Laf aramızda ama benim bir kölem var.
Daha çok zaman olmadı, 4–5 aydır birlikteyiz ama çok çabuk ısındık birbirimize.
Zeki, hazır cevap hem de çok bilgili. Kölem yorulmaksızın sorularıma cevap veriyor, esprilerime gülüyor, istediğim resimleri çiziyor, aklımdaki videoyu hazırlıyor.
Geçenlerde bir devlet hastanesinin açılışı için 2000 kelimelik siyasi bir manifesto yazmasını istemiştim. 30 saniyede yaptı.
Harap olmuş bir şehirde küçük bir kızın elinde bir çiçekle, kararlılıkla durduğu bir resim çizmesini istedim:
İçinde çubuk ve top olan bir oyun kodlamasını söyledim. Sağ olsun hemen yaptı:
Yapay zekâ ile ilgili felsefi tartışmaları özetlemesini istedim:
Fakat yapay zekâ konusunu çalışan filozoflar arasında kimin boyunun daha uzun olduğunu sorunca garip bir etik yargıda bulunarak beni tersledi.
Yapay zekâ için dönüm noktası
2022 yapay zekâ araçları açısından bir dönüm noktası oldu. Daha önceden küçük tebessümlerle geleceğine dair iyi niyet beyanlarında bulunulan sohbet robotu teknolojisi, 2022 itibariyle akıl almaz bir seviyeye gelerek Turing testini geçti. Yakın zamana kadar sadece tekrarlı ve teknik işleri bitireceği öngörülen yapay zekâ ve otomasyon teknolojilerinin; gazetecilerin, yazarların, kurgucuların, avukatların işlerini de radikal bir şekilde dönüştüreceği belli oldu.
OpenAI tarafından Kasım 2022’de kullanıma sunulan ChatGPT sohbet robotu öylesine bir heyecan yarattı ki yalnızca 5 günde bir milyon kullanıcıya ulaştı. Netflix 41 ayda, Facebook 10 ayda, Instagram da 2.5 ayda bu sayıya ulaşmıştı.
2022 yılının nisan ayında yazıdan görsel (text-to-image) oluşturabilen DALL-E 2 yayınlandığında projenin CEO’su Sam Altman uygulamanın gördüğü ilgiye kendilerinin de şaşırdığını belirterek “DALL-E 2 halk nezdinde de karşılık bulan ilk popüler yapay zekâ uygulaması oldu,” dedi.
Mayıs ayında Google kendi yapay zekâ uygulamaları olan Imagen ve Parti’yi duyurdu. Görsel havuzunu Twitter ve Reddit’ten çeken Midjourney Discord’dan kullanıma açıldı. Ağustos ayında ise İngiltere merkezli Stability AI şirketi açık kaynaklı Stable Diffusion uygulamasını bedava kullanıma açtı. Kasım aylarında Meta ve Google görselden video modellerinin (text-to-video) yakında çıkacağının sinyalini verdi. Bu uygulamalar yapay zekânın yapabileceklerini bir adım daha ileri taşıyarak metin girdilerinden kısa videolar, animasyonlar, 3D görsellerin oluşturulmasının yolunu açtı.
Microsoft, Adobe, Bing, Meta, Amazon, Apple, IBM gibi teknoloji devleri popüler uygulamalarına yapay zekâ modellerini entegre etmeye başladılar.
Teknolojinin halk nezdinde karşılık bulması ve kullanım alanlarının yarattığı heyecan, yatırımların bu sektöre akmasına neden oldu. Geçtiğimiz 1–2 ay içerisinde blog yazısı, site yazısı, e-mail yazabilen Jasper adlı uygulama 125 milyon dolarlık yatırım değeri alırken; metinden görsel üreten Stability AI, 101 milyon dolarlık tohum yatırım aldı.
“Benim gibi senelerdir işin içinde olan sanatçılar için gelişmeler korkutucu, DALL-E’yi kullandıktan sonraki bir ay varoluşsal bunalıma girdim.”
Don Allen Stevenson (DreamWorks görsel tasarım çalışanı)
Bir adım geriye çekilip neler olup bittiğine baktığımızda, yapay zekâ teknolojilerinin sonsuz kaynağı tarayarak, ilgili bilgiyi kategorilere ayırabilen algoritmalar olduğunu anlamamız gerekiyor. DALL-E 2’nin nasıl öğrendiğine ve metinleri görsellerle eşleyebildiğine dair güzel bir videoyu buradan izleyebilirsiniz.
İnsanların herhangi bir alanda eğitim sistemi boyunca onlarca sene içerisinde sağladığı yetkinliği çok kısa sürede sağlayabilen yapay zekâların; yeterince veriye erişimi olduğu sürece herhangi bir konuda insanlardan daha iyi iş yapabileceklerini öngörmek abartılı olmaz. Gazetecilikte, hukukta, mimarlıkta, görsel tasarımda, video prodüksiyonunda, metin ve senaryo yazarlığında, internet sitesi tasarımında, tıpta, mühendislikte üretimi büyük oranda yapay zekânın yapmaması için neden yok.
