Giriş
2024’ün yapay zeka ve teknoloji için barındırdığı olasılıklara doğru bir yolculuğa hoş geldiniz. Burada her bir öngörü, 1950’lerin sanayi devrimine benzer şekilde yenilik, değişim ve daha da önemlisi fırsatlarla dolu bir geleceğe açılan potansiyel bir penceredir. 50’li yıllar dijital bilgi işlemin yükselişine, endüstrilerin ve toplumsal normların yeniden şekillenmesine tanıklık etti. Günümüzde yapay zeka da benzer bir rol oynayarak bir sonraki sanayi devrimini şekillendiriyor.
Savaş sonrası teknolojik patlamada olduğu gibi, 2024’e de endüstrilerin dönüştüğü, yeni becerilerin talep edildiği ve önemli etik hususların gündeme geldiği bir dönemde ilerliyoruz. Burada ifade edilen görüşlerin tamamı bana aittir ve kişisel, ticari ve akademik deneyimlerimin birleşimine dayanmaktadır.
Üretken Yapay Zeka Hype’tan Merkez Sahneye Sıçrıyor
Teknoloji ekosistemini yeniden tanımlamaya hazırlanan üretken yapay zeka, tıpkı zeplinlerin geri dönüşü gibi, “patlayacak” bir hype döngüsü balonundan temel bir stratejiye ve daha kesin bir şeye dönüşüyor.
Büyük işletmeler için bu, problem çözme ve inovasyona yaklaşımlarında bir paradigma değişikliğidir, çünkü üretken YZ ile deney yapmaktan benimsemeye geçmektedirler. Bu teknolojik rota düzeltmesi, bulut teknolojilerinin erken benimsenmesinin getirdiği dönüştürücü dalgaya benziyor ve teknoloji ekosistemi üzerinde daha büyük olmasa da benzer bir etkiye işaret ediyor.
İşletme sahiplerinin %97’si ChatGPT gibi üretici yapay zeka araçlarının işletmeleri üzerinde olumlu bir etkisi olacağına şimdiden inanıyor (Forbes).
Bu nedenle 2024’ün manzarası, üretken yapay zekanın sadece bir moda sözcük değil, teknolojik ilerleme ve iş dönüşümünün kritik bir itici gücü olduğu bir manzara vaat ediyor. YZ stratejisinin strateji olduğu bir yer.
Yeni Nesil Sinir Ağları Ortaya Çıkmaya Başladı
LLM’lere güç veren transformatör mimarilerinin genel bilişsel yetenekleri konusunda oluşan şüpheler ve AGI yarışı, bir sonraki en iyi şeyi arayan araştırma topluluğunu körükledi. Yakın zamanda bazı ilerlemelerin yanı sıra mevcut teknolojilerde de gelişmeler gördük:
- Mamba gibi SSM’ler; seçici durum uzayları ile doğrusal zamanlı dizi modellemesinde üstün olan bir model. Günümüzde büyük dil modellerini çalıştıran transformatör mimarisine bir alternatif. Yapay zekanın, insan bilişinin temel bir yönü olan dizileri nasıl işlediği ve anladığı konusunda ileriye doğru bir sıçramayı temsil eder.
- Nöro-sembolik YZ, sinir ağlarının en iyi öğrenme yeteneklerini sembolik YZ’nin hassasiyeti ile harmanlamaktadır. Bu hibrit yaklaşım, karmaşık sorunların daha incelikli ve sofistike bir şekilde anlaşılmasını sağlayarak insan benzeri muhakeme ile makine verimliliği arasındaki boşluğu doldurmayı vaat ediyor.
- ve son olarak kendi kendini düzelten modellerle yapay zeka uyumu. Amaç, sürekli insan müdahalesi olmadan kendilerini uyarlayabilen ve düzeltebilen modeller yaratmak, büyük ölçekli halüsinasyon riskleri olmadan bağımsız ve sorumlu bir şekilde üretken bir forma yaklaşmaktır.
Bu yeni model mimarileri, YZ’nin yeteneklerinin insan bilişine ve bugünkü üretken YZ’nin sınırlamalarına rakip olabileceği bir gelecek çiziyor. Araştırmalar henüz erken, ancak birilerinin bu alanda bir inanç sıçraması yapmasını ve çığır açmasını bekliyoruz.
Her Veri Platformu Vektör Veri Çözümünü Piyasaya Sürüyor
Üretken yapay zeka için vektör veritabanlarına duyulan güvenle birlikte, tüm önemli veri platformu oyuncularının bu çözümü çözmek için kendi lezzetlerini piyasaya sürdüğünü göreceğiz. Vektör veri tabanları yeni bir kavram olmamakla birlikte, geleneksel olarak “modern veri yığınının” bir parçası değildir ve geçmişte arama motorları ve diğer makine öğrenimi türleri için kullanılmıştır.
Vektör veritabanları, konuşma belleği, belgelerinizi arama (RAG) ve ayrıca görüntüleri indeksleme gibi çok modlu çözümler gibi üretken yapay zekanın daha karmaşık kullanım durumları için temel bir gerekliliktir. Çok modlu modellerin daha erişilebilir hale gelmesinin ardından 2023’ün ortalarında talepte bir patlama yaşanması şaşırtıcı değil.
