Yapay zeka (YZ) konusunda çok fazla tartışma var. Yapay zekanın yayılmasını savunanların ve karşı çıkanların tutkusu, bağnazlar ve aykırılarla birlikte neredeyse dini bir nitelik taşıyor. Bağnazlar, YZ'nin hayatlarımızı hızla daha iyiye dönüştürecek devrim niteliğinde bir teknolojik yenilik ve insanlık için iyi bir gelişme olduğuna inanıyor. İnananlardan birkaçı, yaratıcılarına karşı dönerek kötü olma potansiyeline sahip olduğunu kabul ediyor.
Aykırılar ise yapay zekanın kesinlikle yapay olduğunu ama zeki olmadığını söylüyor. Bazıları da asla zeki olamayacağını belirtiyor. Temelde YZ, internetten büyük miktarda bilgiyi sindirebilen ancak zekanın temel bir özelliği olan kendi hatalarını tanıma ve düzeltme yeteneğinden yoksun istatistiksel bir olasılık modelidir.
Aşağıdaki zekice görüşleri göz önünde bulundurun:
(1) OpenAI CEO'su Sam Altman yapay zeka hakkında şunları söylemiştir:
"Bu, insanlığın şimdiye kadar geliştirdiği en büyük teknoloji olacak."
Altman sadece sağlık, finans ve eğitim gibi kökten dönüşüme uğrayacak sektörlerde değil, neredeyse her sektörde devrim yaratma potansiyeline sahip olduğuna inanıyor.
(2) Elon Musk, yapay zekanın insanlık için "varoluşsal bir risk" yarattığı konusunda uyarıda bulunuyor. Musk, yapay zekanın muazzam faydalarının yanı sıra risklerini yönetmek için de büyük bir ihtiyaç olduğunu düşünüyor:
"Özellikle bu modellerin büyük ölçekli dezenformasyon için kullanılabileceğinden endişe ediyorum."
(3) Pomona College'da Fletcher Jones Ekonomi Profesörü olan Gary N. Smith, yapay zeka hakkında kapsamlı yazılar kaleme almıştır. The AI Delusion (Yapay Zeka Çılgınlığı) başlıklı bir kitap yazdı. Kendisi aynı zamanda Yale'deki hocalarımdan biriydi. YZ'nin zeki olmadığına ve interneti birçok dezenformasyonla kirletme potansiyeline sahip olduğuna inanıyor. Örneğin 15 Ocak 2024 tarihli " Internet Pollution—If You Tell A Lie Long Enough… (İnternet Kirliliği-Bir Yalanı Yeterince Uzun Süre Söylerseniz...)" başlıklı makalesine bakabilirsiniz. Orada şunu savunuyor:
"ChatGPT, Bing, Bard ve diğer büyük dil modelleri (LLM'ler) inkar edilemeyecek derecede şaşırtıcı. Başlangıçta yeni ve geliştirilmiş bir otomatik tamamlama aracı olarak tasarlanan bu araçlar, sorgulara ikna edici yanıtlar üretebiliyor, insan benzeri konuşmalar yapabiliyor ve dilbilgisi açısından doğru makaleler yazabiliyor. Ancak şu ana kadar asıl başarıları, LLM bağımlıları için eğlence sağlamak, "fake-it-till-you-make-it" (gerçekleşene kadar …mış gibi yap) planları için para toplamak ve verimli bir şekilde dezenformasyon üretmek oldu.
Bir yalan yeterince uzun süre söylenirse insanların ona inanmaya başlayacağı söylenir. İnternet çağımızda, internette çok sayıda yerde tekrarlanan bir yalan, eninde sonunda LLM'ler tarafından gerçek olarak kabul edilecektir; özellikle de kelimelerin ne anlama geldiğini bilmek üzere tasarlanmadıkları ve sonuç olarak girdikleri ve çıkardıkları metnin doğruluğunu veya yanlışlığını değerlendirmenin pratik bir yolu olmadığı için.
Kendi kendini güdüleyen bu yalan döngüsü muhtemelen daha, çok daha kötüleşecek. LLM'ler, interneti kasıtlı ve kasıtsız uydurmalarla doldurdukça LLM'ler bu yanlışlar konusunda giderek daha fazla eğitilecek ve bunları kusmaya giderek daha eğilimli olacak. Bunlar sadece uzaydaki Rus ayılarıyla ilgili eğlenceli saçmalıklar olmayacak. İnsanlar, işletmeler ve hükümetler hakkında hepsi de kendinden emin ve otoriter bir şekilde söylenen acımasız yalanlar olacak ve birçok insan LLM'lerin saçmalıklarına inanmaya şartlanacak."
Yapay Zeka II: Hızlı Otomatik Doldurma
Yapay zekanın en basit versiyonları bir süredir ortalıkta dolaşıyor. Microsoft) Word uzun zamandır otomatik doldurma özelliğine sahip. Bu özelliği açtığınızda, sonraki kelimelerinizi tahmin eder ve siz yazarken kelimeler veya kelime öbekleri önerir. Bunu kullanırken hecelemeyi düşündüğünüz kelimeyi veya yazmayı düşündüğünüz sonraki birkaç kelimeyi doğru tahmin ettiğinden emin olmak için kontrol etmeniz gerekir.
