Üretken AI, bilgi üretim hızını önemli ölçüde artırdı, ancak aynı zamanda göz ardı edilen bir endişeyi de beraberinde getirdi: "Doğrulama Açığı (Verification Gap)". Coinbase'in eski teknoloji direktörü Balaji'den OpenAI'nin kurucu ortağı Karpathy'ye, ardından yatırım devi a16z'ye kadar herkes uyarıyor: "AI tarafından üretilen doğrulama maliyeti, yeni çağın en büyük darboğazı ve riski haline geliyor."
Balaji: AI kullanıcılarının "doğrulama maliyeti" gerçek bir darboğaz haline geliyor.
Coinbase'in eski teknoloji şefi Balaji, geçen ay yaptığı bir paylaşımda, AI kullanım sürecinin iki aşamaya ayrılabileceğini belirtti: "girdi ipucu (prompting)" ve "çıktının doğrulanması (verifying)".
İlkini herkes yapabilir, sadece birkaç satır yazmak yeterli; ancak ikincisi daha zor, profesyonel bilgi, sabır ve mantıksal düşünme gerektirir, AI'nın hata yapıp yapmadığını veya "hayal (hallucination)" ürettiğini belirlemek için.
Yapay Zeka İSTEME → Yapay Zeka DOĞRULAMA
AI yönlendirmeleri ölçeklenir, çünkü yönlendirme sadece yazmaktır.
Ama AI doğrulaması ölçeklenemez, çünkü AI çıktısını doğrulamak sadece yazmaktan çok daha fazlasını içerir.
Bazen gözle doğrulama yapabilirsiniz, bu yüzden AI ön yüz, görüntüler ve video için harikadır. Ama...
— Balaji (@balajis) 4 Haziran 2025
O, bu tür bir farkın resim veya videolarda iyi bir şekilde işlenebileceğini, insan gözünün doğuştan görsel içerikleri değerlendirme konusunda yetenekli olduğunu belirtti. Ancak, kod, teknik makaleler veya mantıksal akıl yürütme ile karşılaşıldığında, doğrulama işlemi oldukça zor hale geliyor:
Yapay zekayı kullanmanın en önemli sorusu, bu yapay zeka modelinin çıktılarının doğru olduğunu düşük maliyetle nasıl doğrulayabilirim? Diğer görsel olmayan içerikleri doğrulamak için başka araçlara veya ürünlere ihtiyacımız var.
O, "Kullanıcılar için AI doğrulaması ve AI istemleri aynı derecede önemlidir" diye ekledi.
Karpathy: AI, yaratıcılığı hızlandırdı, ancak doğrulama sürecini azaltmadı.
OpenAI kurucu ortağı ve Tesla otonom sürüşün babası Andrej Karpathy, Balaji'nin görüşlerini daha da genişleterek, yaratımın doğasının iki aşamalı ve tekrarlanan bir süreç olduğunu belirtiyor: "üretim (generation)" ve "değerlendirme (discrimination)": "Bir fırça darbesi çizersiniz (üretim), aynı zamanda bu darbenin eseri gerçekten iyileştirip iyileştirmediğini düşünmek için bir adım geri atmanız gerekir (değerlendirme)."
O, büyük dil modellerinin (LLM), "üretim" zaman maliyetini büyük ölçüde azalttığını ve kullanıcıların anında büyük miktarda çıktı almasını sağladığını düşünüyor, ancak "yargılama" maliyetini ve iş yükünü azaltmada hiçbir yardım sağlamıyor. Kod açısından bu durum özellikle ciddidir:
LLM, birkaç on veya hatta yüzlerce satır kod üretebilir, ancak mühendis hala her bir satırı okuyup anlamak ve tüm mantığı ve olası hataları kontrol etmek zorundadır.
Karpathy, bu durumun aslında çoğu mühendis için en fazla zaman harcadıkları şey olduğunu ifade etti, buna "doğrulama açığı (Verification Gap)" denir, AI yaratım sürecini hızlandırdı, ancak bu zaman maliyeti doğrudan doğrulamaya kaydırıldı.
(Mali danışmandan sekretere, AI aracılığıyla güven sorunları: Yapay zekanın otonom kararlarına güvenebilir miyiz? )
a16z: Üretim çağında güven krizini gidermek için kripto teknolojisine güvenmek gerekiyor.
