Üretken yapay zeka açıkça sıcak bir konudur. Peki somut olarak nedir? Burada bazı cevaplarımız var.
Üretken Yapay Zeka Nedir?
Üretken yapay zeka, üzerinde eğitildikleri büyük miktardaki verilerden metin, fotoğraf, video, kod, veri veya 3 boyutlu görüntüler gibi yeni sonuçlar oluşturan modelleri veya algoritmaları ifade eder.
Modeller, eğitildikleri verilere başvurarak ve yeni tahminler yaparak yeni içerik “üretir”.
Üretken yapay zekanın amacı, diğer yapay zeka türlerinden farklı olarak, verileri analiz etmek veya otonom bir arabayı idare etmeye yardımcı olmak gibi farklı amaçlarla kullanılabilecek içerik oluşturmaktır.
Üretken yapay zeka neden gündemde olan bir konu?
“Üretken yapay zeka” terimi, OpenAI’nin sohbet robotu ChatGPT ve görüntü oluşturucu DALL-E gibi üretken yapay zeka programlarının artan popülaritesi nedeniyle popüler hale geldi. Bunlar ve diğer benzer araçlar, katma değer yaratmak için üretken yapay zekayı kullanır. Bu araçlar ve benzerleri, bilgisayar kodları, makaleler, e-postalar, sosyal medya başlıkları, resimler, şiirler, Excel formülleri ve daha fazlası dahil olmak üzere yeni içerikleri saniyeler içinde üretmek için üretken yapay zekayı kullanıyor. Bugün insanların işleri yapma şeklini değiştirecek bir şey.
ChatGPT son derece popüler hale geldi ve lansmanından sonraki bir hafta içinde bir milyondan fazla kullanıcıya ulaştı. Google, Microsoft’un Bing’i ve Anthropic’in de aralarında bulunduğu pek çok şirket de yarışmaya katıldı. Teknoloji günlük süreçlere daha entegre hale geldikçe, daha fazla şirket katılıp yeni kullanım örnekleri buldukça, üretken yapay zeka etrafındaki heyecanın artmaya devam edeceği kesindir.
Makine öğrenimi ile üretken yapay zeka arasındaki ilişki nedir?
Makine öğrenimi, bir sisteme eğitildiği verilere dayanarak tahmin yapmayı öğreten bir yapay zeka boyutunu ifade eder. Bu tür tahmine bir örnek, DALL-E’nin, istemin gerçekte ne anlama geldiğini ayırt ederek yazdığınız (istem) isteminden bir görüntü oluşturabilmesidir.
Üretken yapay zeka bu nedenle bir makine öğrenimi çerçevesidir, ancak tüm makine öğrenimi çerçeveleri üretken yapay zeka için tasarlanmamıştır.
Hangi sistemler üretken yapay zekayı kullanıyor?
Üretken yapay zeka, yeni bir nitelik üretmek için yapay zekayı kullanan herhangi bir yapay zeka algoritmasında veya modelinde kullanılır. En göze çarpan örnekler ChatGPT ve DALL-E’dir.
Ancak üretken yapay zeka hakkındaki ilgiyi gördükten sonra birçok şirket kendi üretken yapay zeka modellerini geliştirdi. Gittikçe büyüyen bu araç listesi, diğerlerinin yanı sıra Google Bard, Bing Chat, Claude, PaLM 2, LLaMA vb.’yi içerir.
Üretken Yapay Zekada Sanat Nedir?
Üretken yapay zeka ile sanat yaratmak, mevcut sanat eserleri üzerinde eğitilmiş yapay zeka modelleriyle eserler yaratmayı içerir. Model internette bulunan milyarlarca görüntüyle eğitiliyor. Model, bu verileri görüntülerin stillerini öğrenmek için kullanıyor ve daha sonra bu bilgiyi, birisi metin yoluyla sorduğunda yeni sanat eserleri oluşturmak için kullanıyor.