Yanlış bir tahminde bulunursa hatasını hemen anlar ve otomatik doldurmanın önerilerini göz ardı ederek yazmaya devam edersiniz. Google (GOOGL), Otomatik Tamamlama özelliğini "Google Arama'da bulunan ve yazmaya başladığınız aramaları daha hızlı tamamlamanızı sağlayan bir özellik" olarak tanımlıyor.
Bir süredir var olan diğer yapay zeka örnekleri Apple'ın (AAPL) Siri'si ve Amazon'un (AMZN) Alexa'sı. Pek çok soruyu doğru bir şekilde yanıtlayabiliyorlar. Müzik, video ve sesli kitap çalabiliyorlar. Sabahları sizi uyandırabilir veya hava durumunu söyleyebilirler. Ama sizinle sohbet edemezler. Kişisel asistanlar olarak tek bir numaraları var. Bana göre yapay zeka, Siri ve Alexa çoklu görev yapabilen kişisel asistanlar olarak işlev görebildiklerinde tam olarak hazır olacak.
Google, yakın zamanda Siri ve Alexa ile aynı şeyleri yapan Android için Google Asistan’ı tanıttı. Long Island'daki evimden JFK havaalanına yol tarifi istemeyi denedim. Waze kadar iyi çalıştı. Ancak en yakın benzin istasyonunu sorduğumda 45 mil ötedeki bir benzin istasyonunu önerdi. Bu hata için onu azarladığımda özür diledi ve hâlâ öğrenme sürecinde olduğunu söyledi.
Yapay Zeka III: Hızlı Arama
Yapay zeka aynı zamanda hızlı arama olarak da görülebilir. Nitekim Google artık arama sayfalarının en üstünde kısa bir "Yapay Zekaya Genel Bakış" bölümüne yer veriyor. Yardeni Research'te Microsoft'un (MSFT) Copilot'ını arama motoru olarak kullanıyoruz. Aynı zamanda bir araştırma asistanı olarak da işlev görüyor çünkü araştırdığımız konu hakkında kısa bir yazı ve kaynak makalelere bağlantılar sunuyor. Bu sayede Copilot'ın özetini kontrol etmek ve alıntı yapmaktan kaçınmak çok daha kolay hale geliyor.
Aslında Copilot, hızlı bir "Arama ve Özetleme" yöntemi ve yapay zekayı kullanmanın etkili bir yolu. Aynı zamanda yapay zeka tarafından oluşturulan özetin kaynakları kolayca erişilebilir olduğundan dezenformasyon riskini azaltıyor.
Yapay Zeka IV: Süper Bilgisayarla Birleştirilmiş Büyük Veri
Gary Smith'in gözlemlediği gibi internette mevcut olan tüm veri ve bilgilerle beslenen YZ, çok fazla dezenformasyon toplayacak ve çok fazla dezenformasyon üretecektir. Bununla birlikte yalnızca güvenilir olduğu bilinen sınırlı içerik havuzlarını analiz etmek için kullanıldığında (örneğin, araştırmacıya özel veriler veya uygun şekilde incelenmiş dış kaynaklardan gelen bilgiler) YZ önemli bir verimlilik kaynağı olmalıdır.
Yine YZ oldukça uzun bir süredir var ancak sınırlı uygulamalar ve doğrulukla. Değişen şey, LLM'e sağlanan tüm verilerin işlenmesini ve istatistiksel analizini hızlandırmak için Nvidia'nın yıldırım hızındaki GPU çiplerinin kullanılması. Yani aslında YZ, süper bilgisayarla birleştirilmiş Büyük Veri (Big Data). Böylesine güçlü yeteneklerin yaygın olarak benimsenmesi, üretkenliğe büyük bir destek sağlayacaktır.
Bunun harika bir örneği Walmart. Şirket, müşteri deneyimini iyileştirmek için üretken yapay zekadan yararlanıyor. Yöneticiler, Walmart'ın ürün kataloğundaki 850 milyondan fazla veri parçasını oluşturmak veya iyileştirmek için LLM'leri kullandığını, bu işlemin aynı sürede tamamlanması için personel sayısının 100 katına ihtiyaç duyulacağını söyledi.
Walmart'ın çalışanları, envanterin yerini hızla tespit etmek ve ürünleri raflara ya da bekleyen müşterilere ulaştırmak için mobil cihazlar kullanıyor. Başkan ve CEO John Furner'a göre bu, geçmiş yıllarda ürün bulmak için yapılan "hazine avına" kıyasla önemli bir gelişme. Furner ayrıca yapay zeka sayesinde stokların %4,5 oranında azaldığını söyledi.
Yapay Zeka V: Halüsinasyonlar
Google'da "YZ halüsinasyonları" şeklinde yapılan bir arama aşağıdaki YZ Genel Bakış'ı ortaya çıkardı:
"YZ halüsinasyonları veya yapay halüsinasyonlar, YZ modellerinin gerçek olarak sunulan yanlış veya yanıltıcı sonuçlar üretmesidir. Bu hatalar çeşitli faktörlerden kaynaklanabilir.
YZ halüsinasyonları, tıbbi teşhisler veya finansal ticaret gibi önemli kararlar almak için kullanılan YZ sistemleri için bir sorun olabilir."
Yapay zeka sizi yapay zeka hakkında uyarıyor.