Yazan: Rajat Kohli, Zinnov’un Ortağı
Harry Potter gibi destansı fantastik yapımlardan öğrenilecek bir şeyler var. Her birkaç yılda bir, henüz potansiyelinin farkında olmayan ve büyük şeyler yapma gücüne sahip yetenekli bir büyücünün ortaya çıkacağını. Ancak herhangi bir rehberlik ve yönlendirme olmadan evcilleştirilmediklerinde, işleri zararlı hale getirebilir, büyük boyutlarda hasara yol açabilirler. Günümüzün gerçek dünyasında bu sihirbaz yapay zekadır.
Başkan Biden’ın AI yönetim emri (EO), yalnızca güçlü paydaşlara teknolojik yönlendirme sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda güvenilirlik, eşitlik ve hesap verebilirlik mekanizmaları aracılığıyla kendi kendini idame ettiren bir makine aracılığıyla etkinin uzun ömürlü olmasını sağlama girişimidir. Yapay zekanın inovasyon potansiyelini dengelemeyi amaçlayan bu emir, gelecekteki yapay zeka düzenlemelerinin gidişatını belirleyecek.
İş ve İş Akışları Üzerindeki Etki
EO, düzenleme yapay zekasını birden fazla uçtan inceler. Geliştirme sürecinin açıklanması, model ağırlığı sahipliği, “kırmızı takım oluşturma” sonuçları ve çift kullanımlı temel modellere yönelik güvenlik testleri gibi hükümler, şeffaflığı artırma amacını açıkça ortaya koyuyor. Ek olarak, sentetik içeriğin kimlik doğrulaması, etiketlenmesi, test edilmesi ve tespit edilmesi ile ilgili mevcut standartları ve uygulamaları belirlemeye yönelik direktif ve filigranlama gibi bu tür tekniklerin kullanımına ilişkin rehberlerin geliştirilmesi; önyargılar, veri halüsinasyonu ve verilerin kötüye kullanılması gibi tutarsızlıkların ortadan kaldırılmasına yönelik iyi ilk adımlardır. .
Kararın birçok hükmünün bir sonucu olarak, uyumluluğu sağlamak için dil modellerinin birden fazla çerçeveye göre test edilmesinde artış görülecek. Tipik olarak yazılım entegrasyonu ve algoritma testleri, diğerlerinin yanı sıra TCS, Infosys, Wipro gibi sistem entegratörlerine (SI’ler) dış kaynaklardan sağlanır. Bu nedenle, bu oyuncuların bu tür iş yükleri için özel çözümler ve araç kitleri bulmaları muhtemeldir.
Artış görebilecek diğer bir alan ise üretken yapay zeka içindeki LM-Ops araçlarıdır (dil modeli optimizasyonu). ChatGPT gibi araçlara yapılan istemlerin içerik güvenliği düzenlemelerine uyması ve önyargılar ve zararlı dil gibi bir tutarsızlık olduğunda işaretlenmesi gerekir. Bu nedenle, hızlı optimizasyon kritik bir alandır ve üretken yapay zekanın hızlı gelişimi nedeniyle, hızlı mühendislerin yeni rolünün her geçen gün önem kazandığını görüyoruz.
Benzer şekilde, veri açıklaması ve veri etiketlemenin de artış göstermesi muhtemeldir. Yapay zekanın geliştirilmesinde ve kullanımında şeffaflık, temiz veri kümeleri gerektirir; çıktının kalitesi, üzerinde eğitim verilen veriler kadar iyidir. Bu nedenle, bir yapay zeka modeli geliştirmenin öncüsü olan teknik yetenekler çok önemlidir. Örneğin Google, metin sınıflandırması için kritik makine öğrenimi ardışık düzenlerindeki 100.000’den fazla elle açıklamalı etiketi değiştirmek için Snorkel AI’yı kullanarak %52 performans artışı sağladı.
EO’nun yapay zekanın emniyetli, emniyetli ve güvenilir kullanımını ve geliştirilmesini teşvik etme hedefiyle, düzenlemenin rolü merkezde yer alıyor ve büyük veya küçük şirketlerin kendi istenmeyen sonuçlarını en aza indirirken kâr elde edebileceği bir geleceği şekillendiriyor.
Piyasa Dinamikleri: Yapay Zeka Düzeni Oyuncuları Nasıl Etkiliyor?
Yapay zekayı kullanan tüm işletmeler yönetim emrinden etkilenecek, ancak etki o kadar ikili değil, bazı nüanslar var. Yapay zekaya yapılan teknolojik yatırıma ve iş yükünün karmaşıklığına bağlıdır.
Yapay zekanın benimsenmesinin büyük yatırımlar gerektirdiğini ve büyük şirketlerin bunları yapmak için iyi konumlandırıldığını düşünmek hiç de akıllıca değil. Meta ve Google’ın LLaMA ve Bard ile yaptığı gibi, özel yapay zeka modelleri oluşturmak gibi temel yapay zeka geliştirme girişimlerini üstlenecek sermayeye sahipler. Düzenlemeler yürürlüğe girdiğinde, sundukları hizmetlerin belirlenen standartlara uyması gerekecek.
