İş ve içerik üretimi dünyaları, OpenAI’den ChatGPT ve Dalle-E gibi araçları hızla benimsedi. Ancak üretken yapay zeka tam olarak nedir, nasıl çalışır ve neden bu kadar sıcak ve tartışmalı bir konudur?
Basitçe açıklanacak olursa, yapay zeka kuşağı, insanı taklit eden çıktılar üretmek için bilgisayar algoritmalarını kullanan bir yapay zeka dalıdır. metin, fotoğraflar, grafikler, müzik, bilgisayar kodu ve diğer medya türleri dahil olmak üzere materyal.
Yapay zeka nesliyle, amaçlanan sonucun resimlerini içeren eğitim verilerini kullanarak bilgi elde etmek için algoritmalar oluşturulur. Gen-AI modelleri, eğitim verilerindeki kalıpları ve yapıları inceleyerek orijinal girdi verileriyle ortak özelliklere sahip yeni materyaller oluşturabilir. Yapay Zeka Kuşağı bu şekilde gerçek ve insana benzeyen bilgiler üretebilir.
Yapay Zeka Kuşağı Nasıl Uygulanır?
İnsan beyninin iç işleyişi olan sinir ağlarına dayalı makine öğrenimi teknikleri , gen AI’nın temelidir. Eğitim sırasında modelin algoritmalarına büyük miktarda veri beslenir ve modelin öğrenme temeli olarak hizmet eder. Bu metodoloji, metin, kod, resimler ve diğerleri dahil olmak üzere çalışmayla ilgili her türlü içeriği içerebilir.
Eğitim verilerini topladıktan sonra, AI modeli, yol gösteren temel ilkeleri anlamak için verilerdeki korelasyonları ve kalıpları inceler. içerik. AI modeli öğrendikçe ayarlarını sürekli olarak düzenleyerek insan tarafından üretilen materyali taklit etme kapasitesini geliştiriyor. Yapay zeka modelinin çıktıları, daha fazla malzeme ürettikçe daha karmaşık ve ikna edici hale geliyor.
Çeşitli teknolojilerin halkın dikkatini çekmesi ve içerik oluşturucular arasında heyecan yaratmasıyla, yapay zeka nesli son yıllarda önemli ölçüde ilerledi. Diğer büyük BT şirketlerinin yanı sıra Google, Microsoft, Amazon ve diğerleri kendi gen yapay zeka araçlarını sıraladılar.
ChatGPT ve Dalle-E 2’yi, bir girdiye dayanabilecek yapay zeka oluşturma araçlarına örnek olarak düşünün uygulamaya bağlı olarak istenen sonucu oluşturmaya yönlendirmek için komut istemi.
Aşağıdakiler, gen-AI araçlarının en dikkate değer örneklerinden bazılarıdır:
- ChatGPT: OpenAI tarafından oluşturulan ChatGPT, ipuçlarına yanıt olarak insan konuşmasına benzeyen metinler üretebilen bir AI dil modelidir.
- Dalle-E 2: Görsel içerik oluşturmak için metne dayalı ipuçları kullanan OpenAI.
- Google Bard: ChatGPT’ye rakip olarak piyasaya sürülen Google Bard, PaLM geniş dil modeli üzerinde eğitilmiş bir yapay zeka oluşturma sohbet robotudur.
- GitHub Copilot: GitHub ve OpenAI tarafından geliştirilen GitHub Copilot, Visual Studio ve JetBrains gibi programlama ortamlarının kullanıcıları için kod tamamlama öneren, yapay zeka destekli bir kodlama aracıdır.
{6 }Midjourney: San Francisco merkezli bağımsız bir araştırma laboratuvarı tarafından oluşturulan Midjourney, Dalle-E 2 gibidir. İnanılmaz derecede fotogerçekçi görsel bilgiler üretmek için dil ipuçlarını ve bağlamı okur.
Kullanımdaki Yapay Zeka Kuşağına Örnekler
Yapay zeka nesli henüz emekleme aşamasında olmasına rağmen, çeşitli uygulama ve sektörlerde kendini çoktan kabul ettirmiştir.
Örneğin, yapay zeka kuşağı metin, grafik ve içerik üretim sürecinde bile müzik, pazarlamacılara, gazetecilere ve sanatçılara yaratıcı süreçlerinde yardımcı olur. Yapay zeka güdümlü sohbet botları ve sanal asistanlar, daha kişiselleştirilmiş yardım sunabilir, yanıt sürelerini hızlandırabilir ve müşteri hizmetleri temsilcilerinin iş yükünü hafifletebilir.
