İşletmelerin üretken yapay zekayı benimseme konusunda bilmesi gerekenler

AI teknolojisi patlıyor ve endüstriler onu olabildiğince hızlı benimsemek için yarışıyor. Kuruluşunuz kafa karıştırıcı bir fırsatlar denizine dalmadan önce, bunu nasıl yapacağınızı keşfetmeniz önemlidir. üretici yapay zeka işletmelerin neleri dikkate alması gerektiği ve yapay zekaya hazır bir işletmeye nasıl dönüşeceği.

Üretken yapay zeka gerçekte nasıl çalışır?

Üretken yapay zeka için en yaygın ve güçlü tekniklerden biri, büyük dil modelleri (LLM’ler), GPT-4 veya Google’ın BARD’ı gibi. Bunlar, kitaplar, web siteleri, sosyal medya ve haber makaleleri gibi çeşitli kaynaklardan büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilen sinir ağlarıdır. Bir kelime dizisindeki bir sonraki kelimeyi tahmin ederek dilin kalıplarını ve olasılıklarını öğrenirler. Örneğin, “Gökyüzü” girişi verildiğinde, model “mavi”, “açık”, “bulutlu” veya “düşen” tahmininde bulunabilir.

LLM’ler, farklı girdiler ve parametreler kullanarak özetler, başlıklar, öyküler, denemeler, incelemeler, başlıklar, sloganlar veya kodlar gibi farklı türde çıktılar üretebilir. Örneğin, “yeni bir diş macunu markası için akılda kalıcı bir slogan yazın” girdisi verildiğinde, model “güvenle gülümse”, “endişelerinizi giderin”, “önemseyen diş macunu” veya “bir yıldız gibi parıldayan” gibi sonuçlar verebilir. ”

İşletmelerin üretici yapay zekayı kullanırken dikkate alması gereken tehlike işaretleri

Sırasında üretici yapay zeka işletmeler için pek çok fayda ve fırsat sunabilir, aynı zamanda ele alınması gereken bazı sakıncaları da beraberinde getirir. İşletmelerin üretken yapay zekayı benimsemeden önce dikkate alması gereken tehlike işaretlerinden bazıları şunlardır.

Herkese açık ve özel bilgiler

Çalışanlar üretken yapay zekayı denemeye başladıkça, bilgi istemleri oluşturacak, metin oluşturacak ve bu yeni teknolojiyi iş akışlarına dahil edecekler. Özel veya tescilli bilgilere karşı kamuya açık olan bilgileri tanımlayan net politikalara sahip olmak çok önemlidir. Bir AI isteminde bile özel bilgilerin gönderilmesi, bilgilerin artık özel olmadığı anlamına gelir. Ekiplerin kullanabilmesini sağlamak için görüşmeye erken başlayın üretici yapay zeka özel bilgilerden ödün vermeden.

AI halüsinasyonları

Üretken yapay zeka modelleri mükemmel değildir ve bazen hatalı, alakasız veya anlamsız çıktılar üretebilir. Bu çıktılara genellikle AI halüsinasyonları veya yapay yapılar denir. Yetersiz veri kalitesi veya miktarı, model yanlılığı veya hataları veya kötü niyetli manipülasyon gibi çeşitli faktörlerden kaynaklanabilirler. Örneğin, üretken bir AI modeli, yanlış bilgi veya propaganda yayan sahte bir haber makalesi oluşturabilir. Bu nedenle, işletmelerin sınırlamaların ve belirsizliklerin farkında olmaları gerekir. üretici yapay zeka karar verme veya iletişim için kullanmadan önce çıktılarını modeller ve doğrular.

İş için yanlış aleti kullanmak

Üretken yapay zeka modelleri, herhangi bir sorunu veya görevi çözebilecek, herkese uyan tek çözüm değildir. Bazı modeller genelleştirilmiş yanıtlara ve sohbet tabanlı bir arayüze öncelik verirken, diğerleri belirli amaçlar için oluşturulmuştur. Başka bir deyişle, bazı modeller kısa metinler oluşturmada uzun metinlerden daha iyi olabilir; bazıları olgusal metinler oluşturmada yaratıcı metinlerden daha iyi olabilir; bazıları bir alanda metin oluşturmada başka bir alandan daha iyi olabilir.

Birçok üretici yapay zeka platformlar, müşteri desteği, tıbbi uygulamalar, pazarlama veya yazılım geliştirme gibi belirli bir niş için daha fazla eğitilebilir. Eldeki iş için doğru araç olmasa bile en popüler ürünü kullanmak kolaydır. Kuruluşların hedeflerini ve gereksinimlerini anlamaları ve iş için doğru aracı seçmeleri gerekir.

Çöpün içinde; çöp dışarı

Üretken AI modeller yalnızca üzerinde eğitildikleri veriler kadar iyidir. Veriler gürültülü, eksik, tutarsız veya önyargılı ise, model muhtemelen bu kusurları yansıtan çıktılar üretecektir. Örneğin, uygunsuz veya önyargılı verilerle eğitilmiş üretken bir yapay zeka modeli, ayrımcı metinler üretebilir ve markanızın itibarına zarar verebilir. Bu nedenle, işletmelerin temsili, çeşitli ve tarafsız yüksek kaliteli verilere sahip olduklarından emin olmaları gerekir.

