Matthew S. Smith / Nis 2025
“Tatmin edici olanlar da dahil olmak üzere tüm işleri otomatikleştirmeli miyiz?”
Bu, Elon Musk , Steve Wozniak ve Andrew Yang dahil olmak üzere 10.000’den fazla imzacıya sahip olan ” dev YZ deneyleri ” için son zamanlarda yapılan duraklama çağrısının yönelttiği birkaç sorudan biri . Kulağa korkunç geliyor – belki biraz abartı ile karıştırılmış olsa da – ve yine de YZ tüm işleri otomatikleştirmek için tam olarak nasıl kullanılacak ? Bunun arzu edilir olup olmadığını bir kenara bırakırsak – mümkün mü?
“Bence gerçek engel, OpenAI ve Google Bard’da gördüğümüz gibi genelleştirilmiş YZ yeteneklerinin ortaya çıkışının, İnternet’in genel olarak kullanılabilir hale geldiği veya bir hizmet olarak bulut altyapısının kullanılabilir hale geldiği ilk günlere benzemesidir ,” diyor MIT Connection Science Institute’ta bir üye olan Douglas Kim . “Önerildiği gibi, henüz yüz milyonlarca çalışan tarafından genel kullanıma hazır değil.”
Araştırmacılar bile yapay zeka inovasyonuna ayak uyduramıyor
Kim, devrim niteliğindeki teknolojilerin hızla yayılabildiğini ancak yararlı, kolay erişilebilir uygulamalar aracılığıyla kendilerini kanıtlayana kadar yaygın bir şekilde benimsenmede başarısız olduklarını belirtiyor. Üretken YZ’nın erken benimseyenlerden oluşan temel bir kitlenin ötesine geçmek için “belirli iş uygulamalarına” ihtiyaç duyacağını belirtiyor.
Augment.co’da YZ başkanı olan Matthew Kirk’ün de benzer bir görüşü var. “Bence olan şey, İnternet’in ilk günlerinde olana benziyor. Fikirlerin tam bir karmaşasıydı ve hiçbir standart yoktu. İnsanların, insanların uyduğu standartlarda karar kılmaları zaman ve iş birliği gerektirir. Zamanı ölçmek gibi sıradan bir şey bile inanılmaz derecede karmaşıktır.”
Standardizasyon, YZ geliştirme için hassas bir noktadır. Modelleri eğitmek ve sonuçları ince ayarlamak için kullanılan yöntemler gizli tutulur ve bu da nasıl çalıştıklarına dYZr temel soruların yanıtlanmasını zorlaştırır. OpenAI, GPT-4’ün çok sayıda standart testi geçme yeteneğini övdü – ancak model testleri gerçekten anladı mı , yoksa sadece doğru yanıtları yeniden üretmek için mi eğitildi? Ve bu, yeni görevlerle başa çıkma yeteneği için ne anlama geliyor? Araştırmacılar, yanıt veya bir sonuca ulaşmak için kullanılabilecek yöntemler konusunda anlaşamıyor gibi görünüyor.
Standartlar üzerinde anlaşmaya varılsa bile, GPT-4 gibi büyük dil modellerine (LLM) veya diğer üretken YZ sistemlerine dayalı YZ destekli araçların yaygın kullanımı için gereken fiziksel donanımın tasarlanması ve üretilmesi bir zorluk teşkil edebilir. Optiver’da küresel araştırma altyapısının başkanı olan Lucas A. Wilson , YZ sektörünün mümkün olan en karmaşık LLM’yi üretmek için bir “silahlanma yarışı” içinde olduğuna inanıyor. Bu da, bir modeli eğitmek için gereken hesaplama kaynaklarını hızla artırdı.
“YZ alanındaki inovasyon hızı, hemen uygulanabilir hesaplamalı araştırmanın artık teknoloji sektörünün yeni ve özgün donanım yetenekleri geliştirme yeteneğinin önünde olduğu anlamına geliyor ve bu nedenle donanım satıcıları YZ geliştiricilerinin ihtiyaçlarını karşılamak için çaba sarf etmeli,” diyor Wilson. “Satıcıların öngörülebilir gelecekte ayak uydurması zor olacaklarını düşünüyorum.”
Sizin gibi, YZ da bedava çalışmayacak
Bu arada, geliştiriciler sınırlamalarla başa çıkmanın yollarını bulmalıdır. Sıfırdan güçlü bir LLM eğitimi benzersiz fırsatlar sunabilir, ancak yalnızca büyük, iyi finanse edilen kuruluşlar için uygulanabilirdir. Mevcut bir modele dokunan bir hizmeti uygulamak çok daha uygun maliyetlidir ( örneğin, Open YZ’nın ChatGPT-3.5 Turbo’su API erişimini 750 İngilizce kelime başına yaklaşık 0,002 ABD Doları olarak fiyatlandırır). Ancak, YZ destekli bir hizmet popüler hale geldiğinde maliyetler yine de artar. Her iki durumda da, YZ’yı sınırsız kullanım için kullanıma sunmak pratik değildir ve geliştiricileri zorlu seçimler yapmaya zorlar.
“Genel olarak, YZ ile inşa eden girişimler, herhangi bir belirli satıcı API’sine olan bağımlılıklar konusunda çok dikkatli olmalıdır. Ayrıca, GPU’ları ateşe vermeyeceğiniz mimariler inşa etmek de mümkündür , ancak bu da epeyce deneyim gerektirir,” diyor hikaye anlatımı ve anlatı oyunları için bir YZ platformu inşa eden bir girişim lan Hidden Door’un CEO’su ve kurucu ortağı Hilary Mason .
