Yapay zeka neleri asla yapamayacak?

Yapay zeka ve robot bilim, çalışan dünyasını kökten etkileme gücü olan en yapıcı-yıkıcı alan olarak görünüyor. Bugün çalışan iş gücü olarak nitelediğimiz insan gücünün verimliliğini artırmada en etkili olabilecek teknolojik gelişmelerden biri. İlk olarak 1955’te ABD’nin Darthmouth şehrinde öğretim üyesi olan John McCarthy’nin teknoloji, insan ve makine üzerine düzenlenecek bir konferanstaki sunumunda kullanmak üzere yeni bir ifade arayışına girmesiyle hayatımıza dahil oldu. O günden beri de bu ifadeyle ilgili çeşitli görüşler ve iddialar ortaya atılmaya devam ediyor.

PwC danışmanlık şirketi tarafından İngiliz Hükümeti için hazırlanmış rapora göre, “Yapay zeka ve ilgili teknolojiler İngiltere’de verimliliği ve gerçek gelirleri 2030 senesine kadar yüzde 10 artıracak…” ancak “temel varsayım setine göre yüzde 70 olasılıkla gelecek beş sene içinde işlerin yüzde 7’si otomasyona geçtiği gibi, 10 sene içinde yüzde 18 ve 20 yıl içinde de neredeyse yüzde 30 iş gücü otomasyon ile işlerinden olabilecek.”

Son dönemde popülaritesi oldukça artan OpenAI’ın ChatGPT isimli yapay zeka modeli de çeşitli versiyonlara sahip. 2023’e kadar popüler olan ve yoğun kullanıma erişen GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer 3) de bu versiyonlardan biri. GPT-3 algoritması etrafında geliştirilen bir doğal dil işleme mekanizması. Fakat son günlerde duyurulan GPT-4 modeli, öncüllerinden farklı olarak görüntü ve sesleri de girdi olarak kabul edebiliyor ve bunlara bağlı sınıflandırmalar, analizler oluşturabiliyor. Şarkı bestelemekten senaryo yazmaya kadar çeşitli yetenekleri tanıtılıyor.

Makine öğrenmesinin alt türevleri geliştikçe doğal olarak işleme kapasitesi ve yetenekleri de artıyor, GPT-4 de bunun son örneklerinden. Makine öğrenmesi etrafında geliştirilen binlerce uygulama mevcut ve bunlar iş dünyasındaki etkileriyle ses getirdiği kadar genç kuşağın, son tüketicinin de erişimiyle birlikte büyük bir heyecan dalgası yaratmış durumda. Bu nedenle teknolojinin çok önemli olduğunu vurgularken, gelecek için sosyal politikalara entegrasyonu da önemli diyoruz. Genç nüfusu yoğun, özellikle genç işsizliği yüzde 25’e yakın olan Türkiye için çok önemli.

Trans-hümanizm tartışmaları

Yapay zekanın tahmin edilemez bir şekilde gelişip bir kısım çalışanın iş gücündeki yerini kaybetmesi hususundaki çekincelerin aksi yönünde düşünenler ve bu yönde çalışmalar yapıp pozitif çıktılar elde edenler de yok değil. ABD merkezli yürütülen anketlerde, yapay zeka çalışmaları/ politikaları olduğunu beyan eden firmaların büyük çoğunluğunda ilgili departmanların ve personellerin verimliliğini artırdığını da görüyoruz.

İnsan ile makinenin arasındaki çizginin giderek belirsizleşmesi trans-hümanizm tartışmalarını da beraberinde getiriyor. Oysa henüz emekleme aşamasında olan yapay zekanın ya da daha doğru söylemle makine öğrenmesinin ne olduğundan ya da neleri yapabileceğinden çok ne olmadığını anlayarak başlamanın hem iş dünyası hem de bireysel yaşamlarımız için önemli olduğunu söylemek mümkün. İnsan ve yetkinlikleri, üretim teknolojileri öylesine bir hızla değişiyor ki Türkiye de değişmek zorunda. Bugünkü ithalat bazlı temel maddelere ve ucuz iş gücünün üretim rekabetine odaklanan politikalar gelecekte sürdürülebilir olmayacak. Yapay zekada yaşanan çarpıcı gelişmelerin iş dünyası ve insan yaşamı üzerindeki etkilerini dikkatle incelemek, ona göre gelecek toplum düzeninde ne tür değişmeler beklenebileceğini öngörecek politikalara ve çalışmalara ihtiyacımız var. Burada da eğitim sistemindeki entegrasyonu, potansiyel ihlaller, hukuki süreçlere dahiliyeti gibi hususlar halihazırda teknoloji geliştikçe kendi çözümlerini de yaratıyor. Şu anda bir metnin ya da kodlamanın yapay zeka aracılığıyla hazırlanıp hazırlanmadığını sorgulayabileceğiniz yüzlerce çözüm mevcut, zamanla daha derinleşip, detaylanacak konular.

