Infor Bölge Satış Müdürü Orçun Çakar, okurları için yazdı “ Kurumlarda Üretken Yapay Zeka”.
Yapay zeka 2023’te manşetlerden inmedi. İnsanlığın yok olmasına neden olabileceğine dair uyarılar, ulusal güvenlik tehdidi oluşturduğuna dair iddialar, belirli bir kapasitenin üzerindeki tüm yapay zeka eğitimlerinin en az altı ay süreyle durdurulması çağrıları, yapay zekanın ‘babasının’ istifası… Özellikle ChatGPT ve benzer üretken yapay zeka (GenAI) modelleri, günlük hayatımızı dönüştürme potansiyelleri hakkında çok sayıda tartışma yarattı.
Peki kurumsal ortamda ne olacak? Şirketler gerçek anlamda dönüştürücü güce sahip bu teknolojinin potansiyelini ve gücünü nasıl ve ne amaçla kullanabilir?
Üretken yapay zeka oldukça yeni bir kavram olmasına rağmen, yapay zeka ve bilgi işlem konusunda önemli bir dönüm noktasına geldik. GenAI alanında ses getiren büyük dil modellerinin çoğu doğal dil işleme (NLP) konusunda büyük başarılara imza atıyor. Söz konusu GenAI modelleri, pek çok sektörde etkileşimli müşteri hizmetleri gibi NLP tabanlı uygulamalara yardımcı olabilir. Bilgiye dayalı varlıklarınızı, son kullanıcılara yönelik kılavuzlarınızı ve belgelerinizi GenAI tabanlı etkileşimli sohbet robotları aracılığıyla hazırlayabilirsiniz. Bu da müşterilerinizin ihtiyaç duydukları bilgilere ulaşmasını büyük ölçüde kolaylaştıracaktır.
Bir diğer öncelikli fayda, işe dair veriler üzerinde kurumsal çapta arama yapabilen NLP tabanlı arama motorları sunmaktır. Bu sürekli gelişen bir alan, kurumsal yazılım şirketleri GenAI modellerinin mevcut NLP çözümlerini ve yapay zeka tekliflerini nasıl tamamlayabileceği üzerine çoktan çalışmaya başladılar bile. Bu örneğin bağlamsal deneyimleri geliştirmek, sesli sohbet yeteneklerini dijital asistanlarla veya makine öğrenimi (ML) modelleriyle yapay zeka platformlarına entegre etmek veya kurumsal arama motorlarını görüntü tanıma yetenekleriyle zenginleştirmek şeklinde olabilir.
GenAI modelleri, kullanıcıların metin ve kod oluşturmak, tahmin ve özet ortaya koymak, çeviri yapmak, görüntüleri analiz etmek ve diğer pek çok görev için çeşitli veri kaynaklarından yararlanmalarını sağlar. Bunlar elbette çeşitli kurumsal kullanım senaryoları için de uyarlanabilir. E-postalar, raporlar, ürün kılavuzları ve web içeriği yazmak; görev tanımları ve talepler oluşturmak; ürün ve sağlayıcıları karşılaştırmak, pazarlama faaliyetleri için fotoğraf, müzik ve videoları bir araya getirmek gibi. Ayrıca GenAI modellerinin NLP becerilerini kitapları özetlemek, herhangi bir içeriği gözden geçirmek veya düzeltmek, bir girişimi başlatmak için yeni fikirler üretmek gibi amaçlarla da kullanabilirsiniz.
GenAI iş başında
Peki, bu pratikte ne kazandırır? Örneğin, BT ve yazılım mühendisliği departmanlarına sahip şirketler, kod üretimi için Microsoft’un Copilot veya AWS CodeWhisperer gibi araçlardan yararlanarak sağlıklı bir uygulama başlatabilir. Kendi sektörlerine özgü dil modellerini oluşturmak, yaygın bilgileri doğrulamak, web kaynaklarını kullanarak incelemeler ve öneriler almak, özel kurumsal verilerini birleştirmek ve bunu kamusal alandaki bilgilerle zenginleştirmek isteyen şirketler, Open AI ChatGPT veya AWS Bedrock gibi GenAI araçları ve platformlarıyla entegrasyon kurabilirler.
Önümüzdeki zorluklar
GenAI dünyasındaki değişim hızı çok yüksek ve buna zamanında uyum sağlayamayan kuruluşlar rekabetin gerisinde kalabilir. İdeal koşullarda işletmelerin bu güçlü teknolojiyi reddetmek yerine kucaklamaları gerekir. Ancak bu GenAI söz konusu olduğunda herkese uyan tek bir model olduğu anlamına gelmiyor. GenAI modellerinin kurumsal ortamlarda yaygın olarak benimsenmesinden önce ele alınması gereken bir dizi zorluk var.
Bunların ilki güvenilirlik sorunu. Büyük dil modellerinde üretilen bir içerik özgün gibi görünse de, aslında maruz kaldığı benzer bir eğitim veri setine dayalı bir modeli taklit eder. Bu da üretilen bilginin doğruluğunun sorgulanmasına veya aynı soruya karşılık farklı cevaplar üretilmesine neden olabilir.
