Generative AI / GenAI / Üretici Yapay Zeka Nedir? Ne İçin Kullanılır?
Üretici yapay zeka/ GenAI, kendisini besleyen verilere dayanarak yeni, gerçekçi içerikler—metin, resim veya ses gibi—oluşturabilen devrim niteliğinde bir algoritma setidir. En güçlü üretici yapay zeka algoritmaları, temel modeller olarak bilinen büyük ölçekli modellerin üzerine inşa edilmiştir. Bu modeller, büyük miktarlarda etiketlenmemiş veriler üzerinde kendi kendine öğrenme yoluyla eğitilir ve bu sayede altta yatan desenleri tanımlayarak geniş bir görev yelpazesini gerçekleştirebilirler.
Üretici yapay zeka programları, hemen hemen her tür bilgiyi öğrenme esnekliğine sahiptir. Örneğin, farklı üretici yapay zeka modelleri kodlama, görsel sanatlar, bilimsel araştırma ve insan dilleri gibi alanlarda içerik anlayabilir ve üretebilir. Üretici yapay zekanın önde gelen bir örneği, insan benzeri metin anlama ve oluşturma yeteneğiyle tanınan OpenAI'nin ChatGPT modelidir.
Üretici Yapay Zeka Ne İçin Kullanılabilir?
Üretici yapay zekanın ortaya çıkışı, derin yapay zeka(deep AI) veya veri bilimi(data science) uzmanlığı olmayan organizasyonlarda bile yapay zeka benimseme sürecini önemli ölçüde hızlandırma potansiyeline sahiptir. Özelleştirilmesi hala uzmanlık gerektirmesine ragmen; belirli bir görev için bir üretici modelin benimsenmesi, API'ler veya yönlendirme mühendisliği yoluyla nispeten az miktarda veri veya örnek ile gerçekleştirilebilir. Üretici yapay zekanın yetenekleri dört ana alanda kategorize edilebilir:
- İçerik ve Fikir Üretme: Üretici yapay zeka, çeşitli modlarda yeni ve benzersiz çıktılar oluşturabilir. Pazarlama metinleri, reklam videosu üretimi, yeni kampanya kurgusu, vb.
- Özetleme: Üretici yapay zeka, büyük miktarlardaki belgeleri anlayarak kısa özetler üretebilir. Bu yetenek, uzun makaleler, yasal belgeler veya toplantı notlarını anlamasını sağlar ve metinle ilgili soruları cevaplamak için geri çağırma destekli üretim kullanabilir.
- Verimliliği Artırma: Üretici yapay zeka, e-postaların yazılması, kodlama veya büyük belgelerin özetlenmesi gibi manuel veya tekrarlayan görevleri hızlandırabilir. Bu, insan kaynaklarının daha stratejik görevler için etkin kullanımını sağlar.
- Deneyimleri Kişiselleştirme: Üretici yapay zeka, belirli hedef kitlelere yönelik içerik ve bilgi oluşturabilir. Örnekler arasında, kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri sağlayan sohbet botları veya belirli bir müşterinin davranışındaki desenlere dayalı hedefli reklamlar bulunur.
Üretici yapay zeka modelleri genellikle internetten elde edilen büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir, bu da telif hakkı olan materyallerini içerir. Bu durum, kurumsal bir zorunluluk haline gelen sorumlu yapay zeka uygulamaları için önemli düzenlemelerin yapılması ihtiyacını gündeme getiriyor.
Buna ek olarak, üretici yapay zeka tarafından desteklenen yapay zeka pazarlama yazılımı, içeriği yeniden yazmaya ve farklı platformlar ve mesajlar arasında tutarlı bir ses tonu oluşturmaya yardımcı olabilir.
McKinsey tarafından yapılan ankete göre, şirketlerdeki birçok departman üretici yapay zeka yeteneklerini bir ila dört ay içinde uygulamayı planladığını ifade ediyor. Bu anket sonucu, üretici yapay zeka teknolojisinin erişilebilirliğini ve hızlı benimseneceğini destekleyen ipuçları veriyor.
Üretici yapay zeka, çeşitli sektörlerde yeniliklerin önünü açarak, içerik oluşturma, verimlilik artışı ve kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri için eşi görülmemiş fırsatlar sunuyor. Bu teknoloji geliştikçe, iş dünyası ve toplum üzerindeki etkisinin katlanarak artması bekleniyor.
*Kaynak:“The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value,” McKinsey May 30, 2024.
