Üretken yapay zekayla ilgili 9 problem
Yatsan Türkiye’nin ilk yetişkin masallarıyla tatlı rüyalar diler 50 yılı aşkın süredir; yatak ve uyku ürünlerinde rüyaları süsleyen uykular sunmak için çalışan Yatsan , “İyi uyu iyi hisset” sloganıyla iyi uykunun hayat kalitesindeki önemini anlatmaya devam ediyor. Dünyaca ünlü markalardan oluşan seçkisi ve uzman satış temsilcileri ile Yatsan , misafirlerini kendilerine en uygun uyku çözümleriyle tanıştırıyor. Dahası, iyi uyuyup iyi hissetmemiz için pek çok önemli noktaya değiniyor: Yatsan, İyi bir uykunun yalnızca yataktan ibaret olmadığını, yatağınız ve yastığınız kadar odanızın sıcaklığının, hatta yatarken giydiğiniz kumaşın bile etkili olduğunu söylüyor. Uykuya hazırlanırken de uyandığınız anda da en iyi şekilde hissetmeniz için sizleri alanında yetkin uzmanlarla oluşturduğu iyiuykuiyihayat.com adresine davet ediyor. Yalnızca iyi yatakların ve uyku ürünlerinin değil; iyi uykuyu getirecek bir hayat tarzının da öncüsü olmayı amaçlayan Yatsan, son olarak bizleri yetişkin masallar serisiyle buluşturuyor. Nedir? Yatsan’ın katkılarıyla hazırlanan seri, her bölümde farklı hikâyeleri ele alarak, özel ses/görüntü tasarımıyla uykuya geçişinizi kolaylaştırmak için tasarlandı. Stresi azaltmayı, uykuya dalmaya yardımcı olmayı, uyku kalitesini artırmayı, zihni sessizleştirmeyi ve uykusuzlukla baş etmeyi amaçlayan seriye Yatsan’ın YouTube kanalından ulaşabilirsiniz. Yatsan herkesi hayatının en iyi uykusunu uyumaya davet ediyor. Hem de her gece…
Daha fazlasını öğren →
Paretoİş dünyasından içgörü, sektör analizleri ve gelecek öngörüleri her pazartesi ve perşembe e-posta kutunuzda.
Yapay zeka teknolojilerinin hızla geliştiği bir ortamında, üretken araçlar büyük bir potansiyel sergiliyor. Bununla birlikte, zarar verme potansiyelleri de giderek daha belirgin hâle geliyor. VERSES ve Visual Capitalist, üretken yapay zeka araçlarına ilişkin bugüne dek problem çıkarmış veya gelecekte çözülmesi gereken maddelere değiniyor. Bu başlıkların birçoğu kalite kontrol, veri doğruluğu, etik hususlar veya teknik zorluklar üzerinden belirleniyor.
Önyargı: Üretken yapay zekayla ilgili en kritik sorunlardan biri, genellikle eğitildiği verilerde bulunan önyargıları çoğaltma eğiliminde oluşu. Bu araçlar önyargıları azaltmak yerine, genellikle onları büyütüyor veya sürekli hâle getiriyor.
The Black Box (Kara Kutu) sorunu: Bir diğer önemli engel, karar alma süreçlerinde şeffaflığın olmaması. Genellikle yorumlanamayan düşünce süreçleriyle yapay zeka sistemlerinin, kritik konularda hatalar meydana geldiğinde kararlarını açıklamakta zorlandığı görülüyor. Bu yalnızca üretken araçlarda değil, tüm yapay zeka sistemlerinde rastlanan bir problem.
Yüksek eğitim maliyetleri: Bu modellerin eğitimi son derece masraflı; gereken hesaplama gücü ve altyapı nedeniyle maliyetler genellikle milyonlarca dolara ulaşıyor. Örnek vermek gerekirse, OpenAI CEO'su Sam Altman, ChatGPT-4'ün eğitilmesinin 100 milyon dolara mal olduğunu doğruladı.
Tekrara düşme: Gelişmiş yeteneklerine rağmen, üretken yapay zeka sistemleri eğitildikleri veri ve kalıplar tarafından kısıtlanır hâlde. Bu kısıtlamalar da insan bilgisinin genişliğini ve çok yönlülüğünü kapsamayan veya çeşitli senaryoları ele almayan çıktılarla sonuçlanıyor.
İnsani değerlerle uyum: İnsanların aksine sistemler, eylemlerinin sonuçlarını insani değerlerle uyumlu bir şekilde değerlendirme kapasitesinden yoksun. Bu durum, bu sistemlerin etik sınırlar içinde çalışmasını sağlayacak daha fazla çerçeveye ihtiyaç duyduğunun altını çiziyor.
