Neredeyse bir yıl önce ChatGPT’nin piyasaya sürülmesinden bu yana, şirketlerin yapay zeka modelleri geliştirmesi veya benimsemesiyle üretken yapay zeka patlama yaşıyor. A yeni rapor Gartner’ın raporu, büyümenin önümüzdeki yıllarda yalnızca artacağını gösteriyor.
Araştırma firması, 2026 yılına kadar şirketlerin %80’inin API’leri (uygulama programlama arayüzleri) veya üretken yapay zeka modellerini kullanacağını veya kendi modellerini geliştireceğini öngörüyor.
Bu, Gartner verilerine göre 2023’te şirketlerin %5’inden azının bunu yaptığından beri, yalnızca üç yıl içinde üretken yapay zeka modellerini benimseyen veya yaratan şirketlerin sayısının on altı kat artacağı anlamına geliyor.
Gartner analisti Arun Chandrasekaran, “Üretken yapay zeka en önemli öncelik haline geldi ve yeni araçlarla muazzam yeniliklere yol açtı” dedi.
Araştırma firması, önümüzdeki on yıl içinde kuruluşlar üzerinde büyük bir etki yaratması beklenen yeniliklerden bazılarını özetledi:
- Üretken yapay zekaya dayalı uygulamalar
- Yapay zekanın temel modelleri
- Ve AI Güven, Risk ve Güvenlik Yönetimi (AI TRiSM)
Üretken yapay zekaya dayalı uygulamalar
Üretken yapay zeka tabanlı uygulamalar, belirli bir görevi gerçekleştirmek için üretken yapay zekadan yararlanan uygulamalardır. ChatGPT, metin istemlerinizi sentezlemek ve bir yanıt üretmek için yapay zekayı kullandığından, yapay zeka tabanlı üretken bir uygulamaya bir örnektir.
Kuruluşlar, çalışanların işlerini kolaylaştırmak veya hizmetlerini geliştiren müşteri deneyimleri sağlamak için bu uygulamaları benimseyebilir.
Raporda Chandrasekaran, “Günümüzün en yaygın modeli, doğal dili kullanarak hızlı mühendislik yoluyla çalışanların önceden uzmanlaşmış görevlere erişimini demokratikleştiren text-to-X’tir” dedi.
Bunun en iyi örneği, müşterilerin ihtiyaç duydukları kaynakları firmanın geniş veritabanlarında bulmasını kolaylaştırmak için kendi yapay zeka modellerini benimseyen veya geliştiren danışmanlık firmalarının sayısındaki artıştır.
Bu uygulamalarla ilgili sorun, bunların halüsinasyonlara ve hatalı yanıtlara eğilimli olmalarıdır; bu da güvenilirliklerini sorgulanabilir hale getirir.
Yapay zekanın temel modelleri
Çekirdek modeller, üretken yapay zeka uygulamalarını destekleyen makine öğrenimi modellerini ifade eder; örneğin GPT’nin ChatGPT için ne anlama geldiği gibi.
Bu temel modeller büyük miktarda veri üzerinde eğitilir ve çok çeşitli görevleri yerine getirebilecek farklı uygulamalara güç sağlamak için kullanılır.
Gartner, temel modelleri Hype Cycle’ın şişirilmiş beklentilerinin en üstüne yerleştirdi ve bunların 2027 yılına kadar doğal dil işleme (NLP) kullanım durumlarının %60’ını destekleyeceğini öngördü.
Gartner’ın
Chandrasekaran, “Teknoloji liderleri yüksek doğruluklu, önemli ekosistem desteğine sahip ve güvenlik ve gizlilik konusunda yeterli kurumsal korumaya sahip modellerle başlamalı” dedi.
AI TRiSM – Güven, Risk ve Güvenlik Yönetimi
Son olarak AI TRiSM, üretken yapay zeka modelleriyle bağlantılı sorunları çözmeyi ve bunların dağıtımının başarısını garanti etmeyi mümkün kılan bir dizi çözümü ifade eder.
Üretken yapay zeka modellerine yönelik riskler arasında güvenilirlik, yanlış bilgi, önyargı, gizlilik ve adalet yer alır.
Düzgün bir şekilde ele alınmazsa, bu sorunlar kuruluşlara özellikle zarar verebilir çünkü hassas verilerin sızması ve yanlış bilgilerin kuruluş geneline yayılması riski taşır.
Chandrasekaran, “Yapay zeka risklerini tutarlı bir şekilde yönetmeyen kuruluşlar, proje başarısızlıkları ve ihlaller gibi olumsuz sonuçlar yaşamaya eğilimlidir” dedi.
Bu nedenle AI TRiSM, kuruluşların bu riskleri en aza indirmesi ve kuruluş üyelerini koruması açısından çok önemlidir.
Kaynak : “ZDNet.com”