Cevaplanması gereken üç temel soru

Makine öğrenmesi sistemleri birçok alanda bizi geçmiş durumdalar. Yüzde 5’lik hata oranlarıyla mükemmellikten uzak olsalar da görüntü ve ses tanımada insanların performansına yakın sonuçlara ulaşabiliyorlar. Fakat işin etik değerleri içeren karar mekanizmalarına entegrasyonu söz konusu olduğunda, örneğin bir mahkemede avukatlık yapma konusunda alınacak ve irdelenecek çok fazla detay olduğu aşikar. Stratejik yaklaşım olarak değerlendirilmesi gereken hususların yanı sıra bireysel yaşamlarında bu değişimin neresinde olduğunu merak edenler, konuya ilgi duyanların ise ilk olarak cevaplamaları gereken üç temel soru olduğuna inanıyorum; yapay zekâ nasıl çalışıyor, hangi konularda neyi iyi yapıyor ve neleri asla yapamayacak?

Hayatımızın her alanında karşımıza çıkacak yapay zekaya hazır olmanın temel koşulu onu iyi anlamlandırabilmekten geçiyor. Bill Gates kendisini PC ve internet devrimiyle ilgili çalışmalara katılmış olmaktan dolayı şanslı bulurken, günümüzdeki yapay zeka devrimi için ise şunları söylüyor: “Bu anı da aynı heyecanla karşılıyorum. Bu yeni teknoloji her yerde insanların yaşamlarını geliştirebilecek. Ancak dünyanın bir yol haritası çizmesi gerekiyor, gerekiyor ki, yapay zekanın herhangi bir olumsuz tarafı faydalarına baskın çıkmasın, dünyanın neresinde yaşıyor olursa olsun, ne kadar parası olursa olsun herkesin olanaklarından faydalanması için bu gerekli. Yapay zeka çağı, fırsatlar ve sorumluluklarla doludur.”

En yakın rakipleri?

Piyasada ChatGPT mimarisini ve modellerini kullanarak oluşturulan çok sayıda uygulama var fakat direkt yapay zeka sohbet botu rakipleri olarak; BingChat, YouChat, JasperChat, CharacterAI gösterilebilir.

GPT-4 ne kadar güvenilir?

Önceki modellere göre daha güvenilir cevaplar sağlıyor. Kelime hafızasının artırılması riskli cevapların olasılığını da düşürüyor. OpenAI, GPT-4’ü geliştirirken yapay zeka güvenliği ve güvenilirliği konusunda 50 uzmanla çalıştığını da belirtti ve önceki sürümlerin eğitim verilerini de güvenlik için kullandıklarını açıkladılar.

GPT-4 ne gibi yenilikler sunuyor?

GPT-4’ün parametre sayısı artıldığı için GPT-3’ten çok daha güçlü ve yetenekli. GPT-3 8 bin kelime yani yaklaşık 5 sayfalık bir bilgiyi hafızasında tutabiliyorken GPT-4 64 bin kelime yani yaklaşık 40-50 sayfaya kadar konuşmaları hafızasında tutup buna göre size cevap sağlayabiliyor.

GPT-3’ün çalışma şeklini büyük ölçüde iyileştiren GPT-4, mevcut GPT-3 tabanlı uygulamaları daha hızlı ve kesin hale getirdi. 

Kullanıcıların karşılaştığı yavaş yanıt verme sorununu ortadan kaldırdı, artık daha hızlı.

ChatGPT ve GPT-3’te sadece metin ile girdi sağlayabiliyorken, GPT-4’de girdi olarak görüntü kabul ediyor ve görüntüleri açıklayabiliyor. 

Yanıltıcı cevap olasılıkları ciddi seviyede azaltılmış durumda.