Üretken Yapay Zekâ (YZ) makine
öğrenme sistemlerinin gelişmiş bir modeli olarak tanımlamaktadır. Oysa bir
insan olmadığı gibi, kendi kendine düşünme yetisine de sahip değildir. Duygusal
tepkiler vermesi kesinlikle beklenmemelidir. Aslında uzman olduğu becerileri,
eğilimleri ve desenleri algılaması sonrasında temel olarak sağlıklı, özenli öneri
geliştirme kabiliyetiyle açıklanmaktadır.
Yakın geçmişte Yapay Zekâ, ham veriyi toplayan,
derleyen, bilgiyi anlayan ve çözüm için salık veren yönleri ile başarılı
sonuçlar geliştirmiştir. Günümüzde Üretken
Yapay Zekâ farklı içerik geliştirme ve çıktı sağlama rolünü de
üstlenmiştir. Girdilerin yönlendirmesi neticesinde kabiliyeti, ileri düzeyde resim,
görüntü, belge, müzik ve ciddi ayırıcı unsuru olan yazılım kodu oluşturabilmek
olarak, üst seviyeye tırmanmıştır. Yazılım kodu dizeleri sıralamasının altını
çizerek, böylesine bir yeterliliğin karmaşıklığı hatırdan çıkarılmamalıdır. Kendi
kodunu dahi değiştirebilmenin mahareti sıradan dekor yenilemek gibi
algılanmamalıdır.
Hikâyeye farklı açıdan bakılınca,
kaygı duygusunun kaçınılmaz artmaya başladığı gerçeği daha net izlenebilir. Makine
öğrenme modelleri nasıl eğitilecek? Yapay
Zekâ öğrenme becerisi nasıl programlanmıştır? Koşulsuz, önyargısız, tarafsız
yazılım mimarisi ne türlü kurgulanmıştır? Zaten henüz doğru soruyu tasarlama
kavramı bile aklımıza takılmışken, belirsizlik dallı budaklı çapraşıklığın
başını çekmektedir.
Makine öğrenme modelleri ki buna Üretken Yapay Zekâ da dâhil olmak üzere, kapsamlı bir eğitim sürecini
tamamlamak gerekliliğini taşımaktadır. Esasen gözlem, izleme ve desen algılama eğitmenler olarak adlandırılmaktadır. Geleneksel
olarak varsaydığımız insan eğitmen Üretken
Yapay Zekâ için yığınla
ölçülebilecek bambaşka ve çeşitli girdilerden oluşmaktadır. Yapay Zekâ eğitmenleri örneğin
milyarlarca resmin toparlanması ve nesne olarak saklanmasıdır. Eğitmenlerin
matris yapılar şeklinde gerçek anlamlar ile örtüştürülmesi hızlı dönüş
imkânları ile çıktı olarak sağlanabilmektedir. Açıkçası öğrenme ortamının
esnekliği ve eğitmenlerin devasa veri üzerinde gerçek anlamlarla eşleştirilme
kabiliyeti, sonucun beğenisi ile doğru orantılıdır. (Konumuzun dışında olmakla
birlikte meraklı okuyucuların sinir ağları yapısını incelemelerini tavsiye
ederim) Keza talep edilen gereksinimin, çözüm çıktısının doğruluk hassasiyetini
de zaman içinde öğrenme yeteneği sayesinde geliştirmektedir. Komutları “Prompt”
hazırlamanın uzmanlığa evrileceği kestirilmektedir. Dolayısıyla yeni bir mesleğin
doğuşuna da tanıklık etmek üzereyiz.
Bir kez daha vurgulamak
duyarlılığı kapsamında Yapay Zekâ
eğitmenleri resim, görüntü, yazı, belge, ses, vb girdiler olarak
açıklanmaktadır. Çıktıların isabet oranları ileri bildirimi ise öğrenme ve
gelişme olarak değerlendirilmektedir.
Konumuza bir örnekle devam
edersek… Doğa resimlerinden oluşan milyarlarca görüntüyü eğitmen olarak
sakladığımızı düşünelim. Aynı zamanda yelkenli tekne görüntülerinin de
bulunduğu ayrı bir veri yumağı oluşturduğumuzu varsayalım. Üzerinde yunus
resimleri olan 14m boyunda bir yelkenli tekne tasarla komutuna Üretken Yapay Zekâ şimdiye kadar hiç bilmediği ve görmediği bir karşılık
verebilmektedir. Dahası yelkenli teknenin teknik çizimlerini tamamlayarak 3B
yazıcı belgelerini hazırlayabilmektedir.
