Zuckerberg Muse’den Bahsediyor: Yapay Zeka Ajan Patlaması, 'Metaevren, Akıllı Gözlükler ve Büyük Modeller' Üç Büyük Bahis Birleşiyor

Üç yıl önce Meta CEO’su Mark Zuckerberg, Joe Rogan’ın programında insanların bir gün gözlük takacağını ve bununla birlikte yapay zeka ajanlarının da ortaya çıkacağını söylemişti. Bugün bu sahne gerçekleşiyor olabilir.

Meta’nın kişisel yapay zeka ajanı Muse, başlangıcından iki hafta içinde milyonlarca kullanıcıya ulaştı. Zuckerberg, 25 Eylül tarihli bir röportajda bu durumu 'birkaç yılda bir karşılaştığımız türden bir durum' olarak nitelendirdi ve Muse’un ilk tepkisini 'başlangıçtan itibaren tam bir başarı' olarak değerlendirdi—bu, Meta'nın ürün geçmişi içinde nadir görülen bir durumdur.

Aynı zamanda Zuckerberg, Muse’un tüm Ray-Ban akıllı gözlük serisine entegre edileceğini duyurdu; böylece kullanıcılar artık 'Hey Meta' demek yerine özel bir uyandırma kelimesiyle kişisel yapay zeka ajanlarını doğrudan çağırabilecekler.

Dış dünyada uzun süredir üç bağımsız bahis olarak görülen metaevren, akıllı gözlükler ve büyük modeller, şimdi Meta içinde ürün düzeyinde hızla birleşiyor.

Bu röportajda Zuckerberg, Llama 4’ün başarısızlığını 'en korkutucu an' olarak tanımladı ve Meta’nın 5 gigavatlık bir eğitim kümesi inşa ettiğini açıkladı; yeterince büyük hesaplama gücüyle AGİ’ye 'kaba kuvvetle' ulaşmanın mümkün olacağını savundu.

Neden Muse 'Başlangıçtan İtibaren Tam Bir Başarı' Olabildi?

Muse’un başlangıcı, Zuckerberg ile takım üyeleri Nat ve Alex’in evde açık kaynak araçlar kullanarak erken bir sürümü bir araya getirmeleriyle başladı.

Zuckerberg, 'Bunun sihirli bir deneyim olduğunu fark ettik,' dedi ve ekledi: 'Eğer bunu herkesin kullanabileceği hale getirebilirsek—Mac Mini satın almak veya terminalle oynamak gerekmeden—bu, milyarlarca insanın isteyeceği bir şey olur.'

Bu değerlendirme, sonraki tüm araştırma ve geliştirme mantığını belirledi: yalnızca modeller eğitmek değil, ajanın kendisi dahil olmak üzere tamamen içsel olarak 'kalp atışı' mekanizmasını geliştirmek—modelden yapı iskelesine kadar ajanın periyodik olarak uyandığı, kullanıcı hedeflerini kontrol ettiği ve yapılacaklar listesini proaktif olarak ilerlettiği bir sistem.

Yayın sonrası veriler bu değerlendirmeyi doğruladı. İki hafta içinde milyonlarca kullanıcı.

Kişisel Yapay Zeka: Gerçekleştirme, Bellek ve 'Karar Verme' Üzerine Odaklanma

Kişisel yapay zeka ile genel yapay zeka arasındaki farkla ilgili olarak Zuckerberg, şu anki rekabet odak noktasının modeli daha iyi bir ajan haline getirmek olduğunu özetledi.

'Geçtiğimiz yılın en büyük konusu temelde ajanı programlamaktı,' dedi. Programlama yeteneği kritik önem taşır çünkü kullanıcılar doğrudan kod yazmasalar bile 'sizin Muse’unuz arka planda çeşitli görevleri gerçekleştirmek için sizin için kod yazacak.'

Ancak Zuckerberg, kişisel ajanların yalnızca kod yazma ya da görev gerçekleştirme yeteneğine sahip olamayacağını, aynı zamanda gizlilik sınırlarını ve sosyal bağlamları anlamaları gerektiğini düşünüyor.

Zuckerberg, bir kullanıcı Muse’tan bir restoran rezervasyonu yapmasını istediğinde örnek verdi: ajan, kullanıcının alerjilerini veya hamileliğini bilse de bu bilginin otomatik olarak paylaşılması gerektiği anlamına gelmez. 'Görevi tamamlarken olabildiğince az bilgi paylaşmasını isterdiniz.'

Bu yeteneğin, insanların genellikle sahip olduğu 'temel sosyal beceriler ya da ortak akıl' kapsamında olduğunu belirtti; ancak birçok şirket, yalnızca kodlama Ajanları eğitirse bu yeteneği modellerine dahil etmiyor.

'Biz başkasının hazır modelini alıp üzerine bir çerçeve ve Ajan inşa etmek yerine, tamamını kendi başımıza eğitiyoruz,' dedi Zuckerberg. Meta ayrıca ürün düzeyinde hafıza, görev takibi, sanal karakter animasyonları ve gerçek zamanlı ses etkileşimi gibi özellikler ekledi.

Kişiselleştirme açısından Meta'nın, yapay zekânın yalnızca tek bir sabit kişiliğe sahip olması gerektiğine inanmadığını söyledi. 'Birçok laboratuvar, kişiliği doğru duruma nasıl ayarlayacağını araştırıyor; ancak ben hiç bir kişilik için tek doğru cevabın olduğunu düşünmedim.'

Muse’un kullanıcıların avatarlarını, seslerini ve temel kişiliklerini özelleştirmelerine olanak tanıdığını belirtti; model tasarım hedefi yüksek düzeyde kontrol edilebilirliktedir. 'İleştiniz şekli sizin tanımlamanız önemlidir; çünkü bu bir kişisel Ajan için kritiktir.'

Her Ajan’ın Kendi 'Bilgisayarı' Vardır

Muse’u diğer yapay zeka ürünlerinden ayıran temel altyapılardan biri, Meta’nın her Ajan’a güvenli bir sanal makine (Güvenli VM) sağlamasıdır.

Zuckerberg bunun neden gerekli olduğunu şöyle açıkladı:

Ajanınız sizinle ilgili çok sayıda hassas bilgiye sahip olacak. Bu bilgilerin başkalarının verileriyle karıştırıldığı bir havuzda bulunmasını doğru bulmuyoruz.

Zuckerberg, Muse’un Güvenli VM’sini 'masanızın altındaki yalnızca size ait bilgisayar'a benzetiyor: kullanıcı verileri şifrelenerek saklanır; parolalar gibi hassas kimlik bilgileri ise Ajan’ın doğrudan okuyamadığı bağımsız bir güvenlik modülü tarafından yönetilir.

Buna dayanarak Meta, Muse içindeki veri akışını izlemek amacıyla özel olarak tasarlanmış bir 'Gözcü' güvenlik Ajanı da geliştirdi; bu sistem herhangi bir anormallık veya yüksek riskli işlem tespit ettiğinde doğrudan engelleyip kullanıcıdan onay ister.

Metaevreni, Akıllı Gözlükler ve Ajanlar: Üç Yol Birleşiyor

Zuckerberg, röportajda Muse’un Ray-Ban akıllı gözlük serisine tamamen entegre edileceğini ve mevcut etkileşim yöntemlerini geliştireceğini açıkladı.

Şu anda gözlükler 'tek tur konuşmaya' dayalı bir deneyim sunuyor: bir şey söyleyin, yanıt alın ve bitti. Muse entegrasyonundan sonra gözlükler, Ajan için ön uç giriş noktası haline geliyor: kullanıcı konuştuğunda arka uçtaki Muse güvenli sanal makinede çalışmaya devam eder, görevleri tamamlar ve geri bildirim sağlar.

Gözlüklerin ürün yol haritası hakkında, açık bir donanım hiyerarşisi tanımladı:

• Kamera olmayan saf ses gözlükler: zaten Muse ile donatılmıştır; arama, müzik ve ses görevlerini işleyebilir

• Küçük bir ekranla Meta Ray-Ban: zaten piyasaya sürüldü, temel görsel geri bildirim sağlar

• Tam görüş alanı holografik AR prototipi: zaten piyasaya sürüldü ve Zuckerberg bunu 'çok heyecan verici' olarak nitelendirdi

Zuckerberg, Meta’nın gözlükler konusundaki uzun vadeli yatırımlarının, yapay zeka Ajanlarının olgunlaştıktan sonra şirketin avantajlı bir konumda olmasını sağlayacağını belirtti. Meta, Muse ve daha fazla yapay zeka özelliğini gözlük ürünlerine entegre ederken, daha önce 'varlık hissi'ne odaklanan metaevren teknolojisi de gelişmeye devam ediyor; ancak şu anda kaynakların büyük kısmı Muse ve akıllı gözlüklerin yapay zeka işlevlerine yönlendiriliyor.