Gen AI, ayrıca aşağıda da kullanılır:
- { 6}Tıbbi Araştırma: Yapay Zeka Kuşağı, tıpta yeni ilaçların geliştirilmesini hızlandırmak ve araştırma maliyetlerini azaltmak için kullanılır.
- Pazarlama: Reklamverenler, oluşturmak için gen yapay zekayı kullanır hedeflenen kampanyalar ve malzemeyi müşterilerin ilgi alanlarına uyacak şekilde değiştirir.
- Çevre: İklim bilimcileri, hava durumunu tahmin etmek ve iklim değişikliğinin etkilerini simüle etmek için gen-AI modelleri kullanır.
- Eğitim: Bazı eğitmenler, öğrenme materyalleri ve değerlendirmeler oluşturmak için gen yapay zeka modellerinden yararlanır. her öğrencinin öğrenme tercihlerine göre uyarlanmıştır.
{6 }Finans: Finans uzmanları, piyasa kalıplarını analiz etmek ve borsa gelişmelerini tahmin etmek için gen yapay zekadan yararlanır.
Yapay Zeka Kuşağının Sınırlamaları ve Riskleri
Yapay Zeka Kuşağı, ele almamız gereken birkaç sorunu gündeme getiriyor. Önemli endişelerden biri, bireylere ve şirketlere ciddi zararlar verebilecek ve belki de ulusal güvenliği tehlikeye atabilecek yanlış, zararlı veya hassas bilgileri yayma potansiyelidir.
Politika yapıcılar bu tehditleri dikkate almıştır. Avrupa Birliği, Nisan ayında, işletmelerin bu teknolojileri oluşturmak için kullanılan tüm telif hakkıyla korunan materyalleri beyan etmesini zorunlu kılan, gen AI için yeni telif hakkı düzenlemeleri önerdi.
Bu yasalar, etik uygulamaları ve şeffaflığı geliştirirken fikri mülkiyetin kötüye kullanılmasını veya ihlalini engellemeyi amaçlıyor. AI geliştirmede.Ek olarak, gen-AI modelleri, eğitim verilerinde bulunan önyargıları istemeden büyüterek olumsuz fikirleri ve önyargıları destekleyen istenmeyen sonuçlar üretme potansiyeline sahiptir. Bu olgu genellikle pek çok kullanıcı tarafından fark edilmeyen ve gözden kaçan bir sonuçtur.
İlk ortaya çıkışından bu yana, ChatGPT, Bing AI ve Google Bard, yanlış veya zarar verici çıktıları nedeniyle eleştirilere yol açtı. Bu kaygılar, özellikle yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan kaynakları dikkatli bir şekilde incelemenin zorluğu göz önüne alındığında, gen yapay zeka geliştikçe ele alınmalıdır.
Bazı Yapay Zeka Firmaları Arasındaki İlgisizlik Korkutucudur
Bazı teknoloji şirketleri, çeşitli nedenlerden dolayı gen AI tehditleri.
Birincisi, uzun vadeli etik kaygılar yerine kısa vadeli kârlara ve rekabet avantajına öncelik verebilirler.
İkincisi, gen AI ile ilişkili potansiyel riskler.
Üçüncü olarak, belirli şirketler devlet düzenlemelerini yetersiz veya gecikmiş olarak görebilir ve bu da onların tehditleri göz ardı etmesine yol açabilir.
Son olarak, AI’nın yeteneklerine ilişkin aşırı iyimser bir bakış açısı, Yapay zeka kuşağının risklerini ele alma ve risklerini azaltma ihtiyacını göz ardı ederek potansiyel tehlikeleri hafife alın.
Daha önce yazdığım gibi, birçok teknoloji şirketinin üst düzey yöneticilerinin yanlış bilgilendirme konusunda neredeyse şok edici derecede kayıtsız bir tavır takındığına tanık oldum. AI ile ilgili riskler, özellikle derin sahte görüntüler ve (özellikle) videolar söz konusu olduğunda.
