Üretken yapay zekanın (AI) yeniliği etkisini yitirdikten sonra pek çok kişi önemli bir soruyu gündeme getirdi: Evet güzel ama gerçek dünyada nasıl bir etki yaratabilir? Geçerli bir soruydu. Yapay zeka sohbet robotları, hızlı bir şekilde bilgi aramak, doğaçlama bir konuşma yapmak, makaleler yazmak, resimler veya videolar oluşturmak için tek duraklı bir mağaza olarak görülse de, rolleri büyük ölçüde bir insan kullanıcının sürekli olarak iletişim kurması gereken bir sistemle sınırlıdır. bir çıktı almasını ve sonucu denetlemesini emredin.
Yetenekleri göz ardı edilemese ve belirli alanlarda çalışanların üretkenliğini artırmada önemli bir etki yaratsa bile, onu görevleri yerine getirebilen ve gerçek anlamda otomatikleştirebilen sadık bir yardımcı olmaktan alıkoyan kritik bir unsurdan, yani karar alma sürecinden yoksundu. Günümüzde üretken yapay zeka, bir kişinin işinin belirli yönlerinde yardımcı olabilir ancak bir görevi yerine getiremez.
Örneğin, bir müşteriye beklenmedik bir gecikme hakkında bilgi veren bir e-posta yazmasını isteyebilirsiniz, ancak bu mesajı gönderemez veya gönderdikleri kızgın yanıtla baş edemez. Benzer şekilde Gemini veya ChatGPT’yi kullanarak “video çekmek için en iyi akıllı telefonu” sorabilirsiniz ve size en yeni iPhone 16 Pro Max veya Samsung Galaxy S24 Ultra önerilebilir. Ancak size en iyi teklifi bulmak ve satın alma işlemi yapmak için web’i tarayamayacaktır.
Bu boşluğun farkına varan büyük dil modelleri (LLM’ler) üzerinde çalışan teknoloji şirketleri, AI aracısı kelimesini kullanmaya başladı. Araştırmacılar, yapay zeka ajanlarının bilgi tabanlı bir yapay zeka sistemini alıp, bunu insan müdahalesi olmadan uçtan uca görevleri gerçekleştirebilen bir eylem alma sistemine dönüştürebileceğine inanıyor.
Terim 2024’ün ikinci yarısında önem kazandı ve şu anda işle ilgili tüm sorunlar için her derde deva olarak görülüyor. Ve bunda bir miktar doğruluk payı olsa da, gerçekten bu potansiyele sahip dönüştürücü bir teknoloji mi? Cevap biraz karmaşık olabilir, ancak bunu ayrıntılı bir şekilde açıklamak ve bilmeniz gereken tüm farklı yönleri vurgulamak için elimizden geleni yapacağız. Hadi onun içine dalalım.
Yapay Zeka Aracısı nedir?
Bu teknoloji henüz başlangıç aşamasında olduğundan, bir yapay zeka aracısını tam olarak neyin oluşturduğuna dair birleşik bir tanım mevcut değildir. IBM’in tanımlar bir iş akışı tasarlayarak ve araçları kullanarak “bir kullanıcı adına görevleri özerk bir şekilde yerine getirebilen” bir sistemdir. Benzer şekilde geçtiğimiz yıl Project Mariner adlı ilk yapay zeka ajanını duyuran Google, bunu insanlara asistan gibi davranan ve görevleri tamamlamalarına yardımcı olan bir sistem olarak adlandırıyor.
Amazon tarafından daha kapsamlı bir tanım verilmiştir. açıklar “çevresiyle etkileşime girebilen, veri toplayabilen ve önceden belirlenmiş hedeflere ulaşmak için kendi belirlediği görevleri gerçekleştirmek üzere verileri kullanabilen bir yazılım programıdır. İnsanlar hedefler koyar ancak bir yapay zeka aracısı, bu hedeflere ulaşmak için gerçekleştirmesi gereken en iyi eylemleri bağımsız olarak seçer.”
Basitçe ifade etmek gerekirse, bir yapay zeka aracısı, kullanıcıya yalnızca eylem hakkında bilgi vermek yerine eyleme geçebilen bir yapay zeka sistemi olarak anlaşılabilir.
Yapay Zeka Aracısını Parçalamak
Tipik bir yapay zeka aracısının beyni, büyük bir dil modeline (LLM) sahip olacaktır. Ancak bu zekayı eylemlerde kullanmasını sağlayan diğer unsurları da içerecektir. Bu ekstra parçalar çoğunlukla farklı sensörler, mekanik parçalar, kodlayıcılar veya diğer yazılımlara entegrasyondur.
