Yapay zekanın (AI) bir duraklama aşamasına girdiği hissine kapılıyorum. AI modellerinin yaratıcıları, öncekiler kadar hızlı bir ilerleme kaydediyor gibi görünmüyor. Söz verdikleri birçok ürün abartıldı ve beklenenin altında kaldı, ve tüketiciler, geleneksel arama motorlarının yerini almak dışında üretken AI ile ne yapacaklarından pek emin değiller.
Eğer henüz çıkmadıysa, yapay zeka görünüşe göre erken aşama büyüme döneminden çıkmaya ve bir duraklama dönemine girmeye başlıyor.
Yapay Zeka’nın 2022’den 2024’e patlayıcı büyümesi
Kasım 2022'den 2024'ün sonuna kadar yapay zeka alanında yeni gelişmeler hızla gerçekleşti. ChatGPT, Kasım 2022'de piyasaya sürüldü. Dört ay sonra, GPT-4'ü aldık. İki ay sonra, OpenAI Kod Yorumlayıcı ve Gelişmiş Veri Analizi ekledi. Aynı zamanda, metinden görüntüye ve metinden videoya üretiminde önemli gelişmeler yaşandı. OpenAI'de gelişmeler, her 30 ila 120 günde bir görünüyordu ve rakipleri de muhtemelen geri kalmaktan korktukları için aynı hızda ilerliyordu.
Tüm bu rüzgarlarla birlikte, şirketler büyük vaatlerde bulunmaya başladı: insan müdahalesi olmadan baştan sona karmaşık görevleri planlayabilen, akıl yürütebilen ve tamamlayabilen otonom AI ajanları. Pazarlamacıları, tasarımcıları, film yapımcılarını, şarkı yazarlarını değiştirecek yaratıcı AI'lar ve tüm beyaz yakalı iş kategorilerini değiştirecek AI'lar. Ancak, bu vaatlerin çoğu hala gerçekleşmedi; gerçekleşmişlerse bile etkileyici olmadılar.
Neden AI yeniliği yavaşlıyor
Sorun sadece AI ajanlarının veya otomatik iş gücünün yeterince iyi sunulmaması değil; bu etkileyici olmayan ürünlerin çok daha büyük bir sorunun sonucu olmasıdır. AI endüstrisindeki yenilikler yavaşlıyor ve bu araçları inşa eden önde gelen şirketler kaybolmuş gibi görünüyor.
2022 ile 2024 arasında piyasaya sürülen her ürün devrim niteliğinde değildi. Bu dönemdeki güncellemelerin çoğu muhtemelen sıradan tüketiciler tarafından kullanılmadı. Bunun nedeni, çoğu insanın hala AI'yı bir arama motorunun alternatifi olarak kullanması veya bazı insanların başlamaya başladığı gibi, AI'yı arama motorunun bir sonraki versiyonu olan bir cevap motoru olarak kullanmasıdır.
Geçerli bir kullanım durumu olsa da, teknoloji devlerinin AI için çok daha büyük bir vizyona sahip olduğunu söylemek güvenlidir. Ancak, onları geri tutan bir şey ve daha fazla hype'lanmış ürünlerin pazarda zorlanmasının bir nedeni, yüksek teknik endüstrilerdeki klasik bir sorun nedeniyle: harika mühendisler bazen sadece diğer harika mühendislerin nasıl kullanacağını bildiği araçlar ve ürünler inşa ederler, ancak bu araçlar ve ürünleri daha geniş bir kullanıcı kitlesi için kullanılabilir hale getirmeyi unutur. Bu durumda, bu genel kullanıcıları, 2022'de AI'yı ana akıma sokan kitleyi ifade eder.
Ancak, AI ürünlerindeki duraklama bile, AI modellerinin nasıl eğitildiği ile ilgili daha büyük bir sorunun yansımasıdır.
En büyük yapay zeka laboratuvarları, temel modellerini obsesif bir şekilde geliştirmeye devam ediyor. Başlangıçta, bu yapay zeka modellerindeki iyileştirmeler, sürümden sürüme büyük ve belirgin bir fark yaratıyordu. Ama şimdi, model optimizasyonunda azalan getiriler noktasına ulaştık. Günümüzde, bir yapay zeka modeline yapılan her güncelleme, bir öncekinden daha az belirgin görünüyor. Bunun arkasındaki önde gelen teorilerden biri, yapay zeka laboratuvarlarının, modellerini eğitmek için yüksek kaliteli, benzersiz verilerin tükenme noktasına geldiği yönünde. Zaten internetin tamamını kazıdıklarını varsayabiliriz, peki veriler için bir sonraki adımları neresi olacak ve elde ettikleri veriler, rakiplerinin elde etmeye çalıştığı verilerden nasıl farklılık gösterecek?
