Eğer 2023 yılı yapay zeka konusunda merak uyandıran bir yıl olduysa, 2024 de bu merakın bütçeyi sarsmadan işe yarar bir şeyler yapmasını sağlamaya çalışmanın yılı oldu.
Princeton Üniversitesi bilgisayar bilimleri profesörü ve “AI Aldatmacası: Yapay Zeka Ne Yapabilir, Ne Yapamaz ve Aradaki Fark Nasıl Anlaşılır?” kitabının ortak yazarı Arvind Narayanan, “modeller ortaya koymaktan gerçekten ürünler inşa etmeye doğru bir geçiş oldu” dedi.
İki yıl önce piyasaya sürüldüğünde ChatGPT'yi deneyen yaklaşık 100 milyon kişi aktif olarak sohbet robotunu aradı ve onu bazı görevlerde inanılmaz derecede yararlı, bazılarında ise oldukça vasat buldu.
Artık bu tür üretken yapay zeka teknolojisi, biz istesek de istemesek de örneğin; Google arama sonuçlarında yapay zeka tarafından üretilen yanıtlar veya fotoğraf düzenleme araçlarındaki yeni yapay zeka teknikleri gibi giderek artan sayıda teknoloji hizmetinde yer alıyor.
Narayanan, “Geçen yıl üretken yapay zeka ile ilgili yanlış olan en önemli şey, şirketlerin bu gerçekten güçlü modelleri, insanların bunları kullanması için somut bir yol olmadan piyasaya sürmeleriydi. Bu yıl gördüğümüz şey, bu kabiliyetlerden yararlanabilen ve insanlar için yararlı şeyler yapabilen bu ürünlerin yavaş yavaş ortaya çıkması” dedi.
Yapay zekanın yarattığı maliyet baskısı
Narayanan, aynı zamanda OpenAI'nin Mart 2023'te GPT-4'ü piyasaya sürmesinden ve rakiplerin benzer performans gösteren kapsamlı yapay zeka dil modellerini tanıtmasından bu yana, bu modellerin önemli ölçüde “daha büyük ve niteliksel olarak daha iyi” olmayı bıraktığını ve yapay zekanın birkaç ayda bir insandan daha iyi bir zekaya doğru ilerlediği yönündeki abartılı beklentileri sıfırladığını söyledi.
Narayanan, bunun aynı zamanda kamusal söylemin “yapay zeka bizi öldürecek mi?” sorusundan normal bir teknoloji gibi davranmaya kaydığı anlamına geldiğini belirtti.
Bu yıl üç ayda bir yapılan kar toplantılarında, teknoloji yöneticileri sık sık Wall Street analistlerinin yapay zeka araştırma ve geliştirmeye yapılan büyük harcamaların gelecekteki getirileri konusunda güvence arayan sorularını duydular.
OpenAI'ın ChatGPT'si veya Google'ın Gemini'i gibi üretken yapay zeka araçlarının arkasında yapay zeka sistemleri oluşturmak, güçlü ve pahalı yapay zeka çipleri üzerinde çalışan enerjiye aç bilgi işlem sistemlerine yatırım yapmayı gerektiriyor.
Bu sistemler o kadar fazla elektriğe ihtiyaç duyuyor ki, teknoloji devleri bu yıl bu sistemlerin çalıştırılmasını sağlamak için nükleer enerjiden yararlanmak üzere anlaşmalar yaptıklarını duyurdu.
Goldman Sachs analisti Kash Rangan, “Bu teknolojiye akıtılan yüz milyarlarca dolarlık sermayeden bahsediyoruz” dedi.
New York yatırım bankasındaki bir başka analist ise yaz boyunca yapay zekanın maliyetlerini haklı çıkaracak karmaşık sorunları çözmediğini savunarak dikkatleri üzerine çekti.
Ayrıca, insanlık tarihi boyunca üretilen yazılı ve görsel verilerin çoğu üzerinde eğitiliyor olsalar bile, yapay zeka modellerinin insanların çok iyi yaptığı şeyleri yapıp yapamayacağını sorguladı. Rangan ise daha iyimser bir görüşe sahip.
Rangan, “Bu teknolojinin kesinlikle devrim niteliğinde olacağına dair bir inancımız vardı, ancak ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bu yana geçen iki yıl içinde böyle bir şey olmadı. Düşündüğümüzden daha pahalı ve düşündüğümüz kadar verimli değil” dedi.
Ancak Rangan, yapay zekanın potansiyeli konusunda hala umutlu ve yapay zeka araçlarının satış, tasarım ve bir dizi başka alanda “kesinlikleaşamalı olarak daha üretken” olduğunu kanıtladığını söylüyor.
Yapay zeka işiniz için tehdit mi?
Bazı çalışanlar, teknoloji büyümeye devam ettikçe yapay zeka araçlarının işlerini tamamlamak için mi yoksa onların yerini almak için mi kullanılacağını merak ediyor.
Teknoloji şirketi Borderless AI, Türkiye veya Hindistan'daki işçiler için dışarıdan avukat veya çevirmen yardımı olmadan iş sözleşmeleri hazırlamak için Cohere'nin bir yapay zeka sohbet robotunu kullanıyor.
Temmuz ayında greve giden Sinema Oyuncuları Birliği-Amerikan Televizyon ve Radyo Sanatçıları Federasyonu'na bağlı video oyunu sanatçıları, yapay zekanın iş fırsatlarını azaltabileceğinden veya ortadan kaldırabileceğinden korktuklarını, çünkü bir oyunun kendi rızaları olmadan birçok farklı oyuna kopyalanabileceğini söylediler.
