Yapay zeka (AI) teknolojilerinin hızla gelişmesi, bu sistemleri besleyen verilerin kalitesi ve şeffaflığı konusundaki tartışmaları da beraberinde getiriyor. Bu bağlamda, Wikimedia Deutschland, geniş bilgi birikimini Büyük Dil Modelleri (LLM) için daha kullanışlı hale getirecek devrim niteliğinde bir adım attı: Wikidata Embedding Project.
Çarşamba günü duyurulan bu yeni sistem, Wikipedia ve kardeş platformlarındaki yaklaşık 120 milyon girişi kapsayan devasa veri havuzunu, makine öğrenimi modellerine vektör tabanlı semantik arama teknikleri kullanarak sunuyor.
Vektör Aramanın Gücü: Anlam Temelli Sorgulama
Wikidata yıllardır makine tarafından okunabilir veri sunsa da, bu veriler genellikle anahtar kelime aramaları veya uzmanlaşmış bir sorgulama dili olan SPARQL ile erişilebiliyordu. Yeni proje ise bu durumu tamamen değiştiriyor.
Projenin Teknik Avantajları:
- Semantik Anlama: Vektör tabanlı arama, bilgisayarların kelimeler arasındaki ilişkileri ve anlamı anlamasına yardımcı oluyor.
- MCP Desteği: Model Bağlam Protokolü (Model Context Protocol - MCP) desteği, AI sistemlerinin veri kaynaklarıyla daha verimli iletişim kurmasını sağlıyor.
- RAG Uyumlu: Geri Çağırma Artırılmış Üretim (Retrieval-Augmented Generation - RAG) sistemleriyle kusursuz çalışarak, LLM'lerin harici ve doğrulanmış bilgilere dayanmasını mümkün kılıyor.
Örneğin, veri tabanında sadece “bilim insanı” kelimesini aratmak, nükleer bilim insanlarının listelerinden Bell Labs’de çalışmış bilim insanlarına, hatta “araştırmacı” ve “akademisyen” gibi ilgili kavramların çevirilerine kadar geniş bir semantik bağlam sunabiliyor.
Veri Kalitesi Savaşı ve Wikipedia'nın Rolü
Bu proje, yapay zeka geliştiricilerinin yüksek kaliteli ve güvenilir veri kaynaklarına ulaşma çabasının zirveye ulaştığı bir döneme denk geliyor. LLM’leri eğitmek için kullanılan veri setleri giderek karmaşıklaşsa da, sağlıklı sonuçlar için titizlikle seçilmiş verilere olan ihtiyaç her zamankinden daha acil.
Yapay zeka modellerinin veri güvenilirliği ihtiyacı, aynı zamanda etik ve güvenlik zorluklarının da odağı haline geldi. Örneğin, ChatGPT gibi hızla benimsenen araçların potansiyel zararları, özellikle genç kullanıcılar üzerindeki etkileri nedeniyle, OpenAI’yi ebeveyn kontrolleri gibi katı güvenlik önlemleri almaya zorladı. Bu bağlamda, Kaliforniya'nın büyük yapay zeka şirketlerini şeffaflığa ve katı güvenlik protokollerine zorlayan SB 53 yasasını imzalaması gibi düzenleyici baskılar, sektördeki sorumluluk ihtiyacının ne kadar acil olduğunu gösteriyor. Sohbet yapay zekası pazarında aylık 20 milyon aktif kullanıcıya ulaşan Character.AI gibi dijital arkadaş platformları da benzer etik sınırları dikkatle yönetmektedir. Character.AI CEO’su Karandeep Anand’ın yapay zeka etik sınırları ve bu alandaki inovasyon vizyonu hakkında daha fazla bilgi için tıklayın. ChatGPT devrimi, GPT-5 lansmanı, ebeveyn kontrolleri ve yapay zeka etiğindeki kritik gelişmeler hakkında daha fazla bilgi edinmek için ilgili haberimize göz atabilirsiniz.
Bu hızlı benimseme ve yaygınlaşma, yapay zekanın sadece bilgi edinme veya etik sorunlarla değil, aynı zamanda ticari alanlarda da hızla merkezileştiğini gösteriyor. Örneğin, ödeme devi PayPal, alışveriş deneyimini kökten değiştirecek stratejik bir hamleyle, popüler tarayıcı uzantısı Honey'yi ChatGPT gibi yapay zeka sohbet robotlarıyla entegre ederek kullanıcıların doğrudan sohbet sırasında fiyat karşılaştırması ve indirimlerden yararlanmasını sağladı. Bu gelişme, yapay zeka destekli ajan teknolojili ticaretin (agentic commerce) yükselişini hızlandırdı ve sektördeki veri ihtiyacını ticarileştirdi. PayPal Honey ChatGPT entegrasyonu ve yapay zeka alışveriş asistanları hakkında detaylı bilgiye ulaşabilirsiniz.
Sektörde, doğrulanmamış büyük veri kümelerinin (örneğin internetten toplanan devasa veri kaynağı Common Crawl) kalitesi giderek sorgulanıyor. Wikipedia'nın verileri, bazı eleştirilere maruz kalsa da, editörler tarafından doğrulama süreçlerinden geçtiği için, LLM'ler için Common Crawl gibi ‘her şeyi kapsayan’ veri setlerine kıyasla çok daha güvenilir ve olgusal bir temel sunuyor.
Yüksek kaliteli veri arayışı, AI laboratuvarları için ciddi maliyetlere neden olabiliyor. Ağustos ayında Anthropic, eserleri eğitim materyali olarak kullanılan bir grup yazarla anlaşmazlığı sonlandırmak için 1.5 milyar dolarlık bir ödeme yapmayı kabul etmişti. Bu durum, lisanslı ve güvenilir veri kaynaklarının ne kadar hayati olduğunu gösteriyor.
Bağımsızlık ve Açık Yapay Zeka Vizyonu
Bu projenin arkasında Wikimedia'nın Alman kolu, nöral arama şirketi Jina.AI ve IBM'e ait gerçek zamanlı eğitim veri şirketi DataStax iş birliği bulunuyor.
Wikidata AI proje yöneticisi Philippe Saadé, projelerinin büyük AI laboratuvarlarından veya büyük teknoloji şirketlerinden bağımsızlığını özellikle vurguladı. Saadé, “Bu Embedding Projesi, güçlü yapay zekanın sadece bir avuç şirket tarafından kontrol edilmek zorunda olmadığını gösteriyor. Açık, iş birlikçi ve herkese hizmet etmek üzere inşa edilebilir” ifadelerini kullandı. Bu açıklama, veri ve model tekelleşmesine karşı açık kaynaklı ve topluluk odaklı bir duruş sergiliyor.
Geliştiriciler İçin Erişim
Wikidata Embedding Project veri tabanına Toolforge üzerinden kamuya açık olarak erişilebilmektedir. İlgilenen geliştiriciler için 9 Ekim'de bir web semineri de düzenlendi.
Kaynak: Wikimedia'nın yapay zeka verilerine erişimi kolaylaştıran bu önemli adım hakkında daha fazla bilgiye TechCrunch'ın ilgili haberinden ulaşabilirsiniz: AI Modelleri İçin Wikipedia Veri Erişimini Kolaylaştıran Yeni Proje