Bu duvara çarpmadan önce, AI modellerindeki başarı formülü basitti: büyük dil modellerine daha fazla internet verisi sağla ve daha iyi hale gelirler. Ancak internet sınırlı bir kaynaktır ve birçok AI devi bunu tüketmiştir. Üstüne üstlük, herkes aynı verilerle eğitim yapınca, hiç kimse öne geçemez. Ve eğer yeni, benzersiz verilere ulaşamazsanız, verileri eğitimle önemli ölçüde daha iyi hale getiremezsiniz. İşte bu, birçok şirketin karşılaştığı duvar.
Bu modellerde yapılan artan iyileştirmelerin, getirileri azalsa da hala çok önemli olduğunu belirtmek önemlidir. Bu iyileştirmeler geçmişteki iyileştirmeler kadar etkili olmasa da, gelecekte bize vaat edilen AI ürünlerinin teslimi için hala gerçekleşmeleri gerekiyor.
Yapay Zeka buradan nereye gider
Peki, bu sorunu nasıl çözebiliriz? Eksik olan, ürün seviyesinde tüketici talebine dikkat etmektir. Tüketiciler, yaşamlarındaki gerçek sorunları çözen, sezgisel olan ve bir STEM diplomasına sahip olmadan kullanılabilen AI ürünleri ve araçları istiyorlar. Bunun yerine, kullanım durumları belirsiz olan ve daha çok deneyler gibi hissedilen, üretim için hazır olmadığı görülen ürünler aldılar. Bu tür ürünler, açıkça belirli bir kişi için tasarlanmamıştır; kullanımı zordur ve bunun nedeni benimsenme konusunda zorluk yaşamış olmaları olabilir.
Bir şeyler değişene kadar, AI muhtemelen bir bekleme durumunda kalacak. O atılımın daha iyi eğitim verilerinden, mevcut verileri yorumlamanın yeni yollarından veya nihayetinde tutulan bir tüketici ürününden gelmesi gerekecek, bir şeylerin değişmesi şart.
2022'den 2024'e kadar, yapay zeka her dört ayda bir on adım ileri atıyormuş gibi görünüyordu. Ancak 2025'te, yalnızca çok daha seyrek olarak birer küçük adım ilerliyor.
Maalesef, burada hızlı bir çözüm yok. Ancak, sağlam bir tüketici odaklı ürüne odaklanmak kolay bir kazanç olabilir. Teknoloji devleri, gelecekteki gibi seslendirilmiş ancak genel amaçlı yapay zeka ürünlerini kovalamak yerine, insanların kutudan çıkarır çıkarmaz kullanabileceği dar bir kullanım alanına sahip, yüksek etki yaratan bir araç sunmaya daha fazla zaman harcasalar, daha fazla başarı elde ederlerdi.
Ama uzun vadede, şu anda içinde bulunduğumuz veri kuraklığını çözecek büyük bir ilerleme olması gerekecek; bu, şirketlerin yeni, özel eğitim verisi kaynakları bulması veya modellerin zaten sahip oldukları verilerden daha fazlasını çıkarmanın yollarını bulması olabilir.
Yapay zeka (AI)'nın yasal çerçevede doğru çalışması ve büyüyen zorluklarla yüzleşerek gelişmesi için, veri girişi kalitesini ve mülkiyetini sağlayan bir kurumsal blockchain sistemini entegre etmesi gerekiyor—bu, verilerin güvenliğini sağlarken aynı zamanda verilerin değişmezliğini garanti etmesine olanak tanıyorBu yeni teknoloji hakkında daha fazla bilgi edinmek için CoinGeek’in kapsamına göz atınKurumsal blockchain'in AI'nın belkemiği olacağına dair daha fazla bilgi edinin*.*
İzle: Yapay zeka, blok zincirine ihtiyaç duyar
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Yapay zeka yeniliği bir duvara mı çarptı?
