Üretken Yapay Zeka Nedir? Nasıl Çalışır?

Üretken yapay zeka, öncekilerin aksine eğitim verilerinin ötesine geçerek yeni içerikler oluşturabilecek görece yeni bir yapay zeka biçimidir. İnsan gibi yazı, görüntü, ses ve video üretme becerisi, tüketicilere yönelik ilk üretken yapay zeka sohbet robotunun 2022 sonbaharında kullanıma sunulmasından bu yana dünyanın hayal gücünü yakaladı. McKinsey & Company'nin Haziran 2023'te hazırladığı bir raporda, üretken yapay zekanın çalışan üretkenliğini artırarak küresel ekonomiye yılda 6,1 ila 7,9 trilyon ABD Doları katkı sağlama potansiyeline sahip olduğunu tahmin ediliyor. Bunu bağlam içinde açıklamak gerekirse, aynı araştırma, tüm yapay zeka teknolojilerinin ekonomik üretkenliği yılda 17,1 ila 25,6 trilyon ABD doları arasında artırma potansiyelini ortaya koyuyor. Bu nedenle, üretken yapay zeka 2023'ün ortasında hala "cızırdasa" da, bütün bir yapay zeka "bifteğinin" yalnızca bir parçası.

Ancak her aksiyonun eşit ve karşıt bir reaksiyonu vardır. Bu nedenle, dikkate değer üretkenlik beklentilerinin yanı sıra, üretken yapay zeka; yanlışlık, gizlilik ihlalleri ve fikri mülkiyeti açığa çıkarma gibi yeni olası iş risklerinin yanı sıra büyük ölçekli ekonomik ve toplumsal dönüşüm kapasitesini de beraberinde getiriyor. Örneğin, üretken yapay zekanın üretkenlik avantajlarının, çalışanların sürekliliğini sağlamak üzere ciddi bir çaba göstermeden yakalanması pek olası değildir. Buna rağmen bile, birçok insanın işlerinden ayrılacağına kuşku yok. Sonuç olarak, dünya genelinde devletlerin politika yapıcıları ve hatta bazı teknoloji endüstrisi yöneticileri, yapay zekaya yönelik yasal düzenlemelerin hızla benimsenmesini savunuyorlar.

Bu makalede, yapay zekanın sunduğu vaat ve tehlike derinlemesine inceleniyor: Nasıl çalışır? En yakın uygulamaları, kullanım senaryoları ve örnekleri nelerdir? Sınırlamaları nelerdir? Potansiyel iş avantajları ve riskleri nelerdir? Yapay zeka kullanımının en iyi uygulamaları nelerdir? Ve yapay zekanın geleceğine bir bakış.

Üretken Yapay Zeka Nedir?

Üretken Yapay Zeka (GAI), gerek kısa ve basit gerekse çok uzun ve karmaşık komutlara yanıt olarak hızla içerik oluşturma becerisini yakın zaman önce geliştiren yapay zeka makine öğrenimi teknolojilerinin bir alt kümesine verilen addır. Farklı üretken yapay zeka araçları yeni ses, görüntü ve video içeriği üretebilir. Ancak insanların hayal gücünü en çok harekete geçiren, metin odaklı sohbet yapay zekası olmuştur. İnsanlar, metinle eğitilmiş üretken yapay zeka modelleriyle insanlarla konuştukları gibi konuşarak onlardan bilgi edinebilir.

Yapay zeka, OpenAI'ın GPT-3.5 sinir ağı modeline dayalı sohbet robotu ChatGPT'nin 30 Kasım 2022'de piyasaya sürülmesinden sonra dünyada fırtına gibi esiyor. GPT, esas olarak modelin temelindeki sinir ağı mimarisini tanımlayan, oluşturucu önceden eğitilmiş dönüştürücü anlamına gelir.

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nün ELIZA'sıyla 1960'ların ortalarında yolculuğuna başlayan sohbet robotlarının daha önce pek çok örneği görüldü. Ancak ELIZA dahil olmak üzere önceki sohbet robotlarının çoğu tamamen veya büyük ölçüde kural tabanlıydı. Bu nedenle bağlama dayalı anlayışa sahip değillerdi. Yanıtları bir dizi ön tanımlı kural ve şablonla sınırlıydı. Buna karşılık, ortaya çıkan üretken yapay zeka modelleri artık bu tür ön tanımlı kurallar ya da şablonlarla çalışmıyor. Benzetme yaparak konuşursak, bunlar gerçek dünya verilerine dayalı eğitim yoluyla dünyada olup bitenlere maruz kalan ilkel, boş beyinlerdir (sinir ağları). Ardından, bağımsız olarak zeka, yani dünyanın nasıl işlediğine dair temsili bir model geliştirir ve komutlara yanıt olarak yeni içerik oluşturmak için bu zekayı kullanırlar. Yapay zeka uzmanları bile, sistem eğitildikçe algoritmaların kendilerini nasıl geliştirdiklerini ve ayarlandıklarını tam olarak bilmiyor.

Büyük ve küçük ölçekli işletmeler, üretken yapay zekanın teknoloji otomasyonunun avantajlarını bilgi işlerine getirme potansiyeli konusunda heyecanlı olmalı. Bu işler, bugüne kadar otomasyona büyük oranda direnmişti. Üretken yapay zeka araçları, bilgi işlerinde otomasyon hesaplarını değiştiriyor. Düz İngilizce metin komutlarına yanıt olarak insan gibi yazı, resim, ses veya video üretme becerileri, pratik çalışmayı temsil eden içerik oluşturmak için insan ortaklarıyla iş birliği yapabilecekleri anlamına gelir.

Oracle Başkanı ve Baş Teknoloji Sorumlusu Larry Ellison, şirketin Haziran 2023 bilanço toplantısında "Gelecek birkaç yıl içinde, birçok şirketin kendi özel büyük dil modellerini eğiteceğini" belirtti.

Video: Üretken Yapay Zeka Nedir?

Üretken Yapay Zeka - Yapay Zeka Karşılaştırması

Yapay zeka, bilgisayar biliminin geniş bir alanıdır. Üretken yapay zeka ise en azından şimdilik, yapay zekanın küçük bir parçasıdır. Doğal olarak, üretken yapay zeka, geleneksel yapay zeka ile pek çok ortak özelliği paylaşır. Ancak bazı önemli ayrımlar da vardır.

• Ortak özellikler: Her ikisi de eğitim ve karar alma için büyük miktarda veriye bağlıdır (üretken yapay zekanın eğitilmesi için gereken veri miktarı kat be kat fazla olabilir). Her ikisi de verilerden örüntüler öğrenir, tahminler yapmak ve kendi davranışlarını uyarlamak için bu "bilgi"yi kullanır. İsteğe bağlı olarak, her ikisi de geri bildirime veya yeni bilgilere göre parametrelerini ayarlayarak zaman içinde geliştirilebilir.
• Farklar: Geleneksel yapay zeka sistemleri, genellikle belirli bir görevi bir insandan daha iyi veya daha düşük maliyetle gerçekleştirmek için tasarlanmıştır. Örneğin kredi kartı dolandırıcılığı tespit etme, sürüş rotaları belirleme veya (yakında muhtemelen göreceğimiz) araba sürme. Üretken yapay zeka daha geniş kapsamlıdır. Eğitim verilerine benzeyen ancak bu verilerde bulunamayan yeni ve özgün içerikler oluşturur. Ayrıca, makine öğrenimi sistemleri gibi geleneksel yapay zeka sistemleri, temelde amaçlanan işlevlere özgü verilerle eğitilirken, üretken yapay zeka modelleri geniş, çeşitli veri kümeleri üzerine eğitilir (ve daha sonra bazen, belirli bir işleve bağlı çok daha küçük veri hacimleriyle ince ayar yapılır). Son olarak, geleneksel yapay zeka, denetimli öğrenme teknikleri kullanılarak neredeyse her zaman etiketli/kategorilere ayrılmış verilerle eğitilirken, üretken yapay zeka en azından başlangıçta her zaman denetimsiz öğrenme kullanılarak (verilerin etiketli olmadığı ve yapay zeka yazılımının açıkça yönlendirilmediği koşullara) eğitilmelidir.

Dikkat değer bir diğer fark ise, bir yapay zeka araştırmacısının ifadesiyle, üretken yapay zekalara yönelik temel modellerin eğitiminin "akla durgunluk verecek ölçüde pahalı" olmasıdır. Pek çok yapay zeka geliştirmenin yapıldığı, donanım ve eşdeğer bulut hizmetleri maliyetlerinin 100 milyon dolarlık bir başlangıç maliyeti oluşturduğunu söyleyebiliriz. Ardından, gereken devasa miktardaki veri hacimlerinin maliyeti söz konusudur.

Ana Fikirler

• Üretken yapay zeka, Kasım 2022'de viral hale geldi. Yakında küresel ekonomiye yıllık trilyonlarca dolar katkıda bulunması bekleniyor.
• Yapay zeka, kullanıcıların doğal dilde yazdığı komutlara yanıt olarak yeni metin, görüntü, video veya ses içeriği oluşturabilen, geniş veri kümeleri üzerinde eğitilmiş, sinir ağı tabanlı bir makine öğrenimi biçimidir.
• Pazar araştırmacıları, görevleri şimdiye kadar otomasyona alınamayan bilgi çalışanları için üretkenlik artışını önemli ölçüde hızlandırarak teknolojinin ekonomik bir destek sunacağını öngörüyor.
• Yapay zeka, yanlış veya kusurlu bilgileri "yansıtmak" ve telif haklarını yanlışlıkla ihlal etmek gibi, kurumların çare bulması gereken riskler ve sınırlılıklarla birlikte gelir.
• Olası iş kayıpları ve rol yeniden yapılanması dahil olmak üzere iş dünyasının doğasında önemli değişikliklere neden olması bekleniyor.

Üretken Yapay Zeka Açıklaması

Büyük ve küçük ölçekli işletmeler için, yapay zekanın büyülü görünen vaadi, teknoloji otomasyonunun avantajlarını bilgi işlerine getirebilmesidir. Yahut bir McKinsey raporunda belirtildiği gibi, "daha önce otomasyon için en düşük potansiyele sahip olan, karar alma ve iş birliği içeren faaliyetler".

