Yapay Zeka (AI) Hakkında Yanlış Bilinen 5 Şey

Yapay zeka öyle bir teknoloji ki, ne olduğu hakkında hemen herkesin farklı bir fikri var. Aynı nedenle, pek çok yanlış anlaşılma söz konusu ve yapay zeka hakkındaki tartışmaların büyük bölümü yanlış bilgilerle dolu. Bu durum, biraz da yapay zeka terimini pek çok şeye atıfta bulunmak için kullanmamızdan kaynaklanıyor.

2016 yılında yayımlanan bir araştırma, bu teknoloji üzerine çalışan uzmanların %50’sinden fazlasının 2040-2050 yılına kadar yapay zeka sistemlerinin gerçek insanlardan ayırt edilemeyecek bir seviyeye ulaşacağını düşündüklerini ortaya koydu.

Yapay zekanın geleceği hakkındaki tahminler de yanlış anlamaları körüklüyor

Bu alandaki otoriteler arasında yer alan ve yapay zeka hakkında ders veren Stuart Russell, bu seviyeye önümüzdeki neslin yaşam süresi içinde ulaşacağımızı öngörüyor. Yapay zeka şirketi OpenAI'nin CEO'su Sam Altman ise önümüzdeki yıllarda bilimsel keşifler yapmak da dâhil olmak üzere bilgisayar programlarının neredeyse her şeyi yapabileceğini tahmin ediyor.

Yapay zekâ alanında tanınmış araştırmacılar ve geliştiricilerin tahminleri etkileyici olsa da aynı zamanda bu teknoloji hakkındaki bir dizi “efsaneyi” ve yanlış anlamayı da körüklüyor. Burada, 2024 itibarıyla mevcut gelişmeleri dikkate alarak yapay zeka hakkında yanlış bilinenleri listeleyecek ve bu teknolojinin sahip olduğu gerçek özelliklere değineceğiz.

Yapay zeka nedir sorusuyla başlayalım

Ancak işe temelden ve yapay zeka nedir sorusunu yanıtlayarak başlamamız gerektiğini düşünüyoruz, zira yapay zeka ne demek (veya artificial intelligence ne demek) sorusunu net bir şekilde cevaplamadan yalnızca daha fazla yanlış anlaşılmaya yol açmış oluruz. Herhangi bir işletmenin, Bitrix24’ün CRM yazılımını kullanarak bu teknolojiye hızlı ve sorunsuz bir başlangıç yapabileceğini unutmayın.  

Yapay Zeka Nelerdir?

Yapay zeka, en basit tanımıyla insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen akıllı makineler oluşturmaya odaklanan bir bilgisayar bilimi dalının ismidir. Makinelerin insan zihninin yeteneklerini modellemesi ve hatta geliştirmesi üzerine çalışır. Bir yapay zekanın, konuşmaları yorumlayarak (doğal dil işleme) ve kalıpları tanımlayarak, bir insanın bilişsel işlevleriyle ilişkili görevleri yerine getirmesi mümkündür.

İnsan zekasına çok yakın olan bir teknoloji

Bunu, büyük miktarlarda veriyi yapay sinir ağları üzerinde işleyerek yapar ve bu verilerde kalıplar oluşturabilecekleri modeller arar. Bu, yapay zekânın “öğrenme” şeklidir. Bunun yanı sıra, bazı yapay zeka teknolojileri “deneme” yaparak da öğrenebilir. Örneğin kuralları ve kazanma koşullarını öğrenene dek bir video oyununu tekrar tekrar oynar ve kendi kendini eğitebilir.

Bu bağlamda, çoğunlukla yapay zeka teknolojisi ile aynı anlamda kullanılan ancak aslında farklı şekilde çalışan iki teknolojiden daha bahsetmemiz gerekir: Derin öğrenme ve makine öğrenmesi.

Makine öğrenmesi nedir?

Yapay zeka makine öğrenimi, büyük miktarda veri kullanarak eğitilen bilgisayar algoritmalarından oluşur ve bu teknolojinin farklı bir biçimidir. Normalde, bir algoritma kullanıcıdan açık talimatlar almak zorundadır.