Databricks’in yakın zamanda vektör veri çözümünü piyasaya sürmesiyle birlikte, Snowflake gibi önemli modern veri platformu oyuncularının 2024 yılında bu trendi takip etmesini bekleyebiliriz. Muhtemelen diğer komşu teknoloji sağlayıcıları da çeşitli özellikler ve hizmetler sunarak bu trendin üzerine atlayacaktır. Neredeyse tüm veritabanı teknolojileri 2024 yılında kendilerini “vektör depoları” olarak adlandırmaya başlayacak.
Bu benimseme değişiminin yanı sıra, üst düzey veri ve yazılım mühendislerinin vektör indeksleri, semantik arama çözümleri, gömme ve hatta muhtemelen BM25 gibi algoritmalarla ilgili kavramlar konusunda daha rahat olmaları için beceri beklentisi göreceğiz.
Chroma, Weaveate, Pinecone, ve Qdrant gibi Üretken Yapay Zeka topluluğu tarafından benimsenen ilk modern vektör arama çözümlerinden bazılarının satın alındığını veya daha fazla fon sağlandığını görebiliriz.
Vektör depolarının açık kaynak dünyasında Milvus şu anda kalabalığın favorisi ve yönetilen hizmetleriyle kurumsal seçim olarak kendini kanıtladı, ancak son zamanlarda Qdrant 2023’te neredeyse üstel büyüme ile olağanüstü bir ilerleme kaydetti.
Boş zamanınız varsa, vektör veritabanı çözümlerinin yeteneklerini ve çeşitli sağlayıcılarını derinlemesine anlamak için yapay zeka mühendisi Prashanth Rao tarafından verilen dört bölümlük ayrıntılı vektör veritabanı dökümünü okuyun.
Donanım ve Platform Tedarik Zincirini Kontrol Etme Telaşı
Yapay zekanın hakimiyetiyle birlikte, inovasyonun anahtarlarını elinde tutmak için tedarik zincirini uçtan uca daha iyi kontrol etmenin önemi artıyor.
Örneğin NVIDIA, yapay zeka yarışının açık ara galibi olan çip üretiminde bir lider. Herkesin aklındaki soru, NVIDIA’nın entegre yapay zeka bulut hizmetleri sunmak için donanım uzmanlığından yararlanarak ufkunu bulut bilişim alanına doğru genişletip genişletmeyeceği. NVIDIA’nın halihazırda talep üzerine üst düzey grafik işleme sunan Geforce Now adlı bir bulut akış hizmeti var. Böyle bir hamle, rekabet ortamını yeniden tanımlayarak NVIDIA’ya yapay zekanın gelişim yörüngesi üzerinde daha doğrudan bir etki sağlayabilir.
Yelpazenin diğer tarafında ise Amazon gibi bulut yapay zeka sağlayıcıları ve Anthropic ve Mistral gibi gelişmekte olan yapay zeka oyuncuları yer alıyor. Yapay zeka operasyonları için harici donanım kaynaklarına olan mevcut bağımlılıkları çok önemli bir soruyu gündeme getiriyor: Kendi çiplerini tedarik etmeye başlayan OpenAI ve TPU‘lar ve Coral AI ile Google’ın izinden gidecekler mi? Bu strateji, YZ donanımında kendine güven ve özelleştirmeye doğru bir kayma anlamına gelebilir ve potansiyel olarak en iyi YZ sağlayıcıları için daha özel ve verimli YZ çözümlerine yol açabilir.
Yapay zekanın temel donanım katmanındaki herkes tedarik zincirini daha fazla kontrol etmek için acele edecek. Çip üreticisi NVIDIA buluta geçecek mi? Amazon ya da Antrophic gibi bulut YZ sağlayıcıları kendi çiplerini tedarik etme konusunda OpenAI’yi takip edecek mi? Qualcomm gibi mobil çip üreticileri yeni yapay zekalı mobil cihazlara ve giyilebilir cihazlara güç verirken kazananlar olacak mı?
YZ’nin dikey entegrasyonuna yönelik eğilim daha büyük bir anlatının altını çiziyor: YZ donanımı üzerindeki kontrol, teknolojinin geleceği üzerindeki kontrol ile eş anlamlı hale geliyor. Yeni oyuncuların bulut oyuncularına hizmet etmek için özel olarak üretilmiş YZ çiplerine girdiğini, ülkelerin mikroişlemci gelişimini hızlandırmak için acele ettiğini ve son olarak OpenAI’nin 2024’ün başlarında çip oyununa girdiğini görmeyi bekleyeceğiz.
2024 Yapay Zeka Giyilebilir Cihazlar ve XR Yılı
Bu yıl, yapay zeka ve giyilebilir cihazlar dünyasının genişletilmiş gerçeklik (XR) cihazlarıyla birleşmesiyle, teknolojiyle etkileşim şeklimizde samimi bir devrime tanık oluyoruz. Bu cihazlar sadece birer alet değil; dijital benliklerimizin uzantıları olarak günlük hayatımıza sorunsuz bir şekilde uyum sağlıyorlar.