Tarihsel olarak, teknoloji, kararların zaten bilindiği veya belirli, iyi anlaşılan kurallara dayanarak yüksek düzeyde güvenle belirlenebileceği rutin ya da tekrarlayan görevleri otomatikleştirmede en etkili olmuştur. İmalat sektöründeki tekrar eden hassas montaj hattı faaliyetlerini veya muhasebe alanındaki, sektör derneklerince belirlenip düzenlenmiş ilkeleri düşünün. Ancak üretken yapay zeka, çok daha gelişmiş bilişsel çalışmaları yürütme potansiyeline sahiptir. Tamamen uç bir örnek belirtmek gerekirse, üretken yapay zeka, büyük bir sektör dönüşümünün ortasında, bir işletmenin yöneticilerinin alternatif fikirler ve senaryolar talep eden komutlarına yanıt vererek kuruluşun strateji olturmasına yardımcı olabilir.

McKinsey raporunda 16 iş fonksiyonundaki 63 kullanım senaryosunu değerlendirmiş ve üretken yapay zekadan elde edilebilecek trilyonlarca dolarlık potansiyel değerin %75'inin bu işlevlerin yalnızca dördündeki bir grup senaryoda gerçekleşeceği sonucuna ulaşmıştır: müşteri operasyonları, pazarlama ve satış, yazılım mühendisliği, araştırma ve geliştirme. Farklı sektörlerdeki gelir artışı olasılıkları daha eşit dağılıma sahip olsa da öne çıkan unsurlar oldu: Yüksek teknoloji, sektör gelir yüzdesinin olası artışı için listenin zirvesinde yer alırken bankacılık, ilaç ve tıbbi ürünler, eğitim, telekomünikasyon ve sağlık hizmetleri onu takip etti.

Bunun yanında, Gartner'ın bir analizi McKinsey'nin tahminleriyle örtüşüyordu: Örneğin, yeni ilaçların ve malzemelerin bugün %0'ı üretken yapay zeka ile keşfedilirken 2025'te %30'undan fazlası üretken yapay zeka ile keşfedilecek, büyük kuruluşların müşterilere ulaşma amaçlı pazarlama çalışmalarında ise 2022'de %2 düzeyindeki üretken yapay zeka kullanımı 2025'te %30'a çıkacak. Gartner, 2.500 yöneticiye kuruluşlarının hangi alanda üretken yapay zekaya yatırım yaptığını sorduğu çevrimiçi bir ankette, müşteri deneyimi ve müşteri elde tutmanın (%38) en yüksek yanıt olduğunu buldu.

Tüm bunların bu kadar hızlı yaşanmasını mümkün kılan şey, on yıllardır ticari süreçleri sessizce otomatikleştiren ve onlara değer katan geleneksel yapay zekanın aksine, ChatGPT'nin insan benzeri konuşma yeteneği sayesinde üretken yapay zekayı dünyanın gündemine taşıması oldu. Bu durum diğer modalitelere odaklanan üretken yapay zeka teknolojisine de ışık tuttu ve insanları çekti. Herkesin her alanda uzmanlaşmış çeşitli modellerden birini veya daha fazlasını kullanarak metin yazmak veya müzik, resim ve video yaratmak gibi deneyler yaptığı görülüyor. Birçok kuruluş üretken yapay zeka ile zaten deney yaparken, iş ve toplum üzerindeki etkisi büyük olasılıkla devasa olacak ve inanılmaz derecede hızlı gerçekleşecek.

Bilgiye dayalı işlerin değişeceği açık. Bireysel roller bazen önemli ölçüde değişecek. Bu nedenle çalışanların yeni beceriler öğrenmeleri gerekecek. Bazı işler kaybolacak. Ancak geçmişte, üretken yapay zeka gibi büyük teknoloji dönüşümleri, ekonomide her zaman ortadan kaldırdığından daha fazla (ve daha yüksek değerli) iş olanakları yarattı. Ancak bu, işlerini kaybedecek olanların gönlünü ferahlatmaya yetmez.

Üretken Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Yapay zeka modellerinin nasıl çalıştığı sorusuna verilen iki yanıt vardır. Somut verilere dayalı olarak, ayrıntılarının nasıl çalıştıklarını biliyoruz. İnsanlar çeşitli sinir ağı uygulamalarını tam bu şekilde çalışmaları için tasarladılar ve bu tasarımları onlarca yıl boyunca giderek daha iyi hale getirmek için geliştirdiler. Yapay zeka geliştiricileri, nöronların nasıl birbirine bağlandığını tam olarak bilirler. Her modelin eğitim sürecini onlar tasarladılar. Ancak utanç verici gerçek şu ki pratikte kimse, üretken yapay zeka modellerinin yaptıkları şeyleri nasıl başardığını tam olarak bilmiyor.

LinkedIn ve Yelp dahil olmak üzere çeşitli şirketler tarafından yıllar içinde satın alınan birden fazla yapay zeka girişiminde baş teknoloji sorumlusu olarak görev alan ve hala büyük dil modelleri (LLM) üzerinde çalışan kıdemli yazılım mühendisi Dean Thompson, "Somut yaratıcı görevi nasıl yerine getirdiklerini bilmiyoruz çünkü sinir ağı katmanlarının içinde olup bitenler, en azından bugün çözemeyeceğimiz kadar karmaşık" diyor. Üretken yapay zekanın yeni özgün içerik üretme becerisinin; bilinen unsurlardan, yani yapı ve eğitimlerden kaynaklanan bir özellik olduğu görülüyor. Yani, bildiklerimizle açıklayabileceğimiz çok şey olsa da GPT-3.5 gibi bir modelin aslında kendi içinde ne yaptığını, diğer bir deyişle ne düşündüğünü, henüz anlayamıyoruz. Bazı yapay zeka araştırmacıları bunu önümüzdeki 5 ila 10 yıl içinde bileceğimizden emin, kimileri ise tam olarak anlaşılacağından emin değiller.

Üretken yapay zekanın nasıl çalıştığı hakkında bildiklerimizin genel görünümü şöyle:

• Beyin ile başlayın. Jeff Hawkins 2004 tarihli kitabı "On Intelligence"ta insan beyninin, üretken yapay zeka modellerini anlamaya başlamak için iyi bir yer olduğunu söylüyor. Bilgisayar bilimci, beyin bilimci ve girişimci Hawkins, çalışmasını 2005 yılında, teknoloji yatırımcısı Esther Dyson'un öncülüğündeki önde gelen teknoloji yöneticilerinin yıllık konferansı PC Forum'daki bir oturumda sundu. Hawkins, nöron seviyesinde, beynin, daha sonra neler olacağını sürekli tahmin ederek ve ardından tahminleri ile gerçekleşenler arasındaki farklardan ders alarak çalıştığını öne sürdü. Tahmine dayalı yeteneğini geliştirmek için, beyin kendi içinde dünyanın bir temsilini oluşturur. Kuramında insan zekası bu süreçten kaynaklanarak ortaya çıkar. Hawkins'ten etkilenmiş olsun ya da olmasın, üretken yapay zeka tam olarak bu şekilde çalışır. Ve giderek, gerçekten aklı varmış gibi davranıyor.

• Yapay bir sinir ağı oluşturun. Tüm üretken yapay zeka modelleri, yazılımda kodlanmış yapay bir sinir ağı ile yola çıkar. Thompson'a göre, yakından tanıdığımız elektronik tabloyu hayal etmek bir sinir ağını tarif eden iyi bir görsel metafor. Ancak beyinde gerçek nöronların dizilmesinde olduğu gibi, yapay nöronların da üç boyutta katmanlar halinde dizildiğini düşünmek gerekiyor. Thompson, yapay zeka araştırmacılarının her nörona "hücre" adını verdiğine dikkat çekiyor. Her hücre ağdaki diğer hücrelerle ilişkisini tanımlayan bir formül içerir. Beyin nöronları arasındaki bağlantıların farklı güçlere sahip oluşunu taklit eder.

  Her katmanda onlarca, yüzlerce veya binlerce yapay nöron olabilir, ancak yapay zeka araştırmacıları nöron sayısına odaklanmaz. Bunun yerine, modelleri nöronlar arasındaki bağlantı sayısına göre ölçerler. Bu bağlantıların güçleri, daha genel olarak "ağırlıklar" veya "parametreler" olarak adlandırılan hücre denklemlerinin katsayılarına göre değişir. Örneğin GPT-3 modelinin 175 milyar parametreye sahip olması gibi verileri okuduğunuzda ifade edilen, bu bağlantı tanımlayan katsayılardır. Teyit edilmemiş olsa da en son sürüm olan GPT-4'ün trilyonlarca parametreye sahip olduğu söyleniyor. Belirli bir modalitede içerik üretmeye kendini adayan farklı özelliklere sahip bir avuç sinir ağı mimarisi vardır; örneğin transformatör mimarisi büyük dil modelleri için en iyisi gibi görünüyor.

• Yeni doğan sinir ağı modeline eğitim verin. Büyük dil modellerine işlenecek çok büyük miktarda metin verilir ve örneğin bir dizide sıradaki sözcük veya bir dizi cümlenin doğru sırası gibi basit tahminler yapması istenir. Pratikte, sinir ağı modelleri sözcük değil, belirteç denilen birimlerle çalışır.

  Thompson, "Genel bir sözcüğün kendi belirteci olabilir, nadir kelimeler kesinlikle birden fazla belirteçten oluşur, bazı belirteçler ise sadece tek bir boşluk olabilir ve ardından 'th' gelebilir, çünkü üç karakterden oluşan bu dizi çok yaygındır" diyor. Her tahmini yapmak için, model belirli bir yapay nöron dizisinin alt katmanına bir belirteç girer; bu katman onu işler ve çıktısını bir sonraki katmana iletir, bu da çıktısını işler ve iletir, böylece son çıktı dizinin üstüne çıkana kadar devam eder. Dizi boyutları önemli ölçüde değişebilir, ancak binlerce veya milyon değil genellikle onlarca katmandan oluşur.

  Eğitimin erken aşamalarında modelin tahminleri çok iyi değildir. Ancak model bir belirteci her tahmin ettiğinde, eğitim verileriyle doğruluğu kontrol eder. İster doğru ister yanlış olsun, bir "geri yayılma" algoritması, bu tahmini yapan dizinin her hücresinde, formüllerin katsayılarını (yani) parametreleri ayarlar. Düzeltmelerin amacı, doğru tahmini daha olası hale getirmektir.