Yapay zeka destekli makine öğrenmesi ise talimatlar almasına gerek kalmadan topladığı verileri işleyerek kalıplar tespit edebilir ve karar verme sürecini bunları kullanarak otomatik olarak gerçekleştirir. Makine öğrenimi algoritmaları, etkinliklerini artırmak için zaman içerisinde yeni verilere uyum da sağlayabilir. Yani veri analizi süreci hiç sona ermez ve karar verme süreci devamlı olarak değişebilir.

Derin öğrenme nedir?

Derin öğrenme, daha da karmaşık ve büyük veri kaynaklarını (örneğin aynı anda hem metinleri hem de görselleri) işleyebilen, insan müdahalesine daha az ihtiyaç duyan ve makine öğrenimi teknolojisine kıyasla daha doğru sonuçlar veren bir bilgisayar sistemidir. Derin öğrenme, verileri toplamak, işlemek ve görevleri yerine getirmek için insan beynindeki nöronları taklit eder, yani gerçek zamanlı veri analizi için sanal sinir ağları kullanır.

Yapay zekâ, görüntü tanıma ile kendi kendine öğrenebilir

Bu sinir ağları, analiz edilen veriler hakkında bir tespit yapar, bu tespitin doğru olup olmadığını öğrenebilir ve öğrendiklerini yeni veriler hakkında yeni ve daha tutarlı tespitler yapmak için kullanabilir. Örneğin derin öğrenme bir nesnenin neye benzediğini öğrendikten sonra, aynı nesneyi farklı görüntüde tanıyabilir (görüntü tanıma).

Makine öğrenimi ve derin öğrenme, yapay zekânın farklı türleri olarak düşünülebilir. Bu bağlamda, yapay zeka, her ikisini de kapsayan ve her ikisinden de beslenen genel bir bilgisayar sistemi olarak da düşünülebilir. Artık hem AI nedir hem de yapay zeka ile neler yapılabilir sorularını cevapladığımıza göre, yapay zeka teknolojisi hakkında yanlış bilinenlere geçiş yapabiliriz.

1. Yapay zekâ, insan müdahalesi gerekmeden çalışabilir

Yapay zeka sistemleri hemen her işin yapılma şeklini ve onları kimlerin yapacağını tamamen değiştirme potansiyeline sahip olsa da insanlara ihtiyaç duyulmayacağı doğru değildir. Bir yapay zeka, insanoğlunun yerini almaktan ziyade onları tamamlamak ve geliştirmek için kullanılır. Bu, insan ile yapay zekanın bir arada çalışacağı anlamına gelir.

Örneğin bir makine öğrenimi algoritmasını günümüzde hemen her sektörde kullanmak mümkün. Kendi kendilerini eğiten bu algoritmalar, çeviri yapmak, hastalıkları tespit etmek ve hatta yasal sözleşmeler hazırlamak için kullanılabiliyor. Yeni AB Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR), buna dair özel bir düzenlemeye sahip. Tüketicilere, algoritmaya dayalı olarak verilen herhangi bir karar için açıklama alma hakkı veriyor.

Yapay zeka kullanım alanları yepyeni iş fırsatları yaratıyor

Yani mesela bir tüketiciye banka kredisi faizi teklif etmek için bir makine öğrenimi algoritması kullanılmışsa, o tüketici bunun ardında yatan neden hakkında bir açıklama talep edebiliyor. Sadece bunun bile, bankaların GDPR şartlarını karşılamak için yaklaşık 75.000 kişiyi işe almasını gerektireceği tahmin ediliyor. Bu, yapay zekanın insan müdahalesine gerek duyacağı örneklerden yalnızca biri.

Tıp alanında da yapay zekanın insan müdahalesi ile daha etkili olduğu örnekler mevcut. Örneğin bir araştırmada, Harvard Üniversitesi patologları yapay zekanın tek başına meme kanseri hücrelerini tespit etmek için yaklaşık %92 oranında doğru tespitler yapabildiğini ortaya çıkardı.

İnsan patologlar için bu oran %96 idi. Ancak önemli olan şuydu: Bu araştırma, yapay zekanın insan patologların analizleri ile birlikte kullanıldığında, doğru teşhis oranının %99,5’e çıktığını gösterdi. Dahası, yapay zekanın insan patologlarla birlikte çalışması, teşhis süresini önemli ölçüde azalttı.