Sensörler, bir yapay zeka aracısının farklı formatlarda veri toplamasını sağlar. Bunlar görsel, ses, sıcaklık veya elektronik sinyaller olabilir. Mekanik parçalar genellikle bir nesneyi kaldırmak veya bir noktadan diğerine hareket etmek gibi gerçek dünyadaki eylemleri gerçekleştirmesi gereken somutlaştırılmış yapay zeka veya robotlar için kullanılır. Kodlayıcılar, farklı türdeki sinyalleri LLM’ler tarafından işlenebilecek bilgilere dönüştürmek için kullanılır. Son olarak, yazılım entegrasyonu görevleri yürütme becerisini sağlar.
Bu noktada yapay zeka modelleri ile yapay zeka aracıları arasındaki bir diğer önemli farklılığın altını çizmek de önemlidir. Yapay zeka modelleri, bilgilerinin temelini oluşturan bir eğitim öncesi veri tabanı içerir. Veritabanının parçası olmayan hiçbir şey çıktı oluşturmaz. Bunun güzel bir örneği ChatGPT’nin internete bağlı olmayan ve bilgi kesintisi tarihi olan ilk sürümüydü. Güncel olaylarla ilgili bir soruya cevap vermesi istenseydi, buna cevap veremezdi.
Aksine, yapay zeka aracıları ilgili sistemlerle entegre olduklarında, mevcut veritabanlarına dayalı olarak mümkün olamayacak sorunları çözmek için bağımsız olarak yeni veriler toplayabilirler. Örneğin, Google’ın Project Mariner’ı şunları yapabilir: etkileşime girmek Bir akıllı saatte en iyi teklifi bulmak için tarayıcıyı kullanın.
Yapay zeka aracılarının bir başka yönü de karmaşık görevleri yerine getirme yeteneğidir. Yapay zeka aracıları ileri düzeyde muhakeme yeteneğine sahiptir ve bu nedenle karmaşık bir görevi birden fazla daha kolay göreve bölebilir ve ardından bunları birbiri ardına tamamlayabilir. Sorunun bağlamsal olarak anlaşılması ve sorunun nasıl çözüleceğini bilme yeteneği, yapay zeka ajanlarının temel bir işlevidir.
Bunun güzel bir örneği Gemini’nin yakın zamanda eklenen Derin Araştırma aracıdır. Kullanıcılar teknik veya niş bir konuyu açıklamasını isteyebilir. Yapay zeka daha sonra çok adımlı bir araştırma planı oluşturacak, konuyu daha küçük parçalara ayıracak, konuyla ilgili araştırma makalelerini ve makalelerini bulacak, planı uygulayacak, araştırma yapacak ve ayrıntılı bir rapor oluşturmak için toplanan verileri analiz edecek.
AI Aracılarının Uygulamaları
Yapay zeka firmaları, yapay zeka aracılarını farklı endüstrilerde ve farklı senaryolarda kullanılabilecek bir araç olarak öne sürüyor. Cihaza özel görevleri (resim çekme veya müzik çalma gibi) gerçekleştirebilen cihazlarda sesli asistan olarak kullanılabilir. Bir uygulamaya veya yazılıma eklenebilir ve içindeki görevleri yerine getirebilir (tarayıcı tabanlı bir aracı aracılığıyla bir ürün satın alma). Ayrıca kurumsal sistemlere de eklenebiliyor ve dolandırıcılığı tespit edebiliyor veya farklı süreçleri optimize etmenin yollarını bulabiliyor.
Bunun dışında yapay zeka ajanlarının belirli endüstrilerde dönüştürücü görevler de üstlendiği söyleniyor. Sağlık hizmetlerinde teşhis, tedavi önerisi ve ilaç keşfi için kullanılabilir. Otomotiv sektöründe sürücüsüz arabalar yaratmak için kullanılabilir. Yapay zeka ajanlarının ayrıca felaket bölgelerinde veri toplayıp analiz etmek ve kurtarma operasyonları için eyleme geçirilebilir bilgiler sunmak için dronları kullanabilecekleri söyleniyor.
Ayrıca yapay zeka destekli robotlar aracılığıyla imalat endüstrilerinde, oyun endüstrisinde oyun geliştiricisi veya oyunların içinde oynamayan bir karakter (NPC) olarak ve eğitim sektöründe kişiselleştirilmiş çalışma planları oluşturmak ve test kağıtlarını notlandırmak için uygulamaları vardır. insana benzer bir moda.
Bununla birlikte, teknoloji şirketleri yapay zeka aracılarını her türlü uçtan uca akıllı otomasyon için her şeyi kapsayan bir araç olarak pazarlarken, mevcut teknolojinin kullanım durumunu genel bir rol yerine büyük ölçüde belirli göreve dayalı rollerle sınırladığını belirtmek önemlidir. amaçlı bir araçtır.