  "Bunu doğru cevaplar için de yapıyor çünkü bu doğru tahmin sadece %30 kesinliğe sahip olabilir, ancak bu %30, diğer olası cevaplar arasındaki en yüksek orandır" diyor Thompson. "Dolayısıyla geri yayılma, %30'u %30,001'e veya benzer bir rakama dönüştürmeyi amaçlıyor."

  Model bu işlemi trilyonlarca metin belirteci için tekrarladıktan sonra, bir sonraki belirteci veya kelimeyi tahmin etmekte çok başarılı hale gelir. İlk eğitimden sonra, üretken yapay zeka modelleri üzerinde, insan geri bildirimiyle öğrenme takviyesi (RLHF) gibi denetimli bir öğrenme tekniği ile ince ayar yapılabilir. RLHF'de, modelin çıktısı, modele geri beslenen, ikili düzende pozitif veya negatif değerlendirme yaparak gözden geçiren insanlara verilir. RLHF, viral hale gelen ChatGPT sohbet robotunun oluşturulmasına yardımcı olmak için OpenAI'ın GPT 3.5 modelinde ince ayar yapmak üzere kullanıldı.

• Peki model soruma nasıl yanıt verdi? Bu bir gizem. Thompson şu anda bunu ne kadar anlayabildiğimizi şöyle açıklıyor: "Açıklamamın ortasında büyük bir 'sadece bilmiyoruz' var. Bildiğimiz şey, tüm sorunuzu bir dizi belirteç olarak aldığı ve ilk katmanda tüm bunları aynı anda işlediği. Bunun ardından ilk katmandan gelen çıktıları sonraki katmanda işlediğini ve dizinin en tepesine kadar gittiğini biliyoruz. Sonra ise tahmin etmek için bu üst katmanı kullandığını, yani ilk belirteci ürettiğini ve bu ilk belirtecin bir sonraki belirteci üretmek için tüm sistemde belirtilen şekilde temsil edildiğini biliyoruz.

  "Buna göre bir sonraki soru şu olmalı: Tüm bu işlemlerde neyi nasıl düşündü? Bütün bu katmanlar ne işe yaradı? Ve acı yanıt şu: Bilmiyoruz. Bil-mi-yo-ruz. Onu inceleyebilirsiniz. Onu gözlemleyebilirsiniz. Ancak analiz etme yeteneğimizin ötesinde karmaşıktır. İnsan beynine uyguladığımız F-MRI [fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme] gibi. Modelin aslında ne yaptığının en kaba taslağını gösteriyor. Bilmiyoruz."

  Tartışmalı olsa da, 2022 sonbaharında GPT-4'e erken erişimi olan bir düzineden fazla araştırmacı, modele sundukları karmaşık zorluklara yanıt veren zekaya ve sergilediği geniş uzmanlık yelpazesine dayanarak, GPT-4'ün bir tür genel zekaya ulaştığı sonucuna vardı. Diğer bir deyişle, bir insan beyni gibi, dünyanın nasıl çalıştığına dair iç bir model oluşturmuştur ve bu modeli, sorulan sorulara akıl yürütmek için kullanır. Araştırmacılardan biri, "This American Life" podcast'inde, GPT-4 ile şok yaşadığı bir anı anlattı. "Bana çikolata parçacıklı kurabiye tarifi ver ama çok depresif bir kişinin tarzında yazılmış olsun" dediğinde model şu yanıtı vermişti: "İçindekiler: 1 bardak yumuşamış tereyağı, tabii onu yumuşatmak için bile enerji bulabilirseniz. 1 tatlı kaşığı vanilya özü, sahte yapay mutluluk aroması. 1 bardak yarı tatlı çikolata parçacığı, en nihayetinde eriyip gidecek küçük sevinçler."

Üretken Yapay Zeka Neden Önemlidir?

Yapay zekanın önemini anlamanın faydalı bir yolu da, onu açık uçlu ve yaratıcı içerikler için hesap makinesi olarak düşünmektir. Hesap makinesi rutin ve sıradan matematik işlemlerini otomatikleştirerek bir kişinin daha üst düzey görevlere odaklanabilmesini sağlar. Yapay zeka, bilginin çoğunu oluşturan görece rutin ve sıradan alt görevleri otomatikleştirme potansiyeline sahiptir. Bu da insanları daha yüksek düzey işlere odaklanmaya teşvik eder.

Pazarlamacıların sıklıkla karşı karşıya kaldıkları yapılandırılmamış, tutarsız ve bağlantısız verilerden eyleme dönüştürülebilir bilgiler elde etme konusunda karşılaştıkları zorlukları düşünün. Geleneksel olarak, önce bu verileri birleştirmeleri gerekir. Bu da sosyal medya, haberler ve müşteri geri bildirimleri gibi farklı veri kaynaklarına ortak yapı sağlamak için biraz özel yazılım mühendisliği gerektirir.

Duolingo'da yapay zeka ve güvenlik konusunda uzmanlaşmış üst düzey mühendislik yöneticisi Basim Baig şöyle diyor: "Ancak LLM'lerle, farklı kaynaklardan gelen bilgileri doğrudan komuta aktarıp önemli içgörüler isteyebilir veya önceliklendirmek ya da duygu analizi istemek için geribildirimlere başvurabilirsiniz. İşe yarayacaktır." "LLM'nin gücü, bu büyük ve maliyetli mühendislik adımını atlamanıza olanak tanımasıdır."

Thompson, ürün pazarlamacılarının serbest biçimli metinleri analiz içi etiketlemek amacıyla LLM'leri kullanabileceğini iddia ediyor. Örneğin, ürününüzden bahsedilen büyük bir sosyal medya veritabanına sahip olduğunuzu düşünün. LLM ve diğer teknolojileri uygulayan yazılımlar hazırlayarak şunları yapabilirsiniz:

• Her sosyal medya gönderisinin ana temasını çıkarma.
• Tekil gönderilerde görülen temaları gruplayarak tema kategorileri oluşturma.
• Tekrar eden her temayı hangi gönderilerin desteklediğini belirleme.

Ardından, sonuçları uygulayarak şunları yapabilirsiniz:

• Örneklere tıklayarak en sık tekrarlayan temaları inceleme.
• Tekrarlayan temaların yükselişini ve düşüşünü izleme.
• Bir LLM'den, ürün özelliklerinden sürekli bahsedilen genel bir temayı daha derinlemesine araştırmasını isteme.

Üretken Yapay Zeka Modelleri

Üretken yapay zeka, gittikçe daha zengin bir sinir ağı çeşitliliği havuzuna dayalı olarak geniş bir uygulama kategorisini temsil eder. Tüm üretken yapay zeka örnekleri, Üretken Yapay Zeka Nasıl Çalışır? bölümündeki genel açıklamaya uysa da uygulama teknikleri, görüntüler veya metinler gibi farklı medyaları desteklemek, ortaya çıkan araştırma ve sektör gelişmelerini dahil etmek gibi alanlarda değişiklik gösterir.

Sinir ağı modelleri, yapay nöronların tekrarlayan kalıplarını ve bunların ara bağlantılarını kullanır. Üretken yapay zeka dahil olmak üzere her uygulama için bir sinir ağı tasarımı, genellikle aynı parametreleri yeniden kullanarak aynı nöron örüntüsünü yüzlerce veya binlerce kez tekrarlar. Bu, "sinir ağı mimarisi" olarak adlandırılan şeyin önemli bir parçasıdır. Yeni mimarilerin keşfi, 1980'lerden bu yana yapay zeka inovasyonunda önemli bir alan haline geldi. Bu alanda genellikle yeni bir ortamı destekleme hedefiyle yola çıkıldı. Ancak yeni bir mimari icat edildikten sonra, ek ilerlemeler çoğu zaman mimarinin beklenmedik şekillerde çalıştırılmasıyla yapılır. Ek inovasyonlar, farklı mimarilerin unsurlarını bir araya getirmekle ortaya çıkar.

En eski ve en yaygın mimarilerden ikisi şunlardır:

• Tekrar eden sinir ağları (RNN'ler) 1980'lerin ortasında ortaya çıktı ve hala kullanılıyorlar. RNN'ler yapay zekanın nasıl öğrenebileceğini ve dil, hisse senedi piyasası davranışı ve web tıklamaları gibi sıralı yani dizisi anlam içeren verilere bağlı görevleri, otomatikleştirmek için kullanılabileceğini gösterdi. RNN'ler, müzik üreten uygulamalar gibi birçok ses yapay zeka modelinin merkezinde yer alıyor. Müziğin sıralı doğasını ve zaman temelli bağımlılıklarını düşünün. Ancak doğal dil işleme (NLP) alanında da iyidirler. RNN'ler ayrıca konuşma tanıma, el yazısı analizi, finans ve hava tahmini gibi geleneksel yapay zeka işlevlerinde kullanılır ve diğer birçok uygulamanın yanı sıra enerji talebindeki varyasyonları tahmin eder.
• Kapsamlı sinir ağları (CNN'ler) yaklaşık 10 yıl sonra geldi. Kılavuz benzeri verilere odaklanırlar. Bu sayede mekansal veri temsillerinde harikadır ve resimler oluşturabilirler. Midjourney ve DALL-E gibi metinden görsel yaratmaya yönelik popüler yapay zeka uygulamaları, son resmi oluşturmak için CNN'leri kullanır.

RNN'ler hala sıklıkla kullanılsa da, RNN'leri geliştirmek için süregelen çabalar önemli bir atılıma yol açtı:

• Transformatör modelleri, dizileri temsil etmek için RNN'lerden çok daha esnek ve güçlü bir yola dönüştü. Dizilere yönelik kavrayışı kaybetmeden metin gibi dizi halindeki verileri büyük ölçüde paralel biçimde işlemelerini sağlayan çeşitli özelliklere sahiptirler. Dizi halindeki verilerin paralel olarak işlenmesi, ChatGPT'nin söz konusu sohbet komutlarına bu kadar hızlı ve iyi yanıt verebilmesini sağlayan temel özellikler arasındadır.

