Üretken yapay zeka nedir ve ne işe yarar gibi sorulara cevap bulacağınız bu yazıda üretken yapay zeka kavramına genel bir bakış atıyoruz.

 

Üretken yapay zeka, OpenAI’ın ChatGPT’yi duyurmasıyla birlikte 7’den 70’e herkesin duyduğu ve deneyimlediği bir kavram haline geldi. GenAI kısaltmasıyla da bilinen bu kavram, kişisel kullanımımızdan iş yaşamımıza kadar birçok alanda hayat buluyor. Üretken yapay zeka; içerik üretiminden müşteri desteğine, veri analizinden yaratıcı endüstrilere kadar geniş bir yelpazede uygulama alanı buluyor. Şirketlerin verimliliğini arttıran bu teknoloji müşterilere de kişiselleştirilmiş deneyimler sunuyor. Gelin bu teknolojiyi daha yakından tanıyalım.

 

Üretken Yapay Zeka Nedir?

Üretken Yapay Zeka tanımı ve genel işleyişi

Üretken yapay zeka, belirli bir girdiden yola çıkarak anlamlı içerikler üretebilen bir yapay zeka çeşididir. Burada diğerlerinden farklı olarak yeni bir üretim süreci vardır. Makine öğrenmesi ile gösterdiğiniz resimdeki hayvanın köpek olup olmadığını sorgulatabilirken, üretken yapay zeka ile yeni bir köpek resmi oluşturabilirsiniz. Bu yapay zeka, çok büyük veri setleri üzerinde eğitilmiştir ve sorduğunuz sorulara, eğitildiği veri setini örnek alarak yeni yanıtlar üretir. Üstelik buradaki üretim süreci sadece metin bazlı da değildir.

Üretken Yapay Zeka ( GenAI ) Nasıl Çalışır?

Üretken yapay zekanın yapay zeka ve derin öğrenme ile olan ilişkisi

Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme kavramlarının farklarını anlamaya çalışırken bunlara bir de üretken yapay zeka eklendi. Kavramlar birbirlerine benzese de aralarında farklar bulunuyor. Üretken yapay zekayı detaylandırmadan önce yapay zeka kavramlarını inceleyerek başlayalım. Bu kavramları öğrenmek üretken yapay zekayı da daha iyi anlamamıza yardımcı olacaktır. Aşağıdaki görselde üretken yapay zeka kavramını somutlaştırabilmeniz adına bir çizim ekledik.

 

 

Yapay Zeka (AI) : Yapay zeka, makinelerin insanlar gibi düşünebilmesini sağlayan teknolojidir. Buradaki kilit nokta insanın taklit edilmesidir. Bu teknolojide var olan durumlar gözlemlenerek yeni durumlara tepki verilir. Bu teknolojinin altında ise kendini kapsayan birçok konu vardır.

Makine Öğrenmesi (ML) : Makinelerin çeşitli veri setleri ile öğrenmelerini sağlar. Bunu bir örnekle açıklayalım. YouTube üzerinde size bazı videoların önerildiğini görürsünüz. Bu öneriler sizin geçmişte izlediğiniz videolara göre yapılır. Sizin geçmişte izlediğiniz videolar, yapay zekayı eğiten bir veri seti görevi görür. Sonrasında, siz yeni bir şey izlemek istediğinizde karşınıza ilgilinizi çekebilecek öneriler bu veri setleri sayesinde sunulmuş olur.

Deep Learning (DL) : Derin öğrenme, makine öğrenmesinin biraz daha karmaşık halidir. Bu teknolojide insan beynini taklit eden katmanlı sinir ağları kullanılarak karmaşık kalıplar öğrenilir. Böylelikle sistem daha doğru ve detaylı tahminlemeler yapabilir. Buna örnek olarak otonom arabaları verebiliriz.

