Yapay zeka mülakat hazırlıklarına danışmaktan, görüntü üretimine kadar birçok alanda Üretken Yapay Zeka (Generative AI) uygulamalarıyla karşılaşmış olabilirsiniz.
OpenAI ’nin gözde ürünü ChatGPT ve Google Gemini, Microsoft Copilot ve Anthropic’in Claude gibi başarılı ChatGPT alternatifleri, üretken AI modellerinin tipik temsilcileridir.
Üretken AI teknolojisi, birçok insanın kişisel ve profesyonel yaşamlarına nüfuz ederek vazgeçilmez bir parça haline geldi. Peki, üretken AI ( genellikle GenAI olarak kısaltılır ) tam olarak nedir? Diğer yapay zeka türlerinden farkı nedir? Nasıl çalışır? Eğer henüz ChatGPT’ye bu soruları sorma fırsatınız olmadıysa, bu makale size bu soruların cevaplarını verecektir.
Üretken AI Nedir?
Belki de bir gazeteci olarak mesleki ahlakıma aykırı olacak, ancak burada ChatGPT’ye başvurarak üretken AI’yı tanımlamasını isteyeceğim:
“Üretken AI, mevcut verilerin kalıplarını öğrenerek metin, görüntü, müzik veya kod gibi yeni içerikler oluşturan bir yapay zeka türüdür. Gerçekçi, insan benzeri çıktılar üretmek için Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN’lar) ve dönüştürücüler gibi modelleri kullanır ve böylece sanat, tasarım, yazma ve diğer alanlardaki yaratıcı uygulamaları destekler.”
Ya da daha basit bir şekilde: İçerik üreten AI, üretken AI’dır.
“Üretken AI” terimi son yıllarda popülerleşmiş olsa da, kavramı uzun zamandır var. 1950’lerde bilgisayar bilimcisi Arthur Samuel, üretken AI’nın öncüsü olarak kabul edilebilecek “makine öğrenimi” terimini ortaya attı.
On yıllarca süren araştırma ve keşiflere rağmen, bugün bildiğimiz üretken AI’daki en büyük ilerlemeler, mühendis Ian Goodfellow’un geliştirdiği Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN’lar, yukarıdaki tanımda belirtildiği gibi) sayesinde on yıl önce gerçekleşti.
Bunu, günümüzün en yaygın kullanılan üretken AI araçlarının temeli olan 2017’de Google bilim adamları tarafından ortaya atılan “dönüştürücü mimari” izledi.
Üretken AI Uygulama Örnekleri
ChatGPT, Gemini, Copilot veya Claude gibi popüler sohbet robotu araçlarını kullandıysanız, üretken AI’yı deneyimlemişsinizdir. Örneğin, ondan bir restoran tavsiyesi, makale yazma yardımı veya ev sahibinden şikayet mektubu şablonu istediğinizde.
Kullanım alanı geniştir, zararsız eğlenceden (orijinal şiirler ve şarkılarbestelemek veya fantastik görüntüler oluşturmak) profesyonel uygulamalara (sunumlar oluşturmak, ürün prototipleri tasarlamak, stratejiler geliştirmek) ve hatta hayat kurtarma potansiyeline (ilaç keşfi).
Birçok sosyal medya trendi (örneğin, kendinizi bir oyuncak bebek olarak görselleştirmek veya evcil köpeğinizi insana dönüştürmek) üretken AI’nın bir ürünüdür.
Ancak, üretken AI kötü amaçlarla da kullanılmaktadır. “Derin sahtecilikler” yanlış bilgi yaymak, başkalarının itibarını zedelemek veya cinsel şantaj dolandırıcılığı için “çıplak fotoğraflar” oluşturmak için kullanılmıştır. Bu, üretken AI’nın hızla yayılmasının birçok insanı endişelendirmesinin nedenlerinden biridir, özellikle bu teknoloji giderek daha gerçekçi ve kullanımı kolay hale geldiğinde.
Üretken AI Nasıl Çalışır?
Endişelenmeyin, olasılık modellemesi ve yüksek boyutlu çıktıların karmaşıklıklarına derinlemesine girmeyeceğim. Aslında, basitçe ifade etmek gerekirse, üretken AI modellerinin iki temel işlevi yerine getirdiğini düşünebilirsiniz.
İlk görev, büyük veri kümelerinden kalıpları öğrenmektir. Bu veri kümeleri metin, resim, web sayfaları, kod ve modele girilebilen her şeyi içerir; bu genellikle “eğitim” olarak adlandırılır.
