Üretken Yapay Zekalar: Mevcut ve Gelecekteki Eğilimleri

Üretken Yapay Zekalar, orijinal içerik oluşturmak için doğal dil işlemeye, büyük eğitim veri kümelerine ve sinir ağları ve derin öğrenme gibi gelişmiş YZ teknolojilerine dayanan bir yapay zeka biçimidir.

Teknoloji profesyonelleri ve meslekten olmayan insanlar, ChatGPT gibi içerik üretim modellerine aşina oluyorlar, ancak bu üretken yapay zeka örneği, yalnızca bu teknolojinin neler yapabileceğinin ve nereye gittiğinin yüzeyini gözden kaçırıyor.

Üretken Yapay Zekalar konusuna yönelik bu kılavuzda, üretken YZ’nın neler yapabileceğini ve nasıl ortaya çıktığını ve bu kadar popüler hale geldiğini keşfedeceğiz. Ayrıca, üretken YZ alanındaki mevcut eğilimleri inceleyeceğiz ve tüketicilerin yakın gelecekte bu teknolojiden ne beklemeleri gerektiğini tahmin edeceğiz.

Üretken Yapay Zekalar Kullanım Örnekleri

Üretken yapay zeka teknolojisi hala oldukça yeni olmasına rağmen, mevcut YZ modelleri bir dizi kişisel ve ticari kullanım durumunu yerine getirmek için kullanılmaktadır. Bunlar, bugün üretken YZ ortamındaki en yaygın uygulamalardan bazılarıdır:

Kişisel kullanım: Üretken YZ araçlarının rekreasyonel kullanıcıları, bunları metinsel içerik üretimi için sıklıkla kullanıyor; Özel kullanım durumları arasında Soru-Cevap, gezi ve etkinlik planlama, konuşma ve araştırma bulunmaktadır.
YZ asistanları, sohbet robotları ve arama: YZ destekli arama motorları hızla buhar kazanıyor. Birçok girişim, üretken yapay zekalar tarafından desteklenen kurumsal arama araçları da sunar.
Geliştirici görevleri: Kod dizilerini tahmin etmek, problem çözmeyi desteklemek, mevcut kodu belgelemek ve görevleri otomatikleştirmek için üretken yapay zeka araçları kullanılabilir.
Yaratıcı içerik oluşturma: Metin oluşturmanın ötesinde, çeşitli üretken YZ modelleri de ses, video ve görüntü oluşturabilir. YZ içerik üretimindeki en son trendlerden bazıları müzik, video oyunu ve podcast içeriği oluşturmayı içerir.
Görüntü işleme: Sentetik veri üretimi ve 3B model oluşturma, sürücü izleme ve yaya algılama, AR/VR/XR, sanal deneme ve daha fazlası gibi bilgisayarla görme kullanım örneklerine uygulanabilir.
Siber güvenlik ve veri güvenliği: Üretken yapay zeka araçları, simüle edilmiş saldırılar ve ortamlar, tehdit istihbaratı ve hassas verilerin sentetik veri dijital ikizleri için kullanılabilir. Bu modeller daha fazla güvenlik koruması için kullanılabilirken, kötü niyetli aktörler ve bilgisayar korsanları tarafından da manipüle edilebilir.
Ses ve ses sentezi: YZ tarafından oluşturulan sesler, pazarlama videoları gibi kurumsal projeler için kullanılabilir; YZ ses seçenekleri, çok çeşitli dillerde ve tonlarda hızla kullanılabilir hale geliyor.

Üretken Yapay Zeka kullanan endüstriler ve departmanlar

Özellikle bu kadar yaygın olarak erişilebilen içerik üretim modelleriyle, birçok endüstri çalışan verimliliğini desteklemek için üretken yapay zekalar ile uğraşıyor. Üretken YZ ortamında, şu anda üretken YZ’yı en yaygın şekilde kullanan endüstriler ve iş departmanları vardır:

Pazarlama ve satış
Müşteri hizmetleri ve iletişim merkezleri
Grafik tasarım ve video prodüksiyonu
Sağlık
İlaç
Biyoloji, kimya ve biyofizik
Eğlence
Yasal ve resmi kurumlar
Moda, perakende ve e-ticaret

Üretken YZ Neden Şimdi Ortaya Çıkıyor?

Üretken yapay zeka şu anda iki temel nedenden dolayı büyük ölçekte ortaya çıkıyor: 1) Daha olgun sinir ağı teknikleri ortaya çıktı ve 2) Modeller ve bilgi işlem gücü artık daha erişilebilir.