Sanal avatarlarla ilgili olarak Zuckerberg, daha önce Meta’nın yüksek kaliteli gerçekçi avatarlar oluşturmak için oda düzeyinde ekipman, çok açılı tarama ve kurumsal GPU ortamlarına ihtiyaç duyduğunu; şimdiyse kullanıcıların yalnızca birkaç fotoğrafla kurulumu tamamlayabileceğini ve ilgili yeteneklerin bir çift VR gözlüğünde çalışabileceğini söyledi.

2030 yılına baktığında Zuckerberg, metaevrenin temel vizyonunun her zaman fiziksel ve dijital dünyaları birleştirmek olduğunu ifade etti. Örneğin gelecekte insanlar arkadaşlarıyla holografik görüntülerle etkinliklere katılabilir; iş senaryolarında ise insanlar ve birden fazla Ajan grup sohbetlerine ya da toplantıya holografik ya da başka bedensel formlarda katılabilecek.

“En Korkutucu An”: Llama 4’ün Hatası

Tüm bahisler düzgün gitmedi. Zuckerberg, röportajda Llama 4’ün başarısızlığından doğrudan nadiren bahsetti.

Llama 4’ten sonra bu en korkutucu an… Doğru yolda olduğumuzu sanıyorduk, ama öyle değildik. Bu oldukça büyük bir olumsuz sürprizdi.

Sorunu takım yapısındaki temel bir hataya bağladı:

Takımı, Instagram öneri sistemi ya da reklam sistemi gibi düzenledim—yüzlerce ya da binlerce kişi paralel çalışıyordu. Ancak bir dil modeli eğitmek, küçük, sıkı iş birliği içinde çalışan ve onu kolektif bir bilimsel proje olarak ele alan bir takımı gerektirir. Her pozisyon son derece değerlidir.

Bunun sonucunda Meta tam bir yeniden yapılanma geçirdi; sektörden üst düzey yetenekleri yaygın şekilde işe aldı ve Meta Süper Zeka Laboratuvarı (MSL)’yi kurdu. Zuckerberg, yeni nesil modellerin yakında piyasaya sürüleceğini, ancak Connect konferansında duyurulmayacağını belirtti.

Hesaplama Gücü Yolu: Kaba Kuvvetle AGI, İnşaat Aşamasında 5 Gigavatlık Proje

AGI’ye ulaşmak için teknolojik yolu tartışırken Zuckerberg doğrudan bir değerlendirme sundu.

Henüz hangi temel mimari atılımların gerekli olduğunu emin değilim… Formülü yaklaşık olarak biliyoruz sanırım. Yeterince büyük bir süperbilgisayar kümesi inşa edebilirseniz, oraya kaba kuvvetle ulaşabilirsiniz.

Şu anda Meta’nın hesaplama gücü genişletme yolu: Ohio’da 1 gigavattan fazla bir küme, bir sonraki nesil modellerin eğitimi için temelde kullanıma açıldı; Louisiana’da 5 gigavattlık bir küme inşa ediliyor.

“Eğitim için çok gigavattlık kümeleriniz olduğunda, temelde AGI’ye ya da hatta süperzeka düzeyine yakın bir şey elde edersiniz,” dedi.

Ancak aynı zamanda şu eklemeyi de yaptı: Şu anki hesaplama gücü odaklı yol, mimari araştırmanın önemsiz olduğu anlamına gelmez—

İnsan beyni yalnızca yaklaşık 10 watt tüketirken sistemlerimiz bunun миллион kat daha verimsiz olabilir. Gerçekten lider olabilmemiz için yalnızca büyük ölçekli hesaplama gücüyle mimari atılımları birleştirmemiz gerekir.

Uyumlaştırma, Yük Değil; Ürünlerin Çözmek Zorunda Olduğu Bir Sorundur

Zuckerberg’ın yapay zeka güvenliği konusundaki tutumu oldukça pragmatiktir—bunu düzenleyici baskı olarak değil, ürün başarısı için bir önkoşul olarak görüyor.

Muse’den bir şey yapmasını isteyip de tam tersini yaparsa kimse onu kullanmaz. Modelin yalnızca özel talimatlarınızı değil, aynı zamanda niyetlerinizi ve değerlerinizi de anlamasını sağlamalıyız.

“Muse bir milyar kullanıcıya ulaşacaksa, uyumlaştırma sorununu çözmeliyiz ya da bunun üzerinde önemli ilerleme kaydetmeliyiz,” dedi.

Eğitim sürecindeki güvenlik sınırlarıyla ilgili olarak şöyle bir benzetme kullandı: “Bu, ebeveynlerin çocuklarına kurallar koyması gibidir—eğer bir programlama problemini sistem yapılandırmalarını değiştirerek ‘çözüyorsa’, ona şunu söylemek istiyorum: hayır, bir kısayol bulmanı değil, problem çözme yöntemini öğrenmeni istiyorum.”

Tam röportaj aşağıdadır: >

Büyük Bahisler

Sunucu: Bu, milyarlarca insanın kullanmak isteyeceği bir şey. Sizce bunu geliştirmek nasıl bir duygu? 'Ölümsüzlük' mümkün mü? Peki, beni zihninize alıp 2030 yılına ileri sararsak, bu nasıl görünür?

Bu Mark Zuckerberg'dir. Yirmi iki yıl önce, milyarlarca insanı birbirine bağlayan ve dünyayı sonsuza dek değiştiren bir sosyal ağ kurdu. Şimdiyse daha büyük bir şey inşa etmeye karar verdi. Bunun için metaevren, akıllı gözlükler ve yapay zeka alanlarında büyük bahisler yapıyor. Uzun süredir şüpheciler bu üç bahisin birbirinden bağımsız ve başarısız olacağını düşünüyordu; ancak daha geniş resmi gözden kaçırıyorlardı—çünkü şu anda bu bahisler tamamen yeni bir süperzekâ yaratmak üzere birleşiyor.

Bugün hepsini ele alacağız ve Mark’a daha önce hiç sorulmamış bazı sorular soracağım; geleceğiyle ilgili vizyonunu dinleyip sizin de önümüzde olmanızı, bir sonraki büyük şeyi inşa etmenizi sağlayacağım.

Sunucu: Programa katıldığınız için çok teşekkür ederim.

Mark: Teşekkürler, burada olmaktan memnuniyet duyarım.

Sunucu: Bu görüşmede, şimdiye kadar yaptığınız tüm röportajları izledim.

Mark: Vay canına, benim kendi izlediklerimden bile fazlası!

Sunucu: Eğlenceli ve oldukça değerliydi. İki şey beni derinden etkiledi: Birincisi, 'inşa etmeye' duyduğunuz tutku; size dünyanın en iyi inşaatçılarından biri gibi geldim. İkincisi ise büyük bahis oynama yeteneğiniz—büyük bahisler atmaya cesaret ediyorsunuz. Bu hafta, tüm bu bahislerin bir araya geldiğini hissediyorum; o yüzden buradan başlayalım.

Mark: Tamam. Bunları uzun zamandır yapıyoruz. Yapay zeka açısından şirket olarak neredeyse kuruluşumuzdan beri bununla ilgileniyoruz—ilk haber akışı sürümü, bir bakıma makine öğrenimi ürünüydü. Sonra yaklaşık 15 yıl önce, yapay zeka araştırma laboratuvarını kurduk.

Ancak şimdi yeni bir aşamaya geçtik—yaklaşık bir yıl önce Meta Süperzekâ Laboratuvarı’nı açtık. Bu, sektörün dört bir yanından birçok harika yeteneği bir araya getiren kapsamlı bir araştırma yeniden başlatmasıydı ve oldukça heyecan vericiydi. Şu anda modellerin giderek daha iyi hâle geldiğini görüyoruz ve bir sonraki nesil modeller yakında piyasaya sürülecek, ancak Connect konferansında duyurulmayacak. Ayrıca Muse kişisel asistanımız da bugüne kadar çok olumlu geri bildirim aldı.

Bunları geliştirirken sonuçların nasıl olacağını aslında pek bilmiyorsunuz. Biz kendimiz bunu seviyoruz. Bu yılın başlarında evde Open Claw’u kendi tarzımda birleştiriyordum; bu sistemin nasıl çalıştığını ve nasıl herkesin kullanabileceği sihirli bir deneyime dönüştürülebileceğini hissediyordum.

Temelde ben, Nat ve Alex bir araya gelip bu deneyimin sihirli olduğunu fark ettiğimizde, bunu teknolojiyi anlamayan, kendi Mac Mini’sini kurmak istemeyen, terminalle uğraşmak istemeyen ve bir şeyler ters gittiğinde hata ayıklamak istemeyen sıradan insanlar için tak-ve-kullan versiyona dönüştürebilirsek, bunun milyarlarca insanın kullanmak isteyeceği bir şey olacağını düşündüm.