2025’te Yapay Zeka Ajanları
Bununla birlikte beklentilerimizi temellendirmek ve bu yıl yapay zeka ajanlarından gerçekçi olarak neler bekleyebileceğimizi anlamak önemlidir. Yapay zeka ajanlarının imalat, otomobil, sağlık veya eğitim gibi kritik sektörlerden herhangi birinde işgücüne girmesi pek olası değil.
Ancak bu yıl, yapay zeka ajanlarının tüketici elektroniği, mobil ve masaüstü uygulamalarının yanı sıra web siteleri ve platformlara da giriş yapması bekleniyor. Örneğin Google’ın Project Mariner’ı, Google Chrome ile entegre edilebilir ve bu yılın sonuna kadar kullanıcılara alışveriş yapma ve web’den dosya bulma konusunda yardımcı olabilir.
OpenAI’nin ayrıca ChatGPT’nin yeteneklerini daha da artırabilecek ve kullanıcının cihazında ve internette belirli eylemleri gerçekleştirmesine olanak tanıyabilecek yapay zeka aracısını bu yıl piyasaya süreceği söyleniyor. Anthropic’in Bilgisayar Kullanımı aracının da global olarak piyasaya sürülmesi ve kullanıcılara cihazdaki günlük görevlerinde yardımcı olması bekleniyor.
Sonunda yapay zeka ajanlarının tuş vuruşlarını, fare hareketlerini ve tıklamaları taklit edebileceği ve cihazlarda çok daha fazlasını yapabileceği bir değişim görmeliyiz. Örneğin, yıl sonuna kadar kodlama aracısı Devin gibi daha etkili araçlar kodu uçtan uca yazabilir, bunları test edebilir, aksaklıkları bulup düzeltebilir ve bunları insan müdahalesi olmadan dağıtabilir. Ancak bunu 2025 seyahat programına dahil etmek oldukça iyimser olur.
Kurumsal tarafta yapay zeka temsilcileri, büyük miktarda veriyi izlemek, analitik raporlar hazırlamak, öneriler ve rota düzeltmeleri sunmak gibi bazı organizasyonel görevlerin yerine getirilmesinde daha büyük bir rol üstlenebilir. Ayrıca bazı siber güvenlik rollerinde de kullanılabilir. Özellikle Meta, yönergelere uyulduğundan emin olmak için zaten yapay zekayı kullandığını belirtti. YouTube ayrıca telif hakkı ihlallerini izlemek için yapay zekayı kullanıyor.
Ancak yapay zeka ajanlarının bu yıl kritik iş fonksiyonlarından herhangi birine girmesini beklemiyoruz çünkü teknoloji büyük ölçüde test edilmemiş ve güvenilirliği sorgulanabilir. İşletmeler, özellikle de kamu kuruluşları veya büyük yatırımcılar tarafından desteklenen şirketler, genellikle riskten kaçınır ve hassas verilere erişim sağlama olasılıkları düşüktür.
Yapay Zeka Aracılarıyla İlgili Sorunlar
Yapay zekanın teknoloji alanındaki mevcut trend olması ve çok sayıda sektörü altüst etme potansiyeli göz önüne alındığında, yapay zeka ajanlarına karşı neden bu kadar heyecan duyulduğu anlaşılabilir. Bununla birlikte, gül rengi gözlüklerin ötesinde, teknolojinin geniş çapta benimsenmesine tanık olmadan önce AI ajanlarıyla ilgili çözülmesi gereken çeşitli sorunlar var. Öte yandan, kontrol edilmezse teknoloji çeşitli riskler doğurabilir.
Yapay zeka temsilcileriyle ilgili temel sorunlardan biri, eğitim verilerinden kaynaklanan ve ayrımcı sonuçlara yol açabilen önyargı ve ayrımcılıktır. Bu aynı zamanda yapay zeka aracılarındaki bir başka şeffaflık sorununu da vurguluyor. Karmaşık algoritmalar ve mimariye sahip çoğu yapay zeka aracısı, belirli kararları nasıl ve neden verdiklerini anlamanın zor olduğu karmaşık ve şeffaf olmayan sistemlerdir.
Güvenlik ve gizlilik sorunları da var. Güvenlik açısından bakıldığında, yapay zeka aracıları, kötü niyetli aktörlerin sistemi aldatmak için giriş verilerini manipüle ettiği düşmanca saldırılara karşı savunmasız olabilir. Ayrıca yapay zeka aracılarının görevleri gerçekleştirmek için birden fazla sisteme bağlanması ve büyük miktarda veri toplaması gerektiğinden gizlilik riskleri de oluştururlar.
Pek çok zorlukla birlikte, yapay zeka firmalarının önünde, işletmeleri ve bireyleri teknolojinin olumlu yönleri konusunda ikna ederken olumsuz yönleri konusunda da güvence vermek konusunda zorlu bir iş olacak. Ne olursa olsun, 2025 yılında yapay zeka duyurularının büyük bir kısmını yapay zeka ajanlarının oluşturacağı inkar edilemez.
