ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden iki yıldan fazla bir süre sonra, Goldman Sachs Baş Bilgi Sorumlusu Marco Argenti, üretken yapay zekanın (AI) potansiyelinin netleşmeye başladığını söylüyor. Robotik alanındaki ilerlemelerle güçlendirilen giderek daha yetenekli büyük dil modellerinin (LLM'ler) geliştirilmesi, Argenti'ye göre, 2025'te istihdamdan teknolojinin düzenlenmesine kadar her şeyde köklü değişiklikler getirmeye başlayacak.
Amazon Web Services'in eski teknoloji başkan yardımcısı olan Argenti, yapay zekanın yakın gelecekte iş dünyası ve toplumla nasıl etkileşime girebileceğine dair beş öngörüde bulunuyor:
Yeni Hibrit İş Gücü: Yapay zeka sistemleri giderek daha çok insana benziyor. Öyleyse neden onları insanlar gibi istihdam etmeyelim?
Yapay zeka modellerinin, insanlar yerine karmaşık ve uzun süreli görevleri planlama ve yerine getirme yetenekleri olgunlaşmaya başlayacak. Bu, şirketlerin nihayetinde hibrit ekiplerin bir parçası olarak yapay zeka çalışanlarını "istihdam etmesi" ve eğitmesi için gerekli koşulları yaratacak. Akıllara şu soru geliyor: İnsanlar ve yapay zeka en iyi şekilde nasıl birlikte çalışabilir? Şirketler, hibrit bir iş gücünü denetlemek için insan yöneticileri yeniden eğitecek. İnsan kaynakları departmanı, insan ve makine kaynakları departmanına evrilecek. İlk yapay zeka "işten çıkarmaları" ortaya çıkabilir; bu durumda, performansı akranlarına kıyasla zayıf olan yapay zeka modelleri, daha iyi yapay zeka araçları veya insanlarla değiştirilebilir.
Uzman Yapay Zekanın Ortaya Çıkışı: Yapay zekanın doktora seviyesi modelleri geliyor.
Şirketler, yapay zekayı kendi özel verilerine entegre edecek. Bu, ya Retrieval-Augmented Generation (RAG) (büyük dil modellerini harici, uzmanlaşmış veri kümelerine bağlayabilen bir mimari) ya da ince ayar (fine-tuning) adı verilen, daha küçük ve uzmanlaşmış bir veri kümesiyle bir LLM'nin geliştirilmiş eğitimi süreci aracılığıyla gerçekleşecek. Sonuç olarak, uzman yapay zeka sistemleri veya büyük uzman modelleri, ileri yetenekler ve sektöre özgü bilgilerle (örneğin, tıp, robotik, finans veya malzeme bilimleri için uzmanlaşmış modeller) yavaş yavaş ortaya çıkacak.
Yapay Zeka Destekli Robotik Atılımlar: Şimdiye kadar yapay zeka modelleri, temelde dünyadaki tüm kitapları okuyarak eğitildi. Peki ya dünyanın kendisi üzerinde eğitilirlerse?
Çocuklar okumayı öğrenmeden önce yürümeyi öğrenir. Aynı şekilde, büyük dil modelleri ve robotiğin kesişimi, yapay zekayı fiziksel dünyaya getirecek ve onun bu dünyayı deneyimlemesini sağlayacak, bu da yapay zekanın akıl yürütme yeteneklerini geliştirmesine yardımcı olacak.. Aynı zamanda, bu modeller, standart yeteneklerinin çok ötesinde performans gösterebilen özel bileşenlere dönüşecek. Ucuz sensörler kullanan gelişmiş kameralar, düşük maliyetli transdüserler kullanan stüdyo kalitesinde mikrofonlar ve karmaşık manipülasyon görevlerini gerçekleştirebilen hazır mekanik eklemler, gelişmiş yapay zeka ile robotiği birleştirme maliyetlerini düşürecek ve inovasyonu hızlandıracak.
Küreselden Yerel Düzenlemelere Geçiş: Dünya düzenleyici netliği beklerken, sorumlu yapay zeka ilkeleri CEO'lar ve yönetim kurulları için ön planda olacak.
Ulusal, eyalet veya sektörel düzenlemelerin yanı sıra (ve bir ölçüde onlardan ayrı olarak), çeşitli sektördeki şirketler, sorumlu yapay zeka ilkeleri (yani bir tür özdenetim) gibi uygun kontroller uygulamanın faydasını görmeye devam edecek. Sorumlu yapay zeka, büyük şirketlerin CEO'ları ve yönetim kurulları için daha da büyük bir öncelik haline gelecek.
Büyük Model Konsolidasyonu: Formula Bir Deneyimi Yapay Zekaya Geliyor.
Formula Bir motor sporları yarışmasında motor geliştirmenin maliyeti ve karmaşıklığı göz önüne alındığında, birçok araba vardır ancak yalnızca birkaç motor üreticisi bulunur. Benzer şekilde, yapay zeka için büyük sınır modellerini (en büyük ve en gelişmiş olanlar) eğitmek ve sürdürmek için gereken yatırım, nihayetinde yalnızca birkaç sağlayıcıyla sonuçlanacak. Konsolidasyon, bulut altyapısı, veritabanları ve işletim sistemlerinde yaşananlara benzeyecek; büyük yapay zeka motorları geliştiren şirketlerin toplam sayısı bir elin parmaklarını geçmeyecek. Şu anda "model merkezli" olan girişimler, modelden bağımsız çözümler oluşturmaya yönelecek ve bunun yerine uyumluluk, güvenlik, veri entegrasyonu, orkestrasyon, otomasyon ve kullanıcı deneyimi gibi yapay zekanın diğer yönlerine odaklanacak.
Kaynak: Bu makale, 9 Ocak 2025 tarihinde "What to expect from AI in 2025: hybrid workers, robotics, expert models" başlığıyla www.goldmansachs.com adresinde yayınlanmıştır. Lütfen burada yer alan ifadelerin yatırım önerisi oluşturmadığını dikkate alın.
Fotoğraf sahipleri: Resim 1: Adobe Stock – Michail