2026 Zhiyuan Konferansı'nda, Çin Mühendislik Akademisi akademisyeni ve Alibaba Cloud kurucusu Wang Jian, Zhiyuan Enstitüsü Başkanı Huang Tiejun ile bir diyalog gerçekleştirdi. Wang Jian, AI'nın insanları yerine geçmeyeceğine inandığını belirterek, AI gelişimini hayvan zekâsı, insan zekâsı ve makine zekâsı gibi daha geniş bir çerçeveden düşünmenin gerekli olduğunu vurguladı. Köpeğin koku alma yeteneğini örnek göstererek, makine zekâsının insanlara tehdit oluşturmayacağını açıkladı. Wang Jian, insanlar tarafından yaratılan sorunların insanlar tarafından çözüleceğini ve token'ların kağıt kadar değerli olmamasını sağlamanın gerektiğini ifade etti. Huang Tiejun ise insan ile AI'nın ebeveyn-çocuk ilişkisi gibi bir arada var olacağını ve kaynaşacağını söyledi. ABD-Çin AI farkı konusunda Wang Jian, altı yıl önce hâlâ bir yüzme havuzunda takılı kalmışken, şimdi aynı denizi görüyor olmamızı ve uzun bir yolun hâlâ sonuna ulaşmadığını ifade etti.

Yazan: Zhi Dongxi

Zhixidong, 12 Haziran'da rapor ediyor: Bugün, 2026 Zhiyuan Konferansı, Zhongguancun Uluslararası Yenilik Merkezi'nde düzenlendi. Çin Mühendislik Akademisi akademisyeni ve Alibaba Cloud kurucusu Wang Jian ile Zhiyuan Enstitüsü Başkanı Huang Tiejun, canlı podcast görüşmesinde bir dizi öncü görüş ve yenilikçi fikir paylaştı.

Geleceği başkalarından daha erken nasıl görebiliriz? Wang Jian, mevcut çerçevelerin dışına çıkacak şekilde düşünme şekli geliştirmemiz gerektiğini düşünüyor. “Yapay zeka (AI) konusunda konuşurken, bu kelime bizi sınırlıyor.” Diyor. O, önceden Turing Ödülü kazanmış Whitfield Diffie’nin söylediğine benzer şekilde, AI hikayesini hayvan zekâsı, insan zekâsı ve makine zekâsı gibi daha geniş bir çerçevede düşünmeliyiz.

Çin Mühendislik Akademisi akademisyeni, Alibaba Cloud kurucusu Wang Jian

İnsanlar makine zekâsı tarafından yönetilecek mi? Görüşü çok net: "AI'nın insanları yerine geçeceğini kesinlikle inanmıyorum. Köpeğin burnu insandan çok daha hassas, ancak bunun insana bir tehdit oluşturduğunu asla düşünmedik."

Wang Jian, bugün tüm büyük modellerle ilgili konuları konuşuyoruz, ancak bunlar aslında önce insanları tanımlamak için kullanılırdı. Ben bir ilacsız optimistim, bu yüzden insanlar tarafından yaratılan sorunların insanlar tarafından mutlaka çözüleceğine inanırım.

Çin AI'sı hikayesini konuşurken, Huang Tiejun genç meslektaşlara şu öneriyi sunar: Kendi fikirlerinizi geliştirin ve karar verme zamanında kararlı olun; ödev teslim etme veya kesin başarı beklentisiyle belirsizlikle başa çıkmayın. Wang Jian ise ekliyor: Bugün Çin ve ABD aynı denizi görüyor; altı yıl önce hâlâ havuzda takılı kalmış olabilirdik, ancak şimdi zaten aynı gökyüzü altında yer alıyoruz ve bu yolculuk henüz sona ermedi.

▲ Zhiyuan Enstitüsü Başkanı Huang Tiejun

İnsan ile AI arasındaki ilişki sorulduğunda, Huang Tiejun, insanın AI ile anne-baba ve çocuk gibi birlikte var olacağını ve insanın AI sayesinde sınırlarını genişleteceğini söyledi. Wang Jian, insanın doğal olarak yeni teknolojilere karşı korku duymasını, AI'nın tarihte ateşin etkisini aşmayabileceğini savundu ve erken dönemlerde halkın kağıt-kalem korkusunu günümüzdeki AI korkusuyla karşılaştırdı ve "token'ların 'değersiz' hale getirilmesi gerektiğini" ileri sürdü, böylece kağıt gibi ucuz hale gelirler.