Humane AI’nin Pin‘i (Qualcomm Snapdragon işlemcilerle güçlendirilmiştir) ve Tab‘i giyilebilir cihaz dünyasını yeniden tanımlıyor. Bu cihazlar, giyilebilir cihazların artık sadece sağlık ölçümlerini takip etmek veya bildirim almaktan ibaret olmadığı bir geleceğe bir bakış sunuyor. İnsan etkileşimlerini geliştirmek, gerçek zamanlı yapay zeka yardımı sunmak ve çevremizdeki dünyaya ilişkin artırılmış bir deneyim sağlamakla ilgilidirler.
Bir başka çığır açan ürün olan Rewind, anılarımızı yakalama ve yeniden yaşama şeklimizde devrim yaratıyor. Bir cihaz düşünün ki yalnızca yaşadığımız anları kaydetmekle kalmıyor, aynı zamanda anılarımızı yeniden gözden geçirmemize, anlamamıza ve üzerinde düşünmemize de olanak tanıyor.
Ancak dalga yaratan sadece yeni oyuncular değil. Apple ve OpenAI gibi teknoloji devleri de giyilebilir cihaz arenasına adım atarak devasa inovasyon yeteneklerini sunma sözü veriyor. Trend belirleyen cihazlar yaratma konusundaki geçmişiyle Apple’ın, XR Apple Vision Pro‘nun içinde veya yanında ekosistemiyle sorunsuz bir şekilde entegre olan ve benzersiz kullanıcı deneyimleri sunan giyilebilir cihazları tanıtması kuvvetle muhtemel.
Öte yandan OpenAI, YZ alanındaki uzmanlığından yararlanarak gelişmiş YZ işlevlerini parmak uçlarımıza (veya bileklerimize) getiren giyilebilir cihazlar sunabilir. ChatGPT gibi üretken YZ modelleriyle etkileşime giren YZ giyilebilir cihazlarının potansiyeli özellikle heyecan verici ve daha önce gördüğümüz hiçbir şeye benzemeyen bir kolaylık ve zeka karışımı sunuyor.
Meta da izlenmesi gereken bir diğer önemli oyuncu. VR giyilebilir cihazlara yaptıkları atılım, bize sürükleyici dijital deneyimlerin potansiyelini şimdiden gösterdi. Bu alanda yenilikler yapmaya devam ettikçe, yalnızca gerçekliği artırmakla kalmayıp keşfetmemiz ve etkileşimde bulunmamız için tamamen yeni alanlar yaratan giyilebilir cihazlar bekleyebiliriz.
2024 yılında, yapay zekalı giyilebilir cihazlar sadece bir teknoloji olmanın ötesine geçecek. Kişisel yoldaşlar, dijital asistanlar ve yeni gerçekliklere açılan kapılar haline geliyorlar. Dijital ve fiziksel dünyalarımızın sorunsuz bir şekilde iç içe geçtiği, teknolojiyle daha samimi ve etkileşimli bir ilişkiye doğru bir geçişi temsil ediyorlar. Bu yıl, teknolojiyi sadece giymiyoruz; onu yaşıyoruz.
YZ Aracıları Diğer YZ Aracılarıyla İletişim Kurmaya Başlayacak
Her biri kendine özgü uzmanlık ve bilgi tabanına sahip uzman aracıların etkileşim ve işbirliği içinde olduğu bir ekosistem hayal edin. YZ “aracılarının” gelişmesiyle birlikte 2024’e doğru bu alandaki büyümeyi görmeye devam edeceğiz.
Temsilcilerin, e-postamı yazmak, bir müşteri destek sorununu çözmek veya market alışverişimi sipariş etmek gibi bireysel ihtiyaçları desteklemenin ötesine geçerek, temsilcilerin diğer temsilcilerle etkileşime girmeye başlayacağı bir ekosisteme dönüştüğünü göreceğiz. Bu paradigma değişimi, işletmelerin modellerinden ve veri setlerinden olduğu gibi aracılarından da para kazanma fırsatına sahip olacakları veri ürünleri kavramıyla yakından ilişkilidir. Bu, birbirine bağlı, akıllı aracılardan oluşan yeni bir ekosistemi teşvik edecektir.
Tesla’nın Optimus Gen 2 İnsansı Robotu – Aralık 2023
Boston Dynamics ve Tesla gibi şirketlerin robotik ve insansı robotlarının, çeşitli robotların bir arada bulunması ve bir görevi nasıl yerine getireceklerine karar vermek için yerel olarak iletişim kurmaları gerektiğinden, bu sorunu çözmeye çalıştıklarını görüyoruz.
Bloomberg (finans) ve LexisNexis (hukuk) gibi belirli dikey alanlarda veri kalesi olan şirketler bu alanda potansiyel öncüler olmaya hazırlanıyor. Finans verilerinde güçlü olan Bloomberg, sofistike finans aracıları sunabilir ve kendi LLM’lerine çoktan başlamıştır; LexisNexis ise hukuk aracıları geliştirmek için geniş yasal bilgi havuzundan yararlanabilir. Kendi derin veri hendeklerinden güç alan bu aracılar, yalnızca doğrudan kullanıcılarına hizmet etmekle kalmayacak, aynı zamanda yeni bir dijital işgücüne güç sağlamak üzere diğer kuruluşlar ve sistemler için de paha biçilmez kaynaklar olarak işlev görecektir.