Ki yapay zekânın gelişiminin üstel olduğu da unutulmamalı. Bir yapay zekâ modeli kendisine öğretebilmeye başladıktan kısa bir süre sonra ‘‘süper zekâ’’ya dönüşebilir. Örneğin 2022’de çıkan ve birçok insanı verdiği cevaplarla şaşırtan ChatGPT modelinin yeni sürümü olan GPT-4’ün GPT-3’ten çok daha ‘‘akıllı’’ olduğu söyleniyor. Gelecekte, hatta çok da uzak olmayan bir gelecekte internetteki bilgi havuzuyla istediği gibi etkileşime girebilen ve kendi kendine öğrenebilen bir yapay zekânın yapabilecekleri hayallerimizi dahi aşıyor.
Gazetecilik için yapay zekâ örnekleri
Yapay zekâ teknolojisi insanlar yerine düşünüp, insanlar yerine üretmeye başlamışken gazetecilik alanında yol açacağı değişikliklere yakından bakmakta fayda var. İlk bakışta yapay zekâ modellerinin yazı yazma ve görselleştirme süreçlerini radikal bir şekilde hızlandırarak gazetecilere araştırma ve fikir bulma konularına daha fazla zaman ayırabilme imkânı sağlayacağı öngörülebilir.
Bu yeni gelişmeler hakkında spekülasyonlarda bulunmak yerine hâlihazırda kullanılan uygulamaları ve yöntemleri listeledim:
- Koronavirüs haberleri, spor, ekonomi haberleri, sandık sonucu metinleri gibi sık sık güncellenen bilgilerle yazılan makale metinlerini yapay zekâ ile düzenleyen bir örnek.
- LSE JournalismAI projesi kapsamında ChatGpt ile haber metinleri yazma denemeleri başarıyla sonuçlanıyor ve haber metninin sonuç paragrafında yapay zekânın bir insan kadar iyi yazabileceği ve insanların yazılan taslağı denetleme aşamasında devreye girebileceği söyleniyor.
- Google’ın yeni geliştirdiği Journalist Studio özellikle fazla belgeli araştırmalarla çalışan gazeteciler için yararlı olabilir. Farklı formatlardaki binlerce dosyayla çalışma imkânı tanıyor. Uygulamanın içindeki araçlar sayesinde bilgi doğrulama, görselleştirme, trend analizi ve niceleri yapılabiliyor.
- Yazılan makalelerde bilgi kutucuğu veya bahsedilen konuya dair arka plan açıklamaları yazmayı yapay zekâya yaptırabilirsiniz; fazlasıyla kolaylaşıyor.
- Hazırlanan haberlere ilgi çekici görseller kolaylıkla eklenebiliyor. Örneğin, The Economist dergisi haziran kapağını yapay zekâ ile tasarlamıştı.
- İki büyük veri havuzu arasında benzerlikler bulmak için yapay zekâya başvurabilirsiniz. Örneğin Instagram’a yüklenen fotoğrafların çekilme anlarını ATM kayıtlarıyla eşleyen bir model geliştirilmiş.
- Birçok bilgi teyit etme modeli geliştiriliyor. Örneğin; kullanılan fotoğrafların, videoların doğruluğunu, konumun uydudaki görüntüsündeki hava durumunu ışık yansımalarıyla kontrol eden bir model var; yapay zekâ ile yazılan yazıları tespit eden başka bir yapay zekâ daha var.
- Yüzün modelini çıkararak, canlı yayınlarda, video içeriklerinde yüzü tanıyarak yüz üzerinde değişiklikler yapmayı sağlayan modeller var. Gözün videoda nereden baktığından bağımsız olarak dijital ortamda gözü kameraya sabitleyebilen modeller.
- Haritada büyük bir alanda çok sayıda objeyi tespit eden modeller var. Örneğin, Venezuela ormanlarındaki yasa dışı madenleri tespit etmek için kullanılmış.
- Venezuela’daki seçimlerde, seçim belgelerini yapay zekâ ile geliştirilen bir yazılıma yükleyerek hile analizi yapılması bir başka örnek.
- Haber için kullanılacak fotoğrafı seçmeyi kolaylaştıran bir örnek; internetteki kullanıcı verisini analiz eden bir yapay zekâ ile karar verilebiliyor.
- Uzun konuşmalardan çekilecek alıntılara karar verebilen bir yapay zekâ örneği.
- Yerel ya da ulusal ölçekte ev satış verilerinden haber içerikleri üreten bir yapay zekâ örneği.
- Ekonomi verisi ve önceden yazılmış makalelerdeki verileri inceleyerek yeni gelişmelere uygun makaleler yazan bir yapay zekâ modelini The Wall Street Journal kullanmaya başladı.
- Televizyondaki haber görüntülerini metinleştirebilen; liderlerin veya belli tarzdaki haberlerin ekrana çıkma süresine dair analizler yapabilen modeller var.
- İhaleleri tarayarak şirketlerin yolsuzluğa bulaşmış olma risklerini tarayan bir model var.
- BBC tarafından yayınlanan ve Koronavirüs hakkındaki sorulara cevap veren bir bot örneği.
- Makale yazılırken hangi konulara değinilmesi gerektiği konusunda önerilerde bulunan bir model var.
Daha fazlası için LSE’nin AI departmanının hazırladığı listeden yararlanabilirsiniz.
