Üretken Yapay Zeka Nedir ve 2023'te Nasıl Kullanabilirsiniz?
Yayınlanan: 2023-07-13Yapay zeka (AI) teknolojisi alanı, benzeri görülmemiş bir oranda genişliyor. Bir zamanlar bilim kurgu malzemesi olarak kabul edilen şey, şimdi günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geliyor. Sesli asistanlar ve öneri algoritmalarından siber güvenlik ve gelişmiş sağlık hizmeti teşhisine kadar üretken yapay zeka, bildiğimiz dünyayı yeniden şekillendiriyor.
Bu hızlı ilerlemeyi kavramanın bir yolu, alanda üretilen araştırmaların hacmidir.
"Yılda 500.000 yeni AI araştırma makalesi görüyoruz."
Joelle Pineau, Meta Yapay Zeka Araştırmalarından Sorumlu Başkan Yardımcısı
Teknolojiye yönelik bu her şeyi kapsayan zihniyet, akademi, özel sektör ve devlet genelinde yapay zekaya yönelik yoğun ilgiyi ve yatırımı gösteriyor. Peki ya sen? Gen AI'yı işiniz, hobileriniz ve kişisel yaşamınız için nasıl kullanabilirsiniz? Yapay zekanın günlük yaşamınızı doğrudan nasıl etkileyebileceğini görmenizi kolaylaştıracak, üretken yapay zeka ürünlerinin farklı kategorilerindeki en iyi makalelerimizin hepsini bir araya getirdik.
Ama önce, Üretken Yapay Zeka nedir?
- 1 Üretken Yapay Zeka nedir?
- 1.1 Üretken Yapay Zekanın Geliştirilmesi
- 2 Üretken Yapay Zeka Uygulamaları
- 2.1 Dil İşleme ve Yazma
- 2.2 Görsel Sanat ve Geliştirme
- 2.3 Ses Üretimi ve Konuşma İşleme
- 3 Üretken Yapay Zekayı Sorumlu Bir Şekilde Kullanma
- 3.1 Üretken Yapay Zeka Kullanmanın Doğasında Bulunan Riskler ve Eleştiriler
- 3.2 Uzmanlar Yapay Zeka Kuşağı Riskleri Hakkında Ne Diyor?
- 4 Buradan Nereye Gidiyoruz?
- Üretken Yapay Zekayla İlgili 5 SSS
Üretken Yapay Zeka nedir?
Generative AI, eğitim verilerine ve sinir ağlarına dayalı benzersiz içerik oluşturmaya odaklanan bir yapay zeka dalıdır. Bu, metin içeriği oluşturmaktan resimlere, müziğe ve hatta videoya kadar değişebilir.
Üretken yapay zekayı anlamak için önce yapay zekanın ne olduğunu anlamak faydalı olacaktır. Yapay Zeka veya AI, insan zekasını taklit eden makinelere veya yazılımlara atıfta bulunan geniş bir terimdir. Bilgiyi anlayabilen, öğrenebilen ve uygulayabilen, yeni durumlarla başa çıkabilen ve tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen sistemler yaratmakla ilgilidir. AI, insan zekası ile aynı seviyede değil, ancak yapabilecekleri konusunda olağanüstü.
Üretken yapay zeka, yapay zekayı bir adım öteye taşıyor. Sadece insan zekasını taklit etmez; bir insan gücü gibi yaratır. Bu, makine öğrenimi modelleri kullanılarak gerçekleşir. Bunlar, uygulama ve eğitim yoluyla zamanla daha iyi hale gelen kurallar gibidir. Bu modeller ne kadar çok veri ve eğitim görürse, yüksek kaliteli, alakalı içerik oluşturma konusunda o kadar iyi olurlar.
Üretken Yapay Zekanın Geliştirilmesi
Üretken yapay zeka, önceki yapay zeka ilerlemelerine dayanarak yavaş gelişti. Makine öğrenimi ile başladı. Bu tür yapay zeka, sistemlerin belirli programlama olmadan deneyimlerden öğrenmesine ve geliştirmesine olanak tanır.
Makine öğrenimi teknikleri geliştikçe, genel olarak insan beyninden ilham alan bilgi işlem sistemleri olan sinir ağlarının gelişimini gördük. Bu ağlar, çok miktarda veriden öğrenebilir ve bu da onları görüntü tanıma, doğal dil işleme ve içerik oluşturma gibi görevler için inanılmaz derecede güçlü araçlar haline getirir.