O zamandan beri bu hedefe doğru çalışıyoruz: Özellikle bu amaç için modelleri optimize ediyoruz; yalnızca asistanı ve işletim çerçevesini değil, aynı zamanda her asistan için bağımsız bir bilişim ortamı sağlayan teknolojiyi de geliştiriyoruz—bunun için tamamen yeni bir Muse güvenli sanal makine kümesi oluşturduk.

İçtenlikle bu ürünün özel olduğunu hissettik ve iç ekip de onu beğendi; ancak ürün piyasaya çıktığında insanların tepkisi ne olacağını asla kestiremezsiniz. Nadiren, çıkışta çarpıcı başarılar yaşanır; ancak çoğu zaman bazı olumlu geri bildirimler alır ve ürünün gerçekten 'tam oturması' için birkaç noktada yineleme yapmanız gerekir. Ancak bu sefer çıkışta hemen tam oturdu. Tüm bunların yaşanmasını görmek gerçekten heyecan verici—sadece iki hafta içinde kullanıcı sayısı zaten milyonlara ulaştı, bu oldukça nadir bir durumdur. Böyle durumlar sadece birkaç yılda bir gerçekleşir; ancak bu kesinlikle bir girişimcinin yaşamadığı en keyifli anlardan biridir.

Sunucu: Oyunun içinde kalarak sürekli denemeye devam etme beceriniz gerçekten etkileyici. Ve bu kadar çok başarıyı elde etmeniz gerçekten muhteşem. Üç yıl önce Joe Rogan ile yaptığınız bir röportajda, bir gün gözlük takabileceğinizi ve yapay zeka asistanınızın belireceğini söylemiştiniz. Dolayısıyla Muse’un zaten fiziksel bir temsiline sahip olduğunu düşünüyorum; bu çok akıllıca çünkü bu duygu mutlaka yaşanacak.

Mark: Bence bu sadece daha dostça ve daha sevimli görünmesini sağlıyor. Çok sayıda insan yapay zekâyı korkutucu bir şey olarak tanımlıyor; ancak yapay zekâ sadece faydalı ve eğlenceli olmalı. Bu fiziksel temsil—tasarımcı projenin erken dönemlerinde bu karakteri oluşturmuştu ve bir nedenle herkes sürekli yinelemek istemişti; ancak ilk versiyon en iyisiydi. Daha sonra biri demişti ki: 'Ah, mavi olmalı çünkü Meta.' Ben de şöyle demiştim: 'Hayır, bu temsil doğru; ilk denemede tam isabet ettiniz.' İşte böyle oldu; eğlenceli.

Kişisel yapay zeka ile genel yapay zeka arasındaki fark nedir?

Sunucu: Harika ayrıntılar. Modelin sadece genel bir zekâ modeli değil, kişisel konularda da olağanüstü performans göstermesini istiyorsanız, eğitim yaklaşımı nasıl değişir?

Mark: Bence şu anki temel, modeli mükemmel bir 'ajan' haline getirmek. Geçen yılın en büyük trendi programlama ajanlarıydı ve bu, iki temel fikri içeriyor: programlama uzmanlığı ve genel olarak mükemmel bir ajan olma yeteneği.

Stratejimiz, programlama yeteneklerine özel odaklanmak yerine ajanın kendisini iyi hâle getirmeyi önceliklendirmektir.

Programlama yeteneği önemlidir çünkü kullanıcılar kod yazdıklarını düşünmeseler bile Muse, sizin için çeşitli görevleri gerçekleştirmek amacıyla arka planda sürekli kod yazar. Ancak biz, ajanın öncelikle mükemmel bir ajan olması gerektiğine inanıyoruz ve programlama yeteneği bu amaca hizmet eder.

Ayrıca bir kişisel asistan geliştirirken bazı şeyler, kurumsal yazılım ürünleri geliştirmekten daha önemlidir. Örneğin bir kurumsal programlama aracı geliştiriyorsanız, modelin 'bilgi açıklaması ölçeği' gibi bir kavrama sahip olması gerekmez—yani hangi bilgilerin söyleneceği ve hangilerinin söylenmemesi gerektiği gibi. Ancak Muse için bu çok önemlidir.

Bu yeteneği, diğer tüm yetenekler gibi modele eğitmeniz gerekir. Ona birçok şey anlatıp onun sizin hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olmasını umarsınız. Örneğin bir restoran rezervasyonu yaptırmanızı isterseniz uygun bir restoran ararsınız; ancak alerjiniz olabilir ya da hamile olabilirsiniz ve bu bilgileri restorana açıklamak istemeyebilirsiniz. Muse bu bilgileri bilir ve görevi mümkün olduğunca az bilgi paylaşarak tamamlamanızı ister. Bu, aslında insanlar için temel sosyal ortak akıldır.

Ancak yalnızca programlama ajanları üreten şirketler genellikle bu yeteneği modele eğitmemiştir. Biz bunu yapabiliyoruz çünkü tam yığın (full-stack) çalışıyoruz: Başkalarının hazır modelini alıp üzerine bir çerçeve koymuyoruz; bu yetenekleri özellikle desteklemek üzere modeli sıfırdan eğitiyoruz.

Model elbette geniş kapsamlı genel zekâya sahip olmalıdır; ancak aynı zamanda bu özel yeteneklere de sahiptir. Buna dayanarak, tüm asistanı ve onun etrafındaki tüm ayrıntıları—hafıza, çalışma çerçevesi ve 'atış' mekanizmasını—kurarsınız: Model periyodik olarak uyanır ve 'Sizinle ilgili anladığım hedefler şunlardır; şimdi ilerletebileceğim bir şey var mı?' diye kontrol eder.

Sanal temsilin gerçek zamanlı animasyon efektlerini ince ayarlayan özel bir ekibimiz de var çünkü bu temsil varsayılan değil—herhangi bir temsili özelleştirebilirsiniz ve doğal hareket eder; bu harika bir özellik. Ayrıca gerçek zamanlı sesli görüşmeleri sağlayan ses modunu da yayına alıyoruz; böylece asistanınız tam yanında olur. Bence tüm bu ayrıntılar, tam yığın yaklaşımımızdan kaynaklanıyor—model ve ürün birlikte geliştiriliyor.

Sunucu: Başka büyük bir konu da sanal makine. Neden önemli olduğunu ve ne tür olanaklar sunduğunu açıklayabilir misiniz?

Meta, her yapay zekâ asistanına neden bağımsız bir bilgisayar sağlar?

Mark: Temelde bir ajanın sizin için iş yapabilmesi için bilgilerinizi saklayacağı bir alan gereklidir. Biz bu bilgilerin başkalarının bilgileriyle karıştırıldığı bir kaynak havuzunda bulunmaması gerektiğini düşünüyoruz.

Bunu şöyle düşünebilirsiniz: Asistanınız sizinle ilgili çok hassas bilgilere sahip olacak. Birçok kişi ilk kez OpenCloud gibi akıllı ajanlarla tanıştığında evinde kendi Mac Mini’sini kurar. Dolayısıyla düşündük: İnsanların çoğu Mac Mini satın almak veya kendileri kurmak istemez. Peki bu etkiyi en iyi şekilde taklit edecek deneyim nedir? Cevap şu: Sadece bir uygulama indirip kaydolmanız yeterli; böylece asistanınızın çalışması, verilerinizi depolaması ve bunun etrafında güvenli bir model oluşturulması için size özel bir bilgisayar elde edersiniz. Bu, masanızın altındaki kendi bilgisayarınız gibidir—even Meta’nın bile erişimi yoktur.

Örneğin Muse Gizli Sanal Makinesi (Confidential VM), geliştirme aşamasında olan bir özelliktir ve içeriğine Meta’nın bile erişimi yoktur.

Bunun etrafında ayrıca güvenli kimlik bilgisi depolama gibi birçok özelliği inşa ettik: Asistanınız şifre gibi bilgileri işlemesi gerektiğinde bu şifrelere kendisinin bakmasına gerek yoktur; sadece bir hizmete giriş yapmanız istendiğinde kimlik bilgilerini 'yerleştirmesini' sağlarsınız ve bunu yalnızca açıkça talep ettiğinizde yapar. Sistem, bu tür bilgilerin serbestçe erişilebilir olmaması için tasarlanmalıdır çünkü kazalar her zaman olabilir; biri sistemlere saldırmaya çalışabilir ya da sistemde sorunlar çıkabilir.

Dolayısıyla hem ajanın hem de Meta’nın bu verilere erişememesini sağlamalısınız. Her asistana bağımsız bir bilgisayar sağlamak ve güvenlik seviyesini maksimuma çıkarmak, bu teknolojinin temel taşını oluşturur—Muse’u kullanıcıların hedeflerine ulaşmalarını destekleyecek yeteneklerle donatırken gizlilik ve güvenliği garanti eder; bu da onu bu alandaki dünya sınıfı, sektör lideri bir ürün kılar.