UiPath gibi dijital robotik süreç otomasyonu alanındaki oyuncuların yanı sıra üretim ve tesis çalışmaları için insansı ilerlemelerin yanı sıra dijital işgücünün ötesinde aracı düzenleme, yönetim ve izleme için yeni aracı çözümleri görmeye başlamayı bekleyin. ölçekte otomasyon ve robotik sistemler konusundaki mevcut deneyimleriyle bu alana girmeye başlar.
Üretken YZ Modaliteleri Genişleyecek
Metin, kod, görüntü, video ve sesin ötesine geçerek 3D, genomik, koku, tat gibi daha sürükleyici yeni modaliteler ve duyular erken formlarda pazara girmeye başlayacak.
Üretken yapay zeka, metin, kod, görüntü, video ve sesten oluşan mevcut sınırlarının dışına çıkmaya hazırlanıyor. Protein yapıları ve materyalleri konusunda bilime yardımcı olan veya 3D, koku ve tat gibi ek duyuları devreye sokan daha sürükleyici modaliteleri benimseyeceğiz. Bu yeni modalitelerin erken formlarında ortaya çıkması ve Üretken Yapay Zeka kullanım durumlarının bir sonraki dalgasını işaret etmesi bekleniyor.
Gaussian Splatting Demonstration – Videoyu 3D sanal gerçekliğe dönüştürün
Otonom yapay zeka ajanlarının ve çok modlu modellerin yükselişi, giyilebilir cihazlar ve genişletilmiş gerçeklik (XR) alanındaki ilerlemelerle birleştiğinde, tüketiciler için daha sürükleyici ve etkileşimli deneyimlerin önünü açıyor.
Hayallerinizin bir VR dünyasına dönüştüğünü, her oyunun bakış açınıza göre uyarlanmış benzersiz bir dünyaya sahip olduğunu hayal edin?
Videoların 3 boyutlu sanal gerçekliklere dönüştürülebildiği son 3 boyutlu modelleme teknolojileriyle (Gaussian splatting), bunun jeneratif teknolojilerle yeni boyutlara ulaştığını göreceğiz.
En büyük etki malzeme bilimleri ve genomik alanlarından gelecektir. Google Deepmind tarafından geliştirilen GNoME modeli, daha iyi pillerden daha verimli bilgisayarlara giden yeni kristal yapıları keşfederek malzeme bilimlerinde çığır açmak için şimdiden kullanıldı.
Bilimler gibi bu alanlar, en derin araştırma ilerlemelerinin gerçekleşmesi muhtemel olan alanlardır.
Tüketiciler ve Düzenleyiciler Daha Demokratikleştirilmiş YZ İçin Bastırıyor
YZ ile daha fazla erişilebilirlik ve kapsayıcılık yönünde sürekli bir baskı olacaktır, ancak temel YZ modellerini geliştirmenin karmaşıklığı ve maliyetleri nedeniyle zorluklar devam etmektedir. Bu ikilem, YZ’de şeffaflık ve etik gözetim için artan kamu taleplerine zemin hazırlamaktadır.
Gizlilik ve YZ’nin toplumsal etkisi konusundaki endişeler, özellikle GDPR’nin modern veri gizliliği yasaları için katalizör olduğu AB gibi bölgelerde tüketicileri ve düzenleyici kurumları YZ’nin daha sıkı yönetişimini savunmaya itiyor. Bu yıl, YZ modellerini denetlemek, doğruluğu standartlaştırmak ve YZ sistemleri için “karneler” sunmak için çerçeveler oluşturmada adımlar görmeyi bekliyoruz, ancak hala gidilecek uzun bir yol var.
YZ’de risk yönetimine odaklanma daha belirgin hale gelecektir. İşletmeler, YZ’nin sadece inovasyon için bir araç değil, aynı zamanda yakın düzenleyici inceleme altında olduğu bir manzarada gezinecekler. Birleşik çerçeveler ve standartlar ortaya çıkacak, işletmelere sorumlu YZ benimsemesinde rehberlik edecek ve YZ’nin ana akım topluma entegrasyonunun güvenli ve kamu refahı ile uyumlu olmasını sağlayacaktır.
Yapay Zekayla Aşılanmış Pazarlama Stratejilerinin Yeni Dönemi
Geleneksel olarak kurumsal bütçelerin aslan payına sahip olan pazarlama alanı, şimdi dönüştürücü bir manzarada geziniyor. Katalizör mü? ChatGPT gibi sohbet tabanlı araçların yükselişi. Bu yenilikler potansiyel olarak geleneksel arama hacminde gözle görülür bir düşüşe yol açarak tüketicilerin bilgiyle etkileşim kurma biçimini temelden değiştiriyor.
A report from BofA argues that Google’s search market share is down ever so slightly and attributes that to ChatGPT. (I question that.) I think a more interesting metric to look at would be search frequency; are people conducting as many searches on Google as they used to? pic.twitter.com/S9iBXR4biP
— Greg Sterling 🇺🇦 (@gsterling) November 9, 2023
Debate and Statistics on Search Engines vs Chat GPT — Kaynak: Twitter Greg Sterling
Bu gelişen senaryoda pazarlamacılar kendilerini bir yol ayrımında buluyor. Bu yapay zeka odaklı diyaloglarda marka sözlerini etkileme veya izleme becerisi henüz başlangıç aşamasındadır. Sonuç olarak, pazarlama stratejilerini üretken bir YZ dünyasına uyarlamaya yönelik artan bir eğilim var. Bu adaptasyon, kısa vadede geleneksel medyaya stratejik olarak güvenmeyi, marka varlığını oluşturmak ve sürdürmek için erişiminden ve etkisinden yararlanmayı içeriyor.