Yapay zekanın (AI) bir duraklama aşamasına girdiği hissine kapılıyorum. AI modellerinin yaratıcıları, öncekiler kadar hızlı bir ilerleme kaydediyor gibi görünmüyor. Söz verdikleri birçok ürün abartıldı ve beklenenin altında kaldı, ve tüketiciler, geleneksel arama motorlarının yerini almak dışında üretken AI ile ne yapacaklarından pek emin değiller.
Eğer henüz çıkmadıysa, yapay zeka görünüşe göre erken aşama büyüme döneminden çıkmaya ve bir duraklama dönemine girmeye başlıyor.
Yapay Zeka’nın 2022’den 2024’e patlayıcı büyümesi
Kasım 2022'den 2024'ün sonuna kadar yapay zeka alanında yeni gelişmeler hızla gerçekleşti. ChatGPT, Kasım 2022'de piyasaya sürüldü. Dört ay sonra, GPT-4'ü aldık. İki ay sonra, OpenAI Kod Yorumlayıcı ve Gelişmiş Veri Analizi ekledi. Aynı zamanda, metinden görüntüye ve metinden videoya üretiminde önemli gelişmeler yaşandı. OpenAI'de gelişmeler, her 30 ila 120 günde bir görünüyordu ve rakipleri de muhtemelen geri kalmaktan korktukları için aynı hızda ilerliyordu.
Tüm bu rüzgarlarla birlikte, şirketler büyük vaatlerde bulunmaya başladı: insan müdahalesi olmadan baştan sona karmaşık görevleri planlayabilen, akıl yürütebilen ve tamamlayabilen otonom AI ajanları. Pazarlamacıları, tasarımcıları, film yapımcılarını, şarkı yazarlarını değiştirecek yaratıcı AI'lar ve tüm beyaz yakalı iş kategorilerini değiştirecek AI'lar. Ancak, bu vaatlerin çoğu hala gerçekleşmedi; gerçekleşmişlerse bile etkileyici olmadılar.
Neden AI yeniliği yavaşlıyor
Sorun sadece AI ajanlarının veya otomatik iş gücünün yeterince iyi sunulmaması değil; bu etkileyici olmayan ürünlerin çok daha büyük bir sorunun sonucu olmasıdır. AI endüstrisindeki yenilikler yavaşlıyor ve bu araçları inşa eden önde gelen şirketler kaybolmuş gibi görünüyor.
2022 ile 2024 arasında piyasaya sürülen her ürün devrim niteliğinde değildi. Bu dönemdeki güncellemelerin çoğu muhtemelen sıradan tüketiciler tarafından kullanılmadı. Bunun nedeni, çoğu insanın hala AI'yı bir arama motorunun alternatifi olarak kullanması veya bazı insanların başlamaya başladığı gibi, AI'yı arama motorunun bir sonraki versiyonu olan bir cevap motoru olarak kullanmasıdır.
Geçerli bir kullanım durumu olsa da, teknoloji devlerinin AI için çok daha büyük bir vizyona sahip olduğunu söylemek güvenlidir. Ancak, onları geri tutan bir şey ve daha fazla hype'lanmış ürünlerin pazarda zorlanmasının bir nedeni, yüksek teknik endüstrilerdeki klasik bir sorun nedeniyle: harika mühendisler bazen sadece diğer harika mühendislerin nasıl kullanacağını bildiği araçlar ve ürünler inşa ederler, ancak bu araçlar ve ürünleri daha geniş bir kullanıcı kitlesi için kullanılabilir hale getirmeyi unutur. Bu durumda, bu genel kullanıcıları, 2022'de AI'yı ana akıma sokan kitleyi ifade eder.
Ancak, AI ürünlerindeki duraklama bile, AI modellerinin nasıl eğitildiği ile ilgili daha büyük bir sorunun yansımasıdır.
