisi zaten doymuş durumda.

Bu dünyayı değiştirmek için son penceremiz olabilirAnladım

Son olarak şunu söylemek istiyorum: Yapay zeka gelecekte bir tür “tarafsızlığa” ihtiyaç duyacak mı? Artık herkes modelin her seferinde “cevap vermeyi reddettiğinden” şikayet ediyor.

Gelecekte her şey için bu yapay zeka modellerine güvenirsek, bu toplum için büyük bir sorun olacaktır. Daha sonra yapay zekanın neyi yapıp neyi yapamayacağına karar verme gücüne sahip birkaç şirket olacak. Bu şirketler neyin yaratılabileceğinin hakemi haline geliyor.

Örneğin elektrik altyapısı nötrdür. Peki ya GE tüm elektrik şebekesinin sahibi olsaydı ve “Sana ancak ekmek kızartma makinemi kullanırsan elektrik veririm” derse?

Peki “Yapay Zeka tarafsızlığına” mı yoksa “Token tarafsızlığına” mı ihtiyacımız var?

Silikon Vadisi’nin “Dünyayı Değiştir” adında kulağa biraz “garip” gelen bir sloganı var. Silikon Vadisi’nde “Girişiminiz ne yapıyor?” diye sorardık. Çoğu kedi paylaşım uygulamasına dönüşse de dünyayı değiştirme arzusu gerçekti. Bence girişimciler “Dünyayı değiştirmek istiyorum” derken bunu kastediyorlar.

Geçmişte insanlarla yapay zekanın riskleri hakkında konuştuğumda deli olduğumu düşünüyorlardı. Artık çevremdeki sıradan arkadaşlarımla konuştuğumda, hepsi insanlığın geleceğini belirleyecek büyük bir olay yaşadığımızı anlıyor. Ancak konuşmanın sonunda her zaman şu soruyu sorarlar: “Peki bundan nasıl para kazanacağız?”

Bu soruyu her duyduğumda hayal kırıklığına uğruyorum. Ama tamamen anlıyorum. Gelecek belirsizliklerle dolu. Herkes işini kaybetmekten ve elenmekten korkuyor, bu yüzden içgüdüsel olarak ilk önce acil yardımlardan yararlanmak istiyorlar.

Ama söylemek istediğim şey şu;Bu, dünyayı gerçekten değiştirmek için son fırsat penceremiz olabilir.

Şu anda yaptığınız ürün hayatınızda yaptığınız son ürün olabilir. Şimdi kurduğunuz şirket son şirketiniz olabilir. Bir şeyi gerçekten önemsiyorsanız ve bu dünyaya bir şeyler bırakmak istiyorsanız şimdi tam zamanı.

YC’nin sloganı “İnsanların istediği bir şey inşa edin.” Ancak daha derin düşünmeliyiz: İnsanlar gerçekte ne istiyor?

İnsanlar güvenebilecekleri bir şey istiyor, güvenebilecekleri aracılar, güvenebilecekleri robotlar istiyor. Bir ürünü kullandıklarında, bunun sadece sonraki 20 saniyede onlara keyif vermeyeceğini, aynı zamanda önümüzdeki 20 yıl boyunca kendilerinin, çocuklarının veya komşularının ruh sağlıklarına da iyi geleceğini bilmek istiyorlar.

Tüketiciler ve kullanıcılar olarak iyi şeyler istiyoruz. Yani “insanların istediği bir şeyi inşa edin” dediğimizdeSadece insanların ne tüketeceğini düşünmeyin, toplumun neye ihtiyacı olduğunu da düşünün. Eğer toplumun gerçekten ihtiyaç duyduğu bir şeyi yaparsanız, bunu isteyen birçok insan olacaktır.

Kurucular olarak bizim işimiz başkalarının göremediği avantajları bulmaktır. Önümüzdeki birkaç yıl içinde kurallar her altı ayda bir değişecek ve bazı şeyleri yeniden düşünmeniz gerekecek. Siz de ön planda durmaya, bu değişiklikleri anlamaya ve içgörülerinizi olumlu değişiklikleri teşvik etmek için kullanmaya en uygun insan grubusunuz.

Umarım bunu başarırsınız ve tabii ki bu süreçte para kazanabileceğinizi de umuyorum.