Ardından, AI modeli bu verilerdeki kalıpları tanır, etkili bir şekilde bilgi edinir ve teknolojiyi anlar. Örneğin, modele gelmiş geçmiş en iyi 100 korku romanı girildiyse, bu kitapların ortak yapısını, dilini, temasını ve anlatı tekniğini çıkarmak için bu verileri çapraz referanslayacaktır.
Daha sonra, bu eğitimi tamamen yeni içerik oluşturmak için uygulayacaktır. Bu nedenle, ChatGPT’den bir sonraki tatilinizi planlamasını istediğinizde, topladığı tüm bilgileri çıkaracak ve “öğrenme olasılık dağılımı” adı verilen bir yöntem kullanarak bir yanıt yazacaktır.
Yazılı yanıtlar için, elindeki verileri kullanarak cümledeki en uygun sonraki kelimeyi seçerek kelime kelime ilerler. Veya görüntüler için, dönüştürücü tabanlı modelleri kullanan üretken AI araçları, gördüğü sayısız gerçek görüntünün rengini ve kompozisyonunu alır. Örneğin, Midjourney’den bir çizgi roman oluşturmasını istemek, talepleri tam olarak karşılayan içerik oluşturmak için daha önce aldığı tüm eğitim örneklerini değerlendirebilir.
Sık sık “yapay zeka” ve “üretken yapay zeka” terimleri karıştırılır. Yapay zeka, tüm yapay zeka biçimlerini kapsayan bir terimdir. Üretken yapay zeka, yapay zekanın bir dalıdır ve özellikle içerik üretebilen yapay zeka araçlarını ifade eder.
IBM’in satranç bilgisayarı “Deep Blue”, 1997’de gelmiş geçmiş en büyük satranç oyuncularından biri olan Garry Kasparov’u yendiği ünlü bir örnektir. “Deep Blue”, hamleleri öğrenmek, oyunları değerlendirmek ve stratejik kararlar almak için sözde sembolik yapay zekayı kullandı, ancak yeni bir şey yaratmadığı için üretken yapay zeka olarak sınıflandırılamaz.
Üretken olmayan yapay zekanın bir diğer yaygın örneği de ayrımcı yapay zekadır. Akıllı telefonunuzun albümündeki fotoğrafları gruplamak veya spam e-postaları tanımlayıp gelen kutunuzdan gizlemek için yüz tanıma yazılımında kullanılır.
Bu nedenle, ChatGPT, Copilot ve Gemini gibi sohbet robotları kesinlikle geniş yapay zeka kategorisine girse de, daha doğru bir ifadeyle üretken AI modelleri olarak sınıflandırılırlar.
Üretken AI’nın Karşılaştığı Zorluklar
Yukarıda bahsedilen üretken AI’nın kötü niyetli kullanımının yanı sıra, üretken AI’nın diğer dezavantajları daha çok teknolojinin çalışma şeklinin doğal bir ürünüdür. Bu modellerin ne kadar iyi olduğu, aldıkları eğitim bilgilerine bağlıdır. İster inanın ister inanmayın, internette çok miktarda güncelliğini yitirmiş, yanıltıcı veya tamamen yanlış bilgi var; tüm bunlar bir sohbet robotu tarafından emilebilir ve daha sonra gerçek olarak geri kusulabilir. Bu hatalara “halüsinasyonlar” da denir.
Aynı nedenle, üretken AI modelleri de pekiştirici önyargı veya stereotip tuzaklarına düşebilir. ChatGPT’nin kendisinin verdiği bir örnekte olduğu gibi: “Metinden resme modelleri genellikle ‘hemşire’ gibi meslekleri kadınlarla, ‘CEO’yu’ ise erkeklerle ilişkilendirir.”
Akademik kurumlar sürekli olarak öğrencilerin makale ve tez yazmak için ChatGPT gibi araçları kullanmasıyla uğraşmaktadır. Yaratıcı endüstrilere getirdiği meydan okuma (üretken AI gerçekten yazarları, aktörleri, müzisyenleri ve sanatçıları tamamen gereksiz hale getirecek mi?) sürekli bir tartışma konusudur.
Üretken AI, yaratıcı endüstrileri yeniden şekillendirme potansiyeli taşırken, işgücü piyasası üzerindeki etkisiyle ilgili endişelere de yol açmaktadır. Makine tarafından oluşturulan içerik yeteneği, gelecekteki ekonomide insan becerileri ve yaratıcılığının değeri hakkında önemli soruları gündeme getirmektedir.
