Üretici yapay zekâ, görsel, işitsel, yazılı içerikler üretme kabiliyetinde olan algoritmaları tanımlıyor. Bu alanda katedilen mesafe içerik üretme konusunda adeta bir devrim yaratacak nitelikte. Üretici yapay zekâ, endüstri 4.0 konseptinin içerisinde yer alan Makine Öğrenmesi (Machine Learning) kategorisine giriyor. Makine öğrenmesi 1959 yılında yapay zekâda sayısal öğrenme ve model tanıma çalışmalarından geliştirilmiş bir disiplin. Makine Öğrenmesi, yapısal işlev olarak öğrenebilen ve veriler üzerinden tahmin yapabilen algoritmaların çalışma ve inşalarını araştıran bir sistem. Bu tür algoritmalar statik program talimatlarını harfiyen takip etmek yerine örnek girişlerden veri tabanlı tahminleri ve kararları gerçekleştirebilmek amacıyla bir model inşa ederek çalışıyor. Geçmişte yapılan bazı akademik araştırmalar makinelerin belirli bir aşamadan sonra verileri öğrenmek zorunda olduğunu gösterdi ve özellikle otomatik tıbbi tanı sistemlerinde olasılıksal mantık tekniği kullanılarak birtakım çalışmalar gerçekleştirildi. Makine öğrenmesi ayrı bir alan olarak 1990 yıllarında yeniden gelişmeye başladı. Buradaki temel hedef ise gündelik yaşamdaki sorunların çözülebilmesinde yapay zekânın kullanılabilmesini sağlayabilmekti. Makine öğrenmesi ve “büyük veri yığınları içerisinden gelecekle ilgili tahminde bulunabilmemizi sağlayabilecek bağıntıların bilgisayar programı kullanarak aranması” olarak tanımlanan veri madenciliğinin kullandığı yöntemler önemli ölçüde örtüşüyor. Makine öğrenmesi bilinen özelliklere dayanarak öğrenilen verilerden yapılan tahminler üzerine, veri madenciliği ise verilerdeki bilinmeyen özelliklerin keşfedilmesine odaklanıyor. Makine öğrenmesi teknolojik alanlardaki bütün gelişmeler için çok önemli bir kavram. Büyük üretim firmaları 4. Sanayi Devrimi’ne uyum sağlamak maksadıyla, sistemlerini makine öğrenmesi, otonom sistemler veya robotik yapıları kullanarak oluşturuyor. Üretim süreci, bilgisayar ve otomasyon sistemleri bilgisayar altyapılarıyla uzaktan bağlantılı hale getirilmiş, verileri öğrenme ve buna göre sistemleri kontrol etme kabiliyetine sahip olan makine öğrenmesi algoritmalarıyla geliştirilmiş ve görevli operatör sayısını minimuma indirmiş robotik sistemleriyle tamamen yeni bir şekilde yapılandırılmaya çalışılıyor.
Yapay zekâ ve makine öğrenmesinin çıktısı olan sistemlerden birisi de ChatGPT. ChatGPT kapasitesini şu şekilde tanımlıyor: “Yaratıcılığınızı bir başka boyuta taşımak istiyorsanız üretici yapay zekâ tam size göre. Makine Öğrenmesinin bu yeni formu bilgisayarlara müzikten sanata ve tüm sanal dünyaya yönelik her türlü yeni ve enteresan içerik üretme imkânı sunuyor. Bu sadece eğlence amaçlı bir araç değil. İş dünyasına yönelik yeni ürün tasarımı ve iş süreçlerinin optimizasyonu gibi içerikler üretme kabiliyetine de sahip.”
OpenAI adlı yapay zekâ araştırma şirketi, Elon Musk ve Sam Altman tarafından 2015 yılında kuruldu. Bu şirket tarafından geliştirilen ChatGPT-Generative Pre-trained Transformer (Üretken Önceden Eğitilmiş Dönüştürücü), kısaca GPT adı verilen, basit anlatımla "sohbet robotu", detaylı anlatımla "derin öğrenmeyi kullanarak insan üretimi içeriklere benzer metinler yazabilen yapay zekâ/dil modeli" bu günlerde oldukça popüler bir kavram olarak hayatımıza girmiş durumda. GPT, Hemen her türlü soruya cevap verebilme kabiliyetinde olan ücretsiz bir sohbet robotu-chatbot. Kasım 2022’de test amaçlı kullanıma sunulan ChatGPT, halihazırda en mükemmel yapay zekâ chatbotu olarak tanımlanıyor. Lansmanından sonra geçen 5 gün içerisinde bir milyondan fazla kullanıcıya ulaştı ve yazılım marifetiyle şiir, makale, bilgisayar kodu yazımı gibi AI tarafından üretilen örnek içerikler paylaşıldı. Hayatını içerik üreterek kazanan kişiler bu gelişmelerden oldukça endişeli olsalar da Makine Öğrenmesinin birçok farklı alanda fayda sağlaması da söz konusu. Tıbbi görüntüleme ve yüksek isabetli hava tahminleri gibi alanlar bunlardan bazıları. Son 5 yılda AI uygulamaları iki mislinden fazla artış kaydetti ve ChatGPT ve DALL-E (yapay zekâ ile sanatsal içerik üretme) gibi uygulamalar, mevcut iş yapış şekillerinin de değişecek olması gerçeğini gündeme getirdi.
Chat GPT örneğinden yola çıkarsak, yeni ve büyük bir pazarın oluştuğunu görüyoruz. 2021 yılında 87 milyar dolar olan yapay zekâ pazarının, 2030 yılında 1,5 trilyon dolara erişeceği tahmin ediliyor. Bu da birçok alanda yeni işler ve yeni “makine işçiler” anlamına geliyor. Üretici yapay zekânın hızlıca dönüştüreceği belli başlı alanlar: Metin üretme, görsel tasarımı, ses işleme, ürün tasarımı, ürün açıklamaları üretme, video üretme, çeviri, zaman planlaması, takvim yönetimi, asistanlık ve müşteri hizmetleri, verileri tasnif ve analiz etme, olarak sıralanıyor. OpenAI, GPT-chatbot uygulamasını geçen hafta GPT-4 uygulaması ile güncelledi. GPT-4 2021 Eylül ayına kadar olan bilgilere hâkim ve GPT-3’ten çok daha büyük bir veri kümesi ile donatılmış durumda. GPT-4 uygulaması, sadece karakalemle yapılmış bir taslaktan yola çıkarak web sitesi tasarlama, bir fikirden esinlenerek kitap yazma, son derece iyi sunumlar hazırlama, paraya dönüşecek iş fikirleri geliştirme gibi birçok işi yapabiliyor.
Goldman Sachs’ın son analizine göre, mevcut mesleklerin üçte ikisi yapay zekâ ile otomasyona açık hale gelecek, üretken yapay zekâ ise işlerin dörtte birini ikame edebilecek. Hâlihazırda ve önümüzdeki dönemde tıbbi tanı, hukuki mütalaa, akademik makale yazımı gibi birçok alanda yapay zekâ uygulamalarının aldığı/alacağı mesafeyi düşününce, Z jenerasyonunun “daha çok çalışma, daha akıllıca çalış” mottosunun vücut bulmuş hali olarak da nitelendirebileceğimiz “üretici yapay zekâ” uygulamalarına olabildiğince erken aşina olmanın, geleceğin işleri ve iş yapış şekillerine yönelik gerekli beceri setini oluşturmak açısından önemli olduğunu düşünüyorum.