Ünlü risk sermayesi a16z, konuya sistem ve endüstri düzeyinden yaklaşmaktadır. AI teknolojisinin "sahte bilgi"nin yayılmasını hızlandıracağına inanıyorlar, çünkü üretim eşiği düşük ve doğrulaması zor; internet, büyük miktarda sahte içerikle dolacak. a16z, bu konuda güvenin mühendislik ile sağlanması gerektiğini savunuyor; çözüm yolu olarak şunları öneriyor:
AI tarafından aşamalı olarak üretilen verileri sırasıyla kriptografik işleme tabi tutma (hashed posts)
Blockchain doğrulaması ile kimlik kullanarak yaratım (crypto IDs)
Zincir üzerindeki verilerin kamuya açık ve izlenebilirliği sayesinde, güvenilir bir içerik zinciri oluşturmak.
Bu uygulamalar, bilgilerin değiştirilmesini engellemekle kalmayıp aynı zamanda doğrulanabilirlik sağlar, ayrıca AI çağındaki içerik güvenilirliğine karşı bir savunma hattı oluşturur ve kriptografi ile AI alanında önemli bir kesişim noktası olma umudunu taşır.
(Messari özel analizi: Mira protokolü, merkeziyetsiz konsensüs mekanizması ile AI'yı nasıl daha dürüst hale getiriyor?)
İpucu kelimelerden doğrulama yeteneğine, AI çağının yeni becerileri ve ihtiyaçları şekillenmiştir.
Şu anda, üretken AI, bilgi üretiminde eksponansiyel bir büyüme sağlıyor, ancak eşit derecede yüksek verimlilikte doğrulama yeteneği olmadıkça, kullanıcılar zaman alıcı işlemler ve sahte bilgi kirliliği sorunlarıyla karşılaşacaklar.
Bu nedenle, mevcut AI çağının temel becerisi artık yalnızca doğru bir prompt yazmak değil, aynı zamanda AI'nın çıktısını etkili ve düşük maliyetle doğrulamaktır. AI modellerinin birbirini gözden geçirmesi veya profesyonel doğrulama araçları aracılığıyla yapılması son derece önemlidir.
Bu makalede AI hayatı daha mı kolay hale getirdi? Balaji ve a16z, AI içeriklerini doğrulamanın zaman maliyetlerini nasıl kısaltacağını tartışıyor? İlk olarak Chain News ABMedia'da yayınlandı.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Yapay zeka hayatı daha kolay hale getirdi mi? Balaji ve A16z, yapay zeka içeriklerini doğrulamanın zaman maliyetlerini nasıl kısaltacağını tartışıyor.
Üretken AI, bilgi üretim hızını önemli ölçüde artırdı, ancak aynı zamanda göz ardı edilen bir endişeyi de beraberinde getirdi: "Doğrulama Açığı (Verification Gap)". Coinbase'in eski teknoloji direktörü Balaji'den OpenAI'nin kurucu ortağı Karpathy'ye, ardından yatırım devi a16z'ye kadar herkes uyarıyor: "AI tarafından üretilen doğrulama maliyeti, yeni çağın en büyük darboğazı ve riski haline geliyor."
Balaji: AI kullanıcılarının "doğrulama maliyeti" gerçek bir darboğaz haline geliyor.
Coinbase'in eski teknoloji şefi Balaji, geçen ay yaptığı bir paylaşımda, AI kullanım sürecinin iki aşamaya ayrılabileceğini belirtti: "girdi ipucu (prompting)" ve "çıktının doğrulanması (verifying)".
İlkini herkes yapabilir, sadece birkaç satır yazmak yeterli; ancak ikincisi daha zor, profesyonel bilgi, sabır ve mantıksal düşünme gerektirir, AI'nın hata yapıp yapmadığını veya "hayal (hallucination)" ürettiğini belirlemek için.
Yapay Zeka İSTEME → Yapay Zeka DOĞRULAMA
AI yönlendirmeleri ölçeklenir, çünkü yönlendirme sadece yazmaktır.
Ama AI doğrulaması ölçeklenemez, çünkü AI çıktısını doğrulamak sadece yazmaktan çok daha fazlasını içerir.
Bazen gözle doğrulama yapabilirsiniz, bu yüzden AI ön yüz, görüntüler ve video için harikadır. Ama...
— Balaji (@balajis) 4 Haziran 2025
O, bu tür bir farkın resim veya videolarda iyi bir şekilde işlenebileceğini, insan gözünün doğuştan görsel içerikleri değerlendirme konusunda yetenekli olduğunu belirtti. Ancak, kod, teknik makaleler veya mantıksal akıl yürütme ile karşılaşıldığında, doğrulama işlemi oldukça zor hale geliyor:
Yapay zekayı kullanmanın en önemli sorusu, bu yapay zeka modelinin çıktılarının doğru olduğunu düşük maliyetle nasıl doğrulayabilirim? Diğer görsel olmayan içerikleri doğrulamak için başka araçlara veya ürünlere ihtiyacımız var.