Araştırmacıların, özel sektörün ve açık kaynak geliştiricilerin çalışmaları, daha yüksek düzeyde sinir ağı mimarisi ve uygulamada inovasyon sağlayan etkili modeller oluşturdu. Örneğin eğitim sürecinde, modeli geliştirmek için eğitimden gelen geri bildirimlerin nasıl dahil edildiği ve birden çok modelin genel yapay zeka uygulamalarında nasıl birleştirilebileceği konusunda kritik inovasyonlar yapıldı. En önemli üretken yapay zeka modeli inovasyonlarından bazıları şunlardır:

• Değişken otokodlayıcılar (VAE'ler) sinir ağı mimarisi ve eğitim süreçlerindeki yenilikleri kullanır, genellikle görüntü üreten uygulamalara dahil edilir. Bunlar, her biri RNN, CNN veya transformatör gibi farklı bir temel mimariyi kullanabilen kodlayıcı ve kod çözücü ağlarından oluşur. Kodlayıcı, bir görselin önemli özelliklerini ve vasıflarını öğrenir, bu bilgileri sıkıştırır ve bellekte bir temsil olarak depolar. Kod çözücü daha sonra orijinal bilgileri yeniden oluşturmaya çalışmak için bu sıkıştırılmış bilgileri kullanır. Sonuç olarak VAE, eğitim verilerine benzer yeni görüntüler oluşturmayı öğrenir.
• Oluşturucu rakip ağlar (GAN'lar) çeşitli modalitelerde kullanılır. Ancak video ve görsellerle ilgili diğer uygulamalara özellikle yatkın gibi görünür. GAN'ları diğer modellerden ayıran şey, eğitirken birbirleriyle rekabet eden iki sinir ağından oluşmalarıdır. Örneğin, görseller söz konusu olduğunda, "oluşturucu" bir görüntü oluşturur, "ayırıcı" ise resmin gerçek olup olmadığına karar verir. Oluşturucu, sürekli olarak, oluşturucuyu harekete geçirmeye çalışan ayırıcıyı kandırmaya çalışır. Çoğu durumda, rakip iki sinir ağı CNN mimarilerine dayanır, ancak RNN'lerin veya transformatörlerin varyantları da olabilir.
• Difüzyon modelleri, bazen CNN'ler, transformatörler ve VAE'ler gibi farklı mimarileri entegre eden genel bir çerçevede birden fazla sinir ağı içermektedir. Difüzyon modelleri, verileri sıkıştırarak, gürültü katarak, gürültüyü kaldırarak ve orijinali yeniden oluşturmaya çalışarak öğrenir. Popüler Stable Diffusion aracı, ilk ve son adımlar için sırasıyla bir VAE kodlayıcı ve kod çözücü, gürültü ekleme/gürültü kaldırma adımlarında ise iki CNN varyasyonu kullanır.

Üretken Yapay Zeka Uygulamaları Nelerdir?

Dünya üretken yapay zekanın potansiyel kullanım alanlarının yüzeyini yeni çizmeye başlamış olsa da, işletmelerin bu teknolojiyi operasyonlarına uygulayarak nasıl fayda sağlayabileceğini görmek kolaydır. Üretken yapay zekanın müşteri etkileşimleri, satış ve pazarlama, yazılım mühendisliği, araştırma ve geliştirme faaliyetlerinin temel alanlarını nasıl değiştirebileceğini düşünün.

Müşteri hizmetlerinde, daha önceki yapay zeka teknolojileri otomatikleştirilmiş süreçler ve müşteri self servisini mümkün kıldı ancak müşterilerde yeni hayal kırıklıklarına neden oldu. Üretken yapay zeka, farklı dillere ve bölgelere uyarlanabilen sohbet robotlarıyla daha kişiye özel ve erişilebilir bir müşteri deneyimi sunarak hem müşterilere hem de servis temsilcilerine fayda sağlamayı vaat ediyor. Bir müşterinin sorununu çözmek için insan müdahalesi gerektiğinde, müşteri hizmetleri temsilcileri eyleme dönüştürülebilir stratejiler bulmak için üretken yapay zeka araçlarıyla gerçek zamanlı iş birliği yaparak etkileşimlerin hızını ve doğruluğunu artırabilir. Üretken yapay zekanın büyük bir kuruluşun bilgi bankasının tamamından yararlanabilme ve müşteri şikayetlerine yönelik yeni çözümleri sentezleyebilme hızı, hizmet personelinin eski telefon ağaç yapılarına güvenmek ve bir yanıt bulunana ya da müşterinin sabrı tükenene kadar çağrı aktarımı yapmak yerine müşterinin sorununu etkili bir şekilde çözebilmesini sağlar.

Pazarlamada, üretken yapay zeka, farklı kaynaklardan gelen verilerin entegrasyonunu ve analizini otomatikleştirebilir. Bu da içgörülere ulaşma süresini önemli ölçüde hızlandırır, bilgiye dayalı karar alma süreçlerine ve pazara giriş stratejilerinin daha hızlı geliştirilmesine yol açar. Pazarlamacılar yeni, daha iyi hedeflenmiş reklam kampanyaları oluşturmak için yapay zeka tarafından üretilen diğer içgörülerin yanında bu bilgileri de kullanabilir. Bu, çalışanların demografi ve satın alma davranışı verilerini toplamak için harcaması gereken süreyi kısaltır, sonuçları analiz etmek ve yeni fikirler üretmeleri için daha fazla zaman verir.

B2B pazarlama ajansı Stein IAS'ın başkanı ve baş marka yöneticisi Tom Stein, kendileri dahil olmak üzere her pazarlama ajansının bu fırsatları hızla araştırdığını söylüyor. Ancak Stein, bir ajansın arka uç süreçleri için daha basit ve daha hızlı kazanç fırsatları da olduğunu belirtti.

2023 Cannes Lions Creative B2B Ödülleri'nin jüri başkanı da olan Stein, "Bir RFI [bilgi talebi] aldığımızda, şirketin durumuna özgü bazı bağlamsal farklar olsa da RFI'lerin genellikle %70 ila %80'i diğer tüm RFI'ler ile aynı bilgileri isteyecektir" diyor. "Bu işi bizim için yapacak herhangi sayıda yapay zeka aracı ile pozisyon almamız pek karmaşık değil... Yani, zamanımızın %80'ini geri kazanırsak, bu zamanı RFI'ye değer katarak ve adeta şakımasını sağlayarak geçirebilirsek, her şekilde kazanç sağlamış oluruz. Ve böyle süreçler var."

Üretken yapay zeka ile iş birliği yapan yazılım geliştiriciler, planlama aşamasından bakıma kadar her adımda süreçleri kolaylaştırabilir ve hızlandırabilir. Üretken yapay zeka araçları, ilk oluşturma aşamasında büyük miktarda veriyi analiz edip düzenleyebilir ve birden fazla program konfigürasyonu önerebilir. Yapay zeka, kodlama başladıktan sonra kodları test edip sorunlarını giderebilir, hataları belirleyebilir, tanılamayı çalıştırabilir, lansmandan önce ve sonra düzeltmeler önerebilir. Thompson, birçok kurumsal yazılım projesinin birden fazla programlama dili ve disiplin içerdiği için, kendisinin ve diğer yazılım mühendislerinin tanımadıkları alanları daha önce mümkün olandan çok daha hızlı öğrenmek amacıyla yapay zekayı kullandığını belirtti. Aşina olmadığı kodları açıklamak ve bazı sorunları belirlemek için de üretken yapay zeka araçlarını kullanmış.

Üretken yapay zeka, Ar-Ge'de ürün tasarımının ilk aşamalarında pazar araştırmasının hızını ve derinliğini artırabilir. Daha sonra yapay zeka programları, özellikle görüntü oluşturma yeteneklerine sahip olanlar, bunları simüle edip test etmeden önce potansiyel ürünlerin ayrıntılı tasarımlarını oluşturarak çalışanlara Ar-Ge döngüsü boyunca hızlı ve etkili düzenlemeler yapmak için ihtiyaç duydukları araçları sağlar.

Oracle kurucusu Ellison, Haziran ayındaki bilanço toplantısında "özel LLM'lerin hayat kurtaran yeni ilaçların keşfini hızlandıracağını" belirtti. İlaç keşfi, oluşturucu modellerin yanlış veya doğrulanamayan bilgileri yansıtma eğiliminden yararlanan bir Ar-Ge uygulamasıdır. Ancak bunu iyi yönde yapar: Yeni sağlık tedavileri arayışını desteklemek için yeni molekülleri ve protein dizilerini tanımlar. Oracle'ın bağlı şirketi Cerner Enviza, yapay zeka araçlarını "ilaçların büyük popülasyonlardaki etkilerini anlama" mücadelesine uygulamak için ABD Gıda ve İlaç İdaresi (FDA) ve John Snow Labs ile birlikte çalıştı. Oracle'ın yapay zeka stratejisi, yapay zekayı bulut uygulamaları ve bulut altyapısı genelinde yaygınlaştırmaktır.

