Makalenin yazarları, AI’nın girişiminin “mükemmel olmadığını, ancak ezici bir şekilde etkileyici” olduğunu kabul etti. ChatGPT ve GitHub Copilot gibi ürünlerin, teknolojiyi bir zamanlar insanlara ayrılmış olduğu düşünülen alanlara taşıdığını belirttiler. “Üretken yapay zeka ile bilgisayarlar artık tartışmalı bir şekilde yaratıcılık sergileyebilir. Aldıkları verilerden ve kullanıcılarla etkileşimlerinden yararlanarak sorgulara yanıt olarak orijinal içerik üretebilirler” dediler.
McKinsey, işletmelerin bu teknolojinin nerede uygulanabileceğini keşfetmesi gerektiğini söyledi. Makale, yapay zeka tarafından oluşturulan kişiselleştirilmiş satış ve pazarlama içeriğinden; operasyonlarda görev listeleri ve dokümantasyon oluşturmak ve hataları belirlemek; ve iş görüşmeleri için görüşme sorularının hazırlanması ve yasal belgelerin özetlenmesi. Basit JavaScript ifadelerini Python’a dönüştürmek ve otomatik olarak veri oluşturmak gibi kod ve belgeler yazmak için üretken yapay zekanın kullanılabileceği BT’de de bir rol vardır.
McKinsey, üretici yapay zekayı düşünen şirketleri, teknolojinin en hızlı etkiye sahip olabileceği iş bölümlerini belirlemeye çağırdı. Makalenin yazarları, iş dünyasının liderlerine, bu tür bir teknoloji hızla gelişmeye ayarlandığından, üretken yapay zeka sistemlerinin dağıtımını izlemek için bir mekanizma uygulamalarını tavsiye etti.
Geçen ay Computer Weekly’ye üretken yapay zekanın programlamadaki rolü hakkında konuşan GitHub CEO’su Thomas Dohmke şunları söyledi: “Bence yeni nesil geliştiriciler yapay zekaya alışacak ve bu inanılmaz olacak. ChatGPT gibi teknolojiler, yeni bir öğrenme yöntemi sağlayacak, böylece genç geliştiriciler yapay zeka ile etkileşim kurabilir ve öğreticiler veya önceden tanımlanmış bir hikayedeki senaryolar aracılığıyla kendi hızlarında öğrenebilirler.”
McKinsey makalesini yansıtan Dohmke, üretken yapay zekanın geliştiricilerin daha üretken olmasını da sağlayabileceğini söyledi. “Bunu Copilot’ta gördük,” dedi. “Copilot’u kullanmaya başladığınızda sizinle ilgili herhangi bir bilgiye sahip olmadığı için size kod önermek için GPT modelinin bir alt çeşidi olan Codex modelini kullanır. Ancak yazarken, beğenmediğiniz bir kod önerirse reddedebilirsiniz.
“Zamanla neyi kabul edip neyi reddettiğinizi öğrenir ve kodlama stilinize uyum sağlar. Copilot’taki yapay zekaya şüpheyle yaklaşan geliştiricilerin birkaç gün sonra o ‘aha’ anını yaşadıklarını ve birkaç hafta sonra artık onsuz yaşayamayacaklarını gördük.”
Hileli yapay zeka
Facebook’un sahibi Meta, Ağustos 2022’de konuşmalı yapay zeka sistemi BlenderBot 3’ü piyasaya sürdüğünde, şirket daha önce halka açık demodan BlenderBot 3’ü geliştirmek için kullanacağı 70.000 konuşma topladığını açıkladı. ABD’de mevcudiyetinin ardından, sistemin ırkçı yorumlar ve yanlış haberler ürettiğine dair raporlar gelmeye başladı. Örneğin, Meta botun Donald Trump’ın ABD’nin şu anki başkanı olduğunu iddia ettiği bildirildi.
Meta’ya göre, 260.000 bot mesajında katılımcıların %25’i tarafından sağlanan geri bildirime göre, BlenderBot’un yanıtlarının %0,11’i uygunsuz, %1,36’sı saçma ve %1’i konu dışı olarak işaretlendi.
Meta’da temel yapay zeka araştırmaları genel müdürü Joelle Pineau, “Yapay zekayı ilerletmenin yolunun geniş ölçekte açık ve tekrarlanabilir araştırmalardan geçtiğine inanmaya devam ediyoruz” dedi. “Ayrıca, ilerlemeye en iyi şekilde geniş ve çeşitli bir topluluğu katılmaya davet ederek hizmet edileceğine inanıyoruz.”
Demonun gösterdiği şey, bu tür yapay zeka sistemlerinin gerçekten de biriyle sohbet edebilmesine rağmen, insanlarla internet üzerinden yapılan konuşmalardan derlenen mevcut öğrenme verilerine güvendiği ve bu nedenle yanıtlarının önceki konuşmalardan “öğrendiklerine” dayandığıdır. .
Aralık başında yayınlanan bir blog yazısında, Üretken yapay zekayı uygularken “tutarlı saçmalıklara” dikkat edin, Forrester’daki analistler, üretken yapay zekayı insan gelişimi açısından “geç çocukluk” ile benzer olarak tanımladılar. Blog yazarları, “Bu sistemler kelimeleri ikna edici bir şekilde bir araya getirebilir ve mantıklı argümanlar oluşturabilir, ancak sadece bir şeyler uydurduklarından veya sadece duymak istediklerinizi mi söylediklerinden emin olamazsınız” diye yazdı.
Üretken yapay zekanın nasıl kullanılacağına karar verirken Forrester, BT ve işletme şeflerinin yapay zeka için kullanılan eğitim verilerinin güvenilir bir kaynaktan gelip gelmediğini ve bu verilerin muhtemelen doğru olup olmadığını değerlendirmelerini tavsiye etti.
Modeli bir dış ortak eğittiyse, Forrester blogunun yazarları, BT liderlerini, verilerdeki olası yanlılıkları ve kafa karıştırıcı unsurları belirleyebilmelerini sağlamak için veri kaynaklarını nasıl denetleyeceklerini düşünmeye çağırdı.
Bağlamı anlamak, keşfedilecek başka bir alandır. Forrester, BT ve iş liderlerinin, yapay zekanın önceki sorulara göre yeni soruları anlayıp anlayamadığını ve kullanıcıyı anlayarak farklı yanıtlar verilip verilmediğini değerlendirmelerini önerdi.