Wang Jian, Huang Tiejun ve sunucu Wei Shijie arasındaki diyalogun tam metni aşağıda yer almaktadır; Zhi Xidong, anlamı değiştirmeden düzenlemiştir:

1. Bulut hesaplamanın babası olarak, bulut hesaplama, şehir beyni, AI altyapısı ve uzay hesaplaması gibi kritik noktalarda her zaman diğerlerinden daha önce geleceği görüyorsunuz; bunların tümü nasıl bir temel düşünce modeline dayanmaktadır?

Wang Jian: Aslında hayır. Bugün sabah iki Turing Ödülü sahibinin konuşmalarını dinledim ve çok etkilendim. Özellikle ikincisi Andrew Barto, pekiştirmeli öğrenme konusunda 1980’lerin başlarında psikoloji ders kitaplarımızda öğrendiğimiz bir psikolog olan Thorndike’ı bahsetti. Bu nedenle, bugünün bir fikrinin sizin mi yoksa başka birinin mi ilk kez düşündüğünü söylemek çoğu zaman çok zor olduğunu hayal edebilirsiniz. Bu aslında şu soruya dönüşüyor: Bir fikri düşündükten sonra bunu başkalarıyla paylaştınız mı? Daha zor olan ise, denemek için cesaretiniz var mı? Sonunda umut olmadığını düşündüğünüzde, azimle bir adım daha ileri atabiliyor musunuz?

2. Yanıtınız çok genel, bunu parçalara ayırayım. Yazdığınız kitapta, olayların temelinde bazı ortaklıklar olduğunu belirtmişsiniz, sorularınızı analiz etme temel metodolojiniz nedir?

Wang Jian: Aslında düşünme biçimini anlatmak da zor. Önceki ilk profesör Whitfield Diffie'nin konuşması beni çok etkiledi. O, AI hakkında konuşurken, bu kelime nedeniyle kendi kendimize böyle bir çerçeve kurduğumuzu belirtti. Ben de sıklıkla şunu söylerim: Bu salon, toplantının nasıl yapılacağını, ne söyleyebileceğinizi ve nasıl anlatabileceğinizi belirler; bu nedenle nadiren kimse bu konuyu gerçekten düşünür.

Yani aslında şu anda AI hakkında konuştuğumuzda, bilinçli veya bilinçsiz olarak bu AI kelimeleri bizi sınırlıyor. Bu yüzden bugün sabah Whitfield Diffie profesörün bu konuyu anlatması beni etkiledi. Bakın, yaklaşık 2017 yılında Guiyang'da tam olarak aynı şeyleri anlattım: Neden Animal intelligence (hayvan zekası) ve Human intelligence (insan zekası), ayrıca Machine intelligence (makine zekası) var? Bu yüzden her şeyi, mevcut çerçeveden dışarı çıkabileceğiniz bir düşünme çerçevesiyle ele almalısınız.

Bu nedenle, bugün karşılaştığım zorlukları düşünürken, kesinlikle Animal intelligence, Human intelligence ve Machine intelligence çerçevesinde düşüneceğim. Bu nedenle, bugün herkesin bahsettiği AI'nın insanları yerine geçeceğini kesinlikle inanmıyorum.

Neden de çok basit: Sık sık köpeğin burnunun insanlardan çok daha hassas olduğunu söylerim, ancak asla bir zarar hissetmedik. Bu nedenle böyle bir çerçeve sahibi olduğunuzda, aslında birçok soruyu daha iyi düşünmenize yardımcı olur. Bu yüzden herkesin kendi bağımsız bir düşünme çerçevesi kurması daha iyi olur.

3. Sizin inandığınız şeyleri belirttiniz ve başkalarının da inanması çok önemli. O yıllarda Alibaba Cloud, her yıl 1 milyar dolarlık yatırım yaparak 10 yıl boyunca tam destek aldı. Nasıl başkalarını inandırırsınız?

Wang Jian: Bazı şeyler yayılırken yanlış anlaşılabilir. Ancak bir şey kesin: şimdilik biraz alçak gönüllü olan "kaynak" kelimesini kullanmayalım. Bence biri bir şey yaparken başkalarının yardımına ihtiyaç duyar, ancak çok fırsatçı davranmamalıdır.