O, "Kullanıcılar için AI doğrulaması ve AI istemleri aynı derecede önemlidir" diye ekledi.
Karpathy: AI, yaratıcılığı hızlandırdı, ancak doğrulama sürecini azaltmadı.
OpenAI kurucu ortağı ve Tesla otonom sürüşün babası Andrej Karpathy, Balaji'nin görüşlerini daha da genişleterek, yaratımın doğasının iki aşamalı ve tekrarlanan bir süreç olduğunu belirtiyor: "üretim (generation)" ve "değerlendirme (discrimination)": "Bir fırça darbesi çizersiniz (üretim), aynı zamanda bu darbenin eseri gerçekten iyileştirip iyileştirmediğini düşünmek için bir adım geri atmanız gerekir (değerlendirme)."
O, büyük dil modellerinin (LLM), "üretim" zaman maliyetini büyük ölçüde azalttığını ve kullanıcıların anında büyük miktarda çıktı almasını sağladığını düşünüyor, ancak "yargılama" maliyetini ve iş yükünü azaltmada hiçbir yardım sağlamıyor. Kod açısından bu durum özellikle ciddidir:
LLM, birkaç on veya hatta yüzlerce satır kod üretebilir, ancak mühendis hala her bir satırı okuyup anlamak ve tüm mantığı ve olası hataları kontrol etmek zorundadır.
Karpathy, bu durumun aslında çoğu mühendis için en fazla zaman harcadıkları şey olduğunu ifade etti, buna "doğrulama açığı (Verification Gap)" denir, AI yaratım sürecini hızlandırdı, ancak bu zaman maliyeti doğrudan doğrulamaya kaydırıldı.
(Mali danışmandan sekretere, AI aracılığıyla güven sorunları: Yapay zekanın otonom kararlarına güvenebilir miyiz? )
a16z: Üretim çağında güven krizini gidermek için kripto teknolojisine güvenmek gerekiyor.
Ünlü risk sermayesi a16z, konuya sistem ve endüstri düzeyinden yaklaşmaktadır. AI teknolojisinin "sahte bilgi"nin yayılmasını hızlandıracağına inanıyorlar, çünkü üretim eşiği düşük ve doğrulaması zor; internet, büyük miktarda sahte içerikle dolacak. a16z, bu konuda güvenin mühendislik ile sağlanması gerektiğini savunuyor; çözüm yolu olarak şunları öneriyor:
AI tarafından aşamalı olarak üretilen verileri sırasıyla kriptografik işleme tabi tutma (hashed posts)
Blockchain doğrulaması ile kimlik kullanarak yaratım (crypto IDs)
Zincir üzerindeki verilerin kamuya açık ve izlenebilirliği sayesinde, güvenilir bir içerik zinciri oluşturmak.
Bu uygulamalar, bilgilerin değiştirilmesini engellemekle kalmayıp aynı zamanda doğrulanabilirlik sağlar, ayrıca AI çağındaki içerik güvenilirliğine karşı bir savunma hattı oluşturur ve kriptografi ile AI alanında önemli bir kesişim noktası olma umudunu taşır.
(Messari özel analizi: Mira protokolü, merkeziyetsiz konsensüs mekanizması ile AI'yı nasıl daha dürüst hale getiriyor?)
İpucu kelimelerden doğrulama yeteneğine, AI çağının yeni becerileri ve ihtiyaçları şekillenmiştir.
Şu anda, üretken AI, bilgi üretiminde eksponansiyel bir büyüme sağlıyor, ancak eşit derecede yüksek verimlilikte doğrulama yeteneği olmadıkça, kullanıcılar zaman alıcı işlemler ve sahte bilgi kirliliği sorunlarıyla karşılaşacaklar.
Bu nedenle, mevcut AI çağının temel becerisi artık yalnızca doğru bir prompt yazmak değil, aynı zamanda AI'nın çıktısını etkili ve düşük maliyetle doğrulamaktır. AI modellerinin birbirini gözden geçirmesi veya profesyonel doğrulama araçları aracılığıyla yapılması son derece önemlidir.
Bu makalede AI hayatı daha mı kolay hale getirdi? Balaji ve a16z, AI içeriklerini doğrulamanın zaman maliyetlerini nasıl kısaltacağını tartışıyor? İlk olarak Chain News ABMedia'da yayınlandı.