Son birkaç ayda, Generative AI kullanan uygulamalar piyasaya çıktı. Yapay zeka fotoğraf uygulaması Lensa ve OpenAI’nin sohbet robotu ChatGPT, istek üzerine yüksek kaliteli metin ve görüntüler oluşturdukları için büyük bir sıçrama yaptı. Şimdi Microsoft ve Google arayı kapatıyor. Ancak Üretken Yapay Zeka nedir ve nasıl çalışır?
Üretken Yapay Zeka nedir?
Mümkün olduğu kadar basit bir şekilde ifade etmek gerekirse: Üretken AI, bir kullanıcı istemine dayalı olarak benzersiz içerik oluşturan bir AI’dır (“yapay zeka” olarak adlandırılır). Örneğin, Lensa’ya bu harika AI profil resimlerini bir özçekim seçimi yapması için verdiğiniz komut. ChatGPT’nin durumunda, bir bilgi istemi “HL Mencken tarzında simitler hakkında bir sone yaz” olabilir. Ortaya çıkan metin ve resimler tamamen benzersizdir ve yapay zeka tarafından oluşturulur. Üretken yapay zekanın oluşturabileceği yalnızca metin ve resimler değildir. Diğer AI ürünleri, esrarengiz ses canlandırmaları oluşturabilir ve hatta metin istemlerine dayalı video içeriği oluşturabilen kanatlarda bekleyen hizmetler bile vardır.
Üretken AI, iki güçlü AI teknolojisini birleştirir: makine öğrenimi ve yeni içerik oluşturma yeteneği. AI programcıları, mevcut verilerdeki kalıpları ve eğilimleri tanıyabilen modeller oluşturmak için makine öğrenimini kullanırken içerik oluşturma, bir kompozisyon veya görüntü gibi benzersiz öğelerin oluşturulmasına olanak tanır. Bir AI, (eğitim setinden) yararlanacak kadar büyük bir örneklem boyutuna sahip olduğunda, tanıyabileceği hemen hemen her şeyi yeniden yaratabilir. ChatGPT gibi yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan veri seti çok büyük olduğundan, hem benzersiz hem de komut isteminin istediği gibi tanınabilir bir şey sunmak için birden çok kaynaktan gelen öğeleri karıştırıp eşleştirebilir.
Üretken Yapay Zeka Türleri ve Nasıl Çalışırlar?
Üretken yapay zeka algoritmaları pek çok biçimde gelir ancak üç genel kategoriye ayrılır: üretken çekişmeli ağlar (GAN’lar), varyasyonel otomatik kodlayıcılar (VAE’ler) ve GPT-4 gibi dönüştürücü modeller. Her tür üretken AI algoritmasının avantajları ve dezavantajları vardır.
GAN’lar, yeni veriler oluşturmak için iki derin öğrenme sinir ağı kullanan bir üretken yapay zeka türüdür. Oluşturucu adı verilen ilk ağ, var olan içeriğe benzer yeni veriler oluşturmak üzere eğitilirken, ayırıcı adı verilen ikinci ağ, gerçek ve üretilmiş verileri ayırt etmek üzere eğitilir. Programcılar yapay zekalarını eğittikçe, oluşturucu ayrımcıyı gerçek olduklarına inandıracak şekilde giderek daha gerçekçi görüntüler üretmeyi öğrenir. Bu süreç “minimaks oyunu” olarak bilinir çünkü her ağ kendi hatalarını en aza indirirken diğerini zekasıyla alt etmeye çalışır.
GAN’ların potansiyel bir dezavantajı, bazen gerçekçi olmayan veya bulanık görüntüler üretebilmeleridir. Örneğin, insan yüzlerinin görüntülerini oluşturmak üzere eğitilmiş bir GAN, bazen fazladan bir çift gözle veya bozuk bir yüz yapısıyla resimler oluşturabilir. İnsan eli düpedüz bir kabus gibi görünebilir. Ancak, bu teknoloji için henüz erken ve bunun gibi sorunlar zamanı geldiğinde çözülecektir.
VAE’ler, yeni, benzersiz veriler oluşturmak için kullanılan başka bir üretici yapay zeka türüdür. GAN’lardan farklı olarak VAE’ler, orijinaline benzeyen yeni bir şey oluşturmak için girdi verilerinin sıkıştırılmış bir temsilini kullanır. VAE’ler çoğunlukla resim ve video oluşturmak için kullanılır, ancak metin de oluşturabilirler. VAE’lerin potansiyel bir sınırlaması, verilerinin GAN’lar tarafından üretilenler kadar değişken olmayabilmesidir, çünkü VAE’ler girdi verilerinin daha kısıtlı bir temsilini öğrenir. Ek olarak, VAE’ler bazen GAN’ların karşılaştığı bozuk görüntü sorunlarından muzdariptir.
