[vc_row css=”.vc_custom_1629803910077{margin-bottom: 24px !important;}”][vc_column][vc_column_text]Yapay zekâ çalışmalarında makine öğrenimi, dil, görsel ve yazınsal beceriler ve iletişim becerileri üzerine gelişmeler yaşanırken 2023’te yapay zekânın insanlarla çok daha fazla iletişime geçmesi hedefleniyor. Dünya devi yapay zekâ ve teknoloji şirketleri yatırımlarını 2023 için hazırladı. Küresel iklim krizi ve diğer sürdürülebilirlik konuları için insan etkileşimli robotların geliştirilmesi hız kazanacak. 2023’te robotlarla daha sık konuşacağız.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row css=”.vc_custom_1629803910077{margin-bottom: 24px !important;}”][vc_column]
OpenAI şirketi tarafından geliştirilen ChatGPT bu yılın Kasım ayında dünya kamuoyuna tanıtıldı. İnsanlarla diyalog konusunda uzmanlaştırılmış bu yeni sohbet robotu, büyük yankı uyandırdı. Bir prototip yapay zekâ sohbet robotu olan ChatGPT isimli Chatbot, hem denetimli hem de takviyeli öğrenme teknikleriyle ince ayar yapılmış büyük bir dil modeli. Daha önce sorulan soruları hatırlamak ve bir hatayı vurguladığınızda kendi söylemini düzelterek, kendi gelişimine geribildirimlerle beslemek üzere tasarlandı. Ancak kötüye kullanımı engellemek üzere, uygunsuz kullanıcı isteklerini reddetmek üzere programlandı. İnce ayarı yapılan bu temel model, 1 milyondan fazla kişiye ulaştı ve selefi GPT 3’ün geliştirilmiş bir sürümü olarak 2023’te kullanıcı geribildirimleriyle daha da gelişerek bir sonraki model için OpenAI’nin çalışmalarına örnek oluşturacak. ChatGPT, bir arkadaşınıza veya iş arkadaşınıza sorar gibi sorduğunuz sorular ve bilgi isteklerinizi yorumlayarak cevap veren bir teknolojiyken, belki de ilerleyen yıllarda ikincil arkadaşlara dönüşecek kadar gelişebilir.
Öte yandan şirketin kendisi de ChatGPT’nin sorulara yanlış yanıtlar verebileceğini veya yanıtlarının önyargılı olabileceğini belirtti. Quora şirketi, bu yıl çalışmalarını robotların dil becerileri üzerine yoğunlaştırdı. Çalışmalarıyla ilgili geçtiğimiz günlerde açıklama yapan şirket, insanın, ChatGPT dâhil bilinen tüm yapay zeka sohbet robotlarıyla konuşmasını sağlayan mobil uygulama geliştirdiğini duyurdu. Poe isimli uygulamanın, iOS platformu için yayınlandığı açıklandı. Uygulama, kısa bir süreliğine davetiye yoluyla, İOS’tan indirilerek kullanılabiliyor ve sorulan sorulara yanıt veriyor. Poe, kullanıcıların geri bildirimleriyle geliştirilecek bir uygulama olduğundan, bir süre sonra daha kitlesel bir şekilde tüm platformlardan erişime açılacak. Uygulama, günlük aktivitelerde örneğin bir problem çözerken, yemek tarifi ararken, belirli processler içeren bir aktivite sırasında sürecin adımlama sırasını öğrenmek için sorulan sorulara bir dizi öneriler sunuyor. Bu noktada, Quora markası bu uygulamanın yaratabileceği stratejik kurumsal iletişim krizlerini de ön görerek bir marka iletişimi açıklamasında bulundu. Poe’nun; ırkçılık, ayrımcılık, ön yargı ve stereotipik ifadeler gibi toksik iletişime neden olabilecek bir yöne gitme riskini hesaplayarak; Quora markasının bir parçası olmadığını ve kullanıcı geribildirimleriyle şekilleneceği için şimdilik bir beta sürümüyle, kısıtlı bir hedef kitleye kontrollü ve denetlenebilir bir şekilde kullanılacağını duyurdu. Elbette bu saydığımız modelleri yenileri takip edecek. Sohbet robotları 2023 ve sonrasında, iletişimin yeni haline yön vereceğe benziyor.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]
Kaynaklar:
Murphy, Kelly Samantha, This AI chatbot is dominating social media with its frighteningly good essays, CNN Business, CNN,
https://edition.cnn.com/2022/12/05/tech/chatgpt-trnd/index.html
Erişim tarihi: 25 Aralık 2022.
ChatGPT is a new AI chatbot that can find errors in your code and write you a story, Crazy Engineer, Erişim tarihi: 25 Aralık 2022.
Pearl, Mike, The ChatGPT chatbot from OpenAI is amazing, creative, and totally wrong,
https://mashable.com/article/chatgpt-amazing-wrong
Erişim tarihi: 25 Aralık 2022.
OpenAI, ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue, https://openai.com/blog/chatgpt/ Erişim tarihi: 25 Aralık 2022.
Von Oswald, J., Niklasson, E., Randazzo, E., Sacramento, J., Mordvintsev, A., Zhmoginov, A., & Vladymyrov, M. (2022). Transformers learn in-context by gradient descent, https://arxiv.org/abs/2212.07677 Erişim tarihi: 25 Aralık 2022.
[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]