Üretken Yapay Zeka Kullanım Senaryoları

Yapay zeka, çeşitli görevleri hızlandırmak veya tamamen otomatik hale getirmek için geniş kapsamlı potansiyele sahiptir. İşletmeler, operasyonlarına getirebilecekleri avantajları en üst düzeye çıkarmak için bilinçli ve özel yollar planlamalıdır. Bazı özel kullanım senaryoları şunlardır:

• Bilgi boşluklarını kapatma: Kolay anlaşılır, sohbet tabanlı kullanıcı arayüzleri sayesinde üretken yapay zeka araçları, en basit sorgulardan karmaşık işlemlere kadar her alanda doğru yönlendirmek için çalışanların genel veya ayrıntılı sorularını yanıtlayabilir. Örneğin, satış temsilcileri hedeflenen bir hesap hakkında içgörü isteyebilir; programcılar yeni programlama dilleri öğrenebilir.
• Hataları kontrol etme: Üretken yapay zeka araçları, gayri resmi e-postalardan profesyonel yazma örneklerine kadar her türlü metinde hataları arayabilir. Ve hataları düzeltmekten daha fazlasını yapabilirler: Kullanıcıların öğrenmelerine ve çalışmalarını geliştirmelerine yardımcı olmak için hangi düzeltmeleri yaptıklarını ve bunların nedenlerini açıklayabilirler.
• İletişimi geliştirme: Üretken yapay zeka araçları, metni farklı dillere çevirebilir, tonunu ayarlayabilir, farklı veri kümelerine dayalı benzersiz mesajlar oluşturabilir ve daha fazlasını yapabilir. Pazarlama ekipleri, daha alakalı reklam kampanyaları oluşturmak için genel yapay zeka araçlarını kullanabilir. Şirket içi personel ise bunu önceki iletişimlerde arama yapmak ve diğer çalışanların çalışmasını bölmeden soruların yanıtlarını hızla bulmak için kullanabilir. Thompson, bir çalışanın sahip olabileceği herhangi bir soru veya fikir üzerine kurumsal bilgileri sentezleme yeteneğinin, insanların büyük kuruluşlarda iletişim kurma biçimlerini temelden değiştireceğine inanıyor.
• İdari yükü azaltma: Tıbbi kodlama/faturalama gibi yoğun idari işlere sahip işletmeler, dokümanları uygun biçimde dosyalama ve doktorların notlarını analiz etme dahil olmak üzere karmaşık görevleri otomatikleştirmek için üretken yapay zekayı kullanabilir. Böylece çalışanlar, hasta bakımı veya müşteri hizmetleri gibi daha somut işlere odaklanabilir.
• Tıbbi görüntülemelerde anormallikleri tarama: Tıbbi hizmet sağlayıcıları, tıbbi kayıtları ve görüntüleri tarayarak kayda değer sorunları işaretlemek ve doktorlara hasta geçmişi bağlamında potansiyel yan etkiler dahil olmak üzere ilaç önerileri sunmak üzere üretken yapay zekayı kullanabilir.
• Kod sorunlarını giderme: Yazılım mühendisleri, satır satır incelemeye kıyasla daha hızlı ve daha güvenilir bir şekilde kodlarının sorunlarını gidermek ve ince ayar yapmak için üretken yapay zeka modellerini kullanabilir. Daha sonra, gelecekteki kodlamalara bilgi aktarmak ve süreçlerini geliştirmek için araçtan daha derin açıklamalar isteyebilirler.

Üretken Yapay Zekanın Avantajları

Üretken yapay zekanın bir işletmeye getirebileceği avantajlar, çoğunlukla üç kapsamlı özellikten kaynaklanmaktadır: bilgi sentezi, insan-yapay zeka iş birliği ve hız. Aşağıda belirtilen avantajların çoğu daha önceki yapay zeka modelleri ve otomasyon araçlarının geçmişte vaat ettiklerine benzer olsa da, bu üç özelliğin bir veya daha fazlasının bir araya gelmesi, işletmelerin avantajları daha hızlı, daha kolay ve daha etkili bir şekilde gerçekleştirmelerine yardımcı olabilir.

Üretken yapay zekayla kuruluşlar, kendi kurumsal bilgileri ve fikri mülkiyetleri (IP) üzerine eğitilmiş özel modeller oluşturabilir. Bunun ardından bilgi çalışanları, bir çalışma arkadaşlarıyla konuşur gibi, yazılımdan bir görev üzerinde iş birliği yapmasını isteyebilir. Böyle özelleştirilmiş bir üretken yapay zeka modeli, kurumsal bilgi tabanının tamamındaki bilgileri şaşırtıcı bir hız ile sentezleyerek yanıt verebilir. Bu yaklaşım, bu görevler için belirli programlar oluşturmak üzere karmaşık ve genellikle daha az etkili ve daha pahalı yazılım mühendisliği uzmanlığına duyulan ihtiyacı azaltmak veya ortadan kaldırmakla kalmaz, önceki yaklaşımların üretemediği fikirleri ve bağlantıları da ortaya çıkarabilir.

• Artan üretkenlik: Bilgi çalışanları, gelecek bir proje için aniden ihtiyaç duyulan yeni bir disiplinde kendilerini eğitmek, verileri organize etmek veya kategorize etmek, geçerli araştırmalar için internetin altına üstüne getirmek veya e-postalar hazırlamak gibi günlük rutin görevlere harcadıkları süreleri azaltmak için üretken yapay zekadan yararlanabilir. Daha az çalışan, üretken yapay zekadan yararlanarak daha önce büyük ekiplere veya çalışma saatlerine ihtiyaç duyulan görevleri çok daha kısa sürede gerçekleştirebilir. Örneğin, bir programcı ekibi, neyin yanlış gittiğini gidermek için kusurlu kodlara odaklanmak için saatler harcayabilir. Üretken yapay zeka aracı ise hataları anında bulabilir ve önerilen düzeltmelerle birlikte raporlayabilir. Bazı üretken yapay zeka modelleri, bilgiye dayalı iş yetkinliklerinin geniş bir yelpazesinde kabaca ortalama veya daha iyi becerilere sahip olduğu için, üretken yapay zeka sistemiyle iş birliği yapmak insan partnerin üretkenliğini önemli ölçüde artırabilir. Örneğin, kıdemsiz bir ürün yöneticisi, yapay zeka koçu ile birlikte en azından ortalama bir proje yöneticisi haline gelebilir. Tüm bu beceriler bilgi çalışanlarının bir projeyi tamamlama becerisini önemli ölçüde hızlandırır.

• Azalan maliyetler: Yüksek hızları nedeniyle, üretken yapay zeka araçları süreçleri tamamlama maliyetini azaltır. Bir görevi gerçekleştirmenin gerektirdiği süre yarıya inerse, görevin maliyetleri de yarıya iner. Buna ek olarak, üretken yapay zeka hataları en aza indirebilir, kesinti süresini ortadan kaldırabilir, gereksiz yinelemeleri ve diğer maliyetli verimsizlikleri belirleyebilir. Bununla birlikte, bir dezavantaj da vardır: Yapay zekanın yanlış bilgiler yansıtma eğilimi nedeniyle, insan gözetimi ve kalite kontrolü hala gereklidir. Ancak insan-yapay zeka iş birliğinin, yalnızca yapay zeka araçlarından daha iyi ve daha doğru şekilde, yalnızca insanlardan ise çok daha kısa sürede çok daha fazla iş yapması bekleniyor. Böylece maliyetleri düşürür. Örneğin, yeni ürünleri test ederken, üretken yapay zeka eski araçlardan daha gelişmiş ve ayrıntılı simülasyonlar oluşturmaya yardımcı olabilir. Bu da en nihayetinde yeni ürünleri test etmek için gereken zaman ve maliyeti azaltır.

• Artan müşteri memnuniyeti: Müşteriler, yapay zeka tabanlı self servis ve üretken yapay zeka araçlarının müşteri hizmetleri temsilcilerinin "kulaklarına fısıldayarak" gerçek zamanlı bilgi vermesi sayesinde üstün ve daha kişiye özel bir deneyim elde edebilir. Günümüzde görülen yapay zeka destekli müşteri hizmetleri sohbet robotları bazen can sıkıcı ölçüde sınırlı olduğu hissini verse de, ChatGPT konuşmalarının günümüzdeki düzeyi göz önüne alındığında, şirketin özel olarak eğitilmiş üretken yapay zeka modeliyle desteklenen çok daha kaliteli bir müşteri deneyiminin sunulabileceğini hayal etmek kolaydır.

• Daha bilinçli karar verme: Özel olarak eğitilmiş, kurumsal kullanıma özel yapay zeka modelleri senaryo modelleme, risk değerlendirme ve tahmine dayalı analitiğe yönelik diğer gelişmiş yaklaşımlar aracılığıyla ayrıntılı içgörüler sağlayabilir. Karar vericiler, bu araçlardan yararlanarak, endüstrilerini daha derin bir şekilde anlayabilir, kişiselleştirilmiş öneriler ve eyleme dönüştürülebilir stratejiler aracılığıyla işletmenin sektördeki konumunu, insan analistlerden veya eski teknolojilerden daha fazla veri ve daha hızlı analizle kendi başlarına ortaya koyabilirler.

  Örneğin, karar alıcılar kurumsal kaynak planlama (ERP) sisteminden toplanan iç verilerin ve kapsamlı dış pazar araştırmasının özel bir üretken yapay zeka modeli tarafından analiz edilmesi sayesinde daha doğru talep tahminleri yapabilir ve yoğun bir sezon öncesinde envanter tahsisini daha iyi planlayabilir. Bu durumda, daha iyi tahsis kararları gereksiz satın almaları ve eksik stokları en aza indirirken potansiyel satışları en üst düzeye çıkarır.

• Daha hızlı ürün lansmanları: Yapay zeka, ürün prototiplerini ve ilk taslakları hızla üretebilir, devam eden çalışmalarda ince ayar yapılmasına yardımcı olabilir ve iyileştirmeleri daha önce mümkün olandan çok daha hızlı bulmak için mevcut projeleri test edebilir/sorun giderebilir.

• Kalite kontrolü: Belirli bir kurum için özelleştirilmiş üretken yapay zeka modeli, bir işletmenin herkese sunduğu kullanıcı kılavuzlarında, videolarda ve diğer içeriklerde kalan boşluk ve tutarsızlıkları ortaya çıkarabilir.

Üretken Yapay Zekanın Sınırlamaları

Eğitim ve/veya araştırma için üretken yapay zeka araçlarını kullanan herkes en bilinen sınırlılığı muhtemelen yaşamıştır: Bir şeyler uyduruyorlar. Model yalnızca bir sonraki kelimeyi tahmin ettiği için, eğitim verilerinden ürettiği yanlış ifadeleri gerçekleri ifade eder gibi otorite izlenimi vererek sunabilir. Yapay zeka araştırmacılarının yanlış bilgi yansıtma derken kast ettikleri şey budur. Mevcut üretken yapay zeka araçlarının insan partnerler gerektirmesinin önemli bir nedeni budur. İşletmeler, yapay zekayı hayata geçirirken bu ve diğer sınırlamalara hazırlıklı olmaya ve bunları yönetmeye özen göstermelidir. Bir işletme gerçekçi olmayan beklentiler içine girerse ya da teknolojiyi etkili şekilde yönetmezse, sonuçlar şirketin performansına ve itibarına zarar verebilir.