Öte yandan KOBİ’ler karmaşık teknoloji projelerine büyük miktarda para ayıracak parasal kapasiteye sahip olmayabilir. Bu dezavantaj, KOBİ’lerin siber güvenlik saldırıları için büyük bir hedef olması ve üretken yapay zekanın, KOBİ’leri saldırılara maruz bırakan ve siber güvenlik kaygılarını zirveye çıkaran çok sayıda güvenlik açığına sahip olması gerçeğiyle daha da artıyor. KOBİ’ler için müşteri destek sohbet robotunun devreye alınması gibi basit iş yükleri daha uygundur. Düzenlemeler yürürlüğe girdikten sonra KOBİ’ler, düzenlemelerle uyumlu ürünleri ve teklifleri iş akışlarına entegre edebilir ve yapay zekanın getirdiği avantajlardan yararlanabilir. Buna paralel olarak, küçük ölçekli ISV’lerin yaptığı gibi LM-Ops çözümleri ve özel araç kitleri geliştirebilir ve tekliflerini genişletebilirler.
Siparişten çıkan düzenlemelerin uygulanması, iş döngülerinin hızı, çözüm ve teklif türleri, iş akışları ve hatta yeni gelir akışlarının genişletilmesi gibi gelecekte değişiklikler yapmaya hazırlanıyor.
Yapay Zeka Devrimi ve Gelecek
Özellikle güvenlik ve içeriğin işaretlenmesiyle ilgili olduğu için belirli süreçlerde istikrarlı bir değişim yaşandı. Geleneksel olarak, güvenlik ve önyargılar gibi eşitsizliklerin işaretlenmesiyle ilgili konular, yapay zeka uygulamaları geliştirildikten sonra geriye dönük olarak ele alınırdı. Bu yaklaşım tutarsızlıkların belirlenmesine ve öğrenilenlerin gelecekte uygulanmasına yardımcı olsa da mevcut sorunu çözmez.
Tasarım gereği sorumlu yapay zeka, bir yaklaşım olarak tasarım aşamasında şeffaflık, adalet ve hesap verebilirliği bir araya getirir. Sorumlu yapay zeka ilkelerini, süreçten sonra değil, yapay zeka uygulamalarının veya temel modellerin geliştirilmesi sırasında nasıl entegre edebileceğimize odaklanıyor. Algoritmanın baştan itibaren düzenlemelere uyacak şekilde eğitilmesine olanak sağlar.
Anthropic, yapay zekayı güvenli ve sorumlu bir şekilde kasıtlı olarak ölçeklendiren bir şirkete iyi bir örnektir. Ayrıca, önyargıyı, toksisiteyi ve yanlış bilgiyi azaltmaya, müşteri gizliliğini korumaya, sağlam ve güvenilir sistemler oluşturmaya ve anayasal yapay zeka kullanmaya yönelik diğer önlemlerle birlikte felaket risklerini azaltmayı amaçlayan sorumlu bir ölçeklendirme politikası (RSP) oluşturdular. Aslında, Claude 2.1 araçları, Claude 2.0’a kıyasla yanlış beyanlarda 2 kat azalma sağlayarak, aracın kullanıcıları için genel doğruluğunu artırarak dürüstlük konusunda önemli kazanımlar elde etti.
Yapay zekanın doğru yönde gelişmesini sağlamak için hem düzenleme hem de kasıtlılık çok önemlidir. EO, kuralları ve düzenlemeleri bir arada kullanarak şirketleri sorumlu yapay zeka uygulamaları ve modelleri geliştirmeye teşvik ediyor.
Yapay zekanın geleceği parlak ama aynı zamanda belirsiz. Başkan Biden’ın yönetim emri, bu güçlü aracı, zararı en aza indirirken iş ve toplumsal faydayı en üst düzeye çıkaracak yönde yönlendirmek için bir çerçeve oluşturuyor. Sorumluluk odaklı düzenleme ve kasıtlı geliştirme, yapay zekanın güvenli bir şekilde ve daha iyiye doğru gelişmesini sağlamak için çok önemlidir. Riskler her zaman olacaktır, ancak dikkatli davranırsak faydalar bunlardan çok daha ağır basacaktır.
yazar hakkında
Rajat Kohli, şu anda bir lider ve sektör uzmanı olarak faaliyet göstermektedir. Ortak Zinnov için Dijital Dönüşüm pratik. Dünyanın dört bir yanındaki müşterilerle uçtan uca kapsamlı bir şekilde çalıştı. stratejik iş danışmanlığı ve danışmanlık görevleri kalıcı sonuçlar sunmak.
Son 14 yıldan bu yana Zinnov’la birlikte çalışıyor ve hem üst hem de alt düzeyde etki yaratıyor. Fortune 500 Küresel Teknoloji Devleri ve SaaS Tekboynuzları. Kuruluşlara hızlı geri dönüşler ve yıkıcı dönüşümler yoluyla liderlik ederek, onların kendi süreçlerini kavramsallaştırmalarına ve uygulamalarına yardımcı oldu. Pazar Genişletme, Satış Etkinleştirme ve Ürün Stratejisi.
Rajat, alan adı deneyimi ve derin bir anlayış kazanmıştır. Dijital Dönüşüm, KOBİ, Bulut Altyapısı, Yapay Zeka, Pazara Çıkış (GTM) stratejisi, Pazar Fırsatı Değerlendirmesi, BT Dış Kaynak Kullanımı, Hesap ve İş Ortağı Stratejisi. Perakende ve Bankacılık sektöründeki müşteri etkileşimlerinde ekipleri başarıyla yönetmede etkili olmuştur.
Rajat aynı zamanda düşünce liderliklerine ve stratejik bakış açılarına sürekli katkıda bulunmuş ve stratejik düşünme becerilerini, iyi bilenmiş endüstri ve işlevsel deneyimini ön plana çıkarmaya çalışmıştır.
Rajat’a LinkedIn https://www.linkedin.com/in/rajat-kohli-2aa2068/ ve şirket web sitemiz https://zinnov.com/ adresinden ulaşabilirsiniz.