Yapay Zekâ’nın amacı, kullanıcıların daha yaratıcı ve verimli
çalışma iklimine süratle uyum sağlamalarına yardımcı olarak isimlendirilebilir.
Günümüzün renkli ve çekici kurumsal dünyasında yenilikçi çözümlere her
zamankinden daha fazla ihtiyaç duyulduğu gerçeğiyle hareket edilmelidir.
Rekabetin sınırsız yaşandığı bütün ülkelerde ve pazarlarda yeni ürün beğenisinin
katma değer ile desteklenmesinin önemi de kavranmış durumdadır. Hal böyle
olunca sürekli, sürdürülebilir, sıra dışı çekici ürünler geliştirmenin
zorluklarını ancak yeni araçları anlamak ve kullanımına hız vermek ile
aşılabileceğini anlıyoruz.
Lakin bu noktayı elbette bir
uyarı yapmadan geçmemeliyiz. Üretken Yapay
Zekâ’nın çıktılarını olduğu gibi aktarmanın risklerinden haberdar olmak yol
yakınken hatadan dönmek olarak kabullenilebilir. Aranmakta olan her yorum,
çözüm ve cevap siyah ve beyaz kadar net olmayabilir. Öyleyse işin kolayına
kaçmanın yanıltıcı tarafının da olabileceği önceden tahmin edilmelidir ve
beklenmelidir. Yenilikleri keşfederken Üretken
Yapay Zekâ’nın hata yapabileceği yadırganmamalıdır. Çünkü geliştirme
faaliyetlerine inanılmaz yüksek seviyede yatırım yapılmaya devam edilmektedir.
Sizden istenen bir araştırmayı geçiştirmek ve Yapay Zekâ mahsulünü yönetime kelimesi kelimesine aktarmak
üzüntüyle sonuçlanabilir. Hele bir de “ben yapay zekânın yalancısıyım” savunması
kariyer bağlamında varsa olumsuz düşünceleri ivmelendirebilir. Aracı değil
sorumluluk sahibi araştırmacılar eminim ne demek istediğimi çok iyi anladılar.
Unutmayalım her istek, talep sahibine bir eser ve yapıt olarak teslim
edilmelidir. Alınacak kararların bir parçası olacak çıkarım sadece Yapay Zekâ durum analizi kesinlikle
olmamalıdır.
Yapay Zekâ’ya danışmanın bulaşıcı olmasından kaçınmak, mesuliyeti
üstlenmek, tezgâh altı araçlardan birisi olarak değerlendirmek sonucun özgünlüğüne
direkt tesir edecektir. Çapraşık meselelere nitelikli, ilgi çekici çare anlatımı,
etraflıca tamamlanan öngörülere dayandırılmalıdır. Labirent içinde dolana
dolana kaybolmamak, çıkış geçitini rahatça bulabilmek bütün yönleri ile konunun
derinlemesine incelenmesini gerektirmektedir. Yapay Zekâ kahraman değildir, lakin kuş bakışı bir görüş ile
yukarıdan tarama seçeneğini kullanarak kısır döngüden kurtulmakta etkin
olabilir. Dolambaçlar içinde dolaşmak bir gezintiye dönüşebilir.
Yapay Zekâ’yı araç olarak edinmenin ve yararlanmanın sağlayacağı
verimlilik ipuçlarına değinecek olursak. Öncelikle kurcalamayı ve merakımızı
sınırlandırmayarak gelişi güzel de olsa bulgu talep etmenin heyecanını
tatmalıyız. Başlangıç olarak Yapay
Zekâ’ya alışılmadık sorular yönetmenin alınacak yanıtların şaşırtıcılığı
ile doğru orantılı olduğu gerçeğinden hareketle dokunuşlar yapılmalıdır. Sıkıcı
değil, tam tersine umulmadık karşılıkların gün yüzüne çıkabileceğini
gözlemleyeceksiniz.
