Generatif yapay zeka, metin, görüntü, ses ve sentetik veri gibi çeşitli türlerde içerik üretebilen bir yapay zeka türüdür. Dönüştürücüler, GAN’lar ve VAE’ler gibi farklı makine öğrenimi tekniklerini kullanarak veri kalıplarından öğrenir ve yeni içerik oluşturur. Generatif yapay zeka, ChatGPT gibi son zamanlarda popüler olan araçlarla dikkat çekmektedir. ChatGPT, saniyeler içinde çeşitli konularda ikna edici metinler yazabilen bir sohbet robotudur. Diğer generatif yapay zeka araçları ise kod, video, ses veya iş simülasyonları gibi farklı türlerde içerik üretebilir.

Üretken (Generatif) Yapay Zeka Nedir?

Generatif yapay zeka, içerik oluşturma alanında büyük bir potansiyele sahiptir. Birçok sektör, pazarlama kopyası, medikal görüntü, ürün tasarımı veya iş süreçleri gibi alanlarda generatif yapay zeka kullanarak zaman ve kaynak tasarrufu sağlayabilir ve yeni fırsatlar yaratabilir. Ancak generatif yapay zeka modeli oluşturmak, çok büyük miktarda veri ve hesaplama gücü gerektirdiği için, sadece büyük ve kaynaklı şirketler tarafından yapılabilir. Diğer şirketler ise, kutudan çıkar çıkmaz kullanabilecekleri veya belirli bir görev için ince ayar yapabilecekleri generatif yapay zeka araçlarına başvurabilirler.

Generatif Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Generatif yapay zeka, verilerden öğrenen ve yeni içerik oluşturan makine öğrenimi modellerinden oluşur. Bu modeller, farklı teknikler kullanarak verileri kodlamak, değiştirmek ve çözmek için birbirleriyle etkileşime girer. Örneğin, bir metin üretmek için, bir model verileri sayısal vektörlere dönüştürür, diğer bir model bu vektörleri değiştirerek yeni metin olasılıkları üretir, son bir model ise bu olasılıkları değerlendirerek en uygun metni seçer.

Generatif yapay zeka modellerinin en önemli özelliklerinden biri, kendiliğinden denetimli öğrenme (self-supervised learning) yeteneğidir. Bu, modellerin insan yönlendirmesi olmadan veri kalıplarını anlayabilmeleri ve tahminlerde bulunabilmeleri anlamına gelir. Örneğin, bazı modeller, birkaç kelime verildiğinde, cümlenin nasıl biteceğini tahmin edebilir. Yeterli miktarda örnek metin verildiğinde, bu metin modelleri oldukça doğru olabilir. ChatGPT’nin başarısı, bunun bir örneğidir.

Generatif yapay zeka modelleri, farklı türlerde içerik üretebilir. Metin üretmek için, dönüştürücüler (transformers) adı verilen bir teknik kullanılır. Dönüştürücüler, metinleri anlamak ve oluşturmak için dikkat (attention) mekanizması adı verilen bir kavramı kullanır. Dikkat, şeylerin (örneğin, kelimelerin) birbirleriyle nasıl ilişkili, tamamlayıcı ve değiştirici olduğunu matematiksel olarak tanımlar. Araştırmacılar, “Dikkat tek ihtiyacınız olan şeydir” adlı çığır açan makalelerinde, bir dönüştürücü sinir ağının, diğer sinir ağlarına göre daha doğru ve daha kısa eğitim süresiyle İngilizce’den Fransızca’ya çeviri yapabildiğini göstermişlerdir. Bu yenilikçi teknik, GPT-3 gibi büyük dil modellerine ve daha iyi ön eğitim tekniklerine, örneğin Google’ın BERT’ine yol açmıştır.

Görüntü üretmek için, generatif çekişmeli ağlar (GANs) adı verilen bir teknik kullanılır. GAN’lar, birbirleriyle yarışan iki sinir ağından oluşur. Bir ağ, gerçekçi görünen görüntüler üretir, diğer ağ ise bu görüntüleri gerçek veya sahte olarak sınıflandırır. Bu süreç, görüntü üreten ağın giderek daha iyi görüntüler üretmesini sağlar. GAN’lar, gerçek insanları, sesleri, müzikleri ve metinleri taklit edebilen gerçekçi sahteler (deepfakes) üretmek için kullanılabilir. Bu, generatif yapay zekanın nasıl kullanılabileceğine ve kötüye kullanılabileceğine dair hem ilgi hem de korku uyandırmıştır.

