Üretken Yapay Zeka ”Generative Al” Nedir?

Üretken Yapay Zeka “Generative AI”, mevcut yapılar hakkındaki verilerden öğrenen ve bunu yeni yapılar oluşturmak için kullanan Al tekniklerine denir.

Üretken Yapay Zeka “Generative AI”, mevcut yapılar hakkındaki verilerden öğrenen ve bunu yeni yapılar oluşturmak için kullanan Al tekniklerine denir.

Üretken Yapay Zeka “Generative AI” ‘e 2 model eşlik eder

Temel Modeller (Foundation Models)

• Geniş bir etiketlenmemiş veri kümesi üzerinde eğitilmiş ve çok çeşitli uygulamalara göre ince ayarı yapılmış büyük makine öğrenimi modelleri.

Büyük Dil Modelleri (Large Language Models (LLM))

• İnsan benzeri şekilde yorumlamak ve oluşturmak için çok miktarda metin üzerinde eğitilmiş yapay zeka metin çıktısı.

Ve sonuç olarak karşımıza çıkan CHATGPT

• LLM ile bir konuşma sohbet robotu içeren bir OpenAl hizmeti İçerik oluştur.

İş liderleri 3 yeni beklenti grubuyla karşı karşıyadır ve ”Üretken Yapay Zeka” bu duruma yardımcı olabilir:

1. Yatırımcılar, yeni büyüme kaynakları ve daha iyi marjlar bekliyor.
2. Müşteriler, günlük yaşamlarında üretken yapay zekadan (GenAI) yararlanacak ve sizden de aynısını yapmanızı bekleyecekler.
3. Çalışanlar, üretken yapay zekanın halledebileceği işleri insanların yaptığı kuruluşlardan ayrılacak.

Yöneticiler için temel zorluklar, üretken yapay zekanın mevcut ve gelecekteki iş ve işletme modellerine nerede ve nasıl uyduğunu, GenAI kullanım durumlarını verimli bir şekilde nasıl deneyeceğini ve GenAI eğilimlerinden kaynaklanan uzun vadeli kesintilere ve fırsatlara nasıl hazırlanacağını belirlemektir.

Üretken Yapay Zeka için Gartner Tahminleri

Çok geçmeden GenAI, ürün geliştirmeyi, müşteri deneyimini, çalışan verimliliğini ve yeniliği büyük ölçüde etkileyecektir. Gartner şunları tahmin etmektedir.

• 2025 yılına kadar, işletmelerin %70'i yapay zekanın sürdürülebilir ve etik kullanımını en önemli endişeleri arasında belirleyecek.
• 2025 yılına kadar, büyük kuruluşların %35'i CEO’ya veya COO’ya rapor veren bir baş AI görevlisine sahip olacak.
• 2025 yılına kadar sentetik verilerin kullanımı, makine öğrenimi için gereken gerçek veri hacmini %70 azaltacaktır.
• 2025 yılına kadar, büyük kuruluşlardan gelen giden pazarlama mesajlarının %30'u sentetik olarak üretilecek. Bu, 2022'de %2'den daha azdır.
• 2026 yılına kadar, yapay zekadaki tüm gelişmelere rağmen, küresel işler üzerindeki etki nötr olacak — net bir düşüş veya artış olmayacak.
• 2030 yılına kadar yapay zeka, küresel CO2 emisyonlarını %5 ila %15 oranında azaltabilir ve dünyadaki elektriğin %3,5'ini tüketebilir.
• 2030 yılına kadar, yapay zeka ajanları tarafından insan gözetimi olmadan alınan kararlar, varlık hasarından 100 milyar dolarlık kayba neden olacak.
• 2033 yılına kadar yapay zeka çözümleri yarım milyardan fazla net-yeni insan işi ile sonuçlanacak.