"2050" adlı bir etkinlik düzenledim; bu etkinlikte bugün tanınmayan ve kaynakları olmayan kişilerin katılması ama bu kişilerin kaynak aramak için katılmamasıydı. Aslında çok basit bir fikrimiz vardı: Bir şey yapmak istediğinizde ya da bir şey anlatmak istediğinizde, başkalarının bunun doğru mu olduğunu düşünmesi veya nasıl hissetmesi, bir anlamda önemli değildir. Önemli olan sahnede konuşan kişinin izleyenleri ikna etmesi değil, bu genç kişinin sahnede dünyaya dair görüşünü, bir şey yapma kararlılığını ifade etmesidir; sonunda sahnedeki insanların inanıp inanmaması artık önemsiz hale gelir. Kendisi sahnede bu sözü söylemişse, artık ona inanır.

Bu yüzden çok önemli olan, kendi inandığınız şeyleri söylemeniz ve kendi yapacağınız şeyleri anlatmanız. Ben böyle yaparsanız, kesinlikle kimse size destek olacak diye inanıyorum. Eğer herhangi biri, "Eğer bir şey yapmak istiyorum ama kimse beni desteklemiyorsa, o zaman yapmam" diye düşünüyorsa, temelde kimse size destek olmayacak diye düşünür.

4. Huan Yönetimi, Zhiyuan, Çin'in AI dünyasının Huangpu Askeri Akademisi'sidir ve aynı zamanda geleceğimizdeki sürekli AI yeniliklerinin cradle'ıdır; Çin'in AI hikayesinin temelini oluşturan inanç nedir?

Huang Tiejun: Zhiyuan, 2018 yılında kurulması gibi uygun bir zamanda doğmuş ve Pekin Belediyesi tarafından serbest bir yapı ve uzun vadeli istikrarlı destek almıştır; ayrıca 2020 yılında yüzlerce kişinin büyük model üzerinde çalışması gibi doğru bir şeyi yapmış olmak da şanslıyız.

O zamana kadar hem yurt içi hem de yurt dışında birçok uzman araştırmalar yapmış ve ilerlemeler kaydetmişti, ancak milyonlarca, hatta milyarlarca gerçek para yatırmak kararlılık gerektiriyordu. Bu yüzden doğru zamanda harekete geçtim ve beş ay içinde birinci nesil büyük modeli sundum, ardından üç ay içinde ikinci nesil onu yakaladı. Bu nedenle benim için çağ bize bir fırsat verdi.

Ancak bununla ilgili biraz daha eklemek istiyorum; bu süreç aslında insanlık için bir birikim sürecidir. Büyük modeller aslında on yıllarca birikim sonucu ortaya çıkmıştır; hatta sinir ağlarından önce, bir sonraki token tahmini (next token prediction) bile 2000 yılında öne sürülmüştür. Tabii o dönemde bu teknolojik gelişimin etkisi konusunda önerenler bile emin değildi, ancak bu yöntem keşfedildi ve daha sonra birçok teknoloji bir araya gelerek bu büyük patlamayı meydana getirdi.

Bu yüzden düşünüyorum ki, Çin şu anda bir teknoloji yeniliği patlaması dönemindedir ve bunun birçok faktörü vardır. Ancak en önemlileri iki noktadır. İlk olarak kendi fikriniz olmalı, aksi halde sadece akıla uygun hareket edersiniz; ikincisi, karar verme zamanı geldiğinde kararlı olmalısınız. Bu konuya ödev verme veya kesin başarı bekleme yaklaşımıyla bakamayız; teknolojinin belirsizliği her zaman vardır, bu yüzden fikir sahibi olmalısınız ve karar verme zamanı geldiğinde karar vermelisiniz.

5, Takip etmekten kendi hikayesini tanımlamaya kadar, Çin'in AI hikayesi nasıl?

Wang Jian: Aslında刚才铁军讲那个智源的事情，我补充一下。我觉得智源还是蛮具有开创性的。我一直觉得那个时候以这样的规模、决心来做AI，在当时还是非常不容易的。所以让我想起一个词，就是我们以前经常讲一个东西，叫火箭科学，我们强调这个东西有多么扎实，但是没有比火箭更加危险、更不确定性的。

Bugün sabah bir konuşma vardı, sunucu güvenlik konusunda kesinlik olup olmadığını sordu ve konuk, kesinlik olduğunu söylemek gerçekten zor diye cevap verdi, değil mi? Bu yüzden AI konusunda, Zhiyuan'dan başlayarak bunu yapmak, benim özellikle takındığım nokta.