Üstelik, AI’nın zorla para almak için sevdiklerinizin sesini taklit ettiğine dair raporlar var. Silikon bileşenleri sağlayan birçok şirket, yapay zeka tarafından oluşturulan bu içerik ifşalarının en aza indirileceğini veya göz ardı edileceğini bildiğinden, yapay zeka etiketleme yükünü cihaza veya uygulama sağlayıcısına yüklemekten memnun görünüyor.
Bu şirketlerden birkaçı şunu belirtti: Bu risklerle ilgili endişeleri var, ancak hala kesin politika pozisyonlarını düşünen “dahili komiteleri” olduğunu iddia ederek konuyu kumar oynadılar. Ancak bu durum, bu şirketlerin birçoğunun derin sahtekarlıkları tespit etmeye yardımcı olacak açık politikaları olmadan silikon çözümlerini piyasaya sürmekten alıkoymadı.
7 AI Lideri Gönüllü Standartları Kabul Etti
Açık işin iyi tarafı, Beyaz Saray geçen hafta yedi önemli yapay zeka aktörünün sorumlu ve açık araştırma için bir dizi gönüllü standart üzerinde anlaştığını söyledi.
Amazon, Anthropic, Google, Inflection, Meta’dan temsilcileri memnuniyetle karşılarken , Microsoft ve OpenAI Başkan Biden, bu firmaların önemli tehlikeleri azaltmak için ellerinden gelen her şeyi yaparken yapay zekanın muazzam potansiyelinden yararlanmaları gereken sorumluluktan bahsetti.
Yedi şirket, yapay zeka sistemlerini test etme sözü verdi. ‘ Kamuya açıklanmadan önce dahili ve harici güvenlik. Bilgileri paylaşacak, güvenlik yatırımlarına öncelik verecek ve insanların yapay zeka tarafından üretilen içeriği tanımasına yardımcı olacak araçlar oluşturacaklar. Ayrıca toplumun en acil sorunlarını ele alabilecek planlar geliştirmeyi hedefliyorlar.
Bu doğru yönde atılmış bir adım olsa da, en önde gelen küresel silikon şirketleri bariz bir şekilde bu listede yoktu.
Kapanış Düşünceler
İnsanları derin sahte resim ve videoların tehlikelerinden korumak için çok yönlü bir yaklaşım şarttır:
- Teknolojik gelişmeler, karmaşık manipülasyonları tanımlayabilen güçlü algılama araçları geliştirmeye odaklanmalıdır. .
- Yaygın kamuoyu bilinçlendirme kampanyaları, bireyleri derin sahtekarlıkların varlığı ve riskleri konusunda eğitmelidir.
- Teknoloji şirketleri, hükümetler ve araştırmacılar arasındaki iş birliği, sorumlu yapay zeka kullanımı için standartlar ve düzenlemeler oluşturmada hayati önem taşır.
- Medya okuryazarlığını ve eleştirel düşünme becerilerini geliştirmek, bireyleri gerçek ve uydurma içerik arasında ayrım yapma konusunda güçlendirebilir.
Bu çabaları birleştirerek, toplumu derin medyanın zararlı etkilerinden korumaya çalışabiliriz. sahte ürünler.
Son olarak, kamuoyunda bir güven oluşturma adımı, tüm silikon şirketlerinin, tüketicilerin yapay zeka olup olmadığını anlamak için bir görüntüyü veya videoyu taramak üzere bir akıllı telefon uygulaması kullanmasına olanak tanımak için gerekli dijital filigran teknolojisini oluşturmasını ve sunmasını gerektirecektir. -oluşturuldu. Amerikan silikon şirketlerinin adım atması ve liderlik rolü üstlenmesi ve bunu cihaz veya uygulama geliştiricisinin omuzlayacağı bir yük olarak görmemesi gerekiyor.
Geleneksel filigran, kolayca kaldırılabileceği veya kırpılabileceği için yetersizdir. Kusursuz olmamakla birlikte, bir dijital damgalama yaklaşımı, insanları, örneğin, bir görüntünün yapay zeka ile oluşturulma olasılığının %80 olduğu konusunda makul bir güven düzeyiyle uyarabilir. Bu adım, doğru yönde atılmış önemli bir adım olacaktır.
Ne yazık ki, ister devlet tarafından emredilen ister kendi kendini düzenleyen olsun, halkın bu tür sağduyulu korumaya yönelik talepleri, korkunç bir şey olana kadar bir kenara itilecek: bireylerin fiziksel olarak yaralanması veya ölmesi gibi AI kuşağının bir sonucu.