Bir ekonomistin tahmine dayalı yapay zekâ ve tüm sektörleri nasıl dönüştüreceği hakkındaki düşünceleri

Hayatlarımız kararlar vermekten ibarettir. Yürüyüşe çıkarken yanınıza şemsiyenizi alacak mısınız, almayacak mısınız? Yağış ihtimali %25’se ne yaparsınız? Islanmasını istemediğiniz bir şey giyiyorsanız ne yaparsınız? 

Ekonomist, profesör ve Geleceği Gören Makineler: Yapay Zekâ Ekonomisine Giriş kitabının yazarlarından biri olan Ajay Agrawal'a göre önemli ya da önemsiz her kararı verirken tahmin ve muhakeme becerimizi kullanırız. Yapay zekânın gücü ise bu denklemdeki tahmin kısmını halledebilme, yani size yağış ihtimalini söyleme becerisinden gelir. En nihayetinde yanınıza şemsiye alıp almama konusunda karar verirken ıslanmayı sevip sevmediğinize ve yağmur yağmazsa yanınızda şemsiye taşımayı sevip sevmediğinize göre muhakeme edersiniz.

Yapay zekâ modelleri, çok büyük miktarda veriyi işleyerek örüntüleri ortaya koyar ve doğru tahminler oluşturur. Yapay zekânın kişilerin nasıl çalıştığını geliştirerek daha üretken olmalarını, daha iyi iş birliği yapmalarını ve becerilerini geliştirmelerini sağladığı su götürmez bir gerçektir. Tahmine dayalı analizler için yapay zekâyı kullanan şirketler, yöneticilerin karar verme biçimlerini dönüştürerek müşterilere daha iyi hizmet sunulmasını, kaynakların daha iyi tahsis edilmesini ve yeni ve daha iyi süreçler oluşturulmasını sağlar.

Ajay, kısa süre önce Work Evolved başlıklı web semineri serimize katılarak yapay zekânın ve tahmine dayalı analizlerin gücünden bahsetti. Ajay'le oturarak tahmine dayalı yapay zekâ hakkındaki sohbetimizi sürdürdük. Tahmine dayalı yapay zekânın tüm sektörleri değiştirme potansiyeli ve tahmine dayalı yapay zekâ araçlarını kullanmanın en çok hangi çalışanlara fayda sağladığı hakkında söylediklerini burada bulabilirsiniz. 

Bazı kişiler, yapay zekâyı insanlar gibi konuşup düşünebilen akıllı makineler, robotlar olarak görüyor. Bir ekonomist olarak, yapay zekâ hakkında ne düşünüyorsunuz?

Yapay zekâ tahminlerde bulunmamıza yardımcı olur. Tahminde bulunmak, elinizdeki verileri kullanarak sahip olmadığınız bilgiler üretmektir. 

ChatGPT gibi üretken yapay zekâ modelleri tam olarak bunu yapar. Yani, tahminden yararlanarak insana benzer bir dil oluşturur. Üretken yapay zekâ modelleri bir dizide gelecek olan işareti veya sözcüğü tahmin ederek insana benzeyen bir mesaj oluşturur. Bir banka tarafından yapay zekânın geçmiş işlemleri ve kullanıcı alışkanlıklarını işleyerek bir satın alma işleminin dolandırıcılık olup olmadığını belirleyerek dolandırıcılığı algılamak amacıyla kullanılması da örnek olarak verilebilir.

Ekonomideki temel ilkelerden biri ucuzlayan bir şeyin daha fazla kullanılmasıdır. Yapay zekânın yükselişi de tahmin maliyetinde bir düşüşe işaret eder. Tahmin etmenin maliyeti düştükçe bunu daha da fazla kullanacağız. 

Tahmin konusunu biraz daha açalım. Tahmine dayalı yapay zekâ nedir? Gerçek dünyadan bazı örnekler vererek açıklar mısınız?

Tahmine dayalı yapay zekâ, veri girdilerini kullanarak çıktılar üretir. Geleneksel bir örnek olarak, geçmiş 20 yıla ait satış verileri kullanılarak gelecek yılın üçüncü çeyreğindeki satışların tahmin edilmesini verebiliriz. Burada geçmişe ait veriler girdidir ve satış tahmini elde edilen çıktıdır. 

Daha az bilinen bir örnek olarak, medikal bir görüntüdeki piksellerin kullanılarak bir tümörün kötü huylu mu yoksa iyi huylu mu olduğunun tahmin edilmesini verebiliriz. Burada da piksel verileri girdidir ve tümörün türü de çıktıdır. Bu da bir tahmin işlemidir. 

Yapay zekânın eski istatistik tekniklerine benzemeyen ilgi çekici özelliklerinden biri de sadece sayıları değil çok modlu verileri (örn. resim, video, dil) veri girdisi olarak kullanabilmesi ve resim, video ve dil biçiminde tahminler üretebilmesidir. 

Pek çok yeniliğin temelinde tahmine dayalı analizler yatar. Yapay zekânın gerçek dünyada sürüş, çeviri, dolandırıcılığın algılanması, partikül boyutu, e-postaların yanıtlanması ve denetimler gibi alanlarda tahminlerde bulunmak için kullanıldığını görüyoruz.