Diğer türlerde içerik üretmek için, varyasyonel oto-kodlayıcılar (VAEs), uzun kısa vadeli bellek (LSTM), yayılma modelleri (diffusion models) ve sinirsel parlaklık alanları (neural radiance fields) gibi diğer sinir ağı teknikleri ve mimarileri de geliştirilmiştir.

Generatif Yapay Zeka Nasıl Kullanılır ve Sınırlamaları Nelerdir?

Generatif yapay zeka, yaratıcı içerik üretmek için birçok alanda kullanılabilir. Teknoloji, GPT gibi çığır açan gelişmeler sayesinde farklı uygulamalar için ayarlanabilen ve her türlü kullanıcıya daha erişilebilir hale gelen bir teknolojidir. Generatif yapay zekanın kullanım alanları arasında şunlar bulunur:

• Müşteri hizmetleri ve teknik destek için chatbotlar uygulamak.
• İnsanları veya belirli bireyleri taklit etmek için derin sahteler kullanmak.
• Farklı dillerde film ve eğitim içerikleri için dublajı iyileştirmek.
• E-posta yanıtları, arkadaşlık profilleri, özgeçmişler ve dönem ödevleri yazmak.
• Belirli bir stilde fotogerçekçi sanat yaratmak.
• Ürün tanıtım videolarını iyileştirmek.
• Test etmek için yeni ilaç bileşikleri önermek.
• Fiziksel ürünler ve binalar tasarlamak.
• Yeni çip tasarımlarını optimize etmek.
• Belirli bir stilde veya tonda müzik yazmak.

Generatif yapay zekanın faydaları arasında şunlar bulunur:

• İçerik yazma işlemini otomatikleştirmek.
• E-postalara yanıt verme çabasını azaltmak.
• Belirli teknik sorgulara yanıtı iyileştirmek.
• İnsanların gerçekçi temsillerini oluşturmak.
• Karmaşık bilgileri tutarlı bir anlatıma özetlemek.
• Belirli bir stilde içerik oluşturma işlemini basitleştirmek.

Generatif yapay zekanın sınırlılıkları arasında şunlar bulunur:

• Erken uygulamaları, generatif yapay zekanın birçok sınırlılığını açıkça göstermiştir. Generatif yapay zekanın sunduğu bazı zorluklar, belirli kullanım durumlarını uygulamak için kullanılan özel yaklaşımlardan kaynaklanmaktadır. Örneğin, karmaşık bir konunun özeti, ana noktaları destekleyen çeşitli kaynakları içeren bir açıklamadan daha kolay okunabilir. Ancak, özetin okunabilirliği, kullanıcının bilginin nereden geldiğini doğrulayabilmesi pahasına gelir.
• Generatif yapay zeka araçlarının ürettiği içerikler, genellikle çok inandırıcı görünür. Ancak bazen yanlış veya önyargılı bilgiler içerebilir. Ayrıca, generatif yapay zeka araçları, etik olmayan veya suç teşkil eden faaliyetlere imkan vermek için de manipüle edilebilir. Bu riskleri azaltmak için, generatif yapay zeka modelinin eğitildiği verilerin toksik veya önyargılı içerik içermemesine, daha küçük ve özelleştirilmiş modeller kullanılmasına, insanın devreye girmesine ve kritik kararlar için generatif yapay zeka modeli kullanılmamasına dikkat edilmelidir.
• Generatif yapay zeka alanı, hızla gelişmekte ve değişmektedir. Yeni kullanım durumları ve modeller ortaya çıkmakta, yeni düzenlemeler ve riskler belirmektedir. Generatif yapay zeka araçlarını kullanan veya kullanmayı planlayan şirketler, bu değişimleri yakından takip etmeli ve değer yaratırken sorumlu davranmalıdır.