2024 sona ererken, yapay zeka ilerlemesinin yavaşlamasına yönelik endişeler, OpenAI'nin yeni o3 modeli ile giderilerek, 2025 ve sonrasındaki gelecekteki gelişmeler için umut uyandırıyor. Henüz kamuoyuna açıklanmayan ama güvenlik testlerinden geçen o3 modeli, modellerin yeni ve akıllı görevleri ele alma yeteneğini ölçen ARC benchmark testinde üstün başarı gösteriyor. O3 modeli, standart hesaplama ile %75, 7 ve yüksek hesaplama ile %87, 5 puan alarak, selefi Claude 3. 5'in %53'lük puanını önemli ölçüde geride bırakıyor. ARC metriğinin yaratıcısı François Chollet, daha önce zeka eksikliği nedeniyle eleştirdiği büyük dil modelinin (LLM) bu şaşırtıcı başarısını kabul ediyor. O3 modeli, akıl yürütme ve uyum sağlama zorluklarına yönelik çözüm getirerek, yüksek yapay zeka zekasına doğru ilerlerken, önemli hesaplama maliyetleri gerektirir. O3'ün yeteneklerini vurgulayan beş ana yenilik şunlardır: 1. **Program Sentezi**: O3, öğrenilen desenleri yenilikçi bir şekilde birleştirerek görülmemiş görevleri ele alır ve bu, bilinen malzemeleri kullanarak yeni yemekler yaratan bir şefin zekasına benzer bir zeka önerir. 2. **Doğal Dil Programı Arama**: Düşünce Zincirlerini (CoTs) kullanarak, o3 birden fazla çözüm yolu araştırır, insan beyin fırtınasına benzer şekilde, problem çözme yaklaşımlarında yeni bir standart belirler. 3.

**Değerlendirici Model**: Uzman etiketli verilerle yapılan eğitim, o3'ün çok adımlı problemleri çözme konusunda kendi akıl yürütmesini değerlendirmesine olanak tanır. 4. **Kendi Programlarını Yürütme**: O3, CoT'leri yeniden kullanılabilir çerçeveler olarak kullanarak, onları yeni meydan okumaları çözmek için adapte eder ve “Büyük Usta” seviyesinde programlama başarısı elde eder. 5. **Derin Öğrenme Yönlendirmeli Program Arama**: Güçlü olmasına rağmen, bu yaklaşım sağlamlık ve ölçeklenebilirlikte kısıtlamaları öne çıkarır ve insan gözetimi gerektirir. O3'ün karşılaştığı ana zorluk, yüksek hesaplama gereksinimleridir ve bu durum AI topluluğundan karışık tepkiler alır. Modelin teknik ilerlemelerini takdir edenler varken, bazıları maliyet ve şeffaflık eksikliği nedeniyle eleştirmektedir. Google DeepMind, pekiştirmeli öğrenme (RL) ölçeklendirmesine dayanmalarını sürdürülemez bulmaktadır. Kurumsal yapay zeka açısından o3’ün uyarlanabilirliği, sanayide dönüşümü işaret eder. OpenAI, Ocak ayına kadar o3-mini adlı daha küçük çaplı ve daha uygun maliyetli bir versiyonunu piyasaya sürmeyi planlıyor. Şirketler daha erişilebilir modelleri beklerken, mevcut manzara, önemli uygulama vaat eden o4 modeli gibi güçlü AI çözümleri sunmaktadır. İleriye bakıldığında, 2025’in mevcut AI yeniliklerinden değer elde etmeye odaklanması beklenmektedir ve zekâ yarışının nasıl şekillendiği gözlemlenirken, her türlü ilerlemenin halihazırda elde edilenleri güçlendireceği görülmektedir.