GPT-4 gibi dönüştürücü modeller, birçok doğal dil işleme görevindeki etkileyici performansları nedeniyle pek çok kişinin dikkatini çeken, üretken yapay zekanın nispeten daha yeni bir yinelemesidir. ChatGPT, trafo tabanlı bir AI ürününün mevcut altın yıldız örneğidir. Bu modeller, “trafo” adı verilen bir tür sinir ağı mimarisine dayanmaktadır. Çok büyük veri dizilerini işlemek için tasarlandılar, çok büyük bir metin veri kümesi üzerinde eğitildiler ve bir istem için tutarlı ve bağlamsal olarak alakalı yanıtlar verebilirler.
Transformatör modellerinin avantajı, çeşitli ve yüksek kaliteli metin üretebilmeleridir. Ancak, eğitim verilerinde önyargılar ve yanlışlıklar olabilir, bu da uygunsuz veya hatalı çıktılara yol açabilir. Ek olarak, bu modelleri eğitmek ve çalıştırmak için gereken çok büyük miktarda hesaplama kaynağı ve verisi, bazı uygulamalar için onları zor ve pahalı hale getirebilir.
Üretken Yapay Zeka Uygulamaları
Üretken yapay zeka zaten bir dizi popüler hizmette kullanılıyor. OpenAI ve kardeş görüntü üreteci DALL-E tarafından yapılan, yukarıda bahsedilen chatbot ChatGPT var. Lensa (iOS, Android), Wonder (iOS, Android) ve daha fazlası dahil olmak üzere çok sayıda AI görüntü düzenleyici de var. Bunların hepsi bir süredir etrafta. Ancak ChatGPT yükselişe geçtiğinde, Silikon Vadisi yeni teknolojiyi ortaya çıkarma zamanının geldiğine karar verdi ve birbiri ardına yeni yapay zeka ürünlerini duyurdu.
Bu yılın başından bu yana, hem Microsoft hem de Google, arama motorlarına AI büyülerini duyurdu. Kısa süre sonra daha küçük arama sağlayıcıları DuckDuck Go ve Brave tarafından takip edildi. Microsoft, Bing ve Edge’e AI görüntü oluşturmanın yanı sıra ofis paketine AI bileşenleri ekledi. Opera bile masaüstü tarayıcısına ChatGPT ekliyor. Ayrıca, Shutterstock ve Adobe, ücretli kullanıcıların çalışmaları üzerine eğitilmiş yapay zeka sanat üreteçleriyle ortaya çıktı.
Ancak üretici yapay zeka, görüntü oluşturucuların, sohbet robotlarının ve arama asistanlarının çok ötesine geçebilir. Her kesimden profesyonel, işlerinde bu araçları kullanabilir. Generative AI, ürün tasarımında potansiyel uygulamalara sahiptir ve şirketlerin her müşterinin ihtiyaçlarına göre özel ürünler oluşturmasını sağlar. Ayrıca teşhis ve tedavi gelişimine yardımcı olarak sağlık profesyonelleri tarafından kullanılabilir.
Ayrıca üretken yapay zeka, haber makaleleri veya müzik çalma listeleri gibi kişiselleştirilmiş içerikler oluşturabilir. Üretken yapay zeka algoritmaları, bir kullanıcının tercihlerini ve davranışını analiz ederek, kullanıcıların ilgi alanlarına göre uyarlanmış içerik üreterek kullanıcı katılımını ve memnuniyetini artırabilir. Üretken yapay zeka, eğlence sektörü için film senaryoları veya video oyunu seviyeleri gibi yeni içerik oluşturmaya yardımcı olabilir. Eşsiz ancak benzer ürünler oluşturma yeteneği, şirketlerin daha fazla içeriği daha hızlı ve sürekli olarak daha yüksek kalitede oluşturmasına olanak tanır.
Üretken yapay zekanın potansiyel uygulamaları söz konusu olduğunda bu, buzdağının sadece görünen kısmı. Teknoloji, diğer birçok endüstri ve meslekte de faydalı yerler bulabilir. Bu teknolojiyi, ölçekte uygulandığında, içeriği yaratma, tüketme ve işlerimizi gerçekleştirme şeklimizi nasıl değiştirebileceği açısından, matbaanın icadı veya montaj hattının gelişimi ile karşılaştırmak abartılı olmaz.
