“Yapay Zeka Devrimi” Adlı Kitaptan Notlar

Merhaba sevgili arkadaşlar,

Bugün Bernard Marr tarafından kaleme alınmış olan “Yapay Zeka Devrimi” adlı kitabı inceleyeceğiz. 

Kitap 2020 yılında piyasaya çıkmış. 2023 yılında kitabı incelediğimde son üç yılda bile yapay zekada ne kadar mesafe alındığını görebiliyorum. Örneğin Chatgpt gibi büyük dil modelleri (LLM - Large Language Models) kitapta yer almamış. Üç sene önce insanların üretkenliğinin ve yaratıcılığının makinelerden ayrışma noktasında çok önemli olduğunu düşünüyorduk. Fakat bugün yapay zeka da üretebiliyor. Bu durumda dönüp varsayımlarımıza bir daha bakmamız gerekiyor.

Yalnız ister istemez aklıma şu geliyor: 

Yapay zeka iyileştikçe daha az hata yapıyor. Böylece elde etmek istediğini daha yüksek bir doğrulukla elde ediyor. Peki bu başka riskleri de beraberinde getirmiyor mu? Örneğin kitapta orkinos avcılığı yapanların geleneksel yöntemler ile ancak belli hacimde ürün alabildiklerini, fakat yapay zeka ile bu ürün miktarının bir hayli arttığını belirtiliyor. Bu durumda balık popülasyonunun hızlıca azalması ile karşılaşacak mıyız?

Neyse biz kitaba dönelim.

Kitap yapılan işlerin evrimleştiğini, 2030 yılında yapılacak işlerin %85’inin 2020 yılında henüz mevcut olmadığını belirtiyor. 

Yapay zeka terimi makinelerin akıllı hareket kabiliyetini ifade etmek için kullanılır. Yani bir insana gerek kalmadan, insan gibi davranarak hareket etme kabiliyeti…

Yapay zeka, kalıpları veya örüntüleri tespit etmek, ne yapılacağına karar vermek, bunu bir algoritmaya döküp, bunu da veriye uygulamak anlamında kullanılır.  

Yapaya zeka belli bir işte kullanılan Dar YZ veya bir insan gibi her işte kullanılan Geniş YZ kavramlarından oluşur. İnsanlık Dar YZ’ı uzun zamandır kullanıyor. Geniş YZ’a ise gün geçtikçe yaklaşıyoruz. 

Makinaların sanıldığından daha insansı hale geldiği dokuz alan şunlardır:

1- Makinelerin okuyabilmesi. 

2- Makinelerin yazabilmesi. 

3- Makinelerin görebilmesi. Makine görüyor, yorumluyor ve üretiyor. 

4- Makinelerin duyabilmesi. Örneğin bir ses ile gürültüyü ayırt edebiliyor. 

5- Makinelerin konuşabilmesi.

6- Koku alabilmesi. YZ tarafından parfüm üretildi.

7- Hareket edebiliyor. Robotların zorlu görevleri yapabildikleri videoları görmüşsünüzdür. 

8- Üretebiliyor. Makale, video, sunum vb. Üretebiliyorlar. 

9- Duyguları anlayabiliyor. İnsanların hangi ruh hali içinde olduğunu yüz kaslarının hareketiyle tahmin edebiliyor. Örneğin şoför yorgunsa onu uyarabiliyor. 

İngiltere’de veya Türkiye’de bir hekim ile görüşmeniz 5-10 dk’yı geçmiyor. Bu sürede hekim nasıl doğru karar verebilir? YZ ise elindeki veriler ile çok daha doğru bir teşhis yapabilir. 

Çin, sosyal kredi puanlama sistemi adlı uygulama ile toplumun içerisinde düzgün davrananları ayrıştırmaya ve onlara öncelikli hizmetler sunmaya gayret ediyor. Puanı yüksek olan indirimli sigorta paketleri alıyor. Emlak kiralarken depozito ödemiyor… Bunun Türkiye’de uygulanmasını isteyebilirim. Tüm olumsuzluklarına rağmen…

YZ neden yavaş ilerledi?

1- Verinin yeterince üretilmemesi (Aslında üretiliyordu ama biz bunları algılayamıyorduk)

2- Bilişim gücünün yetersiz olması

YZ iş hayatında karşımıza 3 şekilde çıkıyor:

1- Akıllı ürünler

2- Akıllı hizmetler

3- Akıllı süreçler

İlk ikisi müşteri tarafından bakıldığında görülürken, üçüncüsü işletme çalışanları tarafından görülebiliyor. Google tarafından mikro anlar olarak ifade edilen müşteri yolculuğunun kritik anlarında sunulan akıllı hizmetler, müşterilerin o firmaya bağlanmalarına sebep olabiliyor. Örneğin kaza yapmış ve zor durumda kalmış bir müşteriye, kendisini uyaran bir YZ sayesinde ulaşan bir sigorta firması çağrı merkezi harika bir hizmet görebiliyor. 