• Gözetim gerektirir: Üretken yapay zeka modelleri, yanlış veya yanıltıcı bilgileri genellikle uzmanların bile kandırılabileceği ayrıntılı ve yetkili bir tonla sunabilir. Benzer şekilde çıktılar, modelin eğitildiği veri kümesinden öğrenilen önyargılı veya saldırgan bir dil içerebilir. İnsanlar, kusurlu çıktıların müşterilere gönderilmesini ve ulaşmasını ya da şirket politikasını etkilemesini önlemek için iş akışının kritik bir parçası olmaya devam ediyor.
• Bilişim gücü ve ilk yatırım: Üretken yapay zeka modelleri hem eğitim hem de operasyon için yüksek miktarda bilişim gücü gerektirir. Birçok şirket, bu sistemleri kendi başlarına oluşturmak ve sürdürmek için gereken kaynaklara ve uzmanlığa sahip değildir. Üretken yapay zeka geliştirmenin çoğunlukla bulut altyapısı kullanılarak yapılmasının nedeni budur.
• Ayrışma değil, birleşme potansiyeli: Kendi özel modellerini oluşturmayan, bunun yerine kamuya açık üretken yapay zeka araçlarına güvenen kuruluşlar, sıradanlığa mahkum kalabilir. Genellikle, aynı eğitim verilerine dayandıkları için başkalarıyla aynı sonuçları verdiğini görürler. Bu firmalar çalışmalarını insan inovasyonu ile birleştirmedikçe, mevcut en iyi uygulamalara etkili şekilde uyum sağladıkları halde rekabette fark yaratmakta zorlandıklarını görebilirler.
• Personel ve müşterilerin direnci: Personel, özellikle protokolleri ve yöntemleri içselleştirmiş olan uzun süreli çalışanlar, üretken yapay zekaya uyum sağlamakta zorlanabilir ve uyum sağlama süreçleri üretkenliği azaltabilir. Benzer şekilde, personel işlerini kaybetme korkusu nedeniyle teknolojiye direnebilir. Yöneticiler ve iş liderleri, bu korkulara karşı güvence vermeli, teknolojinin nasıl değişiklik getireceği ya da getirmeyeceği konusunda açık ve şeffaf olmalıdır.

Üretken Yapay Zekanın Getirdiği Riskler ve Endişeler

Üretken yapay zeka, risk spektrumunun her iki tarafında da aşırı tepkileri ortaya çıkardı. Bazı gruplar insan soyunun tükenmesine yol açacağı, diğerleri ise dünyayı kurtaracağı konusunda ısrarcı. Bu aşırı uçlar bu makalenin kapsamı dışındadır. Ancak yapay zeka teknolojisini uygulayan iş liderlerinin olası olumsuz sonuçları azaltmak amacıyla adımlar atabilmeleri için anlamaları gereken bazı önemli riskler ve endişeleri ele alacağız.

• Güven ve güvenilirlik: Üretken yapay zeka modelleri yanlış iddialarda bulunur ve bazen tamamen uydurma bilgileri yansıtır. Benzer şekilde, birçok model eski verilerle eğitilir ve genellikle sadece belirli bir tarihe kadar yayınlanan bilgilere bakar. Geçen yılın pazarına uygun olan şey artık alakalı veya faydalı olmayabilir. Örneğin, tedarik zinciri operasyonlarını geliştirmek isteyen işletmeler, modellerinin önerilerinin güncel olmadığını ve sürekli değişen küresel ekonomide ilgisiz kaldığını görebilir. Kullanıcılar, doğruluğu ve alaka düzeyini garanti altına almak için somut adımlar atmadan önce tüm iddiaları doğrulamalıdır.

• Gizlilik/fikri mülkiyet: Üretken yapay zeka modelleri, genellikle komutlarda sunulan bilgi girdilerinden öğrenmeye devam eder. Özellikle tıbbi uygulamalar gibi müşterilerinden hassas kişisel bilgiler toplayan işletmeler, korunan fikri mülkiyet veya gizli verileri ifşa etmemeye dikkat etmelidir. Model bu bilgilere erişirse, açığa çıkma olasılığını artırabilir.

• Çok güçlü toplum mühendisliği: Tehdit aktörleri, toplum mühendisliği ve diğer siber saldırıları daha özgün görünmelerini sağlayarak daha iyi kişiselleştirmelerine yardımcı olması için üretken yapay zekayı kullanmaya başladı bile.

  Duolingo yapay zeka ve güvenlik mühendisi Baig, "Bir robotla mı yoksa çevrimiçi bir insanla mı konuştuğunuzu ayırt etmek artık çok zor" dedi. "İnsanları kandırabilecek bir miktar içerik oluşturarak vurgun yapmak isteyen suçlular için işler çok daha kolay hale geliyor."

• Çıktı kalitesi ve özgünlüğünde azalma: Üretken yapay zeka, ürün ve içerik hazırlamayı daha kolay ve daha hızlı hale getirebilir ancak daha kaliteli sonuç sunmaz. Önemli düzeyde insan iş birliği olmadan yapay zeka modellerine güvenmek, standart hale gelen ve yaratıcılık taşımayan ürünler ortaya çıkmasına neden olabilir.

• Yanılgı: Bir üretken yapay zeka modeli, bakış açılarındaki boşluklardan zararlı ve önyargılı içeriğe kadar farklılıklar gösteren yanılgılı verilerle eğitilirse, bu yanılgılar çıktıya yansır. Örneğin, bir işletme geçmişte yalnızca bir çalışan tipini işe almışsa, model yeni başvuru sahiplerini "ideal" işe alımla karşılaştırabilir ve kuruluş bu kalıbı kırmayı amaçlamış olsa bile nitelikli adayları kalıba uymadıkları için eleyebilir.

• Gölge Yapay Zeka: Çalışanların, üretken yapay zekayı kuruluşun resmi izni veya bilgisi olmadan kullanması, işletmenin kazara yanlış bilgiler göndermesine veya başka bir kuruluşun telif hakkını ihlal etmesine neden olabilir.

• Model çöküşü: Yapay zeka araştırmacıları, üretken yapay zeka modellerini zaman içinde daha az faydalı hale getirebilecek model çöküşü adında bir fenomen belirlediler. Esasen, yapay zeka tarafından üretilen içerik arttıkça, kaçınılmaz olarak hata içeren sentetik verilerle eğitilen modeller, sonunda ilk olarak eğitildikleri insanlarca oluşturulan verilerin özelliklerini "unutur". İnternet giderek yapay zeka içeriği ile dolu hale gelince, modelin kalitesini düşüren bir geri bildirim döngüsü oluşur ve bu endişe bir kırılma noktasına gelebilir.

• Yapay zeka mevzuatı: Üretken yapay zeka çok yeni bir teknoloji olduğu için çok fazla geçerli mevzuatı yok. Yine de tüm dünyada devletler bu teknolojiyi nasıl düzenleyeceğini araştırıyor. Çin gibi bazı ülkeler, modellerin nasıl eğitilebileceğine ve neler üretmelerine izin verileceğine ilişkin düzenleyici tedbirler önerdi. Daha fazla ülke düzenlemeler yaparken, özellikle uluslararası şirketler, yasalarla uyumluluğu sağlamak ve teknolojiyi kötüye kullanmakla ilgili para cezalarından veya suçlamalardan kaçınmak için yeni ve değişen yasaları izlemelidir.

Etik ve Üretken Yapay Zeka

Büyük veri analitiğinin on yıldan uzun süre önceki yükselişi, yeni etik sorular ve tartışmalar doğurdu çünkü ortaya çıkan araçlar, insanların açığa çıkmasını istemedikleri ve istemeyecekleri özel veya hassas bilgileri almayı mümkün kıldı. Şirketler bu tür bilgilere sahip olma imkanlarını nasıl değerlendirmelidir?

Veri analizini son derece güçlü hale getirme potansiyeli göz önüne alındığında, üretken yapay zeka yeni etik sorular doğuruyor ve eski soruları yeniden gündeme getiriyor.

• Üretken yapay zeka çalışanları nasıl etkiler? Üretken yapay zeka, pek çok çalışanı gelecekteki iş fırsatları hakkında haklı olarak şimdiden huzursuz ediyor. Tarih, teknolojideki ilerlemelerin her zaman ortadan kaldırdığından daha fazla ve daha değerli iş olanakları açtığını gösteriyor olsa da yapay zekanın demode hale getirebileceği roller, günümüzde insanların geçim kapısını oluşturuyor.
• Potansiyel yanılgıları nasıl ortadan kaldırabiliriz? Tüm yapay zeka modellerinin yanılgılı sonuçlar üretme potansiyeline sahip olduğunu biliyoruz. Kuruluşlar, kurumsal risk ve etik bakış açılarına başvurarak bu zorluğu nasıl yöneteceklerini proaktif olarak seçmelidirler.
• Kötü aktörler, halka büyük zarar vermek için GAI modellerini nasıl kullanabilir? Üretken yapay zekanın sayısız potansiyel kullanımı maalesef suç kapsamına giren ve zararlı eylemler içerir. Özellikle de oluşturucu modeller herkesçe daha erişilebilir hale geldikçe bu endişe artıyor. Birinin sesini ve görüntüsünü kullanan sahte videolar; siber saldırılar, yaygın yanlış bilgiler ve toplum mühendisliği kampanyaları geliştirme amaçlı hack araçları, kötü niyetli aktörlerin üretken yapay zekayı kullanabileceği olası yollardan sadece birkaçıdır. Şu anda birçok modelin koruma önlemleri vardır, ancak bu önlemler mükemmel değildir. Kendi modellerini uygulayan işletmeler, sistemlerinin ne yapabileceğini anlamalı ve sorumlu kullanılmalarını sağlamak için adımlar atmalıdır.
• Yapay zeka tarafından oluşturulan eserin sahibi kimdir? Bir işletme modele kendi verileriyle ince ayar yapsa bile, üretken yapay zeka modelleri çok miktarda dış veri ile eğitilir. Bir modelin çıktısı, diğer kuruluşların çalışmalarının unsurlarını içerebilir. Bu da intihal ve telif hakkı ihlali gibi potansiyel etik ve yasal sorunlara yol açabilir. Bu özellikle görsel üreten yapay zeka modelleri için geçerlidir. Tüm yaratıcı alanlardaki sanatçılar, eserlerinin bu programlara beslenmesini önlemenin yollarını araştırıyor. Denetim organları zamanla yeni kurallar oluşturabilir. Bu nedenle, üretken yapay zeka kullanan herkes içeriğin nereden geldiğini ve kendilerine aitmiş gibi yayınlamadan önce nasıl kullanılacağını düşünmelidir.