Hidden Door, kullanıcıların yapay zekadan yararlanarak benzersiz hikaye deneyimleri oluşturmasına yardımcı olan bir yazılım geliştiriyor.Bu, hikaye oyunları oluşturmak için kullanılan YZ destekli bir aracın ekran görüntüsüdür. Kullanıcının seçebileceği birden fazla karakter ve istem içerir. Gizli Kapı.
Üretken YZ üzerine kurulu çoğu hizmet, ayda üretecekleri içerik hacmine sıkı bir sınır koyar. Bu ücretler işletmeler için birikebilir ve görevleri otomatikleştirmek isteyen kişileri yavaşlatabilir. OpenAI bile kaynaklarına rağmen, mevcut yüke bağlı olarak ChatGPT’nin ödeme yapan kullanıcılarına sınır koyar : Bu yazının yazıldığı tarih itibarıyla, sınır şu anda her üç saatte 25 GPT-4 sorgusudur. Bu, iş için ChatGPT’ye güvenmek isteyen herkes için büyük bir sorundur.
Yapay zeka destekli araçların geliştiricileri de bilgisayarlar kadar eski bir zorlukla karşı karşıyadır: iyi bir kullanıcı arayüzü tasarlamak . Birçok görevi yerine getirebilen güçlü bir LLM eşsiz bir araç olmalıdır, ancak bir aracın bir görevi yerine getirme yeteneği, onu kullanan kişi nereden başlayacağını bilmiyorsa önemsizdir. Kirk, ChatGPT’nin ulaşılabilir olmasına rağmen, kullanıcıların belirli bir göreve odaklanmaları gerektiğinde sohbet yoluyla bir yapay zeka ile etkileşime girmenin açıklığının bunaltıcı olabileceğini belirtiyor.
Kirk, “Deneyimlerimden araçları tamamen açık uçlu bırakmanın kullanıcıları yardım etmekten çok daha fazla şaşırttığını öğrendim,” diyor. “Bunu sonsuz bir kapı koridoru gibi düşünün. Çoğu insan ne yapacağını bilemeden orada durur. Kullanıcılara sunulacak en iyi kapıları belirlemek için yapmamız gereken çok iş var.” Mason da benzer bir gözlemde bulunarak “ChatGPT’nin esasen GPT-3’e göre bir UX iyileştirmesi olduğu gibi, ürünlerde YZ modellerini etkili bir şekilde kullanmak için ihtiyaç duyacağımız kullanıcı arayüzü metaforlarını icat etmeye daha yeni başladığımızı düşünüyorum .” diyor.
Yapay zekayı kullanma eğitimi kendi başına bir iş olacak
Belirli bir sorun halihazırda tartışma yarattı ve hassas ve önemli işler için yapay zeka araçları oluşturma çabalarını tehdit ediyor: halüsinasyon . LLM’ler benzersiz metinler üretme, şakalar yapma ve hayali karakterler hakkında hikayeler örme konusunda inanılmaz bir yeteneğe sahiptir. Ancak, bu yetenek, kesinlik ve doğruluğun kritik öneme sahip olduğu durumlarda bir engeldir, çünkü LLM’ler genellikle var olmayan kaynakları veya yanlış ifadeleri gerçekmiş gibi sunar.
Kim, “Bazı sıkı bir şekilde düzenlenen sektörlerdeki (bankacılık, sigorta, sağlık hizmetleri) şirketlerdeki belirli işlevler, ayrımcılığı engelleyen çok katı veri gizliliği ve diğer düzenleyici gereklilikleri uzlaştırmayı zor bulacaktır” diyor. “Bu düzenlenen sektörlerde, YZ’nın bir okul ödevi yazarken kabul edilebilir olan türden hatalar yapmasına izin veremezsiniz.”
“İnsanları LLM’leri beslemek gibi tamamen yeni bir iş için işe almak, halihazırda çalışan diğer kişilerin daha karmaşık veya soyut görevlere odaklanmasını nasıl sağlar?” —Lucas A. Wilson, Optiver
Şirketler bu zorluğa, YZ araçlarını kullanma konusunda uzman çalışanları ikna ederek yanıt verebilir. Bir YZ güvenlik ve araştırma şirketi olan Anthropic , yakın zamanda, diğer şeylerin yanı sıra, “çeşitli görevleri yerine getirmek için yüksek kaliteli istemler veya istem zincirleri kütüphanesi” oluşturmaktan sorumlu bir istem mühendisi ve kütüphaneci arayan bir iş ilanıyla manşetlere çıktı . Maaş? 175.000 ila 335.000 dolar.
Ancak Wilson, YZ araçlarını etkili bir şekilde kullanmak için gereken uzmanlık ile YZ’nın sunmayı vaat ettiği verimlilik arasında bir sürtüşme görüyor. Wilson, “İnsanları LLM’leri besleme gibi tamamen yeni bir işe işe almak, halihazırda çalışan diğerlerinin daha karmaşık veya soyut görevlere odaklanmasını nasıl sağlıyor?” diye soruyor. “Ben net bir cevap göremiyorum.”
Bu sorunlara rağmen yapay zeka ile işi zenginleştirmek değerli olabilir. Bu kesinlikle bilişim devrimi için geçerliydi: Birçok insanın Word ve Excel kullanmak için eğitime ihtiyacı var, ancak çok azı daktilo veya grafik kağıdını daha iyi bir alternatif olarak önerecektir. Yine de, “tatmin edici olanlar da dahil olmak üzere tüm işleri otomatikleştirdiğimiz” bir geleceğin altı aydan fazla uzakta olduğu açıktır, çünkü Yaşamın Geleceği Enstitüsü’nün mektubu endişe vericidir. Yapay zeka devrimi şu anda gerçekleşiyor ve bugünden on yıl sonra bile gerçekleşmeye devam edecek.
https://spectrum.ieee.org/YZ-taking-over-jobs