Fiziksel ürün üreten işletmeler de (örneğin Nike, Under Armor) yaptıkları uygulamalar ile müşteri verilerini değere çevirebiliyorlar. Müşterilerine daha sağlıklı bir yaşam için önerilerde bulunabiliyorlar. 

Fakat teknoloji firmaları müşterilerin neye ihtiyacı varsa onu üretip karşılarına çıkabiliyor. Hem de YZ destekli olarak. Örneğin saat üreticileri yüzyıllardır mekanik saatler yaptılar. Tag Heuer, Swiss vb. Saat üreticileri artık karşılarında diğer saat üreticilerini değil Samsung, Apple gibi teknoloji devlerini buluyor. 

Bu diğer işletmeler için de geçerli. Örneğin tıbbi cihazlar üzerine çalışan GE’nin karşısına Apple, Apple Watch’un yeni özellikleri ile çıkabiliyor. Hemen her şeyin akıllısı yapılabiliyor. Akıllı buzdolabı, akıllı çamaşır makinesi, akıllı tuvalet, akıllı diş fırçası, akıllı ev termostatı, akıllı ev sistemleri, akıllı ev güvenliği vb. 

Otonom teslimat da yapılabiliyor. Örneğin Starship firması 2020 yılına kadar teslimat anlamında 160.000 km yol yaptı. Otonom gemiler Finlandiya’da kullanılıyor. 

Amazonun yapay zeka tavsiye motoru öyle etkili ki gelirinin %35’i bunun eseridir.

Sosyal medya uygulamaları sadece beğendiğiniz içerikleri değil, üzerinde zaman geçirdiğiniz içerikleri de beğenmişsiniz gibi algılıyor ve bu tarz içerikleri sizlere göstermeye çalışabiliyor.

Netflix firması bir filmi eğer beğendiğiniz bir aktör oynuyorsa, o aktörün içinde olduğu bir görselle bunu karşınıza çıkarıyor.

Sağlık sigortası yapan Vitality Health, kullanıcılarının sağlıklı davranışlarını ödüllendiriyor. 

Kone asansörleri, kendilerinden alınan veriler incelenip ne zaman bakım yapılmaları gerektiğine dair öngörüler oluşturulabiliyor.

Pepsi firması kalite kontrol sürecinde cipslere lazer uygulaması yapıyor ve çıkan sesler kaydediliyor. Yapay zeka algoritmaları bu sesleri analiz edip cipslerin doku ve kalitesi anlaşılmaya çalışılıyor.

Yine Pepsi firması Vera adındaki yazılımıyla 9 saatte 1500 aday ile iş görüşmesi yapabilme kapasitesine sahip. 

Yapay zeka yardımıyla dolandırıcılıklar da saptanabiliyor. Fakat işin farklı bir boyutu daha var. MasterCard’ın yaptığı bir araştırmaya göre üç kişiden birinin dolandırıcılık şüphesi ile kartı kabul edilmediği için alışverişi yarıda kalıyor. Bu yanlış alarmların işletmelere maliyeti gerçek kart sahteciliğinden 13 kat yüksek.

Gözlük firmaları ve saat firmaları artırılmış gerçeklik destekli özelliklerle müşterilerinin ürünleri denemesine olanak sağlayabiliyor.

Yukarıdaki örnekler güzel olsa da önemli olan yapay zekanın iş stratejinize bağlanmasıdır. Diğer bir deyişle yapay zeka stratejisi şirketinizin stratejik amaçlarını gerçekleştirmek ve işle ilgili en büyük zorlukların üstesinden gelmek için akıllı yollar bulmaya yönelik olmalıdır.

Yapay zeka öyle bir aşamaya gelmiştir ki insan kendi aklına uymayacak kadar otomatik sistemlere güvenme eğilimi göstermektedir. Örneğin, navigasyonun size doğru yolu göstermediğini bile bile onu izlemeniz bunun bir örneğidir. Buna otomasyon ön yargısı denmektedir.

Yapay zeka kurumdaki herkes tarafından bilmelidir. Elbette herkes yapay zeka modeli geliştiremez. Fakat kendi işine nasıl katma değer sağlayabileceğini anlayabilir. Bu anlamda herkes veri bilimcisi olamaz ama veri okuryazarı olabilir. Böylece veriden nasıl anlamlar çıkartılabileceğini anlayabilir.

Bir işletme birkaç şekilde yapay zekadan faydalanabilir:

1- Mevcut işgücünün beceri düzeyini yükseltmek,

2- Yeni yapay zeka ve veri kadrosu oluşturmak,

3- Bir şirketi öncü kadrosu ile birlikte satın almak (Acqui - hiring)

4- Hizmet sağlayıcı firmalarla ortaklığı gitmek ve hizmet olarak yapay zeka çözümlerine başvurmak.