2017 yılında Google, şirket ilk kez Transformer adlı bir sinir ağı mimarisi önerdiğinde bugün kullandığımız üretken YZ’nın temelini attı. Transformatörlerle, daha verimli ve daha özelleştirilebilir özelliklere sahip daha yüksek kaliteli dil modelleri oluşturmak mümkün hale geldi. Şu anda, tahmine dayalı metin ve basit YZ sohbet robotları içeren araçlar ortaya çıkmaya ve seyrek olarak olgunlaşmaya başladı.

Bununla birlikte, transformatörlerin ve ilgili sinir ağı mimarisinin geliştirilmesiyle bile, üretken YZ modelleri engelleyici bir şekilde pahalı kaldı. Üretken YZ sorgularını işlemek, çoğu şirketin sahip olmadığı ve hatta erişemediği güç kaynaklarını gerektiriyordu.

2022’den itibaren bilgi işlem gücü ve yapay zeka platformu altyapı katmanı, üretken yapay zeka araçları için işleme gereksinimlerini karşılamaya başladı ve daha fazla şirketin üretken yapay zeka teknolojileri geliştirmesini mümkün kıldı. Ve daha da önemlisi, mevcut üretken YZ geliştiricilerinin modellerini diğer kullanıcılara uygun bir fiyata genişletmeleri için.

Aynı zamanda, difüzyon modelleri gibi yeni sinir ağı teknikleri de, üretken YZ gelişimi için giriş engellerini azaltmak için geldi.

Daha az enerji ve finansal yatırım gerektiren üretken YZ ile, üretken YZ manzarası, bir dizi yerleşik teknoloji şirketini ve üretken YZ girişimini içerecek şekilde genişledi. Mevcut modeller API’ler ve açık kaynaklı yazılımlar aracılığıyla daha fazla kullanıcıya yayıldıkça manzara gelişmeye devam ediyor ve düzenli olarak yeni uygulama ve kullanım örneği geliştirmelerine yol açıyor.

Üretken YZ Ortamında Liderler

OpenAI, şu anda yaklaşık 30 milyar dolar değerinde olan üretken YZ manzarasında açık bir liderdir. Microsoft ile yakın ilişkisi, en yeni GPT-4 modeli, inanılmaz derecede popüler ChatGPT aracı ve diğer içerik üretim biçimlerinde devam eden yenilikleri ile OpenAI, bu büyümeyi körüklemek için sürekli büyümeye ve üçüncü taraf yatırımlarına hazırlanıyor.

Amazon ve IBM gibi büyük teknoloji şirketleri de üretken YZ sahnesini yönlendiriyor, ancak şu anda büyük oyuncuların en önde gelenleri Microsoft ve Google. Microsoft şu anda sunduğu içerik üretimi, YZ yardımı, siber güvenlik ve kodlama destek araçları yelpazesiyle Google’a göre bir avantaja sahiptir.

Google, üretken YZ ortamı haline gelen şeyde uzun zamandır yenilikçi olmuştur. Google, üretken YZ araçlarının gerçek sürümünde daha yavaş bir başlangıç yaşıyor olsa da, kapsamlı testlere ve YZ etiğine olan bağlılığı, yaklaşmakta olan çözümlerinin sonunda piyasaya sürüldüklerinde güçlü ve etkili olacağını göstermektedir.

Üretken YZ'nın Eğitim Üzerindeki Etkisi

Öğrenciler zaten ev ödevi sorularını cevaplamak veya makale yazmak için ChatGPT gibi araçları kullanıyorlar ve öğretmenler ve ebeveynler endişeli.

Bu büyük dil modelleri, eğitim ödevlerinin cevaplarını mutlaka “bilmemek” zorunda olmasa da, eğitimleri onları çeşitli girdiler için bir metin dizisini doğru bir şekilde tahmin etmeye hazırlamış ve öğrencilerin bu araçları eğitim problemlerini çözmek için kullanmalarını mümkün kılmıştır. Tabii ki, bunun öğrencilerin eğitimi üzerinde olumsuz etkileri olabilir, ancak eğitim sistemleri YZ çözümlerini yardımcı öğrenme araçları olarak nasıl uygulayacaklarını öğrenirse, öğrencilere ve öğretmenlerine de fayda sağlayabilir.

Sınıf teknolojilerinin geçmişte değiştiği zamana benzer şekilde – tepegöz projektörleri, kimse? – üretken YZ, öğretmenlerin eğitim yaklaşımlarını geliştirmelerini gerektirecektir. Örneğin, virtual öğrenme, hızla gelişen üretken YZ’nın heyecan verici bir alanıdır. Üretken YZ oyunları ve YZ hikaye anlatımı çözümleri şimdi piyasaya sürülüyor, öğretmenlere öğretim desteği sunuyor ve öğrencilere eğitim içeriği sunmanın yeni yollarını sunuyor.

