Çoğunuz, sorulara nispeten akıllı yanıtlar sağlayan genişletilmiş bir dil modeline (LLM) dayalı üretken bir yapay zeka aracı olan ChatGPT’ye aşina olsanız da, çok azınız onu iş yerinde kullanacaktır. Ne için ? Çünkü ChatGPT, ciddi işletmeler için güvenli kabul edilmemektedir. Kısacası, şimdilik, henüz DIY zamanındayız.
Şu anda kurumsal verilere odaklanarak dil modellerini kurumsal ortamlara entegre etme çabaları devam etmektedir. Ancak aynı zamanda, AI uygulayıcıları ve uzmanları, AI’lerin ve LLM’lerin geliştirilmesinde dikkatli olunmasını tavsiye ediyor.
Bunlar, bir Expert.ai tarafından yayınlanan 300 yapay zeka uygulayıcısı ve uzmanıyla yapılan anket. Raporun yazarları, “Kuruluşa özel dil modelleri gelecek” diyor. “Yönetim kurulları ve hissedarlar, yöneticilere ve teknisyenlere bu yeni yapay zeka çağından nasıl yararlanmayı planladıklarını soruyor.”
Şirketlerin üçte birinden fazlası şimdiden şirkete özel dil modelleri oluşturmayı planlıyor
Araştırma, şirketlerin üçte birinden fazlasının (%37) şimdiden şirkete özel dil modelleri oluşturmayı planladığını gösteriyor.
Aynı zamanda, AI uygulayıcıları, bir dilsel model oluşturmanın ve sürdürmenin önemsiz bir görev olduğunu belirtiyor. Şirketlerin çoğunluğu (%79), şirkete özgü kullanılabilir ve doğru bir dil modeli yetiştirmek için gereken çabanın “büyük bir girişim” olduğunun farkındadır.
Buna rağmen çabalar sürüyor. Ekipler halihazırda LLM benimseme ve model eğitim projeleri için bütçe hazırlıyor, %17’sinin bu yıl bir bütçesi var, %18’i bir bütçe ayırmayı planlıyor ve %40’ı gelecek yıl için bir bütçeyi tartışıyor.
Üretken yapay zekanın birincil kaygısı güvenliktir
Expert.ai’nin yazarları, “ChatGPT gibi LLM’leri eğitmek için kullanılan kamuya açık verilerin çoğu kuruluşa veya alana özgü veriler olmadığı için bu mantıklıdır” diyor.
“Bir dil modeli farklı alanlarda eğitilmiş olsa bile, ister finans, sigorta, yaşam bilimleri ve sağlık hizmetleri gibi dikey alanlar, ister çok özel kullanım durumları olsun, en karmaşık kurumsal kullanım durumlarında kullanılanları muhtemelen temsil etmiyor. Sözleşme incelemesi, risk değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti gibi Çok özel kullanım durumlarında kalite ve tutarlı performans elde etmek için eğitim çabaları gerekli olacaktır”.
Anketteki kurumsal yapay zeka savunucuları için, üretken yapay zekayla ilgili en büyük endişe, %73’ünün belirttiği gibi güvenliktir. Doğruluk eksikliği,% 70 tarafından belirtilen başka bir sorundur.
AI, belirli görevler için İK ihtiyacını azaltabilir, ancak onu oluşturmak ve sürdürmek için daha da fazla insan gerektirecektir.
Yarısından fazlası (%59) fikri mülkiyet ve telif hakkı koruması konusunda endişe duyduklarını söylüyor – özellikle GPT gibi “bir kısmı telif haklarıyla korunan ve halka açık internet verilerinden geldikleri için geniş kapsamlı bilgiler üzerinde eğitilmiş” gibi LLM’ler söz konusu olduğunda ,” raporun yazarları belirtiyor. “Bu, atık girişi ve çıkışının temel bir sorunudur.
AI, belirli görevler için insan kaynaklarına olan ihtiyacı azaltabilir, ancak ironik bir şekilde, inşa etmek ve bakımını yapmak için daha da fazla insan gerektirecektir. Yapay zeka savunucularının onda dördünden fazlası (%41), kurumsal üretken yapay zeka geliştirme ve uygulama uzmanlığına sahip kalifiye profesyonellerin eksikliğinden endişe duyuyor.
Ankete katılanların üçte birinden fazlası (%38), LLM’leri çalıştırmak için gereken BT kaynaklarının miktarı konusunda endişe duyuyor.
Mahremiyet ve veri güvenliğinin dikkatli bir şekilde planlanması ve değerlendirilmesi
Raporun yazarlarına göre, güçlü sunucular veya bulut bilgi işlem hizmetleri gibi altyapılar, dil modellerinin büyük ölçekli dağıtımını desteklemek için gereklidir.
Dil modellerinin işletme tarafından benimsenmesi, dikkatli planlama ve veri gizliliği ve güvenliği, altyapı ve kaynak gereksinimleri, mevcut sistemlerle entegrasyon, etik ve yasal hususlar ile beceri ve bilgi boşlukları dahil olmak üzere bir dizi faktörün dikkate alınmasını gerektirir.
Gelişmekte olan herhangi bir teknolojide olduğu gibi, başarılı bir şekilde benimseme, önceki yöntemlere göre önemli bir ilerleme gösteren kullanım durumlarına bağlıdır. Ancak anketin gösterdiği gibi, üretken yapay zeka için halihazırda güçlü kullanım örnekleri var:
-
İnsan bilgisayar etkileşimi : Kurumsal dil modelleri, son kullanıcılara ve müşterilere “ürün ayrıntıları, sorun giderme kılavuzları ve sık sorulan sorular gibi bilgi ve desteğe hızlı ve kolay erişim” sağlamak için kullanılacaktır. Bu aşamadaki en yaygın kullanım örnekleri, sohbet robotları (%54), Soru-Cevap (%53) ve müşteri hizmetleridir (%23). -
Dil üretimi : “Üretken yapay zeka yeni içerik yazabilir, gerçekçi görüntüler oluşturabilir, pazarlama metinleri oluşturabilir, müzik besteleyebilir ve hatta programlama kodu oluşturabilir.” Şu anda en popüler iki örnek, içerik özetleme (%51) ve içerik oluşturmadır (%45). -
Bilgi ayıklanıyor : En çok kullanılan durumlar bilgi çıkarma (%49), içerik sınıflandırma ve meta veri oluşturmadır (%38). İçerik kategorizasyonu (%27) ve varlık çıkarma (%20) da belirtilmiştir. -
Araştırma : Genel arama (%39), semantik arama (%31) ve tavsiyeler (%29) “insanların ihtiyaç duydukları bilgileri çok sayıda alakasız sonucu gözden geçirmek zorunda kalmadan hızlı ve doğru bir şekilde bulmalarına yardımcı olan önemli araçlar” olarak kabul ediliyor.
Birçok şirket kurumsal LLM’leri benimsemek istiyor olsa da, anketteki çoğu yapay zeka savunucusu, yapay zeka söz konusu olduğunda dikkatli olunmasını tavsiye ediyor. Yaklaşık dörtte üçü (%71), yapay zekanın meşru ticari kullanımını ve kötü amaçlı kullanımını yönetmek için devlet düzenlemesinin acilen gerekli olduğu konusunda hemfikir. Raporun yazarları, AI ve LLM’lerin “önyargı, adalet ve doğruluk konuları da dahil olmak üzere önemli etik ve yasal çıkarımlara sahip olabileceği” konusunda uyarıyor.
Kaynak : “ZDNet.com”