Üretken Yapay Zeka Örnekleri

Amerika Birleşik Devletleri ordusundan Coca-Cola'ya kadar her büyüklükteki ve sektördeki kuruluşlar, üretken yapay zekayla denemeler yapıyor. Teknolojinin geniş potansiyeli ve hızla benimsendiğini gösteren küçük bir dizi örneği paylaşmak istiyoruz.

Snapchat'in sahibi olan şirket Snap Inc., OpenAI'ın GPT teknolojisinin bir sürümü ile desteklenen "My AI" adlı bir sohbet robotu yayınladı. Snapchat'in tonuna ve tarzına uyacak şekilde özelleştirilen My AI, dostça ve kişisel olarak programlandı. Kullanıcılar, avatar, duvar kağıdı ve adlarla görünümünü özelleştirebiliyor ve Snapchat kullanıcılarının arkadaşlarıyla iletişim kurma yönteminin tipik bir simülasyonunu yaparak, aacı bire bir veya birden fazla kullanıcı arasında sohbet etmek için kullanabiliyor. Kullanıcılar kişisel tavsiyeler isteyebiliyor ya da yiyecek, hobiler veya müzik gibi konular hakkındaki gündelik konuşmalara katılabiliyor. Robot fıkra bile anlatabiliyor. Snapchat, kullanıcıların uygulamanın, artırılmış gerçeklik lensleri gibi özelliklerini keşfetmelerine yardımcı olmak ve örneğin yerel bir haritada gidilebilecek yerler önermek gibi kullanıcıların normalde Snapchat'te aramayacakları bilgileri elde etmelerine yardımcı olmak için My AI özelliğini kullanıma sundu.

Bloomberg, BloombergGPT'yi duyurdu. Bu sohbet robotunu eğitirken, yarısında dünya hakkında genel veriler diğer yarısında ise Bloomberg'un özel verileri veya temizlenmiş finansal veriler kullanıldı. İyi makale başlıkları yazmak gibi basit görevler gerçekleştirebilir ve düz İngilizce komutları birçok finans sektörü firmasında olmazsa olmaz hale gelen, şirketin veri terminallerinin gerektirdiği Bloomberg Query Language'a çevirmek gibi püf noktalarını hayata geçirebilir.

Oracle, yapay zeka geliştiricisi Cohere ile iş birliği yaptı. Şirketlerin kendi özel kurumsal verileriyle ince ayar yapılmış iç modeller geliştirmelerine yardımcı olmayı ve şirketlere özel üretken yapay zeka araçları kullanmayı yaygınlaştırmayı amaçlıyor.

Oracle'dan Ellison, Haziran 2023'teki bilanço toplantısında finans analistlerine, "Cohere ve Oracle, kurumsal müşterilerin kendi özel büyük dil modellerini eğitmelerini kolaylaştırırken, eğitim verilerinin gizliliğini koruyor" dedi. Oracle, birçok şirketin sıfırdan kendi modellerini oluşturma ve eğitme ihtiyacını ortadan kaldırarak, bir işletmenin mevcut süreçleri boyunca üretkenliği ve verimliliği artırmak için iş platformlarına üretken yapay zeka hizmetleri eklemeyi planlıyor. Bu amaçla, şirket kısa süre önce üretken yapay zeka özelliklerinin insan kaynakları yazılımı, Oracle Fusion Cloud Human Capital Management'a (HCM) dahil edildiğini duyurdu.

Ayrıca:

• Coca-Cola reklam metinlerini kişiye özel hale getirmek ve yüksek oranda uyarlanmış müşteri deneyimleri oluşturmak için metin ve görsel oluşturucuları kullanıyor.
• Kredi kartı sahtekarlığını tespit etme alanında yapay zeka kullanımının uzun süredir ön saflarında yer alan American Express, Amex Digital Labs yan kuruluşu ile tüketici ve B2B yetenekleri geliştiriyor.
• Pentagon'un dijital ve yapay zeka ofisi, beş üretken yapay zeka modeliyle denemeler yapıyor. Bu modelleri gizli verilerle besliyor ve insan askeri liderlerin asla düşünmediği yaratıcı seçenekleri önermek için nasıl kullanılabileceklerini keşfediyorlar.
• Duolingo, yabancı dil öğrenen kullanıcılarına yardımcı olmak için ChatGPT destekli bir robot kullanıyor. Kullanıcıların bir insan öğretmenle etkileşime girme biçimini taklit ederek testlerdeki yanıtlarının neden doğru veya yanlış olduğunu derinlemesine açıklıyor.
• Slack, müşterilerinin çalışanlarının, şirketin Slack kanalında yer alan kurumsal bilgi birikiminden içgörü ve tavsiye almasına yardımcı olmayı amaçlayan bir sohbet robotu yayınladı.

Üretken Yapay Zeka Araçları

ChatGPT viral hale gelen bir araç oldu. Ancak her kullanım amacı için çok sayıda üretken yapay zeka aracı bulunuyor. Örneğin, sadece yazı yazmak için Jasper, Lex, AI-Writer, Writer ve diğerleri var. Görsel oluşturma alanında Midjourney, Stable Diffusion ve Dall-E'nin bugün en popüler araçlar olduğu görülüyor.

AIVA, Soundful, Boomy, Amper, Dadabots ve MuseNet, onlarca müzik oluşturucudan birkaçı. Yazılım programcılarının ChatGPT ile iş birliği yaptığı bilinse de Codex, codeStarter, Tabnine, PolyCoder, Cogram ve CodeT5 dahil olmak üzere birçok özel kod oluşturma aracı da vardır.

Üretken Yapay Zekanın Tarihi

Şaşırtıcı bir şekilde, bugün kullanımda olan üretken yapay zeka modellerine giden yolun ilk adımı 1943'te geldi. Aynı yıl, İngiltere tarafından II. Dünya Savaşı sırasında şifreli mesajları çözmek için kullanılan ilk elektrikli programlanabilir bilgisayar olan Colossus'un gösterimi yapıldı. Yapay zeka adımı ise Illinois Üniversitesi Tıp Fakültesi'nde psikiyatrist ve profesör olan Warren McCulloch ve alaylı nörobilimci Walter Pitts'in "A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity başlıklı araştırma makalesiydi.

Matematik dahisi Pitts, 15 yaşında evden kaçtı Pitts'i himayesine alan McCulloch ile tanıştığında evsizdi. Pitts'in tek derecesi, Chicago Üniversitesi tarafından verilen bir Sanat Diploması idi. Bu dereceyi, yapay bir nöronun bir veya sıfır çıktısını verip vermemeyi "kararlaştırması" için temel matematiği kuran önemli makalesini yazdıktan sonra aldı.

İkinci adım, kuzey doğuda Buffalo, NY'de Cornell Aeronautical Laboratory'nin Frank Rosenblatt adındaki bir araştırma psikoloğu tarafından atıldı. Cornell'deki Project PARA (Perceiving and Recognizing Automaton) kapsamında Temmuz 1957'de Birleşik Devletler Donanma Bakanlığı'ndaki Deniz Araştırmaları Dairesi'nin yaptığı bir hibe ile faaliyet gösteren Rosenblatt, McCulloch ve Pitts'in matematik hesapları üzerine inşa edilen, girdi ve çıktı katmanları arasında tek bir "gizli" katmana sahip bir sinir ağı olan algılayıcıyı geliştirmek için çalıştı. Bugün Smithsonian Enstitüsü'nde bulunan Mark I Perceptron'u üretmeden önce, Rosenblatt ve Donanma, Temmuz 1958'de halka açık bir gösterim için IBM 704 ana bilgisayarında simülasyon yaptı. Ancak algılayıcı öyle basit bir sinir ağıydı ki MIT'nin yapay zeka laboratuvarının kurucularından Massachusetts Teknoloji Enstitüsü bilgisayar bilimcisi Marvin Minsky'den eleştiri aldı. Minsky ve Rosenblatt, algılayıcının uzun vadede sunabileceği olanakları halka açık forumlarda tartışarak, yapay zeka topluluğunun 1960'lardan 1980'lere kadar sinir ağı araştırmalarını büyük ölçüde terk etmesine neden oldu.

Bu dönem "yapay zeka kışı" olarak biliniyor.

Sinir ağı araştırmaları ortamı, 1980'lerde, özellikle ilk çalışmalarında algılayıcıyı yeniden keşfeden Paul Werbos, Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio ve Yann LeCun gibi çeşitli araştırmacıların katkıları sayesinde tekrar canlandı. Birlikte yürüttükleri çalışmalar; büyük, çok katmanlı sinir ağlarının uygulanabilir olduğunu ve bu ağların bir geri yayılma algoritmasında kredi ataması aracılığıyla doğru ve yanlış yanıtlardan nasıl ders alabileceğini gösterdi. RNN'ler ve CNN'ler ortaya çıktı. Ancak bu erken dönem sinir ağlarının sınırlamaları, bu sınırlamalar ve o sırada hesaplama gücünün yetersizliği nedeniyle aşırıya kaçmış erken beklentilerin karşılanamamasıyla birlikte, 1990'larda ve 2000'lerin başında ikinci bir yapay zeka kışı yaşandı.

Ancak bu kez, Hinton, Bengio ve LeCun dahil olmak üzere birçok sinir ağı araştırmacısı çalışmalarını sürdürdü. Bazen "Yapay Zekanın Babaları" olarak da adlandırılan üçlü, 1980'li yıllarda yaptıkları çalışmalar, korudukları azim ve süregelen katkıları için 2018 Turing Ödülü'nü paylaştı. 2010'ların ortalarında, Üretken Yapay Zeka Modelleri bölümünde açıklandığı gibi, yeni ve çeşitli sinir ağı varyantları hızla ortaya çıktı.