Bu, daha önce yaptığımız araştırmalardan oldukça farklı. Önceki araştırmalarda sadece bir miktar fon alıp çalışmak yeterliydi; iyi sonuç alırsanız dünyaya duyurur, kötü sonuç alırsanız kimse bilmezdi. Ancak şimdi model oluştururken durum farklı. Hatta tüm modeli değil, sadece bir ara aşamasını ele alalım; örneğin üç ay veya Mayıs boyunca eğittiniz. Bu sonuç iyi olmasa bile, harcanan para neredeyse bir roketin patlaması gibi, yaklaşık 100 milyon veya 200 milyon tutarında oluyor. Bugün ise, iyi bir eğitim döngüsü tamamlamak için sonunda harcanan elektrik ve hesaplama maliyetlerinin de aynı düzeyde olduğunu biliyoruz.

Bu noktaya geri dönersek, Çin'in ve ABD'nin Yapay Zeka hikayesi arasındaki fark aslında o kadar basit değil, bunu açıklamak da zor. Çünkü burada bir öncül var: temel araştırmalar dünya çapındadır, temel araştırmalardan dünya çapında olmayanı neredeyse düşünemeyiz. Bu nedenle nereden bakarsanız bakın, gördüğünüz makaleler veya kitaplardaki içeriklerin neredeyse hepsi herkesin erişebildiği şeylerdir. Bu açıdan bakıldığında, bu dünya çapındadır. Çin ile ABD arasındaki Yapay Zeka hikayelerine dönersek, bizi onlardan ne kadar uzakta olarak tanımlamalarını istiyorlar? Ben bu şekilde ilişki tanımlamayı pek sevmiyorum.

Kendi sözlerimle anlatayım: Geçtiğimiz yıllarda yapılan çabalar sayesinde, her zaman şunu söyledim, en azından Çin ve ABD bu alanda aynı denizi görüyor. Altı yedi yıl önce, endişem, bizim bir havuz görüyorken, diğerlerinin denizi gördüğünü olmaktı; uzaktan bakıldığında her ikisi de maviydi, ancak yakından bakıldığında aynı dünya olmadığını anlıyordun. Bugün hâlâ diyebilirim ki, hepimiz aynı bir dünyayı görüyoruz. Kimin daha yakın, kimin daha uzak olduğu ise muhtemelen bir teknik mesele. Bu pazarın gelişimi ya da bu aşamanın tamamlanması, birkaç gün içinde bitmeyecek gibi görünüyor. Bu yüzden hâlâ ilerlemek için çok uzun bir yol var.

6. Çin’de kendi akıllı sorularımızı, teknoloji yollarımızı ve yenilikçi paradigmalarımızı önerebilir miyiz?

Huang Tiejun: Ben, önceki Wang Hocam'ın görüşüyle aynı fikirdeyim; şu anda Çin ve ABD, büyük modeller gibi mühendislik uygulamalarında gerçekten çok iyi performans gösteriyorlar. Ancak bu sorunu bir ülkenin ya da iki ülkenin sorunu olarak yorumlamak doğru değil; bu, insanlığın birçok düşünce ve küçük küçük birikimlerinin birikim sürecidir. Basitçe, bugün iki Turing Ödülü sahibini düşünün; onlar genellikle dikkat ettiğimiz ünlü üniversitelerde veya kurumlarda değil, Hinton ve Sutton Kanada'da. Elbette, bu kadar çok akademisyen ve araştırmacının aslında büyük bir etkileşim içinde olan bir toplulukta çalıştığını düşünüyorum.

Yani gelecekte, tam olarak önce bahsettiğim hikâye açısından, aslında Çin'in yaptığı gibi dünya çapında da yıllardır aynı büyük bir mantık var. Kapanışta ben de özellikle “Bir İle Tutarlı Olarak Yolu Anlamak” adlı bir konu seçtim. Bu tabii ki benim anladığım yol değil, Confucius’un sözleri. Aslında bu yol her zaman böyleydi. Bu yol nasıl bir yol?

Akıllı olmak aslında iki şeyden ibaret: biri bugün hepimizin sürekli konuştuğu veri odaklılık, daha geniş bir şekilde ifade ederseniz fonksiyon odaklılık. Bugün,刚才两位图灵奖得主都讲到过，你收集到这些东西，然后去训练。然后形成一个模仿人的，或者是生物智能的一个东西。

Diğer bir nokta da yapısal temeldir; hangi fizyolojik ve fiziksel temeli kullanıyorsunuz? İnsan olarak tabii ki vücudumuz ve beynimiz var; şimdi makinelerde Transformer var ve bunlar geliştiriliyor hatta devrim niteliğindeki mimariler ortaya çıkıyor; bu ikisi sürekli gelişiyor ve ilerliyor. Çinli akademisyenlerin bu iki alanda da giderek daha fazla katkı sağlayacağını düşünüyorum; spesifik örnekleri vermeyeceğim, zaman kısıtlı; daha önce de önemli katkılar sağladık, gelecekte daha fazlasını yapacağınıza inanıyorum.