Daima bir insanın yardımcı olması gerekli

Sürücüsüz araç endüstrisinden de örnek verebiliriz. Bu da yapay zekanın yoğun şekilde kullanıldığı bir sektör, ancak hâlen insan uzmanlara da ihtiyaç duyuyor. Kendi kendine sürüş yapabilen araçlar, karar alma, yani yollardaki trafik işaretlerini ve engelleri tanımak için gereken veri analiz sürecinde insan müdahalesi gerektiriyor.

Zira standart yol koşullarında insan sürücülerden daha iyi performans gösterseler de başa çıkmak için eğitilmedikleri bir şeyle karşılaştıklarında karar alamıyor veya yanlış karar alıyorlar. Bu, yapay zekanın bilgi işlem gücünün daima insan müdahalesine de ihtiyaç duyacağını gösteriyor.

2. Yapay zeka işlerimizi elimizden alacak

Yapay zeka hakkındaki en büyük endişelerden biri de, insanları işsiz bırakacağı. Bu endişe, büyük oranda Dünya Ekonomik Forumu'nun (WEF) 2025 yılına kadar yapay zekanın 85 milyon kişiyi işsiz bırakabileceğini tahmin eden raporundan kaynaklanıyor. Medya, bu raporda yalnızca “85 milyon” rakamına odaklanmış olsa da tüm raporu okuduğunuzda katedilen şeyin yalnızca rutin görevler içeren giriş seviyesi pozisyonlar olduğunu görüyorsunuz. Hatta raporda bu pozisyonlara dair örnekler de veriliyor:

• Müşteri hizmetleri çalışanları,
• Resepsiyon çalışanları,
• Taksi ve otobüs sürücüleri,
• Veri girişi çalışanları,
• Redaksiyon (metin düzeltme) çalışanları.

Geleceğin meslekleri, yapay zeka ile ortaya çıkacak

Yapay zeka teknolojileri ve makine öğrenmesi sayesinde bazı işleri yerine getirmek için bilgisayar sistemlerinin kullanılacağı aşikar. Örneğin doğal dil işleme (NLP) sayesinde, chatGPT ve Bard yapay zeka gibi sohbet robotları farklı sektörlerdeki tüketicilere gerçek zamanlı destek hizmetleri sunabilecek.

Aynı şekilde bordro girişi, rapor hazırlama, gider yönetimi ve benzeti bürokratik işlemler için de görüntü tanıma ve robotik süreç otomasyonunun (RPA) kullanılması mümkün. Yani evet, bazı işler gerçekten de yapay zeka tarafından yürütülebilecek ancak bu işler karmaşık olmalarına rağmen özel bir uzmanlık gerektirmeyen ve giriş seviyesinin üzerine çıkamayan işler olacak.

Dahası, aynı WEF raporunda bu denli büyük bir değişimin sonucunda 97 milyon yeni işin ortaya çıkacağı da tahmin ediliyor. Giriş seviyesi çalışanlara verilen ve sürekli tekrarlanan belirli bir görevi yerine getirmek üzere yapay zekadan yararlandıkça, bunların yerini daha karmaşık, uzmanlık gerektiren, yüksek ücretli görevler alacak. Bu da, genç çalışanların daha fazla ve daha ilgi çekici kariyer fırsatlarına sahip olabileceği anlamına geliyor.

3. Yapay zeka insanoğlunun sonunu getirecek

Yapay zekanın insanlığı “yok edeceği” konusundaki endişe uzun zamandır devam ediyor ve Hollywood filmleri tarafından da sıklıkla kullanılıyor. Yani, henüz yapay zeka olarak adlandırılabilecek bir şey yokken bile yapay zekaya karşı bir güvensizlik söz konusuydu. Tahmin edilebilecek nedenlerle, son yıllarda bu endişe daha çok ifade edilmeye başlandı, zira yapay zeka gerçeğe dönüştü.

Alphabet çatı şirketinde Google yapay zeka araştırmacısı olarak çalışan Victoria Krakovna tarafından geliştirilen bir “oyun”, bu endişelerin giderilmesine yardımcı olabilir. Krakovna, yapmasını söylediğimiz şeyi yapan, ancak yapmasını istemediğimiz şeyi ise yapmayan basit bir yapay zeka programı geliştirdi. Bu programda, yapay zekanın görevi, kırmızı renkte bir kutunun alt yüzünün mavi renkte bir başka kutunun üzerinde kalmasını sağlamaktı.