Film stüdyolarının yapay zekayı nasıl kullanacağına dair endişeler de, sendikanın geçen yılki dört ay süren film ve televizyon grevlerini körükledi. Oyun şirketleri de grev sırasında oyuncularla çalışmaya devam etmek için sendika ile belirli yapay zeka korumalarını güvence altına alan yan anlaşmalar imzaladı.
Müzisyenler ve yazarlar da yapay zekanın seslerini ve kitaplarını kopyalamasına ilişkin benzer endişelerini dile getirdiler.
Ancak Virginia Tech Üniversitesi’nde elektrik ve bilgisayar mühendisliği profesörü ve yapay zeka uzmanı olan Velid Said, üretken yapay zekanın hala benzersiz işler ya da “tamamen yeni şeyler” yaratamadığını söyledi.
Said, “Onu daha fazla veriyle eğitebiliriz, böylece daha fazla bilgiye sahip olur. Ancak daha fazla bilgiye sahip olmak daha yaratıcı olduğunuz anlamına gelmez. İnsanlar olarak etrafımızdaki dünyayı anlıyoruz, değil mi? Fiziği anlıyoruz. Yere bir top attığınızda sekeceğini bilirsiniz. Yapay zeka araçları şu anda dünyayı anlamıyor” dedi.
Said bu eksikliğe örnek olarak yapay zeka ile ilgili bir paylaşımı gösterdi. Bu paylaşımda, birisi bir yapay zeka motorundan bir nehirde yüzen somon balığı görüntüsü oluşturmasını istediğinde, yapay zekanın marketlerde bulunan kesilmiş somon balığı parçalarıyla bir nehir fotoğrafı oluşturduğunu gösteriyor.
“Yapay zekada bugün eksik olan şey insanların sahip olduğu sağduyu ve bence bir sonraki adım bu” dedi.
Gelecek “aracı yapay zeka”da mı?
Cisco'nun inovasyon ve girişim kolu Outshift'in kıdemli başkan yardımcısı Vijoy Pandey, bu tür bir muhakemenin, yapay zeka uygulamalarını tüketiciler için daha faydalı hale getirme sürecinin önemli bir parçası olduğunu söyledi.
Geliştiriciler, bir sonraki üretken yapay zeka sohbet robotu dalgasını, insanlar adına daha faydalı şeyler yapabilen yapay zeka “aracıları” olarak sunmaya başladılar.
Pandey, bunun bir yapay zeka aracısına muğlak bir soru sorabilmek ve modelin iddialı bir sorunu çözmek için adımları muhakeme edip planlayabilmesi anlamına gelebileceğini söyledi.
Pandey, 2025 yılında pek çok teknolojinin bu yönde ilerleyeceğini söyledi.
Pandey, sonunda yapay zeka aracılarının biraraya gelip bir işi gerçekleştirebileceğini, tıpkı birden fazla insanın biraraya gelip bir ekip olarak bir sorunu çözdüğü gibi, sadece bireysel yapay zeka aracıları olarak görevleri yerine getirebileceğini öngörüyor.
Geleceğin yapay zeka aracıları takım olarak çalışabilir.
Pandey, örneğin gelecekteki Bitcoin yazılımının büyük olasılıkla yapay zeka yazılım aracılarının kullanımına dayanacağını söyledi. Bu aracıların her birinin “doğruluğu, güvenliği ya da boyutu kontrol eden araçlar” gibi uzmanlık alanları olacağını söyledi.
Bu tür bir geleceğe doğru gidildiğini düşünen Pandey, “Tüm bu aracıların belirli alanlarda çok iyi olmalarının yanısıra biraz da karakterleri ya da renkleri olacak, çünkü biz böyle çalışıyoruz” dedi.
Yapay zeka tıp alanında kazanımlar sağladı
Yapay zeka araçları tıp alanında da kolaylıklar sağladı, bazı durumlarda gerçek anlamda katkı sundu. Bu yıl yapay zeka bağlantılı bilim dalında verilen iki Nobel Ödülü'nden biri Google tarafından yönetilen ve yeni ilaçların keşfedilmesini sağlayan bir çalışmaya gitti.
Profesör Said, yapay zekanın, doktorlara bir hastanın tedavisini belirlerken hızlı bir şekilde bir başlangıç noktası sunarak daha hızlı teşhis yapılmasına yardımcı olduğunu söyledi.
Said, yapay zekanın hastalığı tespit edemediğini, ancak verileri hızlı bir şekilde analiz edebildiğini ve gerçek bir doktorun araştırması için potansiyel sorunlu alanları işaret edebildiğini söyledi.
Bununla birlikte, diğer alanlarda olduğu gibi, bu alanda da yanlışları sürdürme riski var.
Örneğin; teknoloji devi OpenAI, yapay zeka destekli deşifre aracı Whisper'ı neredeyse “insan seviyesinde sağlamlık ve doğruluğa” sahip olarak lanse etti.
Ancak uzmanlar Whisper'ın büyük bir kusuru olduğunu söyledi. Whisper metin parçalarını ve hatta tüm cümleleri uydurmaya eğilimli.
Pandey, Cisco’nun ilaç sektöründe çalışan bazı müşterilerinin, yapay zekanın insanların fiziksel deneyler ve araştırmalar yaptığı “gerçek laboratuvarlar” ile insanların verileri analiz ettiği ve modelleme için genellikle bilgisayarları kullandığı “sanal laboratuvarlar” arasındaki uçurumu kapatmaya yardımcı olduğunu belirttiklerini söyledi.
Cisco yöneticilerinden Pandey, ilaç geliştirme söz konusu olduğunda, bu işbirliği sürecinin birkaç yıl sürebileceğini, yapay zeka ile ise sürecin birkaç güne indirilebileceğini söyledi.
Pandey, “Bana göre en çarpıcı kullanım bu oldu” dedi.
Forum