Üretken Yapay Zekanın Geleceği

Üretken yapay zekanın işletmeler ve insanların çalışma şekli üzerindeki etkisini henüz tümüyle görmedik. Ancak şurası açık: İnsan faaliyetlerinin birçok boyutunda büyük yatırımlar yapay zekaya akıyor. Girişim kapitalistleri, oturmuş şirketler ve bunların arasında kalan neredeyse her işletme, üretken yapay zeka girişimlerine çığır açan hızda yatırım yapıyor. LLM'lerin evrensel "sihri", büyük verilerle insan etkileşimine aracılık etme; basit, açık ve şaşırtıcı derecede hızlı bir şekilde açıklama getirerek insanların bilgiye anlam vermelerine yardımcı olma becerisidir. Bu, üretken yapay zekanın çok sayıda mevcut uygulamada gömülü hale geleceğini ve ikinci bir yeni uygulama dalgasının ortaya çıkmasına neden olacağını gösteriyor.

Örneğin Gartner, kurumsal uygulamaların %40'ının 2024 yılına kadar etkileşimli yapay zekâyı gömülü olarak sunacağını, kurumların %30'unun 2025 yılına kadar yapay zeka destekli geliştirme ve test stratejilerine sahip olacağını ve 100 milyondan fazla çalışanın 2026 yılına kadar "robot çalışma arkadaşları" ile iş birliği yapacağını tahmin ediyor.

Elbette, üretken yapay zekanın risk ve sınırlamalarının bu gidişatı sekteye uğratması mümkündür. Bir şirketi benzersiz kılan şeylerin nüanslarını öğrenmesi için oluşturucu modellere ince ayar yapmak çok zor olabilir, bu tür bilişim yoğun modelleri çalıştırmak çok maliyetli olabilir ve ticari sırların yanlışlıkla ortaya çıkması şirketleri korkutabilir.

Yahut tüm bunlar, şu anda beklenenden daha yavaş bir hızda gerçekleşebilir. Bir anımsatıcı olarak, internetin vaadi sonunda yerine geliyor. Ancak, ilk nesil meraklıların beklediğinden on yıl daha uzun sürdü. Bu sırada gerekli altyapı inşa veya icat edildi ve insanlar davranışlarını yeni ortamın olanaklarına uyarladı. Üretken yapay zeka birçok yönden yeni bir ortamdır.

Etkili simalar, üretken yapay zekanın iş dünyasındaki geleceği hakkında geniş bir düşünce sahası oluşturdu.

Carnegie Mellon Üniversitesi Tepper İşletme Fakültesi'nin seçkin girişim profesörü ve CMU Corporate Startup Lab kurucu ortağı Sean Ammirati "Şirketler gelecekte farklı şekilde kurulabilir" diyor. "Dijital yerli" şirketlerin internetin yükselişinden sonra avantaj elde etmesi gibi, Ammirati, gelecekte yapay zeka destekli otomasyon üzerine sıfırdan inşa edilen şirketlerin ön plana çıkabileceğini öngörüyor.

"Bu şirketler otomasyon öncelikli olacak. Otomatik şekilde yapmaları gereken şeyleri manuel olarak yapmayı nasıl bırakacaklarını düşünmek zorunda kalmayacaklar" diyor. "Çok farklı şirketler ortaya çıkabilir."

Oracle ile Üretken Yapay Zekayı Kolayca Benimseyin

Oracle yapay zeka özellikleriyle çalışmak ve bunları ürünlerine dahil etmek konusunda uzun bir geçmişe sahip olmakla kalmıyor, üretken yapay zeka geliştirme ve faaliyetlerinde de öncü. Oracle Cloud Infrastructure önde gelen yapay zeka şirketleri tarafından kullanılıyor. Bu yeni nesil bulut, şirketlerin kendi kurumlarına ve bireysel iş kollarına özgü özel üretken yapay zeka modelleri var edip dağıtmaları için mükemmel bir platform sağlayabilir. Oracle'dan Ellison'ın açıkladığı gibi, "Oracle'ın tüm bulut veri merkezlerinde, oluşturucu büyük dil modellerini eğitmek için kullanılan büyük ölçekli GPU kümelerini kurmak üzere mükemmel şekilde optimize edilmiş yüksek bant genişliğine, düşük gecikmeye sahip RDMA [uzaktan doğrudan bellek erişimi] ağı vardır. 2. Nesil bulutumuzda üretken yapay zeka iş yüklerini çalıştırmanın getirdiği çok yüksek performans ve ilgili maliyet tasarrufları, en son teknoloji yapay zeka geliştirme şirketleri arasında Oracle'ı bir numaralı tercih haline getirdi."

Oracle'ın Cohere ile iş ortaklığı, yeni bir üretken yapay zeka bulut hizmeti teklifi ürün grubunu var etti. Ellison, "Bu yeni hizmet, kurumsal müşterilerimizin eğitim verilerinin gizliliğini koruyor ve müşterilerin özel uzmanlaşmış büyük dil modellerini eğitmek için kendi özel verilerini güvenle kullanmalarını sağlıyor" dedi.

Üretken yapay zekanın hikayesi 80 yıl önce evinden kaçan bir gencin matematik buluşu ile başladı ve geçen yıl ChatGPT'nin kullanıma sunulmasıyla viral hale geldi. Tüm büyüklüklerdeki ve sektörlerdeki işletmeler bu teknolojinin olanaklarını deneyip yatırım yaparken, üretken yapay zeka inovasyonu giderek hızlanıyor. Ancak, iş dünyasını ve yaşamı büyük ölçüde pozitif etkileme olanağıyla birlikte, üretken yapay zeka, iş kaybından başlayıp, felaket tellallarına inanıyorsanız, insan neslinin tükenmesine kadar değişen büyük riskler getiriyor. Kesin olarak bildiğimiz şey şu ki cin şişeden çıktı ve geri dönmüyor.

Üretken Yapay Zeka Hakkında Sık Sorulan Sorular

Üretken yapay zeka teknolojisi nedir?

Üretken yapay zeka teknolojisi, insan beyninin çalışma şeklini taklit eden sinir ağı yazılım mimarileri üzerine inşa edilmiştir. Bu sinir ağları, görece küçük ölçeklerde çok miktarda veri girerek ve ardından yapay zekadan bir dizideki sonraki kelime veya bir dizi cümlenin doğru sırası gibi basit tahminler yapmasını isteyerek eğitilir. Sinir ağı, doğru ve yanlış yanıtlar için kredi veya ceza alır ve iyi tahminler yapana kadar süreçten öğrenir. Sonuç olarak teknoloji, eğitim verilerine kendi öğrenimine dayanarak sorulara ve diğer komutlara insan gibi yanıt verir.

Üretken yapay zekanın bir örneği nedir?

Günümüzde üretken yapay zekanın en iyi tanınan örneği, insan gibi konuşmalar yapabilen ve çok çeşitli konularda yazabilen ChatGPT'dir. Görseller oluşturan Midjourney ve Dall-E'nin yanı sıra metin, görsel, video ve ses üretebilen çok sayıda diğer araç diğer örnekler arasındadır.

Üretken yapay zeka ve yapay zeka arasındaki fark nedir?

Üretken yapay zekanın geleneksel yapay zekadan temelde farklı bir teknoloji olmadığını, bir spektrumdaki farklı noktalarda bulunduklarını unutmamak önemlidir. Geleneksel yapay zeka sistemleri genellikle kredi kartı sahtekarlığını tespit etmek gibi belirli bir görevi gerçekleştirir. Üretken yapay zeka genellikle daha geniş zeminde çalışır ve yeni içerikler oluşturabilir. Bunun nedeni, üretken yapay zeka araçlarının geleneksel yapay zekaya kıyasla daha büyük ve daha çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilmiş olmasıdır. Dahası, geleneksel yapay zeka genellikle denetimli öğrenme teknikleri kullanılarak eğitilirken, üretken yapay zeka, denetimsiz öğrenme kullanılarak eğitilir.

Üretken yapay zekanın tehlikesi nedir?

Toplumda üretken yapay zekanın olası riskleri hakkında büyük bir tartışma devam ediyor. Tartışmanın zıt taraflarında yer alanlar, bir yanda teknolojinin nihayetinde insanlığı yok edebileceğini, diğer yanda ise dünyayı kurtarabileceğini söyledi. Yapay zeka, büyük olasılıkla mevcut birçok iş olanağının son bulmasına yol açacak. Kurumlar, üretken yapay zekanın iş süreçlerinde ve iş rollerinde değişiklikleri nasıl yönlendireceği ve bunun yanında özel veya hassas bilgileri yanlışlıkla açığa çıkarma ya da telif haklarını ihlal etme potansiyelinden endişe duymalıdır.

Üretken yapay zeka hangi konularda faydalıdır?

Üretken yapay zeka, örneğin beyin fırtınası ve yakın disiplinlerde çalışanları eğitmek gibi konularda yardımcı olmak için insan partnerlerle birlikte çalışarak mükemmel şekilde kullanılabilir. Ayrıca, insanların yapılandırılmamış verileri daha hızlı analiz etmelerine yardımcı olmak için harika bir araçtır. Daha genel olarak; üretkenliği artırarak, maliyetleri azaltarak, müşteri memnuniyetini geliştirerek, karar alma süreçleri için daha iyi bilgi sağlayarak ve ürün geliştirme hızını artırarak işletmelere fayda sağlayabilir.

Üretken yapay zeka neleri yapamaz?

Üretken yapay zeka, daha önce eğitim verilerinde ifade edilmeyen veya en azından bu verilerden elde edilmeyen yeni fikirlere sahip olamaz. Aynı zamanda kendi haline bırakılmamalıdır. Üretken yapay zeka, insan gözetimi gerektirir ve en iyi performansını ancak insan-yapay zeka iş birliğinde gösterir.

Hangi sektörler üretken yapay zeka kullanıyor?

Genişliği nedeniyle, üretken yapay zekanın neredeyse her sektörde faydası olacaktır.

Üretken yapay zeka çalışma hayatının geleceğini nasıl etkileyecek?

Üretken yapay zekanın bilgiye dayalı çalışmalar, insanların birlikte çalıştığı faaliyetler ve/veya iş kararları alma üzerinde büyük etkisi olacaktır. En azından, bilgi çalışanlarının rollerinin, üretken yapay zeka araçlarıyla iş birliği halinde çalışmaya adapte olması gerekir ve bazı iş olanakları ortadan kalkacaktır. Ancak tarih, üretken yapay zekadan beklenen teknolojik değişimin her zaman kaybedilenden daha fazla iş sahası yaratılmasına yol açtığını gösteriyor.