Yapay zekâ, sadece görevine odaklanır

Yapay zekanın bu görevi kırmızı kutuyu mavi kutunun üzerine koyarak tamamlayacağı tahmin ediliyordu. Ancak bunun yerine kırmızı kutuyu mavi kutunun üzerinde (yerleştirmeden) tutmayı tercih etti. Kendisine verilen görevi, parametreleri analiz ederek göreve uygun şekilde tamamladı. Diğer bir deyişle, “hayatın anlamını” sorgulamadı ve insanoğlunun kendisine neden bu görevi verdiğini merak etmedi.

Bu, basitçe şu anlama geliyor: Gerçek hayatta yapay zeka her zaman programcıların varsaydığı senaryoyu takip etmeyecektir ve bu normaldir. Bir veri kümesini serbestçe analiz ederek görevi nasıl tamamlayacağına kendisi karar verebilir. Ancak bu, görevinin dışına çıkıp serbestçe düşünmeye başlayacağı anlamına gelmez.

Yapay zekanın davranışları, yaratıcıların ona hangi görevi verdiğine bağlıdır. Bu da, bir dizi kural ve koşulun belirlenmesi gerektiği anlamına gelir ve yapay zeka bunların dışına çıkamaz. Daha doğru bir ifadeyle, bunların dışına çıkma ihtiyacı duymaz.

Yapay zekadan nasıl yararlanacağız?

Buradan çıkarabileceğimiz sonuç şu: Bir yapay zeka, bunu yapmasını istemediğiniz, yani görev olarak “insanoğlunu yok etmeyi” belirlemediğiniz sürece bununla ilgilenmez. Yapay zekayı kötüye kullanmak ve ona kötücül bir görev vermek elbette mümkündür, ancak bu risk örneğin kıtalararası füze sistemleri ve askeri uygulamalar için de geçerlidir. Biz öyle olmasını istemediğimiz sürece, yapay zeka kendiliğinden başka bir şey yapmak istemeyecek, örneğin “insanlığı bir şekilde yok etmeyi” düşünmeyecektir.

4. Yapay zeka aynı insan beyni gibi çalışır

Yukarıda yapay zeka nedir sorusunu cevaplarken yapay sinir ağları teriminden de bahsetmiş, bunun insan beynindeki nöron ağı gibi çalıştığını söylemiştik. Bu özellik, çoğu kişinin yapay zekayı insan beyninin birebir taklidi gibi görmesine, yani aynı beynimiz gibi çalıştığını düşünmesine neden oluyor.

Derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi etkileyici teknolojiler, yapay zeka destekli uygulamaların bir insandan ayırt edilmelerini gerçekten de zorlaştırıyor, ancak bu aynı zamanda organik bir beyin gibi çalıştıkları anlamına gelmiyor. Karmaşık yapay sinir ağları kullanıyorlar, evet, ancak bunlar çok daha karmaşık olan biyolojik sinir ağlarıyla aynı değiller.

İnsanlar ile yapay zeka arasındaki en önemli fark, sağduyu yeteneği

Derin öğrenme üzerine kurulu yapay zekaya, herhangi bir görüntüyü tanımayı veya bir cümlenin anlamını analiz etmeyi öğretebilirsiniz, ancak bunlar hâlen insanlar tarafından kontrol edilmek zorundadır. Bu, basitçe yapay zekaya çok karmaşık şeyleri öğretebileceğiniz ancak onları bir insan gibi anlamasını sağlayamayacağınız anlamına gelir.

Örneğin Facebook, kullanıcılarına ilgi alanlarına dayalı haberler göstermek için yapay zekadan yararlanmaya karar verdi ancak sonuçlar hayal kırıklığı oldu. Yapay zeka, haberleri belirleme konusunda zorluk yaşamadı ancak onları analiz etmek bakımından neredeyse tamamen başarısız oldu, zira gerçek haberleri sahte olanlardan ayırt edemedi. Hatta Rus bilgisayar korsanları, basit bir uygulama aracılığıyla yapay zekaya sahte haberler yayınlatmayı başardı. Facebook, bu nedenle haberleri denetlemesi için bir editör ekibi işe almak zorunda kaldı.