Yani özetle, AI ya da herkesin dediği gibi AGI, insanlık için büyük bir hikâye ve evrensel zekânın evriminin büyük bir yönüdür. Benim umudum, araştırmacılar, geliştiriciler ya da şirketler olarak bu süreçte kendi katkılarımızı sunup, kendi yıldızlarımızı bırakıp, bunların birleşerek büyük bir evren oluşturmasıdır.

Wang Jian: Pekâlâ, aslında çok iyi bir soru sordun, sanırım Tiejun sana iyi bir cevap veremedi. Akıllılık kavramına dair konuştuğun şeyi ele alalım. Aslında “intelligence” kelimesi oldukça ilginç; Çince’ye çevrildiğinde herkesin bildiği gibi “akıllı” olarak çevrilir. Ancak daha doğrudan bir çeviri ise “istihbarat”tır, örneğin CIA bu “intelligence” kelimesinden gelir; bu kelime gerçekten özel. Neden çok iyi bir soru sorduğunuzu neden söylüyorum?

Herkesin bildiği gibi ben psikoloji arka planına sahibim. Aslında insan açısından bu zekânın ne olduğunu anlamak, bugün hâlâ çok uzak bir bilinmeyen. Bu yüzden刚才 neden Hayvan zekâsı, İnsan zekâsı ve Makine zekâsı hakkında konuşuldu? Aslında Hayvan zekâsı konusu bugün hâlâ bir gizem. İnsan zekâsı ise daha da derin. Bu yüzden, üç gizem bir araya getirildiğinde, hâlâ çok karmaşık bir durum.

Bu yüzden sanırım bu, uzun bir süre boyunca keşfedilebilecek bir soru. Bugün gördüğümüz şeyler, bugün gerçekleştirilebilecek şeyler; bu nedenle bugün gördüğümüz alanlar, çok daha geniş. Peki şu anki durum, özellikle genç akademisyenler için ne tür bir fırsat yaratıyor? Hala Feijun’un kendi sözlerini kullanmak istiyorum. Aslında onun konuşmasını duyduğumda, çok şey öğrendim; ben de düşünmüştüm ama böyle ifade edemedim. O ifade etmişti, ancak daha sonra kendi kendisi de net bir şekilde anlatamamış gibi görünüyor. Feijun’un sözleriyle bu konuyu tekrar ifade edeyim.

Belki masadakilerden bazılarınız bunu duydunuz, uçakların hava dinamiğini tam olarak anlamadan uçtuğunu söylemişti, siz bu sözü söylediniz. Aslında burada bugün çok önemli olan soruya dikkat çekiyoruz: Dünyanın temel doğasını anlama ile yapmak istediğimiz şeylerin kesinlikle birbirine karışık şekilde yükseldiğine.

Bir disiplin ya da alan belirli bir düzeyde olgunlaştığında, bugün gibi bu tür yinelemelerden ayrılarak gelişebilir gibi görünüyor. Benim kişisel görüşüm, yapay zeka ya da makine zekâsı açısından bakıldığında, bugün hâlâ ona dair anlayışımızın derinleştiğini, mühendislik yinelemelerinin yaşandığını ve bu etkileşimlerin içinde olduğumuzdur. Bu nedenle, katı bir anlamda, uçakların uçmaya başlamasından 12 yıl sonra havacılık bölümü kuruldu, değil mi?

Huang Tiejun: 30 yıldan fazla.

Wang Jian: 30 yıl, değil mi? Bu nedenle herkes düşünebilir: uçaklar kalktıktan sonra, 30 yıl sonra ilk havacılık bölümü kuruldu. Bu açıdan, bugün konuştuğumuz AI’nın büyük bir değişim olduğunu varsayarsak, aslında gerçek bir AI bölümü kurulacak seviyeye henüz çok uzakız; bu da gençler için son derece cazip.