Yapay zeka sanat üretecinin popüler bir örneği DALL-E’dir. Ancak piyasada en az onlar kadar iyi, hatta daha iyi olan ve farklı ihtiyaçlar için kullanılabilecek birçok başka yapay zeka oluşturucu da mevcut. Bing Image Generator, Microsoft’un bu teknolojinin, örneğin DALL-E 2’nin daha gelişmiş bir sürümünden yararlanan sürümüdür.
Metin tabanlı üretken yapay zeka modelleri neler üzerinde eğitiliyor?
ChatGPT gibi metin tabanlı modeller, kendi kendini denetleyen öğrenme olarak bilinen bir süreçte çok büyük miktarda metin üzerinde eğitilir. Model, gelecekte tahminlerde bulunmak ve yanıtlar sağlamak için kendisine verilen bilgilerden öğrenir.
Üretken yapay zeka modelleri, özellikle de metin üreten modeller, internet üzerinden gelen verilerle eğitildikleri için sorunludur. Bu veriler, sahibinin izniyle paylaşılmamış olabilecek telif hakkıyla korunan materyal ve bilgileri içerir.
Üretken yapay zekanın sanat alanına etkileri nelerdir?
Üretken yapay zeka sanat modelleri, internetteki milyarlarca görüntüyle eğitiliyor. Bu görüntüler genellikle belirli bir sanatçı tarafından üretilen ve daha sonra görüntünüzü oluşturmak için yapay zeka tarafından yeniden tasarlanıp yeniden atanan sanat eserleridir.
Aynı görüntü olmasa da yeni görüntü, sanatçının orijinal eserinden kendisine atfedilmeyen öğeler içeriyor. Bu nedenle sanatçıya özgü belirli bir stil, orijinal sanatçının bilgisi veya onayı olmadan yapay zeka tarafından yeniden üretilebilir ve yeni bir görüntü oluşturmak için kullanılabilir. Yapay zeka tarafından üretilen sanatın gerçekten “yeni”, hatta “sanatsal” olup olmadığı konusundaki tartışma muhtemelen uzun yıllar devam edecek.
Üretken yapay zekanın eksiklikleri nelerdir?
Üretken yapay zeka modelleri internet üzerinden çok sayıda içerik alır, ardından tahminlerde bulunmak ve girdiğiniz istem için bir sonuç oluşturmak üzere eğitildikleri bilgileri kullanır. Bu tahminler modellere sağlanan verilere dayanmaktadır ancak cevaplar makul görünse bile tahminin doğru olduğunun garantisi yoktur.
Yanıtlar, modelin internette aldığı içeriğin doğasında bulunan önyargıları da içerebilir, ancak durumun böyle olup olmadığını bilmenin çoğu zaman bir yolu yoktur. Bu eksikliklerin her ikisi de, üretken yapay zekanın yanlış bilginin yayılmasındaki rolü hakkında ciddi endişelere yol açtı.
Üretken yapay zeka modelleri, ürettikleri bilgilerin doğru olup olmadığını bilmeyebilir ve çoğu zaman, bilginin nereden geldiğini ve içerik oluşturmak için algoritmalar tarafından nasıl işlendiğini bilmenin çok az yolu vardır.
Yanlış bilgi sağlayan veya boşlukları doldurmak için bir şeyler uyduran pek çok chatbot örneği var. Üretken yapay zekanın sonuçları ilgi çekici ve eğlenceli olsa da, en azından kısa vadede bunların yarattığı bilgi veya içeriğe güvenmek akıllıca olmayacaktır.
Bing Chat veya GPT-4 gibi bazı üretken yapay zeka modelleri, kullanıcıların yalnızca yanıtlarının nereden geldiğini bilmelerini sağlamakla kalmayıp aynı zamanda doğruluğunu da doğrulamalarını sağlayan dipnotlar sağlayarak bu kaynak eksikliğini doldurmaya çalışıyor.
Kaynak : “ZDNet.com”