Yapay zekâ için sorun analiz etmek değil, anlamlandırmak

Buradaki temel sorun analiz etmek değil, anlamlandırmak. Derin öğrenme algoritmalarını görüntülerin üzerine yerleştirilmiş nesneleri yanlış sınıflandırmaya ikna etmek için geliştirilmiş kötü niyetli modeller bile bulunuyor ve yapay zeka bunlar arasındaki farkı anlayamıyor.

Evet, yapay zekâ devasa büyüklükte veri kümelerini bir araya getirip analiz etmek ve bu verileri belirli modeller oluşturmak amacıyla kullanabiliyor, ancak “sağduyu” dediğimiz şeyden yoksun. 

Bir veri ile diğeri arasındaki farkı otomatik olarak tespit edebilir ve bundan bir sonuç çıkarılmasına yardımcı olur, ancak bu verileri sağduyulu şekilde analiz etmesi hâlen mümkün olamıyor. Henüz hiç kimse de böyle bir sağduyu yeteneğinin yapay zeka sistemlerine nasıl kazandırılacağını bilmiyor.

Bu yeteneği bir şekilde taklit edebiliyoruz ancak gerçeğinin yerini tutmuyor. Yapay zekâ sistemlerine sağduyu eklemek, yani yapay zekayı sadece insanoğlunun sahip olduğu bir beceriyle donatmak, bu teknoloji için en önemli gelişme olabilir.

5. Yapay zeka tamamen tarafsızdır

Teknik olarak yapay zeka gerçekten de tarafsızdır. İnsani duygulardan yoksun olması, yapay zekayı “taraf tutmayan bir taraf” hâline getirir. Ancak yapay zeka sistemine yardımcı olan veri girdilerini tarafsız olarak tanımlamak mümkün değildir. Yapay zeka, kendini eğitmek ve aynı zamanda geliştirmek için insanlar tarafından sağlanan verileri kullanır.

Tahmin edilebileceği üzere, bu veri kümeleri de ırk, cinsiyet, din veya diğer ideolojik kavramlarla “lekelenmiş” olacaktır. %100 objektif veri ve bilgi sağlayamadığınız bir uygulama, hiçbir zaman %100 tarafsız olamayacaktır. Yani, gerçek dünyada, yapay zeka bir şekilde taraf tutar.

Amazon’un işe alım sürecinde kullandığı bir uygulama, bunun iyi bir örneğidir. Amazon, işe başvuranları derecelendirmeye yardımcı olmak için her birine 1 ila 5 yıldız veren bir yapay zeka kullandı. Amaç, insan kaynakları departmanına yardımcı olmak ve üzerlerindeki yükü bu şekilde azaltmaktı.

Yapay zeka destekli bir uygulama da "cinsiyetçi" olabilir

Ancak kısa süre içinde, Amazon, yapay zeka tabanlı işe alma sisteminin adayları adil olmayan bir şekilde değerlendirdiğini fark etti. Yapay zeka, bilgi ve verileri analiz ederken özellikle kadınlara karşı önyargılı davranıyordu.

Bu sorun, Amazon’un yapay zeka uygulama modelini eğitmek için son 10 yıla dair bilgi ve veri kümelerini kullanmasıydı. Bu endüstri, aynı dönem boyunca erkeklerin hakimiyetinde olduğundan, toplanan veri kümeleri yapay zekayı kadınların bu sektörde “yeri olmadığına” bir şekilde ikna etmişti. Geliştirilen uygulama, İK departmanına yardımcı olmak yerine topladığı bilgi ve verileri ayrımcılık yapmak için kullanıyordu. Amazon, artık bu algoritmayı kullanmıyor.

Artık yapay zeka hakkındaki yanlışlar nelerdir ve doğru bilgiler nedir, biliyorsunuz. Doğru kullanıldığı sürece, bu teknoloji her türden işletmeye yardımcı olur ve iş akışınızı çok daha verimli yürütmek mümkün olabilir. Bitrix araçlarını hemen bugün kullanmaya başlayarak, işletmenizi yapay zeka teknolojisiyle tanıştırmaya ne dersiniz?