Generative AI, Generative Adversarial Networks veya GAN'ların ortaya çıkmasıyla önemli ilerlemeler kaydetti. Bir GAN birbiriyle yarışan iki parçadan oluşur: üreteç ve ayrımcı . Bu iki kısım, çok gerçekçi "sentetik veriler" oluşturmak için birlikte çalışır.
Jeneratörün görevi yeni çıktılar yaratmaktır. Ayrımcının işi, çıktıyı eğitilmiş verilerle karşılaştırmak ve başarısız olmaya çalışmaktır. Ayrımcı onaylamadığında, üretici yeniden denemekle görevlendirilir. Onaylanmış bir çıktı alınana kadar her iki parça da bunu sürdürür. Bu süreç, jeneratörün kendini öğrenmesine ve iyileştirmesine yardımcı olur. Zamanla, eğitim verilerine çok benzeyen veriler oluşturma konusunda gelişir.
Tüm bunlargizliden gizliyeçalışırken, AI, ortalama bir kişi için çeşitli kullanım durumlarına girmeyi başardı. Teknolojiden tam olarak yararlanmak için GAN'ları programlama konusunda uzman olmanıza gerek yok.
Üretken Yapay Zeka Uygulamaları
Üretken yapay zeka, günlük görevler için pratik çözümler sağlayan birçok dijital aracı sular altında bıraktı.
"12 ay içinde, bu sefer gelecek yıl (2024 Ortası) olarak adlandırın, gerçekten her şirketin, her pazarlama ekibinin, her satış ekibinin, bu üretken ve tahmine dayalı yapay zekanın kullandıkları her aracın temel bir parçası olacağını düşünüyorum. Gelecek yıl teknolojinin bu yeteneği içermediğini göremiyorum.”
Joyce Kim Pazarlama Direktörü, Twilio Yönetim Kurulu Üyesi
Joyce haklıysa, profesyonel yaşamınızda bu araçları daha farkına varmadan (henüz kullanmadıysanız) kullanıyor olacaksınız.
Üretken yapay zekanın önemli bir etki yarattığı bazı temel alanları inceleyelim.
Dil İşleme ve Yazma
Generative AI, dil işleme ve yazma alanında devrim yaratıyor. ChatGPT (GPT-3 modeline dayalı) ve Copy.ai gibi yapay zeka araçları, içerik oluşturmak, görevleri kolaylaştırmak, e-posta taslağı hazırlamak, makaleler yazmak ve soruları yanıtlamak için vazgeçilmez hale geliyor. Bu araçlar üretkenliği önemli ölçüde artırır ve yaratıcılığı artırır.
Yapay zeka yazma ve doğal dil işleme (NLP) durumuyla ilgili araştırmamız boyunca, bu metin tabanlı yapay zeka modellerinden yararlanan en iyi araçlardan bazılarını bulduk. Bunlar şunları içerir:
- Yapay Zeka Yazma Araçları ve Yazılımı
- AI Yeniden Yazma ve Açıklama Araçları
- Müşteri Hizmetleri ve daha fazlası için AI Chatbot'lar
- Yapay Zeka İçeriği ve İntihal Dedektörleri
- AI Kodlama Asistanları
- AI Web Sitesi Oluşturucuları
- AI SEO Araçları
- AI Pazarlama Araçları
Açıkça görebileceğiniz gibi, Doğal Dil İşleme (NPL) ve dil tabanlı yapay zeka modelleri, işletmeler tarafından en hızlı benimsenen modellerden bazılarını görüyor. Kullanım durumları, birçok farklı görev ve araç türünü kapsar. Ancak, üretici yapay zekanın yapabileceği tek şey dil değildir.