Çevresel etki: Üretken yapay zekanın olumsuz çevresel etkisi gözardı edilemez. ChatGPT gibi modeller, önemli miktarda güç tüketen işlem birimleriyle, 33 bin haneye güç sağlayacak kadar maliyetli ve sadece bir sorgulama, bir e-postadan 10-100 kat daha fazla güç tüketiyor.
Uydurma haberler: Üretken yapay zeka modellerinin veri boşluklarıyla karşılaştıklarında uydurma ifadeler veya görüntüler oluşturdukları biliniyor, bu da çıktılarının güvenilirliği ve potansiyel sonuçları hakkında endişelere yol açıyor.
Telif hakkı ve fikri mülkiyet ihlalleri: Bazı araçların telif hakkıyla korunan çalışmaları izinsiz kullandığı görülüyor. Bu da sanatçıların ve yaratıcıların haklarını ihlal ederek verilerin etik kullanımının tartışılmasına neden oluyor.
- OpenAI kısa süre önce, ChatGPT'nin eğitim veri setinden telif hakkıyla korunan materyalleri kaldırmak yerine, Copyright Shield adlı bir tazminat programı başlattı.
Statik bilgi: Üretken yapay zeka modellerini güncel tutmak, önemli hesaplama kaynakları ve zaman gerektiriyor. Bu da hâliyle teknik zorlukları beraberinde getiriyor.
Kaydet
Okuma listesine ekle
Paylaş
Paretoİş dünyasından içgörü, sektör analizleri ve gelecek öngörüleri her pazartesi ve perşembe e-posta kutunuzda.
NEREDE YAYIMLANDI?
Black Friday nasıl ortaya çıktı, nasıl perakende sektörünü ilgilendirmeye başladı, nasıl kültürel bir anlam ifade etmekten sıyrılıp dünya geneline yayıldı ve nasıl tüm kasım ayını kapsar duruma geldi?
24 Kas 2023
YAZARLAR
Pareto
İş dünyasından içgörü, sektör analizleri ve gelecek öngörüleri her pazartesi ve perşembe e-posta kutunuzda.
İLGİLİ OKUMALAR
Polaroid, üst üste ikinci yaz kampanyasını da yapay zeka karşıtı hissiyata ayırdı. Markanın sahillerdeki billboardlara yerleştirdiği reklamları "Veri merkezleri hepsini içip bitirmeden gidip denize atla" diyor; "yapay zekanın parmaklarımızın arasındaki kumu üretip üretemeyeceğini" sorguluyordu. Peki teknoloji liderlerinin kendilerini "tastewashing" ile yeniden paketlemeye çalıştığı bir dönemde markaların yapay zekayla mesafesi nasıl inandırıcı olur?
Ticaret Bakanlığı, yerli üretimi desteklemek ve cari açığı azaltmak amacıyla pek çok ithal üründe ek gümrük vergisi oranlarını artırdı. Her ne kadar bu düzenlemeler iç pazarda Çin ürünlerinin oluşturduğu haksız rekabetten kaynaklanan dezavantajları gidermeye yönelik olsa da, tüketiciye etkisinin zam olarak yansıyacağı beklentisi hâkim. Kur baskısıyla ithalatın üretmeye göre daha avantajlı olduğu Türkiye’de alınan bu kararların enflasyonla mücadeleye, cari açığın düşürülmesine ve yerli üretime etkileri ne olacak?
Türkiye’de kurumsal dönüşüm yönetimi denince akla ilk gelen isimlerden biri olan Burhan Karaçam’ın "Değişim, İnsan, CEO" kitabı, yakın zamanda okuruyla buluştu. Yeni kitabı vesilesiyle Aposto editörleriyle biraraya gelen Karaçam, yöneticilik serüveninden çıkardığı en önemli dersleri ve geleceğin yöneticilerine tavsiyelerini paylaştı.
Yıllarca bir girişimin ciddiyetini ölçmenin en kestirme yolu ekip büyüklüğüydü. "Kaç kişisiniz?" sorusu aslında "Ne kadar gerçeksiniz?" demekti. Yapay zeka, bu denklemi sessizce bozdu. Bugün en hızlı büyüyen şirketlerin bazıları, bir toplantı odasına sığacak ekiplerle yönetiliyor. Peki küçük bir ekip nasıl büyük iş çıkarıyor ve bu modelin görünmeyen bedeli ne?
Bugüne kadar liderlikle ilgili binlerce kitap ve makale yazıldı; pek çok farklı liderlik tanımı yapıldı. Yapılan onca tanımın içinde sanırım çoğunluğun hemfikir olduğu bir açı var: Kurumsal hayatta liderlik “insanlardan en yüksek verimi alabilmekle” ilgili. Bu verimlilikte doğru sorulara odaklanmanın payı da büyük.