Üretken Yapay Zeka (GenAI) : Bundan önceki kavramlarda, sistemin verilerden öğrendiğini ve yeni gelen verileri sınıflandırdığını gördük. Gelen mailin spam olup olmadığının anlaşılması gibi. Üretken yapay zeka ise, adı üzerinde, üretici bir görev görür. Verdiğiniz verileri alır, bu verilerden öğrenir. Sonrasında ise size yeni çıktılar üretir.

Üretken Yapay Zeka ( GenAI ) Kısa Tarihçesi

Günümüzde oldukça popüler olan yapay zeka kavramının temeli, 1950’li yıllarda Alan Turing’in “Turing Testi”ni önermesiyle oluştu. 1950-1990 yılları arasında yavaş yavaş gelişen bu teknoloji, “üretici” sıfatını ise ilk olarak 1990’lı yıllarda aldı. 90’lı yıllarda Hopfield Ağları ve Boltzmann Makineleri’nin verileri yeniden yapılandırması, bu sıfatın alınmasında oldukça etkili oldu. 2000’li yıllarda derin öğrenmenin gelişmesiyle birlikte bu sistemler artık daha karmaşık görevler yerine getirmeye başladı. 2010 yılında GAN’ların (Generative Adversarial Networks) ortaya çıkışı ise bu sürece ivme kazandırdı. Yakın geleceğe baktığımızda ise 2015 yılında kurulan, 2019 yılında ise Microsoft’un yatırım yaptığı OpenAI şu an hepimizin bildiği ChatGPT’yi yayınladı. 2022 yılından beri yakından tanımaya başladığımız ChatGPT, üretken yapay zeka teknolojisini halkla tanıştırdı.

 

Üretken Yapay Zekanın Kullanım Alanları ve Örnekleri

 

Üretken Yapay Zekanın Bireysel Kullanım Alanları Nelerdir ?

Bu teknolojiyi eminiz ki hepimiz günlük yaşantımızın bir yerlerinde kullanıyoruz. Hatta bazı erken benimseyenlerin kendi klonlarını yapmaya çalıştıklarına bile şahit olduğumuzu söyleyebilirim. Bugün ilk olarak bireysel kullanım alanlarına bakacağız. Gelin inceleyelim.

 

Öneri Alma

Bir mağazaya girdiğinizde, üzerinize en uygun kıyafeti bulmak için bir satış danışmanından yardım alabilirsiniz. Satış danışmanına giyim tarzınızı, sevdiğiniz renkleri ve saklamak istediğiniz bölgelerinizi söylediğinizde, mağaza içerisinde size en uygun olan ürünü getirebilir. GenAI da, aynı bu örnekte gördüğümüz gibi, bize kişisel öneriler verebilir. Bu öneriler, yukarıdaki örnekte olduğu gibi kıyafet üzerine olabileceği gibi; yemek tarifi, tarihi yerler, dizi-film vb. konular üzerine de olabilir.

 

Eğitim

Her bireyin farklı öğrenme metodu vardır. GenAI sayesinde kendinize uygun metodu oluşturabilir ve eğitim içeriklerinizi buna göre düzenleyebilirsiniz. Eğer öğrenme metodunuzu bilmiyorsanız da üzülmeyin. GenAI bunu keşfetmenize de yardımcı olabilir.

ChatGPT’ye sorduk. “Merhaba, birden fazla öğrenme metodu var fakat ben kendiminkini bilmiyorum. Kendi öğrenme metodumu nasıl bulabilirim? Bana sorular sorarak benim hangi metodla öğrendiğimi bulabilir misin?” O da bizi aşağıdaki şekilde yönlendirdi.

 

Görsel Öğrenenler için Grafiksel Anlatım

Görsel öğrenme stiline sahip kişiler için karmaşık bilgilerin grafikler, diyagramlar ve görsellerle sunulması çok daha etkili olabilir. GenAI, konuları görselleştirmek için infografikler, grafikler veya görsel materyaller oluşturabilir. Bu grafikleri kendi istediğiniz renkte ve stilde oluşturma imkanınız da vardır. Böylece sizin için daha akılda kalıcı olur.