Görsel Sanat ve Geliştirme
Üretken yapay zeka, görsel yaratıcılık ve iyileştirme ortamını yeniden şekillendiriyor. Stable Diffusion gibi temel modellerle ürünler, metin komutlarını kullanarak benzersiz görüntüler ve sanat eserleri oluşturabilir. Yapay zeka şimdi çarpıcı sanat eserleri yaratıyor, gerçekçi videolar oluşturuyor ve fotoğraf düzenlemeye yardımcı oluyor. Midjourney ve Photoshop gibi araçlar, bu tür yapay zekanın yolunu açıyor. Görsel oluşturmak için en iyi AI araçları hakkında kapsamlı bir şekilde yazdık. Bunlar şunları içerir:
- AI Tasarım Araçları
- AI Sanat Jeneratörleri
- AI Video Üreticileri
- AI Fotoğraf İyileştiriciler
- Yapay Zeka Görüntü Yükselticiler
Ses Üretimi ve Konuşma İşleme
Üretken yapay zeka, işitsel ortamı da dönüştürüyor. Belirli bir tarzda müzik üretebilir. Ya da yazılı metni sözlü sözcüklere dönüştürmek için metin okuma aracı olarak kullanabilirsiniz. Bu, içeriğin görme engelli kullanıcılar için daha erişilebilir olmasını sağlar. Öte yandan, konuşmayı metne dönüştürme araçları, ses dosyalarını kopyalayabilir, bu da onları aranabilir ve daha kolay analiz edilebilir hale getirir. En iyi ses merkezli AI araçlarından bazıları şunları içerir:
- Yapay Zeka Ses Oluşturma Araçları
- AI Müzik Oluşturucuları
- AI Metin Okuma Araçları
Üretken Yapay Zekayı Sorumlu Bir Şekilde Kullanma
Üretken yapay zeka, insan benzeri içerik üretme becerisiyle çok sayıda fırsat sunar. Bununla birlikte, bu teknolojinin gücü aynı zamanda bir dizi etik hususu ve kötüye kullanım potansiyelini de beraberinde getirmektedir. Zararı en aza indirirken üretici yapay zekanın tüm potansiyelinden yararlanmak için bu zorlukları sorumlu bir şekilde aşmak çok önemlidir. İster tüketici düzeyinde yapay zeka araçları kullanıyor olun, ister daha geniş bir yapay zeka modelinin ardından geliştiriyor olun, ister kendi modelinizi oluşturuyor olun, yapay zekayı sorumlu bir şekilde kullanma konusunda her birimizin rolleri vardır.
Yapay zekanın neye neden olabileceğine dair gökten düşen tahminlerin yanı sıra, onu kullanırken somut ama anlaşılması zor riskler söz konusudur.
Üretken Yapay Zeka Kullanmanın Doğasında Bulunan Riskler ve Eleştiriler
Herhangi bir güçlü teknolojide olduğu gibi, üretken yapay zeka da kendi zorlukları ve potansiyel tuzakları ile birlikte gelir. Başlıca endişelerden biri, üretici yapay zeka modellerinin ürettikleri bilgileri doğal olarak kontrol etmemesidir. Yanlış veya yanıltıcı verilere dayalı içerikler üreterek yanlış bilgilerin yayılmasına yol açabilirler. Daha da kötüsü, bir hata yaptıklarında, yaptıklarını anlamanın bariz olmaması veya her zaman kolay olmamasıdır.
Bu, özellikle bilgilerin doğruluğunun çok önemli olduğu gazetecilik veya akademi gibi alanlarla ilgilidir. Yapay zeka gündelik yazılarda bile gerçekleri “halüsinasyon görür” veya icat eder (özellikle çıktısını bitirmekte zorlandığında).
Diğer bir potansiyel risk, içerik özgünlüğü alanında yatmaktadır. AI tarafından oluşturulan içerik daha yaygın hale geldikçe, bu tür içeriği tespit etmek ve işaretlemek için AI algılama araçları geliştirilmektedir. Yapay zeka toptan satışını kullanan yayıncılar veya kişiler, özellikle yapay zeka tarafından oluşturulan içerik açıkça bu şekilde etiketlenmemişse, büyük itibar kaybı yaşayabilir.
Uzmanlar Yapay Zeka Kuşağı Riskleri Hakkında Ne Diyor?
Hiç şüphe yok ki LLM eğitim verileri, telif hakkıyla korunan materyalleri, web sitesi Hizmet Koşullarına eklenmiş içeriği ve zararlı ve iftira niteliğinde olabilecek bilgileri içerir.
AI kullanmak için hangi yasal sonuçların var olduğu hala görülüyor. İster bir model geliştiriyor, ister kendi işinizde bir hizmet olarak kullanıyorsunuz.
"Telif hakkı, TOS ihlali, itibara zarar verme sorunları içeren materyaller içeren eğitim verilerinin kullanılmasıyla ilgili ciddi yasal sorunlar var."
Regina Sam Penti, Ropes and Gray'in Ortağı
Önyargı (her türden), üretken AI eğitim verilerinin bir parçasıdır. Verileri toplamak, temizlemek ve takip etmek, gelecekte üretken AI sistemleri için en büyük işlerdir.
"Önyargı sürekli bir sorun olacak çünkü veriler insan tarafından üretilen veriler üzerinde eğitildi...korkulukların iyileştirilmeye devam etmesi gerekecek"
Eric Boyd, Microsoft'ta Yapay Zeka Platformunun CVP'si
Bir tüketici olarak bile, kullandığımız ürünlerde bile var olan riskleri bilmek önemlidir. Bu, bu araçları kullanmamanız gerektiği anlamına gelmez; yalnızca, bu araçları beslediğiniz bilgiler ve nihayetinde onlardan ne beklediğiniz konusunda dikkatli olmanız gerektiği anlamına gelir.