Yapay zekaya hazır bir işletmeye nasıl dönüşülür?

Üretken yapay zekayı benimsemek basit veya anlaşılır bir süreç değildir. Stratejik bir vizyon, kültürel bir değişim ve teknik bir dönüşüm gerektirir. Kuruluşların yapay zekaya hazır bir işletmeye dönüşmek için atması gereken adımlardan bazıları aşağıda verilmiştir.

Doğru araçları bulun

Yukarıda not edildiği gibi, üretici yapay zeka modeller birbirinin yerine geçemez veya evrensel değildir. Mimarilerine, eğitim verilerine ve parametrelerine bağlı olarak farklı yetenekleri ve sınırlamaları vardır. Bu nedenle, işletmelerin ihtiyaçlarına ve hedeflerine uygun doğru araçları bulmaları gerekir. Örneğin, DALL-E veya Stable Diffusion gibi görüntüler oluşturan bir yapay zeka platformu, bir müşteri destek ekibi için muhtemelen en iyi seçim olmayacaktır.

Arayüzlerini belirli roller için özelleştiren platformlar ortaya çıkıyor: pazarlama sonuçları için optimize edilmiş metin yazarlığı platformları, genel görevler ve problem çözme için optimize edilmiş sohbet robotları, programlama veritabanlarına bağlanan geliştiriciye özel araçlar, tıbbi teşhis araçları ve daha fazlası. Kuruluşların kullandıkları üretken yapay zeka modellerinin performansını ve kalitesini değerlendirmeleri ve bunları alternatif çözümlerle veya insan uzmanlarla karşılaştırması gerekir.

markanızı yönetin

Her işletme aynı zamanda kontrol mekanizmalarını da düşünmelidir. Örneğin, bir pazarlama ekibinin tarihsel olarak marka mesajlarının bekçisi olduğu yerde, onlar aynı zamanda bir darboğazdı. Kuruluş genelinde herkesin kopya oluşturabilmesi sayesinde, marka yönergelerinizi, mesajlarınızı, kitlelerinizi ve marka sesinizi oluşturmanıza olanak tanıyan araçlar bulmak önemlidir. Marka standartlarını içeren yapay zekaya sahip olmak, kaosa davetiye çıkarmadan marka içi kopya darboğazını ortadan kaldırmak için çok önemlidir.

Doğru becerileri geliştirin

Üretken AI modeller, herhangi bir insan girişi veya rehberliği olmadan mükemmel metinler oluşturabilen sihirli kutular değildir. Bunları etkili ve sorumlu bir şekilde kullanmak için insan becerileri ve uzmanlığı gerektirirler. Üretken yapay zeka için en önemli becerilerden biri hızlı mühendisliktir: modellerden istenen çıktıları ortaya çıkaran girdileri ve parametreleri tasarlama sanatı ve bilimi.

İstem mühendisliği, modellerin mantığını ve davranışını anlamayı, açık ve özel talimatlar hazırlamayı, ilgili örnekler ve geri bildirim sağlamayı ve çıktıları test etmeyi ve iyileştirmeyi içerir. İstem mühendisliği, üretken yapay zeka ile çalışan herkes tarafından zaman içinde öğrenilebilen ve geliştirilebilen bir beceridir.

Yeni roller ve iş akışları oluşturun

Üretken yapay zeka modelleri, tek başına çalışabilen veya insan işçilerin yerini alabilen bağımsız araçlar değildir. Bunlar, insan yaratıcılığını ve üretkenliğini artırabilen ve geliştirebilen işbirlikçi araçlardır. Bu nedenle, işletmelerin entegre olan yeni iş akışları oluşturması gerekir. üretici yapay zeka insan ekipleri ve süreçleri ile modeller.

Kuruluşların, üretici yapay zeka modellerinin kullanımını ve çıktısını denetleyebilen ve ortaya çıktıklarında sorunları ele alabilen AI ombudsmanı veya AI-QA uzmanı gibi tamamen yeni roller veya işlevler oluşturması gerekebilir. Ayrıca, üretici yapay zeka modellerinin hesap verebilirliğini ve şeffaflığını sağlayabilecek yeni politikalar veya protokoller (etik yönergeler veya kalite standartları gibi) uygulamaları gerekebilir.

Üretken yapay zeka artık ufukta görünmüyor; geldi

Üretken yapay zeka, zamanımızın en heyecan verici ve yıkıcı teknolojilerinden biridir. Çeşitli alanlarda ve sektörlerde içerik oluşturma ve tüketme şeklimizi dönüştürme potansiyeline sahiptir. Bununla birlikte, üretken yapay zekayı benimsemek önemsiz veya risksiz bir çaba değildir. Dikkatli planlama, hazırlık ve uygulama gerektirir. Üretken yapay zekayı benimseyen ve bu konuda uzmanlaşan kuruluşlar, rekabet avantajı elde edecek ve büyüme ve yenilik için yeni fırsatlar yaratacaktır.

Yaniv Makover CEO’su ve kurucu ortağıdır. Herhangi bir kelime.