Üretken yapay zeka (AI) ve sonuçları hakkında pek çok tartışma yapıldı. Açıkçası, insanlar tarafından tamamlanan çeşitli görevleri sağlamadaki esnekliği ve kullanışlılığı yadsınamaz. Ancak aynı zamanda çok fazla yanlış bilgi ve tehlike de var.
AI (REUTERS)
Üretken yapay zeka nedir? Terim iki şeyden oluşur: AI ve üretken. Yapay zeka, bir bilgisayar programının normalde bir insanın yapacağı bir işi yapması anlamına gelen bir terimdir. Üretken, yeni içerik oluşturduğumuz eğlenceli kısımdır. Bilgisayar bunları mutlaka görmemiştir ve bunları sentezleyip bize yeni şeyler verebilmektedir.
Kriket heyecanını daha önce hiç olmadığı gibi, yalnızca HT'de keşfedin. Şimdi keşfedin!
Üretken, yeni içeriklerin (ses, kod, resimler, metin, Haber) oluşturulmasını içerir.
Yapay zeka, bir bilgisayar programının otomatik olarak kullanılmasıdır.
Doğal Dil İşleme adı verilen bir alan olan metne bakalım ve teknolojinin nasıl çalıştığını görelim ve bazı mitlerin ve sorunların gizemini çözeceğini umuyoruz. Üretken yapay zeka yeni bir kavram değil. Google Çeviri 2006 yılında kullanıma sunuldu, yani 17 yıldır varlığını sürdürüyor. Başka bir örnek telefondaki Siri'dir. 2011 yılında piyasaya çıktı. O zamanlar bile bir sansasyondu. Bu, üretken yapay zekanın başka bir örneğidir.
2023 yılında San Francisco şirketi OpenAI, GPT-4'ü duyurdu. SAT, hukuk, tıp gibi birçok sınavda en yüksek puanı alabileceklerini iddia ettiler. Sınavların yanı sıra birçok şey yapabilir. Sizin için bir metin yazmasını veya sizin için bir görev yapmasını isteyebilirsiniz.
Bu oldukça kullanışlı ve yalnızca sınırlı görevleri yerine getiren Siri ve Google Translator örneklerinin aksine pek çok şey yapabileceği için haklı olarak heyecan yarattı.
ChatGPT ve çeşitleri şu prensibe dayanmaktadır: Biraz bağlamım var ve bundan sonra ne olacağını tahmin edebiliyorum. Dil modelinin (LM) görevi, bağlama ve hangi devamın en muhtemel olduğunu tahmin eden bir sinirsel dil modeline sahip olmamızdır. Bunların hepsi gerçek tahminlere ve bundan sonra ne olacağına dayanmaktadır. İşte bu yüzden bazen başarısız oluyorlar çünkü siz daha az olası bir cevabı isterken onlar en olası cevabı tahmin ediyorlar.
Yani sizin için öğrenmeyi gerçekleştiren bir mekanizmaya sahipsiniz ve şimdi iş bir sonraki kelimeyi tahmin etmektir.
Soru şu: Bir LM ne kadar iyi olabilir ve nasıl harika olabilir? Çünkü GPT, GPT-1 ve GPT-2'de çıktığında pek iyi değildi. Yani ne kadar büyük olursa o kadar iyi. Korkarım önemli olan tek şey boyut. İnsanların ölçeğe inanmadığı bir dönem vardı ve şimdi ölçeğin çok önemli olduğunu görüyoruz. Aslında 2018 yılından bu yana model boyutlarında çok ciddi bir artış görüyoruz. Büyük LM'ler her zaman haklı mı yoksa adil midir?
Basit cevap hayır. Yüksek Lisans'ların eğitim sırasında maruz kaldıkları içeriği düzenlemek neredeyse imkansızdır. Yüksek Lisans'lar internette eğitildiğinden, her zaman tarihsel önyargıları kodlarlar ve potansiyel olarak zararlı içerikleri yeniden üretirler. Üretken yapay zeka, son yıllardaki hızlı büyümesi nedeniyle haklı olarak heyecan yarattı. Vurgulamakta fayda var ki, en olası cevabı veriyorlar ama bazı durumlarda bu doğru olmayabilir. Ancak deepfake'lerin ortaya çıkması, yanlış bilgilerin yayılması ve işten çıkarılma olasılığı konusunda yaygın endişeler var. Potansiyel zararları azaltırken üretken yapay zekanın faydalarını en üst düzeye çıkarmak için inovasyonu etik hususlarla dengelemek, kötüye kullanıma karşı önlemler uygulamak ve toplumsal etkileri ele almak kritik öneme sahiptir.