Sunucu: Yani bu, WhatsApp’ta olduğu gibi Muse’un bağlandığı sanal makinedeki verilerin şifrelendiği anlamına mı gelir? Sanal makinede verilerin gerçek depolama şekli nasıl anlaşılmalıdır?

Mark: Temelde iki sürüm inşa ettik. Muse Güvenli Sanal Makinesi (Secure VM), Sentinel ajan mimarisini de içeren çeşitli gizlilik özelliklerine sahiptir. Normal Muse asistanınız görevleri yerine getirirken aynı zamanda veri akışınızı izleyen, güvenlik ajansımız Sentinel da vardır.

Dışarıdan bir içerik güvenliği tehdit ediyorsa Sentinel doğrudan engeller ve gerçekleşmesini önler. Eğer Muse’un sizin müdahalenizi gerektiren bir eylem yapacağını düşünüyorsa, Muse’un işlemini devralır ve insan onayı için bir uyarı tetikler—örneğin 'Muse’un bunu yapmasını istiyor musunuz?'

Güvenli kimlik bilgisi depolama ve çok katmanlı savunma ile birleşen bu tam sistem, Muse Güvenli Sanal Makinesi’ni oluşturur.

Ayrıca başka bir proje geliştiriyoruz. Nat ve ben özellikle WhatsApp için uçtan uca şifrelemeyi uygulayan Moxie Marlinspike’ı Muse Gizli Sanal Makinesi’ni (Confidential VM) tasarlaması için görevlendirdik. Temel fikir, güvenli sanal makinenin üzerine size özel bir şifreleme anahtarı vermek; böylece Meta’nın sanal makinenin içeriğine erişimi olmaz.

Bu sürümün uygulanması daha zordur çünkü Meta sanal makinenin içeriğine erişemiyorsa hata ayıklama ve sistemin sorunsuz çalışmasını sağlama çok daha zorlaşır. Bu yüzden üzerinde bir süre çalıştık ama yakında piyasaya sürülecek. Böylece bu sürüm, WhatsApp ve diğer en güvenli ürünlerimizde zaten tanıdık olan güvenlik standartlarını karşılayacaktır.

Sunucu: Bunun yapılmasıyla elde edilen avantaj, yalnızca insanların psikolojik olarak daha güvenli hissetmesini sağlamak mıdır yoksa gerçek faydaları da mı vardır?

Mark: Bence güvenlik kendisi açısından önemlidir. Amacımız, masanızın altında yer alan bir yerel bilgisayara sahip olma deneyimini mümkün olduğunca yakından taklit etmektir. Bu yerel bilgisayar size ne kazandırır? Şirketlerin hiçbirinin erişemeyeceği anlamına gelir.

Dolayısıyla Meta’nın bu hizmeti size sağlamasını varsayarsak, hiçbir şirket—Meta ya da bizi istila etmeye çalışan başkaları ya da yerel hükümete güvenmediğiniz bazı ülkelerdeki kurumlar—erişemeyecek şekilde aynı düzeyde gizlilik ve güvenlik nasıl sağlanabilir? Çünkü bizim de erişim hakkımız yoktur.

Bence bu çok önemlidir ve WhatsApp’a duyulan güvenin temel nedenlerinden biridir. Gizlilik, güvenlik ve güvenin gerçek bir değeri vardır.

Eğer sizin hakkında her şeyi bilen bir yardımcıya sahip olacaksanız—sanırım hepimizin böyle bir yardımcısı olacak—beş yıl ileriye gidelim: Herkes, hedeflerinizi ve sizinle ilgili her şeyi anlayan ve işlerinizi kolaylaştıran bir yardımcıya sahip olacak. Bu durumda, gizlilik ve güvenlik konusunda sektörün öncüsü olmak son derece önemlidir. Bunu baştan yapmak istedik.

Yapay Zekâ’nın Kişiliğini Nasıl Şekillendirirsiniz?

Sunucu: İlginç bir noktaya değindiniz—üniversitede psikoloji okudunuz.

Mark: Evet, ancak sadece iki yıl kaldım; yine de daha sonra inşa ettiğim birçok şeyi derinden etkilediğini düşünüyorum.

Sunucu: Modelleri değerlendirirken genellikle belirli bir modelin ‘çok zeki’ olduğunu söyleriz. Ancak arkadaş seçerken onların zekâsı kadar enerjilerini ve etkileşim biçimlerini de severiz. Peki, modelin kişiliğini nasıl şekillendirmeyi düşünüyorsunuz?

Mark: Bence ideal model, farklı kişilerin tarzlarına uyum sağlayabilecek kadar esnek olmalıdır. Sanırım bu konuda birçok sektör profesyoneli yanlış yöne gitti—çoğu laboratuvar ‘kişilik nasıl doğru tasarlanır?’ üzerine odaklandı; ancak ben kişiliği asla sabit bir şey olarak görmemiştim. Bu yüzden açık kaynak koduna ve kullanıcıların özelleştirme yeteneğine büyük ölçüde inanıyorum; bu nedenle Muse’u yüksek düzeyde kişiselleştirilebilir bir ürün olarak tasarladık.

Muse’u görüntü ve ses dışında da özelleştirebilirsiniz; kayıt işleminin ilk aşamasında size sorulan ilk soru şudur: ‘Temel kişiliğim nasıl olsun?’ ve bunu istediğiniz zaman değiştirebilirsiniz.

Modeli yüksek düzeyde yönlendirilebilir kılmaya çalışıyoruz; böylece etkileşim şeklinizi tamamen siz tanımlayabilirsiniz. Bu, mükemmel bir kişisel yardımcı oluşturmanın kritik bir parçasıdır—kişilik açısından bu uyarlanabilirlik anahtardır.

Sunucu: Sizin Muse’unuz hangi tarzdadır?

Mark: Doğrudan ve verimlilik odaklı yaptım. Çok ilginçtir. İlk sürümler oldukça alaycı ve mizahi idi; ancak şu anki sürüm daha doğrudan. Asistanım varsayılan Muse görüntüsünü kullanıyor ama ona bir toga giydirdim ve komik derecede derin bir ses verdim; etkileşim de eğlencelidir.

Sunucu: Mizah anlayabilmek için gerçekten zeki olmak gerekir. Birçok kişi fark etmiyor ki komedyenler toplumun en zeki kişilerindendir—hızlı düşünmek ve zekice davranmak zorundadırlar. Siz kesinlikle bu özelliği taşıyorsunuz. Tüm röportajlarınızı izledim ve daima başarılı performans sergilediniz.

Mark’ın Yapay Zekâ ve Metaverse Hakkındaki Şaşırtıcı Tahminleri

Sunucu: Theo ile yaptığınız röportajda teknolojinin bir sonraki sınırı ve tüm bunların nereye varacağı konusunda çok şey konuştunuz. Yapay zekâ alanı, insanlar ilerleme olmayacağını düşündüğü birkaç ‘kış dönemi’ yaşadı. Metaverse de benzer dönemlerden geçti; birçok kişi bunun gerçekleşemeyecek bir bahis olduğunu hissetti. Dün yeni holografik özelliği denedim ve gerçekten harika. Lex ile yapılan röportajda yüzünüzü kaydetmenin 11 saat sürdüğü belirtiliyordu; ancak şimdi sadece 3 dakika sürüyor. Bugün bu noktaya nasıl geldik?

Mark: Metaverse’in genel gelişimi bağlamında Reality Labs’ı kurduğumuzda, sonunda normal görünümlü gözlüklerin ortaya çıkacağını ve zamanla hem kapsayıcı varlığı hem de üstün bir yapay zekâ cihazı olarak işlev göreceklerini her zaman inandık—çünkü gözlükler, gördüğünüzü gören ve duyduğunuzu duyan tek cihaz formudur; ayrıca tüm gün boyunca sizinle iletişim kurar ve nihayetinde görüntü gösterir.

Ancak 10–15 yıl önce, önce holografik teknolojiyi geliştireceğimizi, ardından çok gelişmiş yapay zekâyı elde edeceğimizi varsaymıştım. Ancak teknolojik evrimin yolu ilginçtir—gerçekte önce yapay zekâ ve kişisel süperzekâyı elde ettik, ardından holografik teknolojiyi yeterince yaygın ve uygun fiyatlı hale getirecek teknoloji geldi. Bu benim öngöremediğim bir durumdu; ancak her iki alanda da ilerleme kaydetmemiz bana çok mutluluk veriyor.

Gözlüklere yönelik büyük yatırımlarımız, yapay zekâ yardımcılarının hazır hale gelmesiyle bizi çok avantajlı bir konuma getiriyor. Connect konferansındaki duyurulardan birçok tanesi, Muse’u ve çok sayıda yapay zekâ özelliğini gözlüklere entegre etmeye yöneliktir; bence kullanıcılar bunu çok sevecek. Bu gerçekten büyük bir gelişme.