İkinci sırada gizlilik sorunları geliyor. Kullanıcıların paylaştığı veriler ve girdiler daha büyük modeli eğitmek için kullanılır. Dolayısıyla, değerli ticari sırlar da bu modelin bir parçası haline gelebilir ve bu da uyumluluk ihlallerine yol açabilir. Buna ek olarak, işletmeye özgü içeriğin oluşturulması ve paylaşılması yasal koşullarla ve veri gizliliği gereksinimleriyle uyumlu olmalıdır. Örneğin şirketler Veri Koruma Etki Değerlendirmesi (DPIA) gerçekleştirirken, bunun Genel Veri Koruma Yönetmeliği’ne (GDPR) uygunluğunu sağlamalıdır. GenAI platformu sağlayıcılarının çoğu kurumsal verilerinizi size özel tutma ve genel eğitim amaçları için kullanmama imkanı sunar. Ancak yine de GenAI kullanmayı planlayan işletmelerin bu durumu dikkate alması önemlidir.
Son olarak yapay zeka üzerinde bir de önyargı sorunu mevcut. Yapay zeka tarafından üretilen içerik, kendisine sunulan girdilere dayanarak özel olarak hazırlanır. Bu modeli resmin tamamına maruz bırakmadan, yalnızca uygun veri noktalarını kullanarak eğitebilirsiniz. Sonuçta olarak da çıktıyı istediğiniz gibi şekillendirebilirsiniz. Bunun hem yararı hem zararı var. Örneğin oluşturulan içerik öznel bir görüş içermesine rağmen tonu fazla otoriter olabilir. Böylece saf kullanıcıları manipüle etmek ve görüşlerini GenAI ile oldukça ikna edici bir şekilde değiştirmek kolay olacaktır. Ayrıca benzer yollarla sahte haberler, videolar ve ses kayıtları üretme riski de artacaktır.
Moderasyon filtreleri
Tüm bunlar söz konusu zorlukların aşılamaz olduğu anlamına gelmiyor. Bu tehditlerle mücadele etmenin bir yolu, GenAI araçlarının ‘normal’ kullanıcılar tarafından kullanılabileceği son kullanıcı arayüzüne uygun moderasyon filtreleri uygulamaktır. Ayrıca kurumsal amaçlı kullanım için işletmeler ortada ‘gerçek kişilerin yer aldığı’ bir yaklaşım izlemelidir. Yani oluşturulan tüm içerik, düzenli tüketime sunulmadan önce gerçek kişiler tarafından denetlenmelidir. Oluşturulan içeriğin doğruluğunu ve tutarlılığını artırmak, sosyo-politik önyargıları azaltmaya yardımcı olmak ve şirketin rekabet gücünü korumak için bir süre insan kontrolü ve moderasyon gerekecektir.
Yukarıdakilerin tümü göz önüne alındığında, işletmelerin GenAI’ın kendileri için nasıl geçerli olduğuna dair bir bakış açısı geliştirmeleri gerekiyor. Buna ek olarak, GenAI tedarikçilerinin en iyi uygulamalarını takip etmek hayati önem taşıyor. Örneğin, Open AI moderasyon filtrelerinin kullanılması gibi. Ayrıca ülkelerin kendi yapay zeka politikalarını oluşturmak için de çabaladıklarını görüyoruz. Bu da işletmelerin dikkate alması gereken bir diğer konu. İlgili hükümetler tarafından belirtilen uygun protokolleri izleyerek yerel yapay zeka politikasına uyduğunuzdan emin olmanız şart.
Evrim çok hızlı ilerliyor
Üretken yapay zekanın önümüzdeki beş ila on yıl içinde nasıl gelişeceğine gelirsek; öncelikle bu teknolojiye yapılan yatırımlar muazzam bir şekilde artacaktır. Hem daha iyi modeller üretme açısından, hem de daha hızlı daha güçlü bilgi işlem altyapıları, daha fazla ağ bant genişliği ihtiyacı ve donanım anlamında bu geçerli. Yapay zekanın etkisini kesinlikle küçümsememek lazım. Önümüzdeki yıllarda tüketeceğimiz tüm medya içeriği GenAI’dan etkilenecek. Alıştığımız internet araması daha özel, konuşmaya dayalı bir deneyime doğru ilerleyecek. Yapay zeka tarafından üretilen içeriği tespit eden araçlar daha akıllı hale gelecek, düzenleme ve uyumluluk daha da sıkılaşacak.
ChatGPT ve diğer GenAI modelleri, tüketicilerin arama sürecini iyileştirmelerine, içerik oluşturmayı otomatikleştirmelerine ve bireysel üretkenliği artırmalarına yardımcı olan yıkıcı bir yeni anlayışa karşılık geliyor. İşletmelerin bu güçlü teknolojileri hızla benimsemesini beklerken, aynı zamanda potansiyel risklerin, yanlışlıkların ve gizlilikle ilgili endişelerin de farkında olmalarını umuyoruz. GenAI alanının olgunlaşması ve bu tür endişeleri gidermesi sadece zaman meselesi. Yine de şu an bile insan kontrolü ve denetimiyle GenAI modelleri kurumsal ortamlarda devrim yaratma potansiyeline sahip.