Eş zamanlı olarak, teknolojik ortamda da önemli bir değişime tanık oluyoruz. Tarayıcı tabanlı araçlardan cihaz üstü uygulamalara geçiş hız kazanıyor. Microsoft Co-Pilot, Android gibi cihazlarda Google Bard ve 2024’te Apple’ın kendi büyük dil modelini (LLM) piyasaya sürmesi gibi yenilikler bu değişimin öncüleri. Bu geçiş, web merkezli etkileşimlerden daha entegre, cihaz tabanlı bir yapay zeka deneyimine doğru bir paradigma değişimine işaret ediyor.
Bu değişim sadece kolaylık sağlamanın ötesinde, kullanıcı etkileşim paradigmalarında temel bir değişimi temsil ediyor. YZ cihazlara daha sorunsuz bir şekilde entegre edildikçe, çevrimiçi ve çevrimdışı etkileşimler arasındaki ayrım giderek bulanıklaşıyor. Kullanıcıların yapay zeka ile daha kişisel, bağlama duyarlı ortamlarda etkileşime girmesi, daha organik ve ilgi çekici bir kullanıcı deneyimine yol açması muhtemeldir. Pazarlama hizmetleri dünyasında halihazırda yerleşik olan Google, Microsoft ve Apple gibi teknoloji devleri için bu, tekliflerini yeniden tanımlama fırsatı anlamına geliyor.
Cevap motoru optimizasyonunu desteklemek için pazarlamada yeni “cevap analitiği” platformlarının ve işletim modellerinin ortaya çıkmasını bekleyebiliriz. Bu araçlar muhtemelen yapay zeka odaklı etkileşimlerin nüanslarını anlamaya ve bunlardan yararlanmaya odaklanacak, ancak sonuçların belirli bir marka veya ürün için nasıl tasvir edilebileceğini anlamak için eğitim verilerinden potansiyel olarak daha iyi yararlanacaktır.
Dijital pazarlamacılar, bir zamanlar arama motorlarında yaptıkları gibi, bu eğitim veri kümelerinde nasıl endekslendikleri hakkında daha derin düşünmeye başlayacaklar.
Dahası, OpenAI gibi platformların reklam destekli sonuçlar ya da medya ölçüm araçları sunma potansiyeli, dijital reklamcılığa yeni bir boyut kazandırabilir. Bu gelişme sadece marka tanıtımı için yeni yollar sunmakla kalmayacak, aynı zamanda mevcut dijital pazarlama stratejilerine meydan okuyarak metriklerin ve yatırım getirisi değerlendirme metodolojilerinin yeniden değerlendirilmesine yol açacaktır.
LLM’ler geleneksel web arayüzlerinden uzaklaşarak cihazlara geçtikçe, pazarlama ortamı önemli değişikliklere hazırlanıyor. Pazarlamacılar, bu yeni dijital çağda kitleleriyle etkili bir şekilde etkileşim kurmak için hem geleneksel medyadan hem de gelişmekte olan yapay zeka teknolojilerinden yararlanarak bu değişimlere uyum sağlamalıdır. Geleneksel medyanın etkisini yapay zeka odaklı analitiğin hassasiyetiyle birleştiren bu ikili yaklaşım, 2024’ün hızla gelişen pazarlama ortamında başarının anahtarı olabilir.
“Çöp Girdi, Çöp Çıktı” İkilemi Yoğunlaşıyor
Kuruluşlar giderek daha fazla üretken yapay zeka modellerinden yararlanmaya ve kendi ince ayarlı çözümlerini geliştirmeye yöneldikçe, spot ışığı keskin bir şekilde girdi verilerinin kalitesine düşüyor. Veri yönetimi çevrelerindeki klasik “çöp girdisi, çöp çıktısı” deyişi, veri kalitesinin yeniden gündeme gelmesiyle birlikte yeniden su yüzüne çıkıyor.
Kuruluşlar ve liderler, yüksek kaliteli, doğru etiketlenmiş verilerin etkili yapay zeka dağıtımının temel taşı olduğu gerçeğiyle yüzleşiyor. Sorun, verilerin bariz bir şekilde mevcut olmasının ötesine geçiyor; bu verilerin uygunluğu, doğruluğu ve sağladığı bağlamla ilgili. Önyargı ve yanlış yönlendirilmiş eğitim verisi sorunları, bir modelin çıktısı için felaket anlamına gelebilir.
Ancak zorluklar bununla da bitmiyor. Bir zamanlar yeterli görünen mevcut veri ve yapay zeka boru hattı teknolojileri artık sınırlarına kadar zorlanıyor. Gelişmiş YZ modellerinin incelikli talepleri karşısında genellikle yetersiz kalıyorlar. Yetenek ve gereksinim arasındaki bu boşluk, veri işleme araçlarında ve metodolojilerinde bir evrim gerektiriyor.
2023 Veri Bütünlüğü Trendleri ve Öngörüleri Raporu, düşük veri kalitesinin sektördeki kuruluşlar için yaygın bir tema olduğunu ortaya koyarken, verilerine güven düzeyi düşük olanların %70’i, güvenli kararlar almanın önündeki en büyük zorluk olarak veri kalitesine işaret ediyor.