 

Dinleyerek Öğrenenler için Sesli Materyaller

Bazı kişiler işitsel yöntemlerle daha iyi öğrenir. GenAI, metinleri sesli anlatımlara dönüştürebilir veya öğrenilmesi gereken konuları sesli ders materyallerine çevirebilir. Dilerseniz burada ses tonunu ve anlatım dilini de düzenleyebilirsiniz. Böylelikle en akılda kalıcı öğrenim tarzını oluşturmuş olursunuz.

 

Pratik Yaparak Öğrenenler için Etkileşimli Sorular

Eylem odaklı ve pratik yaparak öğrenen bireyler, yapay zekanın sunduğu etkileşimli öğrenme deneyimleriyle daha başarılı olabilir. GenAI, öğrencilere anında geri bildirim veren sorular oluşturabilir ve cevaplar doğrultusunda öğrenciyi yönlendirebilir. Bu tekrarı, öğreniminiz pekişene kadar yapabilirsiniz. Herhangi bir sınır veya kısıtlama yoktur.

 

Yazılı Materyallerle Öğrenenler için Kişiselleştirilmiş Notlar

Yazılı öğrenmeye yatkın bireyler için üretken yapay zeka, okudukları konularla ilgili özetler hazırlayabilir ve kilit bilgileri belirginleştirebilir. Öğrenciler metinleri yapay zekaya özetlettirerek veya not çıkarttırarak verimli öğrenme materyalleri elde edebilir. Buradaki önemli nokta bütün bunların kişiselleştirilebilir olmasıdır. GenAI bu noktada destek sunar.

 

Kurumsal Dünyada Üretken Yapay Zeka nasıl kullanılıyor?

Üretken yapay zekanın nimetlerinden kurumsal dünyanın yararlanmayacağını düşündüyseniz, yanıldınız. Her kurum, kendi içerisinde bunu nasıl kullanabileceğini ve sistemleri ile entegre edip verimliliklerini nasıl artıracağını düşünmeye başladı. Biz de sizin için bunları belirli kategorilere ayırıp detaylandırdık. Gelin, birlikte inceleyelim.

 

Müşteri Hizmetleri

Üretken yapay zekanın ilk olarak müşteri hizmetleri alanında kullanımını inceleyelim. Müşteri hizmetleri alanında karşımıza çıkan en güzel kullanımlardan biri şüphesiz ki sanal asistanlardır. Hepimiz şimdiye kadar en az bir markanın sanal asistanı ile sohbet etmişizdir. Bu sanal asistanlar, biz müşterilerin sıkça sordukları soruları yanıtlayabilir ve müşterinin talep ettiği işlemlerden bazılarını gerçekleştirebilir.

Geleneksel yapıda üretilen sanal asistanları sevsek de, GenAI müşteriye verilen cevapları daha insansı ve kişiselleştirilebilir hale getirdi. Bunu bir örnekle açıklayalım: Sevdiğiniz bir markanın web sitesine girdiğinizi ve sanal asistanıyla sohbet ettiğinizi düşünün. Bu asistana ‘Arkadaşımın düğününde giymek için elbise istiyorum’ dediğinizde, sizi ürünler sayfasına yönlendirebilir. Üretken yapay zeka ise, sizden talep ve beklentilerinizi alarak size uygun kişisel ürünleri listeleyebilir. Böylece siz yüzlerce elbise içerisinde kaybolmak yerine sizin beden ölçülerinize uygun, istediğiniz tarz, renk ve uzunlukta elbiseleri görüntüleyebilirsiniz.

 

Pazarlama ve İçerik Üretimi

Şüphesiz ki pazarlama gönderileri bir şirketin bel kemiğidir. Bu gönderilerde yaratıcı olmak ve tekrara düşmemekse çok önemlidir. GenAI sayesinde blog yazıları ve sosyal medya gönderileri gibi metin tabanlı içerikler üretilebilir. Bununla birlikte markanızın kurumsal kimliğini ve taleplerinizi açıkladığınızda güzel görsel tasarımlar da oluşturabilirsiniz. Pazarlama alanında üretken yapay zeka kullanımı sadece içerik üretimi ile sınırlı değildir. Aynı zamanda kullanıcı davranışlarınızı analiz ederek kişiye özel pazarlama kampanyaları oluşturabilirsiniz.