Potansiyel Riskler ve Etik Hususlar
Tabii ki, herhangi bir yeni teknolojiyle birlikte kötüye kullanılma veya bazı grupları olumsuz etkilemek. Üretken yapay zekayı çevreleyen başlıca endişelerden biri, hayatlarını makaleler, sanat eserleri, senaryolar, kitaplar ve daha fazlasını yaparak kazanan yazarları, sanatçıları ve diğer yaratıcı türleri yerinden edebilmesidir. Üretken yapay zekanın bir başka potansiyel dezavantajı, ünlülerin ve politikacıların gerçek insanların videolarından ve görüntülerinden ayırt edilemeyecek derin sahtelerini yapmak ve bunları halkı kandırmak için kullanabilmesidir. Ve tabii ki, AI’nın uygun insan gözetimi olmadan karar vermeye başlamasına izin verirsek ne olacağına dair bilim kurgu sorusu her zaman askıda kalır. Yaratıcılarına sırtını mı dönecek yoksa faydası olacağını düşünerek insanlara zarar veren kararlar mı alacak?
İyi haber şu ki, yapay zekayı çevreleyen etik soruların çoğu, teknolojik ilerlemenin daimi kaygıları. İşin yok edilmesi neredeyse her zaman otomasyondaki ilerlemelere eşlik eder. Ama aynı zamanda zanaata bağlı olanlar için daha gelişmiş araçlarla birlikte gelir. Yazarlar, sanatçılar ve diğer yaratıcı kişiler artık mesleklerinde onlara yardımcı olmak için kullanabilecekleri güçlü bir asistana sahipler, onları mahvetmek zorunda değiller. Ayrıca, ünlülerin ve politikacıların sahte görüntüleri, ilk fotoğraf düzenleme yazılım programlarından bu yana ortalıkta dolaşıyor. Ve ilkinden beri filmlerde yapay zekanın ele geçirilmesi için hazırlanıyoruz. Terminatör film. Ve geçerli sorular ve endişeler olsalar da, muhtemelen herkesin yararına olacak şekilde çözülecek veya en azından büyük iş kaybı ve yapay zekanın hakim olduğu bir hükümetin gelmesini gerektirmeyecek şekilde ele alınacak.
Bununla birlikte, birçok yapay zeka ürününün üstesinden gelmesi gereken büyük bir zorluk telif hakkıdır. Üretken yapay zeka, devasa bir metin, görüntü, ses ve daha fazla veri kümesi üzerinde eğitildiğinden, telif hakkıyla korunan malzeme, üretken yapay zekanın yeni kreasyonlar yapmak için kullandığı şeyin ayırt edici bir bölümünü oluşturur. Kabul edilirse, üretici yapay zekanın doğası, telif hakkıyla korunan bir çalışmanın kelimesi kelimesine yeniden oluşturulmasını engeller, ancak üretken yapay zekanın yarattığı her şey, telif hakkıyla korunan materyalin parçalarından oluşur. Ya da en azından yapay zeka, insanların eserlerine dayanarak yazmayı ve çizmeyi öğrendi. Bu, çalışmalarının yapay zekayı eğitmek için çalındığını ve tazminatı hak ettiklerini düşünen veya yapay zekanın çalışmalarından öğrendiklerini “unutmasını” talep eden yazarlar ve sanatçılar arasında olası davalara yol açabilir.
Ancak, yapay zekanın ezberci kopyalama korumalı çalışma olmadığı ve makine öğreniminin insan öğrenimine eşdeğer olduğu tartışılabilir, tıpkı bir yazarın bir kitap okuyup benzer çizgilerle kendi kitabını yazmak için ilham alması gibi. Muhtemelen bir yargıcın “taklit ederek öğrenen bir yapay zeka ile bunu yapan bir insan arasındaki fark nedir?” Ve üretken yapay zekanın kesinlikle ortaya çıkaracağı tüm yasal sonuçların çözülmesi söz konusu olduğunda, bu buzdağının sadece görünen kısmı. Şimdi avukatların bilgisayar bilimlerini tazelemeleri için iyi bir zaman.
Son Düşünceler: Geleceğe Hoş Geldiniz
Üretken yapay zeka, etkileyici ve büyüleyici olduğu kadar korkutucu da olabilir. Ama şimdi burada ve gitmeyecek. 2023’ün ilk aylarındaki benimseme oranı göz önüne alındığında, yıl sonuna kadar Üretken Yapay Zekanın günlük hayatınızın büyük bir kısmına dahil edileceğini tahmin etmek zor değil. Ve 2024’ün sonunda bu teknoloji olmadan hayatı hatırlamak zor olabilir.