Bazı KG:

Ürünün savunma niteliği en önemli şeydir

Soru: Böyle bir dönemde “Dünyanın ihtiyacı olanı inşa etmek” daha önemli olabilir. Sorum şu: YGZ ile nasıl başa çıkılacağına ve onun getirdiği içgörülere ilişkin bu soruları sorduğunuzda size hangi bilgi kaynakları ilham veriyor? Örneğin, zihinsel modeller oluşturmada en çok hangi kişiler, podcast’ler, kitaplar vb. yardımcıdır?

Jordan Fisher:Harika bir soru, bunu söylemekten biraz çekiniyorum ama dürüst cevabın Twitter olduğunu düşünüyorum. Ancak Twitter akışım konusunda çok katıyım.

Mesela bakış açısı iyi olan birini görürsem onu ​​takip ederim. Eğer bakış açısı aptalcaysa iptal edeceğim. Kendi bilgi tarifinizin ustası olmanız gerektiğini düşünüyorum.

Bunun nedeni kötü fikirlere kapılma endişem değil, daha çok yeni fikirleri sindirmek için harcadığım enerjinin sınırlı olması. Sadece aynı fikirde olduğunuz kişilere odaklanmayın, çeşitliliği takip edin. Takviyeli öğrenme bağlamında bulundum ve keşfetme ve kullanma anlamına gelen bir çeşitlilik kavramı var. Bilgi tarifinizde, “sömürmeden” (bir şirket kurmak gibi) önce çok fazla “keşif” yaptığınızdan emin olmak istiyorsunuz.

Soru: YGZ’nin geleceği bir dünyada, birden fazla startup fikrim varsa, gerçekten tutkulu olduğum, deneyim ve uzmanlığa sahip olduğum bir alanı mı seçmeliyim? Yoksa pazarın yetersiz hizmet verdiği veya daha az rekabetçi olduğu bir alan mı? Ufukta YGZ varken en önemli soru şu olmalı: Hangi fikir doğru?yapay zekaEn defansif?

Jordan Fisher:Kişisel görüşüm şu ki, altı ay boyunca haftada 100 saat çalışmaya başladığınızda, bir fikir konusunda ne kadar tutkulu olursanız olun, bahse girerim ki o fikirden kesinlikle nefret edeceksiniz. Devam etmenizi sağlayacak tek şey etki yaratma arzunuz, şirketinize olan bağlılığınız ve kurucularınıza, ortaklarınıza ve ekibinize olan bağlılığınızdır.

Peki, bana göre, uğraştığınız alana karşı son derece tutkulu olmak gerçekten bu kadar önemli mi? Ancak başkalarının bunu farklı gördüğünü ve bunun kişisel bir mesele olduğunu düşünüyorum. Ancak etki odaklı olmanın önemli olduğunu düşünüyorum.

Bir etki yaratmaya çalışsanız da çalışmasanız da savunmanın gerçekten en önemli konulardan biri olduğunu düşünüyorum. Konuşmamın yaklaşık yarısı bununla ilgiliydi:Ne değişecek? Önümüzdeki altı ay içinde inşa ettiğiniz şey önemsiz mi olacak?

Dürüst olmak gerekirse önümüzdeki 6 ila 18 aylık pencerede kazanılacak çok para olduğunu düşünüyorum. Tek amacınız hokey sopası büyüme eğrisini takip etmek, ARR’nizi artırmak ve hızlı para kazanmak için şirketi tersine çevirmekse, muhtemelen uzun vadeli savunmaya ihtiyacınız yoktur. Ancak zamana karşı dayanıklı olacak bir şey inşa etmek ve tekillik ile tüm çılgın değişiklikler arasındaki yolculuğun bir parçası olmak istiyorsanız, savunmayı daha derinlemesine düşünmenizi öneririm. Bu muhtemelen en önemli şeydir.

Soru: Bireysel kullanıcı düzeyinde uyum sorununu nasıl görüyorsunuz? Kullanıcı tercihlerinin zaman içinde değiştiği göz önüne alındığında, güven oluşturmak açısından bu ne kadar önemli? Özellikle çok sayıda kullanıcı varsa modeli tekrar tekrar eğitmek istemiyorum.