Her organizasyon ve çalışanın odaklanması gereken dokuz yumuşak beceri vardır. Bunlara İngilizce “soft skills” deriz. Bunlar; yaratıcılık, duygusal zekâ, analitik düşünme, büyüme hedefi ile aktif öğrenme, akıl yürütme ve karar alma, insanlar arası iletişim becerileri, liderlik becerileri, çeşitlilik ve kültürel zeka, değişime kucak açmak. Bunların insanları makinalardan ayrıştırabilecek özellikler olduğu düşünülmektedir.

Yapay zekanın etik kurallar çerçevesinde kullanılması oldukça önemli hale geliyor. Yapay zeka bildiğiniz gibi veri ile çalışmaktadır. Özellikle büyük teknoloji devleri ve sosyal medya şirketleri bu verileri kullanıcılarından rahatlıkla alabilmektedir. Fakat bunları kullanmak kullanıcılarının verdiği izinler kapsamında olmalıdır. GDPR da bunu gerektirir. Aksi takdirde Facebook, Google ve Amazon’un daha önce yaşamış olduğu hukuki yaptırımlarla karşılaşmak işten bile değildir. 

Yapay zekanın bir de kara kutu problemi vardır. Kara kutu bir yapay zeka algoritmasının çıktısının anlaşılamamasını ifade eder. Oysa işletmenin bir müşteriye yönelik davranışının, müşteri talebi ile neden olduğunun ortaya çıkartılabilmesi için buradaki algoritmaların açıklanabilmesi gerekmektedir. GDPR da bunu gerektirir.

Örneğin yapay zekanın bir insana şizofreni teşhisi koyduğunu düşünelim. Bir doktor olarak bu teşhise bağlı kalıp hastanın tedavisine erkenden başlamak mı gerekir, yoksa açıklanamayan bir yapay zeka kararına güvenmemek mi doğru olur? İlerleyen dönemlerde insanları bekleyen çelişkiler bunlar olacaktır.

Bazı şirketler yapay zekayı açıklayabilmek için çeşitli araçlar geliştirmektedirler.

Yapay zekanın bir diğer problemi de ön yargılı olabilmesidir. Dayanak aldığı biri eğer ön yargılıysa yapay zeka da ön yargılı bir sonuç verecektir. Diyelim ki yapay zekaya Türkiye’de sıradaki cumhurbaşkanın nasıl biri olacağını soruyorum. Muhtemelen beyaz, erkek ve Türk olacağını söyleyecektir. Çünkü eğitildiği veri bunu gerektirir.

Bu nedenle insanların yapay zeka sistemlerini körü körüne takip etmek yerine, bu sistemlere eleştirel gözle bakmayı de öğrenmeleri gerekmektedir.

YZ kötüye de kullanılabilir. Deepfake bunun örneklerindendir. Bir insanın sesini taklit edebilmek için bu insanın sesinin üç saniye dinlenmesi yeterlidir. Bu nedenle teoride yapay zeka eşinizin sesini taklit ederek sizden para transferi yapmanızı isteyebilir. Ya da IT biriminden bir arkadaşınızın sesini taklit ederek sizden şifre istemesini sağlayabilir.  

Ayrıca YZ sistemleri kurmak mevcut maliyetlerinin ötesinde çevreye zarar da verebilir. Bir YZ sistemini eğitmek için bir yılda ortalama bir Amerikalı’nın ürettiğinin 17 katı bir karbon salınımı gerçekleştiriliyor. 2025’te dünyadaki YZ kullanımının tüm enerji kullanımının onda birine ulaşması bekleniyor. 

YZ’ı doğru kullanmak için şunları uygulamak gerekir:

1- Veri toplamada şeffaf olmak, gerekirse sentetik veri kullanımına çalışmak.

2- Kara kutu probleminden kaçınmak,

3- Eleştirel düşünmeyi geliştirmek,

4- Ön yargılılıkları kontrol etmek.

YZ kılavuzları bizlere yardımcı olabilir.

1- Partnerships on AI

2- US Leadership in AI

3- Ethics and Guidelines for Trustworthy AI

4- Principles on AI

Dünyadaki verinin %90’ı son iki yılın ürünüdür. Ayrıca her iki yılda bir elimizdeki veri miktarı ikiye katlanıyor. Dünyadaki veri miktarının 2018’de 33 zetabayttan 2025’te 175 zetabayta çıkacağını tahmin ediliyor.

Geleceğin başarılı liderlerinde şu özelliklerin olması bekleniyor; Çeviklik, duygusal zekâ, kültürel zeka, alçakgönüllülük, hesap verebilirlik, vizyon, cesaret, sezgi, sahicilik ve odaklılık.

Kitapta bundan çok daha fazlası var. Eğer okursanız yapay zeka ile ilgili genel bir bilgi edineceğinizi söyleyebilirim.

İyi okumalar.