Bir Patlamadan Fısıltıya: Yapay Zeka Nereye Gidiyor?

Yapay zeka geliştiricileri yavaş yavaş aşırı abartıdan uzaklaştıkça, üretici yapay zeka modellerinin bazı kişiler tarafından sunulduğu gibi oyunun kurallarını değiştiren teknolojiler olmadığı giderek daha net hale geliyor.

Eğer insanlara yeni bir teknolojinin ;

• işlerini çalacağını

• dünyanın sonunu getireceğini söylerseniz, kesinlikle dikkatlerini çekeceğinizden emin olabilirsiniz.

Üretici yapay zekanın muhtemelen kıyameti getirmeyeceği, ancak işe alımları etkileyebileceği söylenebilir. Her iki durumda da, bu tür iddialardan büyük fayda sağlayan bir dizi yapay zeka girişimi ortaya çıkmıştır.

Bu durum, yapay zekayı çekici ve tehlikeli göstermiştir — özellikle teknoloji sektöründe başka hiçbir şeyin bu kadar dikkat çekici ya da tehlikeli olmadığı bir zamanda. Sam Altman gibi isimlerin sektörde yapay genel zekaya (AGI) yaklaşıldığına dair iddiaları, bu endişeleri daha da alevlendirmiş ve yapay zekanın göz ardı edilemez olmasını sağlamıştır.

Bu, özellikle IT altyapıları sıkıcı olan yöneticiler için geçerlidir. Yöneticiler, bu yapay zeka dalgasına yatırım yaparak bir parça heyecan katmak için can atıyorlar.

Elbette, bu heyecanı haklı çıkaracak bazı erken başarılar elde edildi. Üretici yapay zeka, çalışanların daha verimli ve üretken olmasını sağlayacak yenilikçi araçlar yarattı ve bu da çalışanların günde yaklaşık 2,9 saat tasarruf yapma potansiyeli anlamına geliyor.

Özellikle kodlama yardımı için kullanılan yardımcı uygulamalar (Copilot) artık yaygınlaştı ve yazılımcıların verimliliğini artırarak, onları inovasyondan alıkoyan sıkıcı işlerin bir kısmını otomatikleştirebiliyor. Şirketler, yapay zekayı şimdiden pazarlama metinleri yazmak ve müşteri hizmetleri çağrılarını otomatikleştirmek için kullanıyor.

Tüm bunlar işletmelerin para tasarrufu yapmasını sağlayabilir. Ancak, bunların hiçbiri, yapay zeka meraklılarının vaat ettiği büyük ve dönüştürücü etkiyi karşılamıyor.

Yapay zekanın yanlış vaadi

Üretici yapay zekayı dünyaya tanıtan ve etrafında büyük bir heyecan yaratan bu abartı, aslında büyük bir sorun haline gelebilir. Basitçe söylemek gerekirse, yapay zeka şirketlerinin uzun vadede asıl ihtiyacı olan şey müşteriler ve gelirlerdir, bu da o kadar kolay ve çekici bir süreç olmayacak.

Deneme aşamalarını ve niş alanları aşmak, yapay zekanın gerçekten benimsenmesi için kritik öneme sahip. Yakın zamanda yapılan büyük bir anket, 18 aydır süregelen tüm bu heyecana rağmen, çok az kişinin işlerinde günlük olarak üretici yapay zekayı kullandığını ortaya koydu.

Birçok kişi için üretici yapay zeka, belirgin bir fayda sağlamayan bir yenilik olarak kalmaya devam ediyor.

Belki de bu yüzden yapay zeka şirketlerinin yaklaşımlarını değiştirdiğini görüyoruz. Şu ana kadar OpenAI, Google ve Meta gibi geliştiriciler, çeşitli hesaplama kriterlerine göre hangi transformer modelinin en iyi performansı gösterdiğine odaklandı. OpenAI’nin GPT-4o, Google’ın Gemini 1.5 Pro, Anthropic’in Claude 3.5 Sonnet ve Meta’nın Llama 3.1 gibi modelleri, hep en üst sırayı kapmak için mücadele etti.

Güncellenmiş modeller, mevcut liderleri bu noktada aylık olarak geçiyor, ancak bu, gerçek dünya performansı hakkında pek bir şey söylemiyor. 2024 boyunca, geliştiricilerin rakipleri geçmek yerine model iyileştirmelerinde artışları kademeli olarak duyurdukları bir noktaya gelinmiş gibi görünüyor

Yapay zeka girişimleri, nispeten soyut kıyaslamalar yerine, modellerin gerçek dünyada nasıl kullanılabileceğine odaklanıyor. Örneğin Anthropic, kurumsal kullanım durumlarına odaklanıyor ve AI asistanını kurumsal iş akışlarına entegre etmeye çalışarak onu tek seferlik bir şey olmaktan çıkarıp günlük çalışma hayatının düzenli bir parçası haline getirmeye çalışıyor.

Giderek daha net bir şekilde anlaşılıyor ki, yapay zeka modellerinin kendisi bulmacanın sadece bir parçası olacak. Modellerin bir emtia haline gelmesi ve gerçek numara, iş verilerini kullanarak modellere özgün içgörüler üretmeleri için eğitim vermek olabilir. Bu, büyük veri veya dijital dönüşümün vaadine benzemeye başlıyor: çok daha az egzotik bir yapay zeka vizyonu, ancak belki de daha kullanışlı bir tane.

Yapay zekadan özgün bir şekilde faydalı bir şey elde etmenin, birçok şirket için uzun ve zorlu bir süreç olabileceği düşünülebilir.

“Wall Street Journal”da yer alan bir makaleye göre, şirketlerin verilerini temizleme konusunda yapacak çok işleri var, bu olmadan generatif yapay zeka araçları doğru yanıtlar veremiyor.

İlk dalgada en büyük kazanan Nvidia olsa da, şirketler verilerini yeniden düzenlemek ve yapay zeka için hesaplama altyapısını uyarlamak konusunda uzmanlığa ihtiyaç duydukça, danışmanların bir sonraki büyük kazananlar olması muhtemel. Bu, yıllar alacak bir iş gibi görünüyor, aylar değil.

Peki, bu yapay zekayı nereye bırakıyor? Kesinlikle, dönüştürücü kullanımlar olacak ve belki birkaç chatbot, tüketiciler için büyük markalar haline gelecek (ancak Amazon’un Alexa’sı dışında, bu tür hizmetlere karşı hala sınırlı bir talep olduğu görülüyor).

İş dünyasında, bence yapay zekanın çoğu, halihazırda kullandığımız ürünler ve hizmetlere entegre olacak ve onları daha kullanışlı ve daha duyarlı hale getirecek. Yapay zeka her yerde olacak, ancak çoğunlukla görünmez olacak. Bu, yapay zekanın vaat ettiği verimlilik artışını yaratabilir, ancak birçok insan bu kazançları fark etmeyebilir.

Patırtı ile gelen devrim niteliğindeki teknolojinin, iş yerindeki hedeflerine ulaşması en olası olanıdır – ama sessiz bir şekilde.