Jordan Fisher:Her şeye başlangıç ​​ürünü perspektifi getiriyorum. Startup dünyasındaki bir mantra şudur: “Kullanıcılar ne istediklerini bilmiyorlar.” Bunun büyük ölçüde doğru olduğunu düşünüyorum. Ama aynı zamanda kullanıcıların hala kendi değerlerine sahip olduğunu ve sizin de bu değerleri keşfedip saygı duymak istediğinizi düşünüyorum.

Dolayısıyla ilk düşüncem, yakın zamanda başka bir AI satıcısının sergilediği türden dalkavuk davranışları görmüş olabileceğinizdir. Kullanıcılara iki yanıt gösterirseniz, biri daha gurur verici, diğeri ise günümüzde gençlerin “camlama” dediği şeye benziyor, o zaman birçok kullanıcı gurur verici yanıtı seçecektir.

O anda şöyle düşünürler: “Evet, elbette bu harika bir soru. Bunu fark ettiğiniz için teşekkür ederiz.”

Ama bence bir adım geri çekilip biraz düşünürseniz ve şöyle derseniz: “Durun bir dakika, işte iki prensip; şu prensibi veya şu prensibi takip eden bir yapay zeka seçebilirsiniz. İlk prensip, sizi asla ecstasy ile beslemeyeceğiz, size yalnızca bir şeyi gerçekten beğenip beğenmediğimizi veya bir fikrin gerçekten iyi olup olmadığını söyleyeceğiz. Diğer prensip ise, biz de sizin gibiyiz, sizi tüm gün boyunca öveceğiz.”

Kullanıcılara hangi prensibi istediklerini sorarsanız neredeyse herkes ilkini seçecektir. Dolayısıyla konu “kullanıcıların istediklerini yapmak” olduğunda, onlarla hangi düzeyde etkileşim kurduğunuz ve onlara soru sorduğunuz için farklı cevaplar alırsınız. Bu önemlidir çünkü insanlar, kullanıcılara yalnızca belirli şekillerde sorular sorarak bunu kendi yararlarına kullanabilirler. Gerçekten kendinize şu soruyu sormalısınız: Kullanıcılarınıza, onlar için en iyinin özüne inen soruları sormanın doğru yolu nedir? Bunun sorunuza cevap olup olmadığını bilmiyorum, biraz konu dışı olabilirim.

Soru: Google, aracılar arasındaki konuşmayı standartlaştırmak için A2A protokolünü yayınladı. Ayrıca acentelere olan güveni de konuştuk. Temsilcilerin temsilcilerle konuştuğu bir dünyayı nasıl hayal ettiğinizi ve bunun sizi nasıl etkileyeceğini merak ediyorum.yapay zekaÜrün tasarımı mı? Temsilci lisanslama programı gibi bir şey olacak mı?

Jordan Fisher:Bu iyi bir soru ama zamanımız azalıyor. Sadece bir örnek vermek gerekirse, sizin için toplantıları ayarlayan kişisel asistan Temsilcinizi hayal edin.

Bu kulağa basit geliyor, değil mi? “Sadece kişinin takvimine bakıyorum ve biraz zaman öneriyorum.”

Ancak gerçekte iyi bir kişisel asistan olma oyununu zaten kaybetmişsinizdir çünkü toplantı planlamanın oyun teorisi bileşeni vardır. Eğer müsait olan tüm zamanı çok cömertçe gösterirseniz, bu kişinin meşgul olmadığı veya planladığınız kişiyle buluşmanın önemli olduğu mesajını göndermiş olursunuz. Ve eğer “Evet, Joe ve seninle bir toplantı ayarlamaktan memnuniyet duyarım ama bu iki ya da üç hafta içinde olacak” derseniz, uyguladığınız bir güç dinamiği vardır.

Gerçek şu ki, bu oyun teorisi meselesi önemli. İyi bir insan asistan bunların hepsini bilir ve bunlara uyar ama bunların hepsi örtülüdür. “İşte temsilcinin erişebileceği ve güvenliğin kritik bir parçası olan belirli bir bilgi parçası” gibi değil, çok daha incelikli ve anlamsaldır. Bence bu zor ama harika bir soru.