Üretken Yapay Zekâ (Generative AI) nedir?

Yapay zekâ dediğimiz şey bir süredir hayatımızda. Ama işin “üretken” dediğimiz kısmı son dönemde öyle hızlı büyüdü ki, hayatımızın birçok farklı alanında, çoğu zaman farkında bile olmadan onunla karşılaşıyoruz.

Bir e-posta yazarken yazdıklarımıza göre otomatik olarak cümlenin tamamlanması, farklı diller arasında anında çeviri yapabilen uygulamalar, düşük kaliteli fotoğrafların kalitesini artıran araçlar, sesli komutlarınızı anlayıp yanıt veren asistanlar, OpenAI'nin ChatGPT'si gibi insana benzer cevaplar verebilen güçlü sohbet robotları… Bunların hepsi üretken yapay zekânın hayatımızdaki örneklerinden bazıları. 

“Üretken yapay zekâ” dediğimiz şey adından da anlaşılacağı gibi “üreten” bir teknoloji türü. Büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş, insan benzeri içerikler oluşturabilen yapay zekâ sistemlerine verilen isim. Başka bir deyişle, mevcut verilerden öğrenerek, eğitim verilerinin niteliklerini koruyan ancak tekrarlamayan, ölçeklenebilir ve gerçekçi yeni çıktılar sunan bir sistem. Bu sayede, görüntüler, videolar, müzikler, konuşmalar, metinler, yazılım kodları ve ürün tasarımları gibi farklı alanlarda yepyeni içerikler üretilebiliyor.

Üretken yapay zekâ nasıl çalışıyor?

Üretken yapay zekâ, insan yaratımı içerik verilerindeki gizli kalıpları ve bağlantıları keşfederek çalışıyor ve bu sayede tamamen yeni içerikler üretebiliyor. Peki bu nasıl mümkün oluyor?

Bu yetenek, makine öğrenimi modellerinin eğitilmesiyle gerçekleşiyor. En sık kullanılan yöntem olan denetimli öğrenmede, modele insan yapımı içerikler ve bunların tanımlayıcı etiketleri sunuluyor. Bu sayede model, insan benzeri ve anlamlı çıktılar üretme becerisi kazanıyor. Yani yaratıcılığı bizim gibi değil. O, daha önce gördüğü şeylerden yola çıkarak yeni bir kombinasyon sunuyor. Yani daha çok “bildiklerini harmanlayarak yenilik üretme” becerisine sahip.

Örneğin bir görsel yapay zekâ aracıyla “karlı bir dağ eteğinde yalnız yürüyen bir astronot” dediniz mi, saniyeler içinde bir tablo çıkarıyor karşınıza. Ya da bir müzik uygulamasına “Lo-fi etkili yağmur sesli bir çalışma müziği” dediniz mi, bu melodi hemen oluşturulabiliyor. İşin ilginç tarafı, bu içeriklerin çoğu da oldukça “insan işi” gibi duruyor.

Bu devrim niteliğindeki teknoloji, aslında kökleri 50 yıldan daha eskiye dayanan araştırma ve hesaplama ilerlemelerine dayanıyor. Üretken yapay zekânın gelişimi, basit metin tamamlama sistemlerinden, karmaşık görüntü ve video üretebilen, hatta yeni protein yapıları tasarlayabilen sistemlere evrildi. Bu dönüşümde, büyük veri kümelerinin kullanımı ve GAN'lar, difüzyon modelleri, dönüştürücüler gibi yenilikçi derin öğrenme mimarileri kilit rol oynadı.

Üretken Yapay Zekâ’nın avantajları neler?

Üretken yapay zekânın sunduğu potansiyel faydalar oldukça geniş bir yelpazeye yayılıyor ve iş süreçlerinden müşteri etkileşimlerine kadar pek çok alanda önemli gelişmeler vaat ediyor. Örneğin, daha hızlı ürün geliştirme söz konusu olduğunda, üretken yapay zekâ tasarımcıların ve mühendislerin fikirlerini hızla prototiplere dönüştürmelerine yardımcı olabiliyor. Geliştirilmiş müşteri deneyimi ise üretken yapay zekânın belki de en dikkat çekici uygulamalarından biri... Sohbet robotları, daha doğal ve kişiselleştirilmiş etkileşimler sunarak müşteri hizmetlerini 7/24 erişilebilir kılabiliyor. Bir e-ticaret sitesi, müşterinin geçmiş alışverişlerine ve tercihlerine göre dinamik ürün önerileri oluşturabilirken, bir seyahat acentesi de müşterinin isteklerine özel tatil paketleri hazırlayabiliyor.

İyileştirilmiş çalışan üretkenliği de üretken yapay zekânın sunduğu önemli bir avantaj. Bu sayede tekrarlayan ve zaman alıcı görevleri otomatikleştirerek çalışanların daha stratejik ve yaratıcı işlere odaklanmasına olanak tanıyabiliyor. Örneğin, veri analistleri büyük veri kümelerinden anlamlı öngörüler elde etmek için üretken yapay zekâdan yararlanabiliyor.