Tahmine dayalı yapay zekânın daha baskın bir güç hâline geldiği sektörlerde yapay zekânın meslekler üzerinde ne etkisi olacak? Çalışanlar, işlerinin yapay zekâ devrimi sonucunda yok olacağından endişe duyuyor. Bu, yerinde bir endişe mi?

Çamaşır makineleri yokken, insanların çamaşır yıkaması bütün gün süren bir işti. Artık çamaşırlar tek bir kişi tarafından günün küçük bir bölümünde yıkanabiliyor. Ancak bu makinelerin işlerini ellerinden aldığından şikayet eden kimse yok. 

Benzer şekilde, işlerimizin bazılarını makinelere yükleyebileceğiz. Yaptığımız işlere baktığımızda bunların büyük bölümünün karar vermek olduğunu görüyoruz. Ve günlük olarak verilen kararların iki bileşeni var: tahmin ve muhakeme. Tahmine dayalı analiz yapma işini makinelere yüklersek elimizde insanın muhakeme becerisini kullanması gereken kısım kalır ve insanların gelişmeye odaklanabilmesi için gereken de budur. 

Yapay zekâ, tahminleri kullanarak bir e-posta yazabilir veya A noktasından B noktasına gitmek için izlenmesi gereken güzergâhı oluşturabilir. Ancak e-posta mesajının istenen amaca uygun olup olmadığına veya güzergâhın makul olup olmadığına bir insanın karar vermesi gerekir. Yapay zekâ yardımcı pilottur, asistandır ancak karar veremez.

Yapay zekânın çalışanların ve genel olarak iş gücünün üretkenliği üzerindeki etkisi nedir?

Bilgisayarlar kullanılmaya başlandığında çok yetenekli çalışanların orantısız bir şekilde daha üretken olmasını sağladı ve bu durum büyük bir gelir eşitsizliğine yol açtı. Yapay zekânın bunun tersi bir etkiye sahip olduğunu görüyoruz. Yapay zekâya dayalı asistanların veya yardımcı pilotların kullanılması daha düşük vasıflı işçiler için daha faydalı oluyor.

Buna örnek olarak çağrı merkezlerini verebiliriz. Çağrı merkezlerinde çalışanlara, müşterilere yardımcı olunmasını sağlayacak öneriler sunan yapay zekâ araçları kullanılmaya başlandı. MIT ve Stanford'daki araştırmacılar, yapay zekânın, ne söyleyeceğini iyi bilen yüksek performans sergileyen çalışanlar üzerinde etkisinin sınırlı olduğunu ortaya koydu. Ancak yapay zekâ araçları sayesinde eskiden pek yüksek performans sergileyemeyen çalışanların da artık çok yetenekli çalışanlarla neredeyse aynı düzeye geldiği görülüyor. 

Hepimizin iyi bildiği bir başka örnek de, navigasyona dayalı yapay zekâ araçları sayesinde bir şehirde herkesin şehri çok iyi bilen kişiler gibi araç kullanabilmesini sağlamasıdır. Bu sayede Uber gibi yenilikçi şirketler ortaya çıktı. Uber'den önce profesyonel şoför olarak çalışan 200.000 kişi vardı. Şu anda Uber için şoförlük yapan 3-4 milyon kişi var. Sistem düzeyinde bu tür bir değişimin farklı sektörlerde görüldüğü tarihi bir ana tanıklık ediyoruz. 

Yapay zekâ alanında sizi en çok hangi gelişmeler heyecanlandırıyor? Bir kristal küreniz olsa, sıradaki büyük yeniliğin ne olduğunu ve bunun hayatımızı nasıl etkileyeceğini söylerdiniz?

İki ila üç yılda yapay zekânın ekranlardan çıkarak fiziksel olarak dünyaya geçeceğini göreceğimizi öngörüyorum. Hâlihazırda bir ekranda bir dizi sözcüğü tahmin eden modellere sahibiz. Bir sonraki aşamada kahve yapmak veya arabanızı park etmek gibi bir görevi yapabilmek için gereken eylem dizilerini tahmin edebilecek robotlarımız olacak.

Ancak asıl dönüşüm, bilimsel keşifler konusunda yaşanacak. Bir hipotez oluşturarak bunu test edebilecek, robotları deneyleri yapmak üzere harekete geçirebilecek ve bu deneyin sonuçlarını yapay zekâya geri vererek hipotezin güncellenmesinin yanı sıra başka deneyler yapılmasını sağlayabilecek yapay zekâ modellerimiz olacak. Şu anda bazı laboratuvarlarda buna benzer uygulamalar olduğunu görüyoruz.

Tahmine dayalı yapay zekâ hakkındaki sohbeti sürdürün

Yapay zekâ alanındaki bir sonraki yenilik dalgasının bizi nereye götüreceği konusunda Ajay’in diğer düşüncelerini öğrenmek için Ajay'in talep üzerine erişebileceğiniz Work Evolved web seminerine göz atın. Tahmine dayalı yapay zekâ ve yapay zekânın şirketlerin yeni ve daha etkili çalışma biçimleri oluşturarak zaman tasarrufu yapmasına nasıl olanak tanıdığı konusundaki ayrıntıları öğrenin.

Zoom’un yapay zekâ yoluyla nasıl yenilik yaptığını öğrenmek ister misiniz? Yapay zekâ asistanınız Zoom AI Companion’un çalışma biçiminizi nasıl daha iyi hâle getirebileceğini öğrenin.