Yani bu dünya hakkında, sorunların çözülüp çözülmediği değil, dünyanın başlangıcının çok erken bir dönem olduğu söylenebilir; bu nedenle temel olarak bir dünyanın başlangıcının kaotik dönemidir, bu benim bu konudaki anlayışım. Demir'in havacılık örneğini anlatması, bu durumu daha iyi destekliyor gibi görünüyor.

Bu nedenle kendi akıllı sorularınızı sormak için kesinlikle fırsatınız var. Bu fırsatı kullanmamak tamamen sizin hatanızdır.

7 Bu yıl Terence Tao ve DeepMind'in Agent akıllı aracısı AlphaEvolve, 50 yıldan uzun bir süredir çözülemeyen Erdős adlı küresel bir matematik problemini çözdü. Profesör Wang Jian, AI'nın insan zekasının sınırlarını zaten ittiğini düşünüyor musunuz? Yeni bir paradigmayı gözlemliyor musunuz?

Wang Jian: Aslında bu, benim için oldukça etkileyici bir iz bıraktı. Yani bugün büyük dil modelleri veya bu tür bir mimari ortaya çıktıktan sonra, tabii ki dil üzerinde ilk olarak bunu görüyoruz, değil mi? Bu, başta makine çeviri için geliştirilmiş olsa da, 1984-1985 yıllarında Dartmouth toplantısına katılan 10 kişiden biri olan Herbert Simon’un bize ders verdiği zamanlara döndürüyor bizi; o zamanlar AI hakkında konuşuyordu. O dönemde aslında tümüyle mantık sorunları üzerinde duruluyordu. O zamanların tüm AI sorunlarına baktığınızda, hepsi yapılandırılmış sorunlardı, yani toy problem olarak adlandırılan, yani oyuncak gibi sorunlar; hem makine görüşü hem de diğerleri için.

Bu yüzden bugün, teorik veya mühendislik açısından bahsetmeden bile çok büyük bir kalitesel değişim fark edeceksiniz; yani çözülmesi gereken sorunlar artık bir “toy problem” olmayacak, hepsi insan anlayışı için çok zor olabilecek sorunlar olacak; bu, en azından benim görüşüme göre, çok büyük bir kalitesel değişim. Bu sorunlar zaten hayalimizi aşıyor; bu ilk nokta.

İkinci olarak, bugün itibarıyla gelişmeleri gözlemleyebiliyoruz ve bu, verilerle ilgili oldukça ilginç bir durum: geçmişte büyük dil modellerinin tüm verileri temelde metinlerdi, ne olursa olsun internetten alınmış olsun. Bu süreçte, bugün çok iyi tanıdığımız ve bir moda haline gelen vibe coding adlı bir şey ortaya çıktı. Bu süreçte kod adlı bir şey çıktı; eğer en başta kod yazmışsanız, Linux'ta kod yazarken sadece bir metin düzenleyici kullanabileceğinizi biliyorsunuz.

Metin düzenleyiciden daha basit bir düzenleme yoktur, bu açıdan hâlâ metindir. Ancak bu alanda biri şöyle demiştir: kodu metin olarak ele almayın, don't treat code as a text.

Bu mantıkla, kod metin değildir, bu nedenle neden bu alanda olduğunu sorusuna cevap veriyor; bugün gördüğümüz şey, programcıların çalışma şeklini gerçekten değiştirdi. Aslında, AI, bugün bizim konuştuğumuz dilin metni ile yazdığımız kodun metnini ayırt edebilir hale geldi. Bugün Yuanchuang, yaşam bilimleri ve protein gibi konulara değindi; bunun altındaysa, gerçek bilimsel anlamda veri nedir sorusu tamamen farklı. Bu yüzden bazen AI'nın bilimi anlamaya başladığını düşünüyorum, ancak bunu bilimsel makalelerdeki metinlerle mi yapıyorlar? Bu, büyük bir sınırlılığa sahip. Gerçek bilimsel veriyi anlayana kadar. İşte Yuanchuang bugün yaşam alanında yaptığı şey tam da bu. Ancak şans eseri biz de anladık ve bugün gerçek bilimsel veriyi anlamak için fırsatımız oldu. Gerçek bilimsel veriyi anladığınızda, bilim kesinlikle değişecektir; bu da geçmişteki bilimsel araştırma yöntemlerimizi tamamen değiştirecektir.