Ancak hala YZ tabanlı intihal sorunu var. Öğrencilerin ödevlerini yapmak için ChatGPT ve benzeri araçlara güvenme eğilimiyle mücadele etmek için, öğretmenler şu anda ortaya çıkan birçok ücretsiz YZ içerik intihal dedektöründen birini kullanabilirler. Kusursuz olmasalar da, bu araçlar içeriğin yüzde kaçının yapay olarak oluşturulduğunu etkili bir şekilde tahmin edebilir.

Eğitim endişeleri arttıkça, kullanıcılar bu intihal denetleyicisi araçlarının da gelişmesini bekleyebilirler.

Üretken YZ ve Sanal Gerçeklik

Video ve 3B modeller, günümüzde en hızlı büyüyen üretken yapay zeka modeli formatlarından bazılarıdır.

Oyunlar ve eğlence medyası bu ilerlemeden kesinlikle yararlanabilir, ancak bu modellerin sanal gerçeklik (VR) ve artırılmış gerçeklik (AR) teknolojisi üzerindeki etkisi – metaverse – birçok insanın en çok endişe duyduğu şeydir. Rafine edildikçe, bu daha gelişmiş modeller, sanal gerçekliği gerçek hissettiren sürükleyici deneyimler oluşturmak için üretken YZ teknolojisini kullanacak.

Değişen Kariyer Yolları ve Fırsatları

Üretken YZ araçları zaten belirli iş türlerini tamamlıyor ve gelecekte belirli iş türlerinin yerini alabilir. Ancak bu, ortalama çalışan profesyoneller için alarm vermemelidir, ancak iş beklentileri değiştikçe becerilerini geliştirmeye ve geliştirmeye istekli oldukları sürece.

Örneğin, birçok yazar şu anda çoğunlukla arama sonuçlarında iyi sıralanan içerik oluşturmayı içeren bir yazı biçimi olan SEO yazımına odaklanmaktadır. Bu tam olarak üretken YZ modellerinin algoritmik eğitimleri yoluyla üretebilecekleri içerik türüdür. Büyük dil modelleri daha yetenekli hale geldikçe iş güvenliğinden endişe duyan bir yazar için, editoryal planlama ve içerik kalite güvencesi yönetimi gibi yeni stratejik beceriler geliştirmek ve insan yaratıcılığına ve araştırmasına değer veren şirketlerle çalışmak önemli olacaktır.

Artı tarafta, bu araçlar muhtemelen e-posta göndermek ve not almak gibi belirli vasıfsız görev türlerini kolaylaştıracaktır. Çalışanlar, bu görevler tabaklarından çıkarıldıkça serbest bırakıldıklarında, her zamankinden daha yüksek değerli stratejik çalışmalara odaklanabilecekler.

Gömülü YZ Uygulamaları

Microsoft gibi birçok büyük teknoloji şirketi, şu anda web’deki kullanıcı arama deneyimlerini yönlendiren YZ asistanlarıyla denemeler yapıyor. Cohere ve Glean, yapay zeka destekli kurumsal arama araçlarını kullanıcılara sunuyor.

Kurumsal arama araçları özelliklerini ve işlevlerini genişletmeye devam ettikçe, birçok şirket hem çalışanlar hem de müşteriler için daha iyi bir self servis kullanıcı deneyimi oluşturmak amacıyla bu uygulamaları web sitelerine ve dahili yazılımlarına yerleştirmeye başlayacaktır.

Bağlamsallaştırılmış Üretken Yapay Zeka

Günümüzün üretken YZ modellerinin çoğunluğu zamana dayalı ve dilsel sınırlamalara sahiptir. Üretken yapay zeka dünya çapında talep arttıkça, bu satıcıların giderek daha fazlasının, araçlarının girdileri kabul edebildiğinden ve çeşitli dilsel ve kültürel bağlamlarla uyumlu çıktılar oluşturabildiğinden emin olması gerekecektir.

Ek olarak, üretken YZ modellerinin zaman içinde kullanıcılara daha doğru, gerçek zamanlı bilgiler sunması gerekecektir. ChatGPT şu anda mevcut en popüler içerik üretimi ve büyük dil modeli olmasına rağmen, sonunda internete bağlı olan ve güncel bilgilere dayanarak cevaplar üreten Bard gibi rakiplerin gerisinde kalabilir. Buna karşılık, ChatGPT şu anda Eylül 2021’de duran verilerle çalışıyor.