Sisli puslu bilmecenin nasıl olurda pırıl pırıl aydınlatıcı harflerini kuyudan çıkrıkla su çekme örneğinde ki gibi kolu kuvvetle çevirip çıkarabiliriz? Örneklerle devam edersek…
Geleceği tanımlı, yol haritası çizilmiş bir ürünün geçmiş sürümlerinin şartları yeniden yazılsaydı ne olurdu? Neticenin hayretler içinde okunacağı tahminini yapmak uygun olacaktır. İlk fikir aşamasında sade ve yalın düşünülmemiş olmanın hataları ders olarak çıkarılabilir.
Çekinmeden Yapay Zekâ’dan kör düğüm olduğuna inanılan hususun açıklamasını acaba
verebilir mi? diye akılımızın ucundan dahi geçirmeden iletişimi başlatmak.
Şüphe ile yaklaştığımız sorunlarla ilgili çarpıcı, alakasız bilgi talep etmek. Hep
örneği verilen “ne var ne yok” benzeri ve ötesinde ikilem yaratacak çelişkili
durumlara yorum beklemek. İstanbul Ankara arasında hızlı tren yolculuğu
esnasında koltukta düz veya ters oturmanın insanda yaratacağı farklı deneyim,
kazanım ne olabilir?
Elbette kalıp dışı örnekleri
çoğaltmak mümkün…
Bitirmeden önce Yapay Zekâ’nın yanıltıcı yönüne de
değinerek temkinli yaklaşımdan bahsedelim.
Yapay Zekâ olaylara, gidişata uydurma yansıma üretebilir. Bilim
insanları böylesi hazırlanan çıktıların bir kâbus görme “Hallucination” olduğu
görüşünde hem fikir. Arama motorları internet ağı üzerinden bulduğu bilgiyi
olduğu gibi kullanıcıya sunmaktadır. Oysaki “LLM” Büyük Dil Modelleri
istekçinin girişi ve katkısı sonrasında bir sonraki kelimenin seçimini
öngörmektir. Dolayısıyla öğrendikleri çerçevesinde üretim zafiyeti ile
karşılaşılabilir.
Bir diğer güçsüzlük de farklı
lisanlarda kelimelere yüklenen anlamların doğru algılanamamasıdır. Dil bilimi
bulanıklığının, çabuk kavrayan algoritmalarla hızla temizleneceğinde kuşku
bulunmamaktadır. Şimdilik tedbirli faydalanmayı elden bırakmamak ve alıcı
olduğumuz durumda hoş görülü davranmak durumundayız.
Yapay Zekâ’nın uygulama çeşitliliği, paha biçme sıralama ve bu
alanlara ayrılacak kaynak tahsisinde yol gösterici olabilir.
İklim değişikliğinin gezegenimizi
bir yıkıma doğru sürüklediği günümüzde disiplinli planlama ve uygulama projesi
çerçevesinde anımsatıcı çağdaş yardımcı olabilir. Yapay Zekâ ve İklim değişikliği konusunun yalnız ve tek başına
irdelenmesini sürdürmeliyiz.
Doğal afetlerin önceden tahmin
edilmesi, öngörülmesi, şartların güncel izlenmesi gerçekleştirilebilir. Oluşması
yüksek olasılık dâhilde olan bölgelerde kaynak planlaması tasarlanabilir. Hareket
planlarının uygulanmasında anlık geri bildirim ile felaketin sona
erdirilmesinde çabukluk kazandırılabilir.
Sağlık ve tedavi sistemlerinde
çok önceden hastalığın erken teşhisinde uyarılar oluşturulabilir, erken
bildirim yapılabilir.
Üretken Yapay Zekâ kuşkusuz
ve kaçınılmaz olarak, yararlanacağımız bir arkadaş işleviyle yaşamımızda yerini
alacak. Bağımlılığımızın, tutkuya dönüşmemesi ve meydanı Yapay Zekâ’ya bırakmamak için dizginleri sıkı sıkıya tutmalıyız.
Bildiğimizi okumak, peşinden
sürüklenmek, acze düşmek olasılıklarını aklımızdan çıkarmamalıyız.
İyilik dolu bir dünya için serüvene,
özgüvenle, cesaretle, duyarlılıkla, Yapay
Zekâ’nın ufuk açıcı kavrayışını ve anlayışını da denkleme ilave ederek,
devam etmeliyiz.
İcrayı San’at Eyle
