Şevket Yusuf Tekindor
Anthropic’in 12 Ekim’de yayımladığı araştırma, küçük yapay zekâ modellerinin farklı cihazlara dağıtılarak çalıştırılabildiğini ortaya koydu. Şirketin araştırmacıları, gelişim hızının sürmesi halinde bu modellerin 2026 sonuna kadar kendi kendini çoğaltma işlemleri için gerekli yeteneklere ulaşabileceğini öngörüyor. Ancak kontrolsüz biçimde yayılan, eksiksiz bir sistemin henüz ortaya çıkmadığı vurgulanıyor.
15 Android TV cihazı birlikte kullanıldı
Anthropic Frontier Red Team ekibinden William Zhou ve Daniel Freeman’ın hazırladığı çalışmada, yaklaşık 55 dolara alınan 15 düşük maliyetli Android TV cihazı birbirine bağlandı. Araştırmacılar, Gemma4-26B-A4B modelini cihazların ortak işlem gücüyle çalıştırdı.
Model, farklı cihazlara dağıtıldığında saniyede 0,39 token üretim hızına ulaştı. Araştırmacılara göre sonuç, belirli yapay zekâ modellerini çalıştırmak için güçlü veri merkezi işlemcilerinin her zaman gerekli olmadığını gösteriyor. Akıllı televizyonların yanı sıra buzdolapları, fırınlar, robot süpürgeler ve internete bağlı diğer cihazlar da benzer sistemlerin parçası olabilir.
Dokuz donanım türünün sekizinde altyapı kuruldu
Anthropic’in testlerinde 9 milyar parametreli bir model, denenen dokuz farklı donanım türünün sekizinde yapay zekâ çalıştırma altyapısını kurmayı başardı. Araştırmada, 30 milyar veya daha az parametreye sahip modellerin kendi kendini çoğaltmak için gereken işlemlerin önemli bir bölümünü yapabildiği, ancak tüm aşamaları baştan sona hatasız tamamlamakta hâlâ zorlandığı belirtildi.
Araştırmacılar ayrıca, daha gelişmiş GLM-5.2 modelinin basitleştirilmiş ve kontrollü bir test ortamında çoğalma sürecini baştan sona gerçekleştirebildiğini bildirdi. Bunun gerçek dünyada kontrolsüz biçimde yayılabilen, kendi başına çalışan eksiksiz bir yapay zekâ sisteminin ortaya çıktığı anlamına gelmediğinin altı çizildi.
2026 sonuna ilişkin öngörü
Anthropic’e göre küçük modeller mevcut gelişim hızını korursa, 2026 sonuna kadar kendi kendini çoğaltma işlemleri için gerekli yetenek düzeyine ulaşabilir. Araştırmacılar, bu değerlendirmenin geleceğe yönelik bir öngörü olduğunu; bugün bu süreci gerçek dünyada kontrolsüz biçimde tamamlayan bir sistem bulunmadığını belirtiyor.
Dağınık ağları devre dışı bırakmak zorlaşabilir
Araştırmada öne çıkan güvenlik kaygılarından biri, çok sayıda cihaza dağılan sistemlerin merkezi bir sunucuya bağlı olmayabilmesi. Geleneksel yapay zekâ sistemleri belirli veri merkezleri ve sunucular üzerinden çalışırken, farklı cihazlara yayılmış bir ağın tümüyle kapatılması daha zor olabilir.
Çalışmada, yapay zekâ destekli zararlı yazılımların daha önce karşılaşmadıkları cihazlara uyum sağlayabilme ihtimali de ele alınıyor. Yayılmanın ilk aşamada yavaş olabileceği, ancak sistemlerin farklı cihazlarda varlığını sürdürerek zamanla geniş ağlar oluşturabileceği değerlendiriliyor.
Kimwolf örneğiyle varsayımsal hesaplama
Anthropic, daha önce 2 milyondan fazla cihazı etkileyen Kimwolf adlı zararlı yazılım ağını araştırmasında örnek gösterdi. Araştırmacılar, benzer büyüklükte bir ağın yapay zekâ modellerini çalıştırmak için kullanılması durumunda yaklaşık 133 bin model kopyası oluşturulabileceğini hesapladı. Bu sayı, gerçekleşmiş bir saldırıyı değil, varsayımsal bir senaryoyu ifade ediyor.
Güvenlik önlemleri çağrısı
Anthropic, kendi kendine çoğalabilen yapay zekânın siber güvenlik açısından ciddi sonuçlar doğurabileceği uyarısında bulundu. Şirket; internet servis sağlayıcılarının olağan dışı veri trafiğini izlemesi, cihaz üreticilerinin güvenliği güçlendirmesi ve güvenli varsayılan ayarların yaygınlaştırılması gerektiğini vurguladı.
Araştırmacılara göre temel risk, yapay zekânın yalnızca farklı cihazlarda çalışması değil; insan müdahalesi olmadan yeni cihazlara yayılabilen ve karşılaştığı koşullara uyum sağlayabilen sistemlerin ortaya çıkması. Anthropic, bu ihtimalin henüz kontrolsüz bir sistemin mevcut olduğu anlamına gelmediğini, ancak konunun yalnızca teorik bir tartışma olmaktan çıkmaya başladığını belirtti.