Abartının Ötesinde: Üretken AI’nın Gelecek Yörüngesi
Üretken AI etrafındaki tartışmalar genellikle yeteneklerine ve potansiyel tuzaklarına odaklansa da, daha geniş etkilerini ve yörüngesini şekillendiren temel unsurları dikkate almak önemlidir. İşte dikkate alınması gereken bazı önemli yönler:
Etik Değerlendirmeler ve Sorumlu Geliştirme
Üretken AI giderek daha güçlü hale geldikçe, geliştirme ve dağıtımında etik değerlendirmeler son derece önemli hale geliyor. Önyargı, yanlış bilgi ve fikri mülkiyet gibi konular, bu teknolojilerin sorumlu ve etik bir şekilde kullanılmasını sağlamak için dikkatlice ele alınmalıdır. Şeffaflığa, hesap verebilirliğe ve adalete öncelik vermek, üretken AI sistemlerine ve çıktısına güven oluşturmak için hayati öneme sahiptir.
İnsan-Makine İşbirliği
Üretken AI’nın geleceği, insanların tamamen yerini almak yerine, insan yeteneklerini geliştirmek ve insan-makine işbirliğini teşvik etmekte yatmaktadır. AI’nın tekrarlayan görevleri otomatikleştirme, yaratıcı fikirler üretme ve içgörüler sağlama özelliklerinden yararlanarak, insanlar kritik düşünme, duygusal zeka ve alan uzmanlığı gerektiren daha üst düzey faaliyetlere odaklanabilirler. Bu işbirlikçi yaklaşım, yeni verimlilik ve inovasyon potansiyelini ortaya çıkarabilir.
Endüstri Dönüşümü ve Yeni Fırsatlar
Üretken AI, sağlık ve finanstan eğlence ve eğitime kadar çeşitli sektörleri altüst etme potansiyeline sahiptir. Süreçleri otomatikleştirerek, deneyimleri kişiselleştirerek ve yeni yaratıcı olasılıkları serbest bırakarak, kuruluşlar üretken AI’yı verimliliği artırmak, maliyetleri düşürmek ve rekabet avantajı elde etmek için kullanabilirler. İşletmeler bu teknolojilere uyum sağladıkça, üretken AI sistemlerini geliştirmek, dağıtmak ve bakımını yapmak için uzmanlık gerektiren yeni fırsatlar yaratılarak iş rollerinde değişimler beklenmektedir.
Beceri Geliştirme ve İşgücü Gelişimi
Üretken AI giderek daha yaygın hale geldikçe, bireylerin sürekli değişen iş piyasasında başarılı olmak için yeni beceriler ve yetenekler kazanmaları gerekmektedir. Eleştirel düşünme, problem çözme, yaratıcılık ve iletişim gibi becerilerin geliştirilmesine ve AI’nın etik etkileri ve sorumlu kullanımı hakkında bir anlayışa odaklanılmalıdır. Beceri geliştirme ve eğitim programları, çalışanların yeni iş rollerine uyum sağlamasına ve üretken AI’nın sunduğu fırsatlardan yararlanmasına yardımcı olabilir.
Zorluklarla Başa Çıkma ve Riskleri Azaltma
Üretken AI, zorluklar ve risklerden muaf değildir. Önyargı, yanlış bilgi ve kötüye kullanım gibi konularla başa çıkmak, teknik önlemler, düzenleyici çerçeveler ve kamuoyu bilinçlendirme kampanyaları dahil olmak üzere çok yönlü çabalar gerektirmektedir. Üretken AI sistemlerinin etkilerinin sürekli olarak izlenmesi ve değerlendirilmesi, potansiyel olumsuz sonuçları belirlemek ve azaltmak için hayati öneme sahiptir.
Sonuç: Sorumlu Yeniliği Kucaklamak
Üretken AI, teknolojik ilerlemenin önemli bir sıçramasını temsil etmektedir ve çeşitli sektörlere ve bireylere muazzam bir potansiyel sunmaktadır. Etik sorunları ele alarak, insan-makine işbirliğini teşvik ederek, endüstri dönüşümünü kucaklayarak, beceri geliştirme çabalarını artırarak ve zorluklarla başa çıkarak, risklerini azaltırken üretken AI’nın tüm faydalarını ortaya çıkarabiliriz. Üretken AI’nın olasılıklarını keşfetmeye devam ederken, yeniliğe sorumlu, insan merkezli ve ileri görüşlü bir zihniyetle yaklaşmak hayati öneme sahiptir.