Varlık konusunda hâlâ ilerleme kaydediyoruz; ancak çoğu enerjimizi gözlüklere yönelik Muse ve yapay zekâ özelliklerinin geliştirilmesine yönlendirdiğimiz için bu süreç nispeten yavaş ilerliyor. Bununla birlikte, gerçek zamanlı yüksek sadakatlı sanal avatardan oluşan uzun süredir devam eden bir projemiz var.

Dediğiniz gibi, üç-dört yıl önce bir kişiyi farklı açılardan yakalamak için tam bir tarayıcı odasına ve görüntüleme işlemi için kurumsal düzeyde GPU’lara ihtiyaç duyuluyordu; bu oldukça karmaşık bir süreçti. Lex’in podcast’i için yaptığımız gösterim de bu tür bir yapılandırmaydı. Şimdiyse temelde bunu bir çift VR gözlüğünde çalıştırabiliyoruz—bu, böyle şaşırtıcı bir VR deneyimi sunabilen ilk gözlük modelidir; büyük ve ağır bir başlık değil. Sadece birkaç fotoğraf ile sanal avatarınız oluşturabilirsiniz ve bu alandaki ilerleme gerçekten çarpıcıdır.

Sunucu: Ayrıca ses tabanlı ifadeleri de yönetebiliyor. Gösterimde beni güldürdü, etkileşime geçmemi sağladı ve ardından ses parçası ile yüz hareketlerimin nasıl eşleştiğini anladı. O podcast’ta, genellikle ifadeleri daha kısıtlı olan bazı kişilerin sanal dünyada daha zengin ifadeler istediklerini belirtmiştiniz. İnsanların ‘sanal benlikleri’ ile ‘gerçek benlikleri’ arasındaki ayrımı nasıl değerlendirdiğinizi düşünüyorsunuz?

Mark: Bence bu konuyu sosyolojik ve psikolojik olarak henüz erken bir aşamadayız. İnsanların kendilerine dair algıları ile sergilemek istedikleri imajlar arasında genellikle bir fark olur. Sosyal ağların başlangıcından beri insanlar avatardan dikkatle seçim yapmaktadır. Muse’un sanal görüntülerinde de benzer bir durum gözlemliyoruz. Bu, kendini ‘düzenlemek’ten çok, iletişim kurmak istediğiniz ‘kişi’yi ‘düzenlemek’ anlamına gelir.

Bence insanların kendilerini ifade edebilmesini sağladığınızda, bunun onları gerçekten yansıtmalı, aynı zamanda kendiliğinden bir ifade biçimi olmalı—sadece saf bir ayna yansıması değil; hem iletişim hem de ifadedir. Her ikisini de dengede tutacak bir şey inşa etmeyi umuyoruz. Bu her zaman yinelemeli bir döngüdür: insanların ürünü nasıl kullandığını izleyip buna göre geliştirmektir. Yıllarca yapılan çalışmaların ardından şimdi gerçekten başlangıç çizgisindeyiz—yüksek kaliteli gerçekçi avatardan ürün içinde faydalanmak, telefonlarda ve VR’de kullanmak mümkün oldu. Sonuçları görmek için çok heyecanlıyım.

2030 Yılı Nasıl Olacak?

Sunucu: Peki, düşüncelerinize biraz daha derinlemesine bakalım. Zamanı 2030’a taşıyıp her şeyin yolunda gittiğini varsayarsak, holografik teknoloji nasıl görünecek? Muse ile birleşen hologramlar ve gözlükler nasıl bir araya gelecek?

Mark: Metaverse vizyonuma ilişkin anlayışım her zaman fiziksel dünyayla dijital dünyanın etkili bir şekilde kaynaşmasını sağlamayı içerir. Temel fikir şu şekildedir: Güzel bir fiziksel dünyamız var ve aynı zamanda muhteşem bir dijital dünyamız da var—geçtiğimiz 20-30 yılda internet üzerinde biriken muazzam içerik hacmi nefes kesici. Ancak şu anda bu içeriğe erişimimiz ya bir masanın başında oturarak ya da cebimizdeki küçük bir ekrandan sağlanıyor; bu temelde çok sınırlı bir yöntemdir.

Bence bu sürecin ideal versiyonu, fiziksel ve dijital dünyaların sorunsuz bir şekilde kaynaşmasıdır. Şu şekilde düşünebilirsiniz: Şu anda ikimiz buradayız. Gelecekteki bir versiyonda birimiz holografik bir yansıtma olabilir; ancak yine de birbirimizle gerçek bir varlık hissi yaşayabiliriz—bu tamamen bir video görüşmeden çok farklıdır.

Sanal gerçekliğin özü, bu varlık hissini aktarmaktır—yani gerçekten başka biriyle aynı odada ya da başka bir yerdeymişsiniz gibi hissetmenizi sağlamaktır. Bu, holografik teknolojiyle sağlanabilir ve çeşitli şekillerde birleştirilebilir. Örneğin arkadaşlarınızla poker oynayabilirsiniz; bazıları fiziksel olarak orada iken diğerleri holografik görüntülerle katılabilir ve kart oynayabilirler; poker masası bile holografik olabilir, böylece fiziksel olarak orada olmayanlar da entegre edilebilir.

Aynı zamanda yapay zekâ da bu senaryoda beden kazanabilir ve görünür hale gelebilir. Bu iş bağlamında oldukça mantıklıdır—şu anda çeşitli programlama ajanları kullanarak şeyler geliştiriyorum. Şu hayali düşünün: Bir grup sohbet kanalınız var, içinde birkaç kişi ve birkaç ajan bulunuyor; görevleri doğrudan ajanlara atıyorsunuz. Ama bazen herkes bir araya gelip toplantı yapıyor ve ajanların da orada olması gerekiyor. Peki, nasıl görünürler? Çok basit: Kanepede birkaç koltuk daha ekleyin ve holografik görüntüler olarak ortaya çıkabilirler. Ya da Muse’un sevimli küçük karakterini, bir ejderhayı ya da kendinizin tasarladığı herhangi bir eğlenceli görüntüyü kullanabilirsiniz.

Sanırım bu, gelecekte oldukça doğal bir duygu yaratacak.

Sunucu: İlginç. Önceki röportajlarınızda teknoloji sektörünün sıklıkla ‘eğlence’ unsurunu unuttuğundan bahsetmiştiniz. Bence orada fiziksel bir asistanın bulunması da gerçekliği artırır—tıpkı gerçekten iş yükünü dışa taşıyormuş gibi hissettirir. Muse’un yazdığını gördüğünüzde sanki gerçekten bir şey oluyormuş gibi hissedersiniz. Bu işi iyi yapmışsınız—tarayıcıda ne olduğunu açıkça görebiliyorsunuz. Peki, gözlük takıp bilgisayarınızı kontrol edip Muse’un bilgisayarınızda size yardımcı olmasını sağlayan bir senaryo olma ihtimali var mı?

Mark: Elbette! Sanal gerçeklik bunu zaten yapabiliyor. Herhangi bir yerde, örneğin bir kafede oturabilir ve ardından kod yazmak için altı monitörlü çalışma alanınızı açabilirsiniz; her şey oradadır.

Gözlük tarafında şu anda en popüler modelin ekranı yoktur; bu da fiyatı daha uygun kılar ve daha fazla kişinin kullanımına imkân tanır. Biz yine de ekranları en küçük formda üretmeye çalışıyoruz. Ancak Meta Ray-Ban’ın ekranlı sürümünü zaten piyasaya sürdük ve bu sürüm çok popülerdir; küçük bir ekrandır. Ayrıca tam alanlı holografik artırılmış gerçeklik (AR) prototipini de yayınladık ve bu gerçekten heyecan verici olacak.

Dolayısıyla ürün portföyümüz şöyle görünüyor: Saf sesli gözlüklerden—hiç kamera olmayan, sıradan gözlüklere benzeyen ama içinde Muse bulunan, çeşitli ses araçlarını kullanan, müzik dinleyen ve çağrı yapan modellerden—daha üst düzey sürümlere kadar uzanıyor.

Sunucu: Merak ettiğim bir şey var: Bu sesli gözlüklerle ev bilgisayarınızın çalışmasına izin verirken Muse ile konuşabilir misiniz?

Mark: Evet, kesinlikle. Bu özelliği Connect konferansında yeni duyurduk. Artık tüm gözlükler Meta AI ile bağlantılıdır ve bu, ‘tek dönüşlü’ bir deneyim oluşturur—bir komut gönderirsiniz, cevap alınır ve işlem tamamlanır. Ancak Muse ile aslında tüm gözlükleri Muse’a yükseltmeyi hedefliyoruz. Önce artık ‘Hey Meta’ demenize gerek kalmaz; adını istediğiniz gibi verebilirsiniz; bu da eğlencenin bir parçasıdır. Ardından doğrudan Muse ile konuşursunuz; Muse, güvenli sanal makinenizde görevleri işleyerek size yardımcı olur.