Bu makale Danışman, Yatırım Bankacısı ve Öğrenci Mentoru Pankaj Jha tarafından yazılmıştır.
AI (REUTERS)
Üretken yapay zeka nedir? Terim iki şeyden oluşur: AI ve üretken. Yapay zeka, bir bilgisayar programının normalde bir insanın yapacağı bir işi yapması anlamına gelen bir terimdir. Üretken, yeni içerik oluşturduğumuz eğlenceli kısımdır. Bilgisayar bunları mutlaka görmemiştir ve bunları sentezleyip bize yeni şeyler verebilmektedir.
Kriket heyecanını daha önce hiç olmadığı gibi, yalnızca HT'de keşfedin. Şimdi keşfedin!
Üretken, yeni içeriklerin (ses, kod, resimler, metin, Haber) oluşturulmasını içerir.
Yapay zeka, bir bilgisayar programının otomatik olarak kullanılmasıdır.
Doğal Dil İşleme adı verilen bir alan olan metne bakalım ve teknolojinin nasıl çalıştığını görelim ve bazı mitlerin ve sorunların gizemini çözeceğini umuyoruz. Üretken yapay zeka yeni bir kavram değil. Google Çeviri 2006 yılında kullanıma sunuldu, yani 17 yıldır varlığını sürdürüyor. Başka bir örnek telefondaki Siri'dir. 2011 yılında piyasaya çıktı. O zamanlar bile bir sansasyondu. Bu, üretken yapay zekanın başka bir örneğidir.
2023 yılında San Francisco şirketi OpenAI, GPT-4'ü duyurdu. SAT, hukuk, tıp gibi birçok sınavda en yüksek puanı alabileceklerini iddia ettiler. Sınavların yanı sıra birçok şey yapabilir. Sizin için bir metin yazmasını veya sizin için bir görev yapmasını isteyebilirsiniz.
Bu oldukça kullanışlı ve yalnızca sınırlı görevleri yerine getiren Siri ve Google Translator örneklerinin aksine pek çok şey yapabileceği için haklı olarak heyecan yarattı.
ChatGPT ve çeşitleri şu prensibe dayanmaktadır: Biraz bağlamım var ve bundan sonra ne olacağını tahmin edebiliyorum. Dil modelinin (LM) görevi, bağlama ve hangi devamın en muhtemel olduğunu tahmin eden bir sinirsel dil modeline sahip olmamızdır. Bunların hepsi gerçek tahminlere ve bundan sonra ne olacağına dayanmaktadır. İşte bu yüzden bazen başarısız oluyorlar çünkü siz daha az olası bir cevabı isterken onlar en olası cevabı tahmin ediyorlar.
Yani sizin için öğrenmeyi gerçekleştiren bir mekanizmaya sahipsiniz ve şimdi iş bir sonraki kelimeyi tahmin etmektir.
Soru şu: Bir LM ne kadar iyi olabilir ve nasıl harika olabilir? Çünkü GPT, GPT-1 ve GPT-2'de çıktığında pek iyi değildi. Yani ne kadar büyük olursa o kadar iyi. Korkarım önemli olan tek şey boyut. İnsanların ölçeğe inanmadığı bir dönem vardı ve şimdi ölçeğin çok önemli olduğunu görüyoruz. Aslında 2018 yılından bu yana model boyutlarında çok ciddi bir artış görüyoruz. Büyük LM'ler her zaman haklı mı yoksa adil midir?
Basit cevap hayır. Yüksek Lisans'ların eğitim sırasında maruz kaldıkları içeriği düzenlemek neredeyse imkansızdır. Yüksek Lisans'lar internette eğitildiğinden, her zaman tarihsel önyargıları kodlarlar ve potansiyel olarak zararlı içerikleri yeniden üretirler. Üretken yapay zeka, son yıllardaki hızlı büyümesi nedeniyle haklı olarak heyecan yarattı. Vurgulamakta fayda var ki, en olası cevabı veriyorlar ama bazı durumlarda bu doğru olmayabilir. Ancak deepfake'lerin ortaya çıkması, yanlış bilgilerin yayılması ve işten çıkarılma olasılığı konusunda yaygın endişeler var. Potansiyel zararları azaltırken üretken yapay zekanın faydalarını en üst düzeye çıkarmak için inovasyonu etik hususlarla dengelemek, kötüye kullanıma karşı önlemler uygulamak ve toplumsal etkileri ele almak kritik öneme sahiptir.
Bu makale Danışman, Yatırım Bankacısı ve Öğrenci Mentoru Pankaj Jha tarafından yazılmıştır.