Dahası, YZ mükemmelliği arayışı kendi lojistik engellerini de beraberinde getiriyor. Bu sofistike yapay zeka modelleri için gereken yoğun hesaplama gücü, GPU’lar için önemli bir talep anlamına geliyor.
Ancak bu sadece donanıma yatırım yapacak finansal güce sahip olmakla ilgili değil; aynı zamanda bu kaynakların piyasadaki mevcudiyetiyle de ilgili. YZ arenasına daha fazla oyuncu girdikçe, GPU’lar için mücadele yoğunlaşıyor ve bu da YZ geliştirme ve dağıtımında potansiyel darboğazlara yol açarak kuruluşların YZ’deki normale uyum sağlama becerisine daha fazla karmaşıklık katıyor.
2024’e doğru ilerlerken, veri kalitesi ve altyapı geliştirmeye yeniden odaklanıldığına ve YZ gelişiminin yörüngesini şekillendirdiğine tanık oluyoruz.
Amaca Yönelik Üretilmiş Daha Küçük Temel Modeller Yaygın
2024, küçük temel modellerin yılı olabilir. Bu uzmanlaşmış, amaca yönelik olarak oluşturulmuş yapay zeka modelleri, verimlilik ve hassasiyet açısından genelleştirilmiş benzerlerini gölgede bırakarak merkez sahneye çıkmaya hazırlanıyor.
Kuruluşlar artık OpenAI GPT, Google Bard, Anthropic Claude [aşağıdaki grafikte RL modeli] gibi kolayca eğitilmiş genelleştirilmiş büyük dil modellerini kullanma veya kendi modellerini oluşturma dünyasına girme konusunda bir dizi seçeneğe sahip.
Temel/temel dil modelini alıp ona yeni şeyler öğreten ince ayar seçenekleriyle (daha hızlı gitmek için bir arabaya ince ayar yapmayı hayal edeceğiniz gibi) veya tamamen kendi temel (temel) modellerinizi oluşturmaya derinlemesine gidin.
GPT modelleri gibi 100 milyar parametreye (ya da model programlamasında “anahtarlara”) sahip genelleştirilmiş modelleri yeniden inşa etmek kabaca 4 milyon dolara mal olacaktır. OpenAI ayrıca kısa bir süre önce 2-3 milyon dolardan başlayan fiyatlarla “kendi GPT’nizi oluşturmanız” için kurumsal bir hizmet sunmaya başladı.
Kendi temel modellerini geliştiren ya da mevcut modelleri kendi özel kullanım durumlarına göre ince ayarlayan kuruluşlar başarıya hazırdır. Bu yaklaşım, genelleştirilmiş çözümlerle kitlelere hitap etmeye çalışmak yerine belirli ihtiyaçlara hitap eden daha küçük, özel modellere odaklanılan 80:20 kuralıyla uyumludur.
Kuruluşlar için gerçek değer, ayrı görevler için bu amaca yönelik modelleri geliştirme becerisinde yatmaktadır. Bu modeller yalnızca daha yüksek doğruluk ve uygunluk sunmakla kalmaz, aynı zamanda yeni para kazanma fırsatları da sunar. Giderek daha fazla özel ihtiyaçlar tarafından yönlendirilen bir dünyada, bu modeller hem etkili hem de ekonomik olarak uygulanabilir çözümler sunan paha biçilmez varlıklar haline geliyor.
Dahası, trend, her ihtiyaç için mükemmel olmadıklarından yalnızca büyük, genel amaçlı modellere güvenmekten uzaklaşıyor. Birçok kuruluş bu geniş modellerin üzerine, özelleştirme ve ölçeklenebilirlik için sınırlı kapsam sunan “ince sarmalayıcılar” olarak hareket eden çözümler inşa etmiştir. Bu çözümler bir atlama taşı olsa da, tescilli modeller geliştirmenin sunabileceği uzun vadeli değeri sağlamaları pek olası değildir.
Bu gelişen ortamda kazananlar, genelleştirilmiş alandaki boşlukları doldurmak için kendi genelleştirilmiş modellerini veya küçük temel modellerini geliştirmeye yatırım yapanlar olacaktır. Bu strateji yalnızca doğruluğu ve etkinliği artırmakla kalmaz, aynı zamanda maliyetleri de azaltır. Daha küçük modellerin çalıştırılması daha ucuz olmakla kalmaz, aynı zamanda daha hızlı adapte olur ve yönetilmesi daha kolaydır.
Bu da “Toplam Modelleme Maliyeti” kavramını ortaya çıkarmaktadır; bu modellerin geliştirilmesi ve sürdürülmesinin faydaları ilk yatırımdan daha ağır basmakta ve uzun vadede daha sürdürülebilir ve uygun maliyetli bir yaklaşım sunmaktadır.
2024’e doğru baktığımızda, küçük temel modeller oluşturma ve bunlardan yararlanma becerisinin rekabetçi yapay zeka pazarında önemli bir farklılaştırıcı olacağı açıktır. Bu değişim, daha kişiselleştirilmiş, verimli ve ekonomik olarak sağlam YZ çözümlerine doğru önemli bir ilerlemeye işaret ediyor.