Sunucu: Harika!

Kurucu Zihniyet

Sunucu: Tamam, işte buradayız. Muse sorunsuz ilerliyor ve gözlükler de iyi durumda. Ancak bir yıl önce birçok kişi ‘Süper Zekâ Laboratuvarı ne oldu?’ diye soruyordu. O anda iç dünyanızda nasıl hissettiniz? Uzun vadeli vizyonu görüyorken işlerin yolunda gitmemesi nasıldı?

Mark: Gerçek sorun Llama projesi ve Llama 4’teydi.

Llama 1 oldukça ilginç bir modeldi; tüm açık kaynaklı yapay zekâ hareketini başlatan öncüydü ve bununla çok gurur duyuyoruz. Llama 2 ölçeklenebilirliği başardı, Llama 3 o dönemde neredeyse keskin uçta olan harika bir modeldi. Sonra Llama 4 ile aslında izlememiz gereken geliştirme rotasından sapmış olduk.

İşler beklentilerim yönünde ilerlemediğinde her zaman çok düşünürüm: Bunun nedeni ne? Daha iyi yapabilmek için neleri değiştirmemiz gerekir? Bu kez yansıtmam şöyleydi: Tüm takım yapısını yanlış kurmuştum.

Takımı Instagram akışı veya reklam sistemleri için makine öğrenimi çalışması gibi modelledim—yüzlerce hatta binlerce kişinin paralel olarak çok sayıda konuda çalıştığı bir yapı. Ama dil modelleri geliştirmek için aslında çok sıkı bağlı, küçük bir ekip gerekir; bunu kolektif bir bilimsel proje gibi ele almak gerekir. Çok sayıda kişiye gerek yoktur ama bu, takım içindeki her pozisyonun son derece değerli olduğu anlamına gelir.

Bu yüzden Meta’nın dört bir yanından en iyi insanları aldık ve sektörden yetenekli bireyler de ekleyerek tamamen yeni bir takım kurduk: Meta Süper Zekâ Laboratuvarı.

Bana göre MSL’nin başlamasıyla birlikte, yeniden başlamak, altyapıyı tekrar kurmak ve bir sonraki nesil modelleri eğitmek için zaman gerektiğini biliyordum. Ancak mükemmel bir takım oluşturduğumuzu ve bu takımın iyi işbirliği yaparsa sonuçların olumlu olacağını da biliyordum.

Bana göre en heyecan verici an aslında Llama 4’ün piyasaya çıkmasından sonra geldi—doğru yolda olduğumuzu sanıyordum ama sonra değil olduğunu fark ettim. Bu oldukça büyük bir olumsuz sürprizdi. Bence bir girişimci olarak sürekli bu tür anlarda sınanırsınız çünkü elbette her şey düzgün ilerlemeyecek. Ve gelişimin yönünü gerçekten belirleyen şey şudur: İşler umduğunuz yönde ilerlemediğinde ileriye nasıl bir yol bulursunuz.

Sunucu: Sanırım bunun tersi de geçerli—örneğin Muse’un lansmanı gibi bir şey beklenenden fazla başarılı olduğunda, bu fırsatı nasıl değerlendireceğinizi sağlarsınız?

Mark: Kesinlikle. Şimdi tüm şirket bu işe yatırım yaptı—başlangıçta sadece küçük bir ekip ürün geliştirmekteydi ama şimdi herkesin bunun gerçekten büyük sahneye çıkmaya hazır olduğunu fark ettiğini görüyoruz. Tüm şirket, bunu nasıl ölçeklendireceğini ve yüz milyonlarca insana nasıl ulaştıracağını düşünüyor.

Altyapıyı optimize ederek her şeyin sorunsuz çalışmasını sağlamak, mevcut GPU’lardan en ufak hesaplama gücünü dahi çıkarmak, farklı ürün takımlarının Muse’u çeşitli şekillerde entegre etmesi—örneğin gözlüklerde—gibi çalışmalar. Herkesin Muse’un sorunsuz ölçeklenebilmesini sağlamak için bir araya gelmesi muhteşem bir duygu.

Mark’ın Vizyonunu Nasıl Yazdığı ve İlettiği

Sunucu: Bir kurucu olarak, bence bu en çok özlediğiniz andır—her şey bir araya gelir. Vizyonunuzu şirkete nasıl iletiyorsunuz? Aynı anda çok şey yaşanırken yazdığınızı hissediyorum. Süreciniz nedir?

Mark: Yazmak benim için çok faydalı; düşüncelerimi netleştirmeme ve dışarıya iletişim kurmama yardımcı olur. Bu yaz, ‘Gelecek Herkese Ait’ adlı yaklaşık 15 sayfalık uzun bir makale yazdım; bu, yapay zekâyla ilgili çeşitli önemli toplumsal konularda felsefi görüşlerimi sistematik olarak netleştirmeme yardımcı oldu: Ne olduğunu iyi bulduğum, hükümetle nasıl etkileşim kurulması gerektiği, insanların sahip olduğu çeşitli endişelerin nasıl önlenmesi gerektiği, veri merkezlerinin topluluk için bir varlık haline getirilmesi, işleri yok etmek yerine gerçekten iş yaratması, ulusal güvenliğin nasıl korunacağı ve insanların endişe ettiği risklerin—siber saldırılar ya da biyo-güvenlik sorunları gibi—nasıl etkili şekilde azaltılacağı.

Bu çok karmaşık bir konudur; uzun sürer, iç kurumda birçok tartışma ve revizyon turu gerektirir. Ancak benim için bu çok değerli bir süreçti. Sonuçta şuna benzer bir şey elde ettik—15 sayfa, ‘İnançlarımız budur.’ Ardından bunu bir sayfaya özetleyip bir köşe yazısı olarak yayınladım. Ayrıca kısa bir video da hazırladık çünkü çok sayıda insana ulaşmak için genellikle teorik bir argüman sunmak gerekmez; bunun yerine değerleriniz, inançlarınız ve bunları nasıl ilettiğiniz odaklı, yoğunlaştırılmış bir yaklaşım gerekir.

Şirkete ya da dünyaya bu konuları aktarmak için tek bir doğru yöntem yoktur. Farklı dönemler farklı yaklaşımlar gerektirir ve farklı insan grupları yaptığınız işe değişik düzeylerde uyum sağlayabilir; bazıları doğal olarak buna bağlanırken diğerleri daha endişeli olabilir ve onları yönlendirmeniz gerekir; değerinin neden önemli olduğunu açıklamak için ek çaba sarf etmeniz gerekir. Bence bu, bir şirket yönetmek ve kurucu olmakta yer alır—aynı şeyi defalarca tekrarlamak değil; her durum biraz farklıdır, yeni zorluklarla karşılaşılır ve işte bu, işin ilginç tarafıdır.

Mark’ı İnşa Etmeye Yönlendiren Nedir?

Sunucu: Bence bu kurucu zihniyet sizin için şirketi aşar—çiftliğiniz ya da yeni bir beceri öğrenmeniz gibi durumlarda bile.

Mark: Sadece şeyleri inşa etmeyi seviyorum.

Sunucu: Size göre ‘inşa etmek’ nasıl bir duygu?

Mark: Bence bu içsel bir ihtiyaçtır. Farklı insanlar farklı şekillerde kendilerini ifade eder. Eğer bir yazar iseniz, yazmak zorunda hissedersiniz. Bazı insanların tanınma ihtiyacı vardır. Benimse sadece şeyler inşa etme ihtiyacım vardır. Yaratıcılığımı kullanmıyorsam ya da bir şey inşa etmiyorsam, sinirli olurum. Bu, çevremdekiler için de keyifsizdir.

Sunucu: Büyük bir kayakçı olmayı öğrenmek, bir ürün geliştirmeyi öğrenmekle aynı beceri midir?

Mark: Kısmen evet, yeni şeyleri öğrenme süreci oldukça benzerdir. Yaşamımda, kendimi kasıtlı olarak iyi olmadığım alanlarda zorladım. Örneğin, diller öğrenmede her zaman zorlanmışımdır. İşte bu yüzden Latince öğrenmeye başladım — çünkü Fransızca ve İspanyolca derslerinde başarılı olamamıştım; düşünmüştüm ki Latince konuşmayı gerektirmez, sadece çevirme yapar, tıpkı matematik gibi.

Daha sonra bir şirket yönetmeye başladığımda, kendime yıllık zorluklar belirledim; bunlardan biri de Mandarin öğrenmekti. Mandarin gerçekten zordur, özellikle tonları. Tabii bunu öğrenmenin geçerli nedenleri vardır — Priscilla’nın büyükannesi yalnızca Mandarin konuştuğu için onunla iletişim kurmak istiyorsam bunu öğrenmem gerekir. Ancak en büyük motivasyon aslında zorluğun kendisidir.