 

Hukuk

Üretken yapay zeka, isminden olsa gerek, daha çok yaratıcı konularla popüler hale geldi. Şirketler ilk olarak bu yaratıcı konuları benimsemiş olsa da, üretken yapay zekanın yasal süreçlerdeki uygulamalarından da bahsetmek istiyoruz. Şirketlerin teklifleri, gizlilik anlaşmaları, kira sözleşmeleri vb. birçok konuda, üretken yapay zeka şablonlar oluşturabilir. Çalışanlar her seferinde yeniden oluşturmak yerine, gerekli bilgileri vererek değişken alanların GenAI tarafından tamamlanmasını sağlayabilir.

Üretken Yapay Zekanın (GenAI )Avantajları ve Dezavantajları

 

Üretken yapay zekanın sunduğu faydalar nelerdir?

Zaman tasarrufu

Üretken yapay zekanın en büyük faydalarından biri, zamandan tasarruf ettirmesidir. Bu teknoloji ile isterseniz yaptığınız işleri otomatikleştirebilir, isterseniz sorularınızın cevabını saniyeler içerisinde alabilirsiniz. Geniş bir zaman tasarrufu oluşturursunuz. Bu tasarruf, size daha fazla düşünme ve tasarlama için zaman kazandırır ve verimliliğinizi artırır.

Farklı bakış açıları geliştirme

Hepimiz konulara kendi bakış açılarımız ve hayal gücümüzle yaklaşıyoruz. Bazen bunu esnetebilsek de tamamen objektif ve yaratıcı olmak mümkün olmuyor. İşte bu durumda, üretken yapay zekanın gerçekçi, yaratıcı ve tarafsız yönünden faydalanabiliriz. Bunu şu şekilde örnekleyebiliriz: Bir içerik üreticisi olduğunuzu düşünün. Markanızın yeni reklam filmi için bir yazı hazırlamanız gerekiyor. Markanızı, daha önce yaptığınız içerikleri düşünerek yeni bir tasarım sürecine sokarsınız. Üretken yapay zeka ise size hiç düşünmediğiniz, yepyeni bir fikirle gelebilir.

 

Etik ve güvenlik sorunları, yanlış bilgi üretimi gibi zorluklar

Üst satırları okuduğunuzda, kurumsal dünyada GenAI kullanımı ile ilgili aklınızda bazı soruların oluştuğunu düşünüyoruz. Bu soruların en önemlisi de ‘güvenlik.’ Her kurum KVKK kapsamında önlemlerini alsa da, bazıları bu konuda farklı regülasyonlara tabidir. Kimler mi?

• Finans ve Bankacılık Sektörü
• Sağlık Sektörü
• Savunma ve Güvenlik Sektörü

 

Güvenlik Hassasiyeti Olan Kurumlar Lokal Dil Modellerini Tercih Ediyor

Üretken yapay zeka kullanmanın birçok yöntemi olabilir. Öncelikle OpenAI gibi kurumların servislerini kullanabilirsiniz. Bu güzel bir yöntemdir, OpenAI çok başarılı çalışan birçok modele sahiptir. Fakat, güvenlik hassasiyeti olan kurumlar için uygun değildir çünkü verileriniz OpenAI’ın eğitimlerinde kullanılabilir. Peki ne yapmalısınız? Kendi dil modelinizi oluşturabilir veya bunu sizin için yapabilecek şirketlerle anlaşabilirsiniz. Bununla birlikte eğer Microsoft Azure kullanıyorsanız, Azure üzerinden OpenAI’a bağlanmayı da tercih edebilirsiniz. Geçtiğimiz haftalarda TC ve Microsoft arasında yapılan anlaşma sonucunda Azure üzerinden OpenAI’a bağlanılması durumunda bu verilerin eğitimlerde kullanılmayacağının garantisi verildi.