Acenteler İçin Yapay Zeka Pazar Yerlerinin Şafağı
Yapay zeka pazar yerleri, uyarlanabilir ve duyarlı platformlar olarak ortaya çıkıyor ve teknoloji işlemleri ve etkileşimleri hakkındaki düşüncelerimizi yeniden şekillendiriyor.
Bu konuda öncülük eden OpenAI, 2024 yılının başlarında merakla beklenen “GPT pazarını” açıklayarak yapay zeka alanında yeni bir ölçüt belirlemeye hazırlanıyor. Bu hamlenin, Meta gibi diğer teknoloji devlerinin de aynı şeyi hızla takip etmesiyle birlikte sel kapılarını açması bekleniyor. Amazon, Apple ve hatta Bytedance gibi köklü devlerden gelişmekte olan yeni girişimlere kadar bir dizi oyuncunun bu alana daldığına tanık olabiliriz.
Ancak bu devrimin dalgalanma etkisi geleneksel teknoloji kuruluşlarının ötesine uzanıyor. Otonom ajanların büyümesi ve giyilebilir teknolojideki artışla birlikte, Apple iPhone ve App Store anı yeniden yaşanacak. Geliştiriciler bunu bir sonraki altına hücum fırsatı olarak görecekler.
Bu dönüştürücü aşamada, yapay zeka pazaryeri fenomeni B2B’den B2C sektörlerine doğru genişliyor. Her biri masaya benzersiz değer önerileri getiren çok çeşitli oyuncuların bu konuda ellerini denediğini göreceğiz. Tüketici odaklı YZ uygulamalarından kurumsal düzeydeki çözümlere kadar, bu pazar yerlerindeki teklif yelpazesi çok çeşitli ihtiyaç ve istekleri karşılayacaktır.
YZ Ürünleri SaaS Modelinin Ötesine Geçecek
YZ pazarlarının ve araçlarının yaygınlaşmasıyla birlikte, geleneksel fiyatlandırma stratejileri yeniden değerlendiriliyor ve YZ hizmetlerinin benzersiz doğasına hitap eden yenilikçi yaklaşımların önü açılıyor.
Geleneksel uygulama mağazası fiyatlandırma modelinden daha dinamik, tüketime dayalı faturalandırma sistemlerine önemli bir geçişe tanık olmamız muhtemel. Telefon hatları gibi kamu hizmeti faturalandırmasını anımsatan bu modeller, YZ aracılarının kiralanması konseptiyle uyumlu olarak daha yaygın hale gelmeye hazırlanıyor. Bu düzende müşteriler, esnek ve potansiyel olarak daha adil bir fiyatlandırma yapısı sunan YZ kullanımlarının kapsamına ve niteliğine göre ödeme yapacaklardır.
Ancak evrim burada bitmiyor. YZ pazarlarının ve araçlarının giderek daha fazla benimsenmesi, çeşitli fiyatlandırma stratejilerinin ve yeni iş modellerinin de önünü açıyor. Bu değişim, her biri kendi değer önerisine ve kullanım modellerine sahip çok çeşitli YZ uygulamalarını ve hizmetlerini barındırma ihtiyacından kaynaklanmaktadır. Bu durum, geliştiriciler ve onların pazar yerlerindeki YZ hizmetleri veya aracıları için hem gelir paylaşımı (App Store) hem de kullanım üzerinden telif hakkı (Spotify) modelinin denendiğini görebilir.
Ortaya çıkan bir başka model de, ücretlerin YZ aracı tarafından sağlanan çıktılar veya sonuçlarla uyumlu hale getirildiği performansa dayalı fiyatlandırma olabilir. Böyle bir model, pazarlama analitiği, finansal tahminler ve hatta yaratıcı endüstriler gibi YZ’nin etkisinin nicel olarak ölçülebildiği sektörlerde özellikle cazip olacaktır.
Ayrıca, YZ çeşitli sektörlere nüfuz etmeye devam ettikçe, sektörler arası ortaklıklar paket hizmetlerin ortaya çıkmasına neden olabilir. Bu paketler, yapay zeka araçlarını geleneksel yazılım hizmetleriyle birleştirerek daha geniş bir yelpazedeki iş ihtiyaçlarını karşılayan kapsamlı bir paket sunabilir.
Bu yeni fiyatlandırma modellerinin ve stratejilerinin başlangıcı, yapay zekanın sunduğu benzersiz zorluklara ve fırsatlara hızla uyum sağlayan bir pazarı yansıtmaktadır. Hem işletmeler hem de tüketiciler yapay zeka yeteneklerine daha aşina hale geldikçe, esnek, şeffaf ve değerle uyumlu fiyatlandırma modellerine olan talep muhtemelen artacaktır.
BYO YZ Hareketi Güvenli Dijital Kimlik İhtiyacını Artırıyor
Modern ve üretken YZ araçlarının yaygınlaşması, sağlam güvenlik ile kullanıcı erişilebilirliğini dengelemenin zor olduğu güvenli, taşınabilir dijital kimlikler gerektiren dijital ayak izlerinin genişlemesine yol açacaktır. Kullanıcılar, tercihlerin, geçmişin ve bağlamın web üzerindeki birçok YZ hizmetini kullanmanın anahtarı olacağı kişiselleştirilmiş bir deneyim bekleyecektir.