Bütün bu şeyler yalnızca yapılmasıyla mümkündür; bunları ‘anlamak’ için kısayollar yoktur. Sadece zaman ayırmalı ve bilgilerin yavaşça beyninize yerleşmesine izin vermeliyiz. Dövüş sanatları öğrenmek, helikopter pilotluğu yapmayı öğrenmek de aynıdır — bunlar rasyonel olarak ‘anlaşılması’ zor konulardır; pratik birikim gerektirirler.

Ürün geliştirmek de kısmen böyledir. Programlama teorik olarak düşünülebilir ama ürün geliştirme sezgisi yalnızca tekrarlayan pratik deneyimle kazanılır. Tek soru neyi sevdiğinizdir — çünkü bence herkesin benim kadar güçlü bir inşa etme ihtiyacı yoktur; çoğu kişinin bazı düzeyde böyle bir ihtiyacı vardır ve anahtar, bunun ne olduğunu bulup gerçek ilgi duyduğunuz alanda ustalaşmak için zaman ayırmaktır.

Açıkçası, bunun yalnızca bir ‘istek’ değil, derin bir psikolojik ihtiyaç veya dürtü olduğunu düşünüyorum. Bu dürtüyü bir şeyle uyumlu hâle getirmek ve bu deneyimlerin yavaşça yerleşmesi için kendinize zaman tanımak hayati öneme sahiptir. Aynı zamanda çocuklarıma da öğretmeye çalıştığım şey budur — ilgi duydukları şeyi bulmalarına yardımcı olmak, ancak bir çıkmaz noktasına gelmeleri durumunda onlara bir itici güç sağlamak.

Kızımdan biri müzik üretmeyi çok sever ama piyano derslerini hiç sevmez. Ona şöyle dedim: ‘Piyano ustası olman gerekmez ama müzik üretmek istiyorsan, müziğin teorisini ve işleyişini sezgisel olarak kavraman gerekir. Bir kez piyano çalmayı öğrendikten sonra gitarı kolayca öğrenebilirsin.’ Bence çocukken ebeveynlerin bir itici güç sağlaması gerektiğinde ya da yetişkin olarak bu konuda disiplinli davranıp oturup bu bilgilerin beynimize yavaşça yerleşmesine izin vermek temeldir.

İnşa Edicilerin Altın Çağı

Sunucu: Aslında herkesin inşa etmek istediğini düşünüyorum. Nitekim dış dünyada iddia edildiği kadar Gen Z’nin düşük ajanlıkla suçlandığını düşünmüyorum. İnsanlar sadece inşa gücünü ateşleyecek kıvılcımı arıyorlar. Bunu Harvard’taki konuşmanızda da sıkça dile getirdiniz.

Mark: Evet. ‘İnşa etmek’ dediğimde öncelikle yazılım, donanım gibi ürünleri kastederim. Ancak katılıyorum, bence herkesin bir yaratıcı dürtüsü vardır. Bununla birlikte bazı kişilerde bu dürtüyü bastıran başka güçlü kişilik özellikleri olabilir; örneğin hizmet odaklılık — doktor ya da hemşire olanlar, temel dürtüleri ‘başkalarına bakmak isterim’dir.

Priscilla’nın tıp fakültesinde yaşadığı bir hikâyeyi duydum: İlk derste birisi ayağa kalkmış ve sormuş: ‘Çocukluğundan beri birini görünce “Bu kişiye gerçekten bakmak istiyorum” düşüncesiyle karşılaştınız mı?’ diye. Sonuçta herkes elini kaldırmıştı. Benim versiyonum ise şöyle: Çocukluğumdan beri ‘Bu şeyi daha iyi hâle getirmek istiyorum’ düşüncesiyle dolu anılarım var.

Herkesin aynı dürtüsü yoktur ama herkesin yapmak istediği bir şey vardır. Önceki teknolojilerle başlamak birçok kişi için zor olmuştu. Bu da kişisel süperzekâ, Muse ve çeşitli yapay zekâ asistanları beni en çok heyecanlandıran şeydir — çünkü tarihte ilk kez insanlar gerçekten hızlıca başlayabilecekler. Belirsiz bir fikriniz varsa, yapay zekâ size plan çıkartabilir; sonrasında bunu geliştirip bir heykel yontar gibi şekillendirebilirsiniz; başlamadan önce her şeyi anlamak zorunda değilsiniz.

Bunun çok güçlü olduğunu düşünüyorum ve birçok kişi bunun sayesinde neyi yaratmak ya da ileriye taşımak istediğini keşfedecek. Bu, insanlara daha geniş kapsamlı bir ajanlık hissi verecek.

Tüm Hastalıkları Yenmek Ne Kadar Uzakta?

Sunucu: Meta dışında yürüttüğünüz başka bir projeniz de tüm hastalıkları yenmek. Önce merak ettiğim şey, bu hedefe ne kadar yakınız?

Mark: Daha önce olduğumuzdan çok daha yakınız.

Sunucu: Gerçekçi olarak ne kadar yakın olduğunu düşünüyorsunuz?

Mark: Bu projeyi başlattığımızda amacımız, bilimsel topluluğun bu yüzyıl sonuna kadar tüm hastalıkları yenmesine yardımcı olmaktı. Biz bunu kendimiz yapmayacaktık; bizim teorimiz şudur: Tüm büyük bilimsel gelişmeler, belirli şeyleri ölçüp anlamamızı sağlayan yeni araçlarla öncelenir. Örneğin mikroskopun icadı bizi bakterileri anlamaya götürdü; teleskop evreni anlamamıza yardımcı oldu.

Bazı bu araçlar platform hâline bile geldi — örneğin ilk aşıyı icat eden kişi, bu yöntemi birçok hastalığı tedavi etmek için kullanmamızı sağladı.

Ancak tarihsel olarak bilimsel fonların dağıtımı oldukça merkezsizleştirilmiştir; bu da bireylerin bağımsız olarak araştırma yapmalarına olanak tanımıştır. Ayrıca bu büyük araçların geliştirilmesine özel olarak ayrılan çok fazla fon da yoktur. Biohub’da amacımız, biyolojiyi yeni yollarla 'görmemizi' sağlayan birkaç yeni araç tasarlamaktır; böylece bilimsel topluluğun ilerlemesini hızlandırmaya yardımcı oluruz.

Başlangıçta, 'bu yüzyılın sonuna kadar' hedefinin çok ulaşılabilir olduğunu düşünüyorduk; o dönemde birçok biyolog ise bunun imkânsız olduğunu düşünüyordu. Ancak şimdi bu yüzyılın sonunun çok uzakta olduğunu hissediyorum.

Yapay zekâ (YZ) ilerlemesiyle birlikte üzerinde çalıştığımız sanal hücre modelleri: Temel fikir, gerçek canlı hücrelerde değil, YZ modelleriyle proteinleri, ardından hücreleri ve daha sonra sanal bir bağışıklık sistemi ya da tüm bir organizma hatta tam bir insanı simüle etmektir. Bu sayede bilim insanları, belirli bir ilacı alındığında kişinin vücudunda hangi tepkilerin oluşacağını gibi farklı koşullarda ne olacağını simüle ederek çok sayıda deney yapabileceklerdir.

Kesin bir yıl vermek istemiyorum ama bu yüzyılın sonundan çok daha erken bir tarihe ulaşacağımızı tahmin ediyorum.

Sunucu: 'Tüm hastalıkları yenmek' hedefi, 'ölümsüzlük'ten çok daha kasıtlı görünüyor. Ölümsüzlük mümkün mü?

Mark: Bu aslında benim uzmanlık alanım değil. Bence ikisi farklı kavramlardır. 'Ölümsüzlük', yaşam süresini uzatmayı içerir—hastalanmasanız bile insan vücudu doğal bir yaşam beklentisine sahiptir; bu ayrı bir araştırma konusudur. Bazıları bunu bir çeşit 'hastalık' olarak değerlendirebilir; bu makul bir bakış açısıdır. Ancak yaşam süresi sorununu çözdükten sonra bile sizi hasta edecek hastalıklarla mücadele etmeye devam etmeniz gerektiğini düşünüyorum.

Seçtiğimiz problem alanı, soğuk algınlığına hiç yakalanmayacağınız anlamına gelmez. Bizim ifademiz 'iyileştirmek, önlemek veya yönetmek'tir: Bazı hastalıklar tamamen iyileştirilebilir; bazılarını gelecekte önleyebileceğimize inanıyoruz; bazıları içinse hastalık yine de ortaya çıkabilir, ancak önceden ciddi zarara veya ölümüne neden olacak durumlar artık kronik bir hastalık gibi yönetilebilir ve yaşam kalitenizi önemli ölçüde etkilemez.

