Tamam sorun değil, 2023 kesinlikle “Yapay Zeka Yılı” oldu. Ancak zaten “yıllarca yapay zeka” var. En az bir.
Bildirdiği gibi bu akademik dergi43 yıl önce, 1980’de bir “Yapay Zeka Yılı” vardı. Yani yapay zeka çok uzun zamandır ortalıktaydı.
Birkaç on yıl önce yapay zeka etiği üzerine bir tez yazdım. 1986’da artık yayınlanmayan Computer Design Magazine için “Sistem Bileşeni Olarak Yapay Zeka” başlıklı bir makale yazdım. Daha sonra 1988’de şunu sundum: Mac için iki yapay zeka tabanlı ürün.
O zaman bile yapay zeka zaten 30 yaşın üzerindeydi. Yapay zekadaki en eski faaliyetlerden bazıları, Stanford ve MIT’de öğretmen ve araştırmacı olan Profesör John McCarthy’ye kadar uzanıyor. 1955’te Stanford’un yapay zeka laboratuvarı SAIL’i kurdu ve 1958’de sevimli LISP’yi (tüm zamanların en sevdiğim programlama dillerinden biri) icat etti.
Bu nedenle 2024 yılında yapay zeka en az 69 yıldır var olacak. Ve bu kurguyu saymadan. Isaac Asimov aslında yapay zekanın etiğini 25 yıl önce, 1940’ta ele almıştı.
Ancak yine de 2023’ün yapay zeka yılı olarak adlandırılmasına itiraz etmekte zorluk çekerim. Evet olağanüstü bir yıldı.
69 yılda ne değişti?
Yapay zeka çok uzun zamandır kullanılıyor. Uzman sistemlerde, teşhis araçlarında, video oyunlarında, navigasyon sistemlerinde veya diğer birçok uygulamada yapay zeka onlarca yıldır kullanılmaktadır.
Ancak hiçbir zaman 2023’teki gibi kullanılmadı. 2023, üretken yapay zekanın gerçek anlamda kendini kanıtladığı yıl oldu. Uzun yıllar “Yapay Zeka Yılı” unvanını talep edebilirken, 2023’ün “Üretici Yapay Zeka Yılı” olduğuna şüphe yok.
Bu yıl gerçekten yararlı yapay zekada büyük bir patlamaya yol açan en büyük fark, yapay zekaları nasıl eğitebildiğimizdir. Şimdiye kadar yapay zeka eğitimi çoğunlukla denetleniyordu. Başka bir deyişle, her bir yapay zekaya, yapay zekanın bilgi yapısını oluşturan belirli bilgiler verildi. Bu denetimli ön öğrenme, her yapay zekanın bildiklerini ve yapabileceklerini kısıtladı.
Öte yandan, bugün ön öğrenmenin denetlenmediği büyük dil modelleri (LLM) çağındayız. OpenAI gibi yapay zeka sağlayıcıları, alana özgü sınırlı sayıda bilgi sunmak yerine, yapay zekaları ellerinden gelen hemen hemen her şeyle besledi: tüm internet ve ellerine geçirebilecekleri hemen hemen her türlü dijital içerik.
Bu süreç, yapay zekanın şaşırtıcı derecede çeşitlilik gösteren ve daha önce elde edilmesi imkansız olan bir ölçekte malzeme üretmesine olanak tanıyor.
Ve bu, işlemci ve depolama performansında kaydedilen kayda değer ilerleme sayesinde daha da kolaylaştı. 1986’da iki mikrodalga fırın büyüklüğünde ve buzdolabı ağırlığında bir sabit diski 10.000 dolara (bugünkü parayla yaklaşık 27.000 dolar) alabiliyordunuz. 470 megabayt içeriyordu. Gigabayt değil, terabayt değil, megabayt.
Bugün Amazon’dan 279 Euro’ya bir tane alabilirsiniz. Bulut, bant genişliği, CPU ve GPU formundaki çok daha hızlı işlemciler ve çok daha büyük RAM havuzlarının birleşimi, LLM’lerin işlem gücünü mümkün kılmaktadır.
Bahçecilik alanında bir örnek
Bu farklılığa örnek vermek gerekirse birkaç yıl önce tanıttığım ürünlerden birini kullanalım. House Plant Clinic, bir bahçıvan tarafından eğitilmiş uzman bir sistemdi. O zamanki diğer ürünüm, House Plant Clinic’i oluşturmak için kullanılan uzman sistem geliştirme ortamı Intelligent Developer’dı.
Süreç zahmetliydi. Çok uzun bir dizi görüşme sonrasında başka bir mühendis ve ben tesis uzmanından kuralları, gerçekleri ve en iyi uygulamaları aldık ve bunları bilgi tabanına kodladık. Tesis uzmanının tavsiyesi üzerine kullanıcıların görsele ihtiyaç duyacağı durumlar için illüstrasyonlar da yaptırdık.
Ekran görüntüsü: David Gewirtz/ZDNET
House Plant Clinic’teki bilgi kapsamı, uzman sisteme kodladığımız bilgilerden oluşuyordu; ne eksik ne fazla. Ama işe yaradı. Aklınıza takılan bir soru varsa ve bu bizim kodladığımız bilgi kapsamına giriyorsa yanıt alabilir ve sorunun doğruluğundan emin olabilirsiniz. Sonuçta sağlanan bilgiler bir tesis uzmanı tarafından doğrulanmıştı.
Şimdi ChatGPT durumunu ele alalım. ChatGPT’ye şu soruyu sordum:
Hasta bir ev bitkim var. Soru başına yalnızca bir yanıt gerektiren soruları adım adım sorun.