Bankalar ve e-devlet platformları, bu tek dijital kimliklerin ve kişisel tercihlerin potansiyel koruyucuları olarak ortaya çıkmaktadır. Bu konsolidasyon, daha modern ve daha güvenli bir dijital varoluşa işaret ediyor. Ancak mesele sadece güvenlik değil; mesele dijital benliklerimizin çeşitli platformlar arasında sorunsuz bir şekilde entegre edilmesi.
“Kendi Yapay Zekanı Getir” (BYO AI) doğrudan bununla bağlantılıdır. Dijital tercihlerinizi, öğrenme tarzlarınızı ve hatta alışveriş alışkanlıklarınızı bir dijital etkileşimden diğerine sorunsuzca taşıdığınızı hayal edin. Bu taşınabilirlik sadece kullanışlı değil; dönüştürücüdür. Daha önce ulaşılamayan bir kişiselleştirme ve verimlilik düzeyine olanak tanıyor. Giyilebilir cihazlar aynı zamanda dijital kimliklerimizi yönetmenin ayrılmaz bir parçası haline geliyor. Etkileşimlerimizden sürekli olarak öğrenerek, yalnızca tercihlerimizi anlamakla kalmayıp ihtiyaçlarımızı da öngören kişisel veri merkezlerine dönüşüyorlar.
Yapay zekanın çalışma ortamlarına entegrasyonu, dijital tercihlerimizin ofis uygulamalarındaki, iletişim araçlarındaki ve hatta fiziksel çalışma alanlarındaki ayarları otomatik olarak ayarlayabileceği anlamına geliyor. Aydınlatmanın, sıcaklığın ve hatta dijital ekranların otomatik olarak tercihlerinize göre uyarlandığı bir toplantı odasına girdiğinizi hayal edin.
Ancak, bu düzeyde kişiselleştirme ve veri entegrasyonu, gizlilik ve veri kullanımı ile ilgili soruları gündeme getirmektedir. Bu dijital kimlikler daha karmaşık hale geldikçe ve yapay zeka ile iç içe geçtikçe, hiper-kişiselleştirme için dijital deneyim sağlayıcılarının reklamları için kullanılma potansiyeli önemlidir. Bu durum, promosyonların sadece hedefe yönelik değil, aynı zamanda dijital kişiliklerimize derinlemesine entegre edildiği yeni bir bağlamsal reklamcılık ve tüketici katılımı çağına yol açabilir.
Kimliğin yapay zeka ile bu entegrasyonu, hem kişisel hem de profesyonel alanlarda teknolojiyle nasıl etkileşim kurduğumuzu yeniden tanımlayacak ve daha kişiselleştirilmiş, verimli ve bağlantılı bir varoluşa yol açacaktır. Bu geleceği kucaklarken, etik hususların ve gizlilik güvencelerinin önemi her zamankinden daha önemli hale geliyor.
Sonuç ve Temel Çıkarımlar
2024’e doğru bakarken, yapay zeka ve teknolojinin dünyamızı yeniden şekillendirme potansiyeli yadsınamaz. Bu tahminlerin her biri, inovasyon, sorumluluk ve kapsayıcılığın el ele gittiği bir geleceğe bir bakış sunuyor.
Önemli çıkarımlar:
- Üretken Yapay Zeka Temel Bir Teknoloji Stratejisi Olarak Ortaya Çıkıyor: Çeşitli sektörlerde abartıdan ana akım benimsemeye doğru bir geçişe işaret ediyor.
- Sinir Ağlarındaki Gelişmeler AGI’ye Yaklaşıyor: Mamba ve nöro-sembolik YZ gibi yeni mimariler bilişsel yetenekleri önemli ölçüde geliştiriyor.
- YZ Giyilebilir Cihazlar ve Genişletilmiş Gerçeklik (XR) Önem Kazanıyor: Günlük yaşamda artırılmış insan deneyimleri ve etkileşimleri sunuyor.
- Birbirine Bağlı YZ Ajanları Yeni Bir Ekosistem Yaratıyor: Birbirleriyle iletişim kuran uzmanlaşmış YZ ajanları sektör dinamiklerinde devrim yaratıyor.
- BYO YZ Çağında Güvenli Dijital Kimlikler Önemli Hale Geliyor: Bankalar ve e-devlet platformları tarafından yönetilen taşınabilir dijital kimliklerin yükselişi.
Bu yolculuğu açık zihinler ve kalplerle kucaklayalım, sadece gerçekleşmekle kalmayan ama bizim şekillendireceğimiz bir geleceğin parçası olmaya hazır olalım. Sohbete katılın, görüşlerinizi paylaşın ve 2024’ün dünyasını hep birlikte hayal edip inşa edelim.
Kaynak: Vincent Koc / Towards Data Science*
* Vincent Koc, veri odaklı ve dijital disiplinlerde zengin deneyime sahip, son derece başarılı, ticari odaklı bir teknoloji uzmanı ve girişimci. Vincent şu anda Avustralya’da veri lideri olarak görev yapıyor ve ABD’de yapay zeka alanında dersler veriyor.
Yapayzeka.news’in hiçbir güncellemesini kaçırmamak için bizi Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram‘ ve Whatsapp Kanalımız‘dan takip edin.