 

Üretken Yapay Zekanın Geleceği

Bugün şaşırdığımız birçok konunun gelecekte çok basit konular olarak kalacağını düşünüyoruz. Özellikle kurumsal dünyada benimsenecek GenAI birçok şirketin iç süreçlerini değiştirebilir. KPMG’nin 2023 raporuna göre GenAI pazar büyüklüğünün önümüzdeki 10 yıl içerisinde 118 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Bu büyüme sizce kurumsal dünyada ne gibi değişiklikler yaratacak?

 

Üretken Yapay Zeka ile İlgili Sıkça Sorulan Sorular

 

Kullanım Alanları Nelerdir?

Aklınıza gelebilecek her alanda, üretim yapmak için kullanabilirsiniz. Bu, elinizdeki malzemelerden yemek tarifi almak ya da verdiğiniz bir kod parçasını tamamlamak olabilir.

Geleneksel Yapay Zeka ile Arasındaki Fark Nedir?

Geleneksel yapay zeka, verilen eğitim setlerinden öğrenerek yeni gelen konuları snııflandırır. Üretken yapay zeka ise eğitildiği veri setlerini baz alarak daha önce oluşturulmamış çıktılar tasarar.

İnsanları İşsiz Mi Bırakacak?

Yapay zekanın popülerleşmeye başladığı ilk zamanlardan beri bu soru aslında hep soruldu. Çalışanlar, günlerinin büyük bir kısmını onlara fayda sağlamayacak iterasyonlu konuları çözmekle geçiriyor. Yapay zeka teknolojileri ise yaptığı otomasyon ve üretim süreçleri ile bunları otomatize edebiliyor. Böylelikle insanlar gerçek problemlere odaklanabiliyor.

Güvenilir Mi?

Üretken yapay zeka, büyük veri setleri ile eğitilir. Veri, onun için en önemli şeydir. Yeni girdiğimiz bilgiler de bu eğitim setlerinin içerisine eklenebilir. Doğru kullanıldığı takdirde güvenlik açısından bir problem yaşanmaz. Bu gibi sistemlerle kişisel verilerimizi paylaşmamaya dikkat etmek, güvenlik maddelerinin ilkidir.

Üretken Yapay Zeka Araçları ve Platformları

Üretken yapay zeka; metin, görsel, ses, video, kod vb. birçok alanda kullanılabilir. Günümüzde bu ihtiyaçları karşılayabileceğiniz birçok platform bulunmaktadır. Bazılarını aşağıda listeleyeceğiz. Eğer daha fazla bilgi almak isterseniz, kullanabileceğiniz bütün yapay zeka araçlarının olduğu bu siteyi inceleyebilirsiniz. 

Metin Üretimi Araçları:

• GPT-4 (OpenAI)
• Jasper AI
• Copy.ai
• Writesonic

Görsel Üretim Araçları:

• DALL-E (OpenAI)
• MidJourney
• Stable Diffusion
• Runway ML

Ses ve Müzik Üretimi Araçları:

• OpenAI Jukebox
• AIVA
• Amper Music

Video Üretimi Araçları:

• Synthesia
• Pictory
• DeepBrain
• Rephrase.ai

Kod Üretimi Araçları:

• GitHub Copilot (OpenAI Codex)
• Tabnine
• Replit Ghostwriter

Sonuç

Üretken yapay zeka kavramının eğitildiği bilgiler doğrultusunda yeni oluşumlar yapabilen bir yapı olduğunu konuştuk. Bu yapı hem bireysel yaşantımızda hem de kurumsal dünyada birçok yeniliği karşımıza çıkarıyor. KPMG raporlarının da doğrultusunda önümüzdeki 10 yıl içerisinde GenAI hayatımızın büyük bir parçası olacak. Gelişen bu teknolojiye adapte olmanın gerek kurumsal gerekse bireysel anlamda yaşamı kolaylaştıracağını düşünüyoruz.