Üretken yapay zekâ algoritmaları; insan eliyle üretilmiş gibi görünen özgün metin, görsel ve videolar oluşturabiliyor. Bu sayede eğlence, reklamcılık ve yaratıcı sanatlar gibi alanlarda güçlü bir araç haline geliyor. Aynı zamanda doğal dil işleme ve bilgisayarlı görüş gibi mevcut yapay zekâ sistemlerinin daha verimli ve doğru çalışmasına katkı sağlıyor. Örneğin, başka yapay zekâ modellerini eğitmek için gerçek veriye benzer sentetik veri üretiminde kullanılabiliyor.

Garanti BBVA Mobil'de yer alan Akıllı Asistan Ugi ise, üretken yapay zeka teknolojisi sayesinde kullanıcılara daha açıklayıcı ve kişiye özel yanıtlar veriyor. Üstelik sohbet sırasında kullanıcıların önce mesajlarını da dikkate alarak daha doğal ve akıcı bir iletişim kuruyor. Ugi, üretken yapay zeka desteğiyle daha fazla konuda kullanıcılara yardımcı olabilmek için kendini sürekli geliştiriyor.

Generative AI’ın Karanlık Yüzü: Dezavantajlar ve bilmemiz gerekenler

Yapay zekâ bazı şeyleri çok iyi yapıyor ama henüz mükemmel değil. Yanlış bilgi verebilir, önyargılı yorumlar çıkarabilir, hatta bazen hiç olmayan şeyleri “çok emin bir şekilde” söyleyebilir. O yüzden insan kontrolü hâlâ çok kıymetli. Kimi zaman bu insan kontrolü, yapay zekânın sağladığı zaman tasarrufunu biraz azaltabiliyor ama güvenlik ve doğruluk açısından bu aşama hayati.

Gartner da zaten tam olarak bunu söylüyor: “Eğer üretken yapay zekâyı  bir projeye dahil ediyorsanız, bunu sadece 'havalı bir teknoloji' diye değil; operasyonel verimlilik ya da gelir yaratma gibi somut hedeflerle ilişkilendirin. KPI’larla destekleyin.” Yani üretken yapay zekâyı sadece denemek için değil, gerçekten işinize değer katacak alanlara uygulamak önemli.

Üretken yapay zekâ çok şey yapabiliyor ama bu, herkesin onu iyi amaçlarla kullanacağı anlamına gelmiyor. Bu sistem kötü niyetli kişiler için de yeni bir “oyuncak” aslında. Deepfake videolar, sahte ürünler, siber dolandırıcılıklar… Bu araçlar, yanlış ellere geçtiğinde ciddi zararlar doğurabiliyor. Bir de işin hukuki boyutu var. ChatGPT gibi araçlar kamuya açık dev veri havuzlarıyla eğitildiği için “Acaba bu içerik kime ait?” sorusu sık sık gündeme geliyor. Telif hakları, veri gizliliği (GDPR uyumluluğu gibi) gibi konular henüz tam netleşmiş değil. Özellikle içerik üretenler ve yaratıcı sektörler için bu, büyük bir tartışma konusu.

Peki Biz Ne Yapmalıyız?

Şunu net söyleyebiliriz: Üretken yapay zekâ artık hayatımızın bir parçası. Yani görmezden gelmek yerine anlamak, tanımak ve doğru kullanmayı öğrenmek gerekiyor. Gartner, araştırmasında aşağıdaki risklere karşı kullanıcıları uyarıyor:

• Şeffaflık eksikliği
• Yanlış bilgi üretimi
• Önyargılı ya da taraflı sonuçlar
• Telif hakkı ve fikri mülkiyet sorunları
• Artan siber güvenlik riskleri
• Dolandırıcılık amaçlı kullanım
• Yüksek enerji tüketimi nedeniyle sürdürülebilirlik endişeleri

Bunların hepsi üretken yapay zekânın “yan etkileri” gibi düşünebilir. Bu yüzden kullanırken sadece teknik değil, etik ve yasal sorumlulukları da hesaba katmak gerekiyor. Etik kurallar, veri gizliliği, içerik üreticilerinin hakları ve sistemlerin sorunsuz işlemesi gibi konular her zamankinden daha önemli. Yeni teknolojilere karşı açık ama temkinli olmak gerekiyor. Gördüğümüz her içeriğin arkasında bir insan değil, bir algoritma olabilir. Bu yüzden sorgulamayı unutmamak gerekiyor. Üretim yaptığımız alanlarda bu araçları nasıl destekleyici kullanabileceğimizi keşfetmek, korkmak yerine bu araçları doğru kullanmayı denemek gerekiyor.

Yapay zekâ bir araç. Onu nasıl kullanacağımız ise tamamen bize bağlı.