ChatGPT toprak nemi, yaprak durumu vb. hakkında sorular sorarak iyi bir iş çıkardı. Bir resim sunmasa da, bana ev bitkilerinde bulunabilen zararlıların adlarıyla birlikte bir resmini göstermesini istediğimde çok daha ileri bir sonuç elde ettim:
Ekran görüntüsü: David Gewirtz/ZDNET
Bununla birlikte hiç kimsenin, hatta Google’ın bile “KRIDEFLIT”in ne olduğu hakkında hiçbir fikri yok. Tekrar tekrar gördüğümüz gibi, üretken yapay zekanın doğruluk sorunu var.
Yani ChatGPT hemen hemen her konuda güvenle konuşabilse de, çok daha eski, uzman sistem tabanlı projemizin doğru olma şansı çok daha yüksekti. Bunlardan biri konunun gerçek bir uzmanı tarafından oluşturulup doğrulandı; günümüzün chatbot’u ise devasa bir niteliksiz veri havuzundan içgörüler üretiyor.
2023’te kullandığımız ve 2024’te de kullanacağımız üretken yapay zeka çok daha fazlasını yapabilir. Ancak her sihrin bir bedeli vardır.
Pandora’nın Üretken Yapay Zeka Kutusu
Üretken yapay zeka olağanüstüdür. Geçtiğimiz yıl, bir Etsy mağazası kurmama, EP’m için albüm kapağı oluşturmama, özel sosyal pazarlama görselleri oluşturarak eşimin e-ticaret işine yardımcı olmama, bir WordPress eklentisi oluşturmama yardımcı olması için üretken yapay zekayı kullandım. kodda hata ayıklamak, ayrıntılı duyarlılık analizi yapmak ve çok daha fazlasını yapmak için.
Ancak üretken yapay zekanın da sorunları yok değil. Ciddi bir hassasiyet sorunu teşkil ediyor. Yapay zekanın ürettiklerine güvenemezsiniz. Çok geniş bir bilgi birikimi üzerine eğitim aldığı için inanılmaz biri. Ancak bu kadar geniş bir bilgi birikimiyle eğitildiğinden, biz insanların yazdıkları ve yayınladıklarıyla kirleniyor.
Ve sonra işler var. Bugün ChatGPT, tutum sorunu olan, özellikle yetenekli bir stajyer gibi davranıyor. Yararlıdır ama yalnızca kendisi istediğinde. Ancak bu teknoloji geliştikçe, daha büyük sorunları daha incelikli bir şekilde çözebilecek ve daha sonra daha büyük sorunlarla karşılaşacağız.
Zamanımı çoğaltmama yardımcı olması için yapay zekaya güvenmek bir şeydir. Ancak büyük şirketler paradan tasarruf etmeyi ve yapay zeka hizmetlerini kullanmayı tercih ettiğinde birçok insan işini kaybedecek.
ChatGPT aslında giriş seviyesi bir çalışan olduğu için bu eğilim giriş seviyesi pozisyonlarla başlayacak. Ancak bunu üç trend daha takip edecek:
- İş piyasasına girecek yeterli sayıda yeni kişi olmayacağı için deneyimli işçi sayısı giderek azalacak.
- Yapay zekalar daha karmaşık hale gelecek ve şirketler, yılda 100.000 ABD Doları tutarındaki işçileri, ayda 100 ABD Doları tutarında yapay zeka abonelikleriyle değiştirmek konusunda kendilerini rahat hissedecekler; yapay zeka tarafından üretilen iş, üretilen iş kadar temiz, karmaşık, incelikli veya hassas olmasa bile ücretli profesyoneller tarafından.
- İş kalitesi ve çıktının yanı sıra doğruluk da düşecek ve bu da ekonominin ve toplumun geri kalanı üzerinde dalga etkisi yaratacak.
İyi, kötü ve çirkin
2023’e ChatGPT’nin bir Star Trek hikayesi yazmasını sağlamanın heyecanıyla başladık. 2023 yılının sonuna gelindiğinde iyiyi, kötüyü ve çirkini çok daha iyi anlamıştık.
Olumlu tarafı, artık bize zaman kazandıracak, sorunları çözmemize yardımcı olacak ve daha fazla iş yapmamızı sağlayacak, güvenilmez olsa da yararlı bir kişisel asistanımız var.
Olumsuz tarafı ise, kolektif ruhumuzla konuşan tüm bilgi çalışanlarının istihdamına yönelik varoluşsal bir tehditle karşı karşıyayız.
Çirkinliğe gelince 2024’te yapılacak işler var:
- Çok fazla korkulukla etkinliği zayıflatmadan doğruluğu artırmanın bir yolunu bulun.
- Çalışmaları tehdit altında olanlardan intihal yapmadan faydalı bilgiler ve resimler sunun.
- Yapay zekanın seçimleri ve diğer hain faaliyetleri değiştirmek için kötüye kullanılmasını önleyin.
- Verileri alın ve gerçek anlam taşıyacak kadar uzun süre sonuçlar oluşturun.
- Görüntü oluşturma araçları kadar harika olan video oluşturma gibi diğer medyalara geçiş.
- Öğrencilerin ödevlerinde kopya çekmeleri için rakipsiz bir yol sunmadan öğrenmelerine yardımcı oluyoruz.
Yapay zeka, 2023’te yarım yüzyılı aşkın varlığı boyunca daha önce hiç olmadığı kadar gelişti. Teknoloji güçlü araçların yolunu açtı ama aynı zamanda korkunç sonuçlara da yol açtı. 2024’ten beklentiniz, umudunuz ve korkunuz nedir? Aşağıdaki yorumlarda bize bildirin.
Kaynak : “ZDNet.com”