Geçmişte bilimsel araştırmalar nasıl yapılırdı? Bir bilim insanı ya da bir grup bilim insanı, kendi kendine veri toplar, verileri anlar, aslında sadece bir kez anlar ve sonunda bir makale olarak yayınlar; bu veri o zaman orada kalır. Dolayısıyla, tüm mantık, çok az sayıda insanın, hatta yalnızca bir kişinin, çok zor toplanmış bir veriyi bir kez anlamasıdır ve hikâye burada biter. Bu nedenle, AI ile karşılaştığımızda, bazı bilimsel verilerin farklı kişiler tarafından, farklı yöntemlerle ve daha büyük ölçeklerde anlaşılabilir olduğunu görürüz; bu nedenle bunun bilim üzerindeki etkisinin çok uzun vadeli olacağını düşünüyorum.

Tarihe baktığınızda, iki şey ilginç: Birincisi, verilerden bahsederken bazen yeni veri toplamaya odaklanırız. Ancak AlphaFold’a baktığınızda, AlphaFold yeni veri toplamadı; tümüyle daha önce birikmiş verileri kullandı. Ancak bu bilimsel gelişmeler tarihinde izole bir durum değil. Galilei de asla yeni veri toplamadı; kullandığı veriler başkalarının topladıklarıydı.

Yani, bence artık tüm bilimsel verilerin AI'nın ortaya çıkışıyla yeniden yorumlanacağı bir döneme geldik. Bu değişikliğin ne kadar büyük olabileceğini düşünebilirsiniz. Bu nedenle, ilk etkilenen kesim kesinlikle bilimsel araştırmalar olacak; kodu anlayabildiğinizde ilk etkilenenler programcılar oldu, ben bu mantığın aynı olduğunu düşünüyorum.

8. Bir Agent dünyanın biçimini değiştirebilecek hale geldiğinde, krizini nasıl tanımlarız? Onu kontrol edilebilir bir sınırla tutup, insanlığa faydalı olduğundan emin nasıl oluruz?

Huang Tiejun: Sanırım,刚才提到的控制 ve garanti gibi kelimeler büyük olasılıkla gerçekçi değil; bu bir etkileşim, çok karmaşık bir olay. Ancak beraber varoluşu düşünmeliyiz. Yapay ajanlar da ajanlar, akıllılar; bizler de akıllıyız. Her birimizin gelecekte birçok yapay ajanı olabilir ve bunlar birbirleriyle etkileşime girer. İnsanlar, makine ajanları ve fiziksel, bedensel ajanları içeren bu kadar karmaşık bir dünyada mutlaka bir arayüz ve bir fikir birliği olmalı. Aksi takdirde, insan dünyası da aynı şekilde olur. Dünya nasıl olmalı? Sanırım iki ya da üç yıl önce bir röportajda yazmıştım: rasyonel bir dünya. Çünkü yapay ajanları siyah kutu olarak tanımlıyoruz. Daha önce de söylediğim gibi, onları anlayamıyorsunuz, sadece cevabı veriyorlar, nasıl düşündüklerini anlatmıyorlar.

Aslında insanlar da aynı, her insan beyni bir kara kutudur. O zaman bir insanla iletişim kurarken, sadece size verdiği sonucu mu inanıyorsunuz, yoksa neden böyle düşündüğünü mü tartışıyorsunuz? Doktorunuz size bir öneri verdiğinde, bunun ardında ne olduğunu mı merak ediyorsunuz? Elbette bu soruyu önemsiyoruz. Gelecekte de aynı şekilde olacak: Agentler şu anda iyi bir cevap verebiliyor, bu harika.

Ancak ardından, herkes arka plandaki nedenleri keşfedecek, tartışacak; özellikle tıbbi gibi güvenli ve önemli alanlarda, daha önce bahsedilen proteinler ve zararlı proteinler gibi konularda, kesin bir sonuca varana kadar harekete geçemeyiz. Önceki tüm süreçler genellikle açık bir tartışma olmuştur. Herkes fikir yürütebilir, birbirini teşvik edebilir; insan ile akıllı varlıklar arasında böyle bir süreç olmalı diye inanıyorum. Bu nedenle, bir yandan tam kontrolü garanti altına alamayız, ancak birlikte varoluş ve rasyonel gelişim için bir yol bulabileceğimize inanıyorum.

Wang Jian: Aslında bu sorunun sonucu, benim düşüncem铁军 ile %100 aynı. Ancak %100 dememin, kendi tembelliğim için kendi görüşümü ifade etmemekten kaynaklanmadığını göstermek adına, yine de söylemek istiyorum. Gerçekten铁军 ile bu konuda görüş birliğine varmadım, ancak gerçekten onunla %100 aynı fikirdeyim ve kendi yöntemimle ifade etmek istiyorum.