Buradan nereye gidiyoruz?
Dijital inovasyonda yeni bir çağın eşiğinde dururken, üretken yapay zekanın potansiyeli daha yeni yeni fark edilmeye başlandı. Bu sadece teknolojinin kendisiyle ilgili değil. Aynı zamanda insanların ve işletmelerin bunu günlük işlerini ve yaratıcı çalışmalarını değiştirmek için nasıl kullanabilecekleri ile de ilgilidir.
Müşteri hizmetleri sorgularını işlemek, anında yanıt ve destek sağlamak için yapay zeka sohbet robotlarını kullandığınızı hayal edin. Veya sesi yazıya dökmek için yapay zekayı kullanarak içeriği daha geniş bir kitle için daha erişilebilir hale getirin. Üretken yapay zeka, e-posta yanıtları ve özgeçmişlerin hazırlanmasından ilgi çekici pazarlama kopyası oluşturmaya kadar yazma konusunda bile yardımcı olabilir. Ve devam ediyor.
Konuya daha derin bir dalış için bugün mevcut olan en iyi yapay zeka araçlarıyla ilgili kapsamlı gönderimize göz atın. Çeşitli kategorilerdeki en iyi yapay zeka araçlarına ilişkin ayrıntılı bir genel bakış sunarak ihtiyaçlarınız için doğru aracı seçmenize yardımcı olur.
Üretken yapay zeka yalnızca teknolojik bir gelişme değildir; yaratıcılık, verimlilik ve yenilik için bir araçtır. Potansiyelini keşfederken bir şey açık: üretken yapay zeka sadece geleceğimizi şekillendirmiyor; burada ve şimdi.
Üretken AI SSS
Üretken bir yapay zeka modeli ne tür çıktılar üretebilir?
- Haber makaleleri, ürün açıklamaları veya yaratıcı yazılar gibi metinler
- Gerçekçi portre ve manzaralardan soyut sanata görüntüler
- Müzik, konuşma veya ses efektleri gibi ses çıkışları
- Ürün videoları, 3B animasyon ve gerçekçi insan avatarları içeren video
- Yazılım uygulamaları, web siteleri veya özel uygulamalar için kod çıktıları
AI modellerinin sınırlamaları nelerdir?
- Önyargı: Yapay zeka modelleri, eğitim verilerindeki önyargıları yansıtarak potansiyel olarak haksız veya yanlış tahminlere yol açabilir.
- Karmaşıklık: AI modellerinin karmaşık doğası, onların anlaşılmasını, hata ayıklamasını veya iyileştirilmesini zorlaştırabilir.
- Veri gereksinimleri: AI modelleri, eğitim için toplaması ve hazırlaması maliyetli olabilen büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar.
- Yaratıcılık: AI modellerinde insan benzeri yaratıcılık yoktur ve yalnızca eğitim verilerine dayalı içerik üretebilir.
- Duygu: AI modelleri duygulara sahip değildir veya duyguları anlamaz.
ChatGPT nedir?
- Doğal Konuşmalar: ChatGPT, sorgulama, açıklama ve açıklama yapma gibi çeşitli konuşma tekniklerini kullanarak doğal insan benzeri konuşmalar yapabilir.
- Kapsamlı Yanıtlar: Açık uçlu veya karmaşık olanlar da dahil olmak üzere çok çeşitli sorulara ayrıntılı ve bilgilendirici yanıtlar sağlayabilir.
- Yaratıcı Metin Üretimi: ChatGPT, şiirler, kodlar, komut dosyaları, e-postalar ve mektuplar dahil olmak üzere çeşitli metin içeriği biçimleri oluşturabilir.
Üretken yapay zeka işlerin yerini alabilir mi?
Otomatik GPT nedir?
- Özerklik: Auto-GPT, insan müdahalesi ihtiyacını en aza indirerek görevleri bağımsız olarak yürütmek üzere tasarlanmıştır.
- Çok Yönlülük: Kodda hata ayıklama ve e-posta yazmaktan sunumlar, blog gönderileri ve pazarlama malzemeleri oluşturmaya kadar birçok görevi yerine getirdiğine inanılıyor.
- Kullanıcı Dostu: Auto-GPT'nin kullanımının kolay olması ve teknik uzmanlıkları ne olursa olsun bireyler tarafından erişilebilir olması beklenmektedir.
Google'ın Arama Üretken Deneyimi nedir?
Öne çıkan görsel: Doloves / shutterstock.com