En büyük yapay zeka laboratuvarları, temel modellerini obsesif bir şekilde geliştirmeye devam ediyor. Başlangıçta, bu yapay zeka modellerindeki iyileştirmeler, sürümden sürüme büyük ve belirgin bir fark yaratıyordu. Ama şimdi, model optimizasyonunda azalan getiriler noktasına ulaştık. Günümüzde, bir yapay zeka modeline yapılan her güncelleme, bir öncekinden daha az belirgin görünüyor. Bunun arkasındaki önde gelen teorilerden biri, yapay zeka laboratuvarlarının, modellerini eğitmek için yüksek kaliteli, benzersiz verilerin tükenme noktasına geldiği yönünde. Zaten internetin tamamını kazıdıklarını varsayabiliriz, peki veriler için bir sonraki adımları neresi olacak ve elde ettikleri veriler, rakiplerinin elde etmeye çalıştığı verilerden nasıl farklılık gösterecek? Bu duvara çarpmadan önce, AI modellerindeki başarı formülü basitti: büyük dil modellerine daha fazla internet verisi sağla ve daha iyi hale gelirler. Ancak internet sınırlı bir kaynaktır ve birçok AI devi bunu tüketmiştir. Üstüne üstlük, herkes aynı verilerle eğitim yapınca, hiç kimse öne geçemez. Ve eğer yeni, benzersiz verilere ulaşamazsanız, verileri eğitimle önemli ölçüde daha iyi hale getiremezsiniz. İşte bu, birçok şirketin karşılaştığı duvar.
Bu modellerde yapılan artan iyileştirmelerin, getirileri azalsa da hala çok önemli olduğunu belirtmek önemlidir. Bu iyileştirmeler geçmişteki iyileştirmeler kadar etkili olmasa da, gelecekte bize vaat edilen AI ürünlerinin teslimi için hala gerçekleşmeleri gerekiyor.
Yapay Zeka buradan nereye gider
Peki, bu sorunu nasıl çözebiliriz? Eksik olan, ürün seviyesinde tüketici talebine dikkat etmektir. Tüketiciler, yaşamlarındaki gerçek sorunları çözen, sezgisel olan ve bir STEM diplomasına sahip olmadan kullanılabilen AI ürünleri ve araçları istiyorlar. Bunun yerine, kullanım durumları belirsiz olan ve daha çok deneyler gibi hissedilen, üretim için hazır olmadığı görülen ürünler aldılar. Bu tür ürünler, açıkça belirli bir kişi için tasarlanmamıştır; kullanımı zordur ve bunun nedeni benimsenme konusunda zorluk yaşamış olmaları olabilir.
Bir şeyler değişene kadar, AI muhtemelen bir bekleme durumunda kalacak. O atılımın daha iyi eğitim verilerinden, mevcut verileri yorumlamanın yeni yollarından veya nihayetinde tutulan bir tüketici ürününden gelmesi gerekecek, bir şeylerin değişmesi şart.
2022'den 2024'e kadar, yapay zeka her dört ayda bir on adım ileri atıyormuş gibi görünüyordu. Ancak 2025'te, yalnızca çok daha seyrek olarak birer küçük adım ilerliyor.
Maalesef, burada hızlı bir çözüm yok. Ancak, sağlam bir tüketici odaklı ürüne odaklanmak kolay bir kazanç olabilir. Teknoloji devleri, gelecekteki gibi seslendirilmiş ancak genel amaçlı yapay zeka ürünlerini kovalamak yerine, insanların kutudan çıkarır çıkarmaz kullanabileceği dar bir kullanım alanına sahip, yüksek etki yaratan bir araç sunmaya daha fazla zaman harcasalar, daha fazla başarı elde ederlerdi.
Ama uzun vadede, şu anda içinde bulunduğumuz veri kuraklığını çözecek büyük bir ilerleme olması gerekecek; bu, şirketlerin yeni, özel eğitim verisi kaynakları bulması veya modellerin zaten sahip oldukları verilerden daha fazlasını çıkarmanın yollarını bulması olabilir.
Yapay zeka (AI)'nın yasal çerçevede doğru çalışması ve büyüyen zorluklarla yüzleşerek gelişmesi için, veri girişi kalitesini ve mülkiyetini sağlayan bir kurumsal blockchain sistemini entegre etmesi gerekiyor—bu, verilerin güvenliğini sağlarken aynı zamanda verilerin değişmezliğini garanti etmesine olanak tanıyor Bu yeni teknoloji hakkında daha fazla bilgi edinmek için CoinGeek’in kapsamına göz atın Kurumsal blockchain'in AI'nın belkemiği olacağına dair daha fazla bilgi edinin*.*
İzle: Yapay zeka, blok zincirine ihtiyaç duyar