Aslında herkes şu anda büyük dil modelleri çıktığında, bir şeyi eleştirdiğini hayal edebilir: “Bu, halüsinasyona sahip.” Herkes bunu söyler, ancak nadiren düşünenler vardır ki, “halüsinasyon” kelimesi aslında insanları tanımlamak için kullanılır. Yani bugün tüm büyük modellerle ilgili sorunları konuşuyoruz, bunları incelediğinizde aslında hepsinin orijinal olarak insanları tanımlamak için kullanıldığını görürsünüz.

Yani insanlar tam olarak böyle bir soruna sahiptir. Bazen insanın aldatıcı görüşleri, düşündüğümüzden çok daha ciddi olabilir. Neden böyle düşünüyorum? Herkes bunu anlar, ben bir ilacsız, kurtarılamaz bir iyimserim, bu yüzden insanlar tarafından yaratılan sorunların insanlar tarafından mutlaka çözüleceğine inanırım; bu, tüm arkamdaki mantık.

Bu yüzden bugün de aynı şeyi düşünüyorum; biraz aşırı bir örnek vermek gerekirse, sıkça bahsettiğimiz çok yetenekli biri var, ona bir "usta" diyelim. O bu sözü söyledi, ben anlayamadım. Bu ifadenin ardında, sizce onun zihninde mi bir şey var, yoksa onun zihnini bir kara kutu olarak mı görebilirsiniz, anlayışımız çok zor. Bu yüzden bugün karşılaştığımız bir sistem var, bu sistemin davranışı ya da başka her şeyi bugün anlayamıyoruz; bence bu bir felaket değil, bunu anlamaya çalışabileceğimiz ve gelecekte tüm anlayışımızı büyük ölçüde ilerletebileceğimiz bir şey. Bu yüzden bunun da kesinlikle önemli bir evrim süreci olduğunu düşünüyorum.

Bu yüzden bugün, daha önce bir yerde dediğim bir söz var, aslında bugün bu konuya, tüm akıllı sistemlere ya da ajanlara olan bakışımıza yeniden bir bakmak değerli, hatta test açısından bile görebilirsiniz. Örneğin bugün test yapıyor olsak ya da sıralama yapıyor olsak, tüm test ve sıralamalar sadece bu akıllı ajanın ya da modelin kendisinin yeteneklerini ölçüyor. Ancak bugün, modelin insanlarla birlikte çalışırken toplam yeteneğinin ne olduğunu ölçmek için bir yöntem bile bulamıyoruz, hatta ölçmüyoruz. Şu anda böyle bir yöntem var mı? Benim kişisel görüşüm, bir akıllı ajanın insanlarla birlikte çalışırken toplam yeteneğini değerlendirmek için gerçekten iyi bir yöntem bulmamız gerektiğidir; eğer böyle bir sıralama olsaydı, benim için daha da ilginç olurdu, evet.

9, insan ve AI arasındaki ilişkinin nasıl olması gerektiğini düşünüyorsunuz?

Huang Tiejun: Özel bir güzel varlık birlik ilişkisi oluşacaktır. Bu, ebeveynler ve çocuklar gibi bir şeydir; AI çocuktur, çatışmalar olabilir ama ayrılmaz. AI evrenin dışına gidebilir, biz bunu zor yaparız, ancak akıl adlı köprüyle bağlanırız.

Wang Jian: Öncelikle doğanın bir çocuğuyuz, dünyanın bir parçasıyız. Her yeni teknoloji çıktığında insanlar ondan korkar, ateşin ilk kullanıldığı zaman da aynıydı. Ben hatta AI'nın insanlık üzerinde ateşten daha büyük bir etkiye sahip olup olamayacağı sorusunu bile sormayı düşünüyorum. İnsanlar sıkça Turing'in görüşünü aktarır: Bir insan, bir kağıt, bir kalem ve sabit bir hesaplama kuralı bir araya geldiğinde temelde bir bilgisayardır.

İnsanlar, birkaç on yıl öncesine ait materyalleri biraz inceleyebilir; Çin'de sıradan bir halk üyesi bir kağıt ve bir kalem gördüğünde titriyordu; o dönemde yazabilmek insanlar için ne kadar büyük bir zorluktu. AI şu anda tam olarak bu noktada.

Teknik olarak, token'imiz çok pahalı. Token'i bir kağıt gibi "değersiz" hale getirmek gerekir.