Amacımız insan vücudunu dengeli bir durumda tutmaktır—patojenlerle hiçbir zaman karşılaşmayacağımız anlamına gelmez, ancak bir gün tüm hastalıkları iyileştirebilecek, önleyebilecek ve yönetebileceğimiz bir noktaya ulaşacağız.

Mark’ın aklında en sık geçen düşünce nedir?

Sunucu: Yapay zekâ, kişisel zekâ da dahil olmak üzere birçok farklı alanda çığır açan bir katalizör olmuştur. Şu anda en çok ne hakkında düşünüyorsunuz? Bu süreçte aklınıza en çok ne geliyor?

Mark: Bu haftadan haftaya değişebilir.

Şu anda Muse odaklıyım. Her yeni sürüm yayınladığımızda hızlıca ilerler, ardından gerçek dünyaya geçer, kullanıcı geri bildirimlerini anlarız ve bir sonraki adımı belirleriz—bu aşama her zaman heyecan vericidir. Şu anda bu aşamadayız ve insanların ne istediğini anlamak için çok sayıda bilgi topluyoruz. İyi haber şu ki insanlar gerçekten beğendi; bu yüzden Muse’u mümkün olduğunca çok kişiye ulaştırmak için yoğun çaba sarf ediyoruz.

Model üzerinde hâlâ yapılması gereken çok iş var; Muse Spark modeli büyük ilerleme kaydetti ve dünya liderliğinde bir model oluşturmak için çalışmaya devam etmeyi umuyoruz.

Bir sonraki çığır açan gelişmeler neler olmalı?

Sunucu: Hâlâ hangi gelişmeler gerekiyor?

Mark: Bu araştırmada şeyleri önceden kestirmek mümkün olmayabilir. Belirli yönlerle ilgili bazı sezgilerimiz var ve geçen yıl boyunca yapılan çalışmaların çoğu aslında altyapıyı genişletmeye odaklanmıştır.

Yaklaşık bir buçuk yıl önce, süperzekâya ulaşmanın bazı temel mimari gelişmeler gerektirdiğini düşünen daha fazla kişi vardı. Ancak şimdi bunun böyle olduğundan emin değilim. 'Formülü' oldukça iyi anladığımızı düşünüyorum—yeterince büyük bir süperbilgisayar kümesi inşa edebilirseniz, kaba güçle bu noktaya ulaşabilirsiniz.

Bu kümeyi Ohio’da inşa ediyoruz; 1 teravattan fazla enerji tüketiyor ve temelde çevrimiçi durumda; bir sonraki nesil modelleri eğitmek için kullanıyoruz. Louisiana’da ise yakında faaliyete geçecek 5 teravattan oluşan bir başka küme bulunuyor. Çoklu teravattan oluşan kümelerle eğitim yapıldığında, temelde AGİ’ye (Genel Yapay Zekâ) yaklaşabileceğinizi ve hatta AGİ’nin ötesinde süperzekâya ulaşabileceğinizi tahmin ediyorum.

Ancak bu, en iyi yol olduğu anlamına gelmez. İnsan beyni yalnızca 10 wattlık enerjiyle çalışırken, inşa ettiğimiz hesaplama sistemleri beynin yaklaşık bir milyon kat daha az verimlidir. Dolayısıyla mimari açısından gelişme potansiyeli olduğuna inanıyorum ve bunu da araştırıyoruz—devasa hesaplama gücüyle mimari iyileştirmeleri birleştirirsek gerçekten dünya liderliğinde bir şey inşa edebiliriz. Ancak şimdilik ölçeklendirme bile bizi çok ileriye götürebilir.

Sunucu: Gerçekten, ölçeklendirme en güvenilir yoldur. Araştırmada büyük çığır açan gelişmeleri ummak gerekir ama ölçeklendirme hızlı sonuçlar verir.

Mark: Bu yüzden büyük şirketler bu yolu seçiyor. Çok daha ucuz bir yol olabilir ama henüz bilmiyoruz. Ve bu, dünyaya o kadar değerli ki hatta yüzlerce milyar dolar maliyeti olsa bile başarı olasılığı yeterince yüksekse yapılması gereken bir şeydir—böylece daha ucuz bir atılım sonunda bulunamasa bile, bunu başarmak için net bir yolunuz olur. Elbette daha ucuz bir yol bulursanız bu çok daha iyi olur.

Bu nedenle bu sorunun 'çözüldüğünü' söylemek istemiyorum; çünkü altyapıyı ölçeklendirirken her aşamada hata ayıklanıp çözülmesi gereken yeni mühendislik zorluklarıyla karşılaşırsınız. Araştırma kendisi de bu yinelemeli yöntemle ilerler.

Yapay Zeka Güvenliği Savaşı Nasıl Kazanılır?

Sunucu: Şu anda en önemli konulardan biri, uyum (alignment) odaklı çalışmak ve modelleri güvenilir kılmaktır.

Mark: Evet. Uyum konusunda sektörde bir tartışma var: Bu yapay zeka laboratuvarları bunu doğal olarak yapacak mı? Benim görüşüm: Elbette yapacaklar. Eğer Muse’ye bir şey yapmasını söylerseniz ama tam tersini yaparsa, kaç kişi onu kullanmaya devam ederdi bilmiyorum. Modelin sadece ne istediğinizi değil, aynı zamanda niyetlerinizi ve değerlerinizi de anlamasını sağlamalıyız; böylece sizin memnun olmadığınız ya da kesinlikle istemediğiniz olumsuz etkiler yaratmayacak şekilde hareket eder. Bu derin anlayış temelde uyumdur.

Dolayısıyla benim görüşüm, Muse’un başarısı ve milyarlarca insana ulaşması için yalnızca konuşmakla kalmayıp gerçek ilerleme kaydetmemiz gerektiğidir.

Sunucu: Uyum, kullanıcıların 'bu istediğim değil' demesiyle mi sağlanıyor yoksa arka uçta sizin keşfetmeniz mi gerekiyor?

Mark: Her ikisi de. Kullanıcı geri bildirimi mevcut ancak bence giderek daha açık hale geliyor ki uyum yalnızca dağıtımdan sonra değil, eğitimin sırasında da yapılmalıdır. Şimdi modeller o kadar akıllı ki, eğitimin sırasında uyumu iyi yapmazsanız, diğer laboratuvarlarda gördüğümüz güvenlik sorunlarının ve kazaların çoğu dağıtım sonrası değil, eğitim sürecinde gerçekleşiyor.

Ona çok iyi bir 'öğretim planı' oluşturmanız gerekir; tıpkı ebeveynlerin çocuklara öğrettiği gibi net sınırlar belirleyin. Yanlış bir şey yaptığında 'hayır, bu programlama problemini çözmelisin; ödül almak için bazı sistem yapılandırmalarını değiştirip problemi atlatmamalısın' demeyi öğrenmeli. Bu yöntemi gerçek problem çözme süreciyle öğrenmeni istiyorum ve işte bu, eğitimin anlamı.

Bu büyük ölçüde iyi güvenlik mekanizmaları ve net sınırlar oluşturmaya dayanır. Bunlar sektörün doğal olarak üstlenmesi gereken görevlerdir ve biz bunlara çok zaman ayırıyoruz; durum her gün değişiyor.

Sunucu: AI güvenliği konusunun son iki haftada birdenbire öne çıktığını hatırlıyorum ama aslında bu zamanlamayı tetikleyen tek bir olay yoktu. Anladığım kadarıyla içsel olarak birkaç ay fazladan eğitim yaptınız.

Mark: Muse için bu ürünün gizlilik ve güvenliğe çok dikkat etmesi gerektiğini biliyoruz. 'Bilgi açıklaması ölçütü' ile ilgili davranışları daha ileriye taşıyabileceğimize inandığımız erken bir model sürümümüz var—daha önce bahsettiğimiz gibi. Bu yüzden bunu yapmak için zaman ayırdık. Sanal makineyi daha güvenli hâle getirmek için de zaman harcadık. Bu birkaç ay ekstra süreye neden oldu.

Bazı diğer laboratuvarların 'yavaşlamak için büyük sıkıntı çekiyoruz' ifadelerine pek katılmıyorum. Bana göre bu, Meta ve Muse kullanıcıları için doğru adımdır. Ürünü iyi yapmak istiyoruz; ürün kötüyse hem kullanıcılar hem de biz zarar görürüz—kötü bir ilk izlenim bırakıp insanların ilgisini kaybetmesini istemiyoruz.

Tüm laboratuvarların bu doğrultuda çok güçlü içsel bir motivasyonu olduğunu düşünüyorum. Teşvik mekanizmalarını 'son derece değerli ve güvenli' hedefiyle uyumlu hâle getirmek anahtar meseledir.

Sunucu: Bu önemli hafta boyunca zaman ayırdığınız için çok teşekkür ederiz.

Mark: Teşekkür ederim, teşekkür ederim.