Üretken yapay zeka (AI), içerik oluşturmanıza yardımcı olabilecek bir yapay zeka türüdür. Daha yaratıcı, üretken ve bilgili olmanıza yardımcı olabilir.
Bu makalede, aşağıdaki soruların yanıtları da dahil olmak üzere üretken yapay zeka hakkında bilgi edinebilirsiniz:
- Üretken yapay zeka nedir ve nasıl çalışır?
- Üretken yapay zeka nasıl kullanılır ve yanıtlarının doğruluğu nasıl değerlendirilir?
- Google, yapay zekayı nasıl geliştirir?
Üretken yapay zeka nedir?
Üretken yapay zeka bir tür makine öğrenimi modelidir. İnsan değildir. Kendi kendine düşünemez veya duyguları yoktur. Ancak kalıpları bulma konusunda başarılıdır.
Yapay zeka eskiden bilgiyi anlamak ve önermek için kullanılıyordu. Üretken yapay zeka artık resim, müzik ve kod gibi yeni içerikler oluşturmamıza da yardımcı olabiliyor.
Makine öğrenimi modelleri nasıl eğitilir?Üretken yapay zeka da dahil olmak üzere makine öğrenimi modelleri, öğrenmek için gözlem ve kalıp eşleştirmeden oluşan bir eğitim sürecinden geçer. Bir model, spor ayakkabının ne olduğunu anlayabilmek için milyonlarca spor ayakkabı fotoğrafıyla eğitilir. Zamanla spor ayakkabıların insanların ayaklarına giydiği bağcıklı, tabanlı ve logolu nesneler olduğunu öğrenir.
Model, eğitim sayesinde şunları yapabilir:
- "Üzerinde keçi tasarımlı süs bulunan spor ayakkabı resmi oluştur" gibi bir komut alma
- Spor ayakkabılar, keçiler ve süsler hakkında öğrendiklerini ilişkilendirme
- Daha önce böyle bir resim görmemiş olsa bile resim oluşturma
Üretken yapay zeka ve büyük dil modelleri (LLM'ler) aynı teknolojinin parçasıdır. Üretken yapay zeka her türlü veri kullanılarak eğitilebilir. Ancak LLM'ler veri eğitiminde ana kaynak olarak kelimeleri kullanır.
LLM'ler tarafından desteklenen deneyimler (ör. Gemini ve üretken yapay zeka destekli arama deneyimleri), isteminize ve o ana kadar oluşturduğu metne dayanarak sonra gelebilecek kelimeleri tahmin edebilir. Eğitimde öğrendikleri kalıplarla eşleşen olası sonraki kelimeleri seçme esnekliğine sahiptirler. Bu esneklik sayesinde yaratıcı yanıtlar oluşturabilirler.
"Harun [boş]" ifadesini doldurmalarını isterseniz bir sonraki kelimenin "Kolçak" veya "Tekin" olduğunu tahmin edebilirler.
Üretken yapay zeka nasıl kullanılır?
Önemli: Google'ın üretken yapay zeka destekli deneyimleri, yaratma sürecini başlatmanıza yardımcı olabilir. Amaçları sizin yerinize tüm işleri yapmak veya içeriği üreten olmak değildir.
Üretken yapay zekayı kullanmanın 3 yolu vardır:
- Yaratıcı fikirlerinizle ilgili beyin fırtınası yapın. Örneğin, en sevdiğiniz filmin tanıtım yazısını yazma konusunda yardım alın.
- Cevaplanabileceğini düşünmediğiniz sorular sorun. Örneğin, "Tavuk mu yumurtadan, yumurta mı tavuktan çıkar?"
- Daha fazla yardım alın. Yazdığınız bir hikaye için başlık önermesini isteyin ya da bir resimdeki hayvanın veya böceğin türünü öğrenmek için yardım alın.
Keşfetmek, üretmek ve yeni şeyler öğrenmek için üretken yapay zekayı sorumluluk bilinciyle kullanmak önemlidir. Ayrıntılı bilgi için Üretken Yapay Zeka Yasaklanan Kullanım Politikamızı inceleyin.
Yapay zeka hata yapabilir ve yapacaktırÜretken yapay zeka hâlâ geliştirme aşamasındaki deneysel bir çalışma olduğundan hata yapabilir ve yapacaktır:
- Bir şeyleri uydurabilir. Üretken yapay zeka bir yanıt uydurduğunda buna halüsinasyon denir. Halüsinasyonların nedeni, Google Arama'nın web'den bilgi toplamasından farklı olarak LLM'lerin hiç bilgi toplamamasıdır. Bunun yerine, kullanıcı girişlerine dayanarak sıradaki kelimelerin ne olduğunu tahmin ederler.
- Örneğin, "2032 Brisbane Yaz Olimpiyatları'nda kadınlar jimnastik müsabakasını kim kazanacak?" diye sorarsanız etkinlik henüz gerçekleşmemiş olmasına rağmen yanıt alabilirsiniz.
- Bir şeyleri yanlış anlayabilir. Üretken yapay zeka ürünleri bazen dili yanlış yorumlayarak anlam değişikliğine neden olabilir.
- Örneğin, boğa hayvanı hakkında bilgi edinmek isteyebilirsiniz. Boğalar hakkında bilgi istediğinizde size boğa burcunun özelliklerini anlatabilir.
Üretken yapay zeka araçlarından aldığınız yanıtları eleştirel bir şekilde değerlendirin. Doğru olarak sunulan bilgileri kontrol etmek için Google'ı ve diğer kaynakları kullanın.
Doğru olmayan bir bilgiyle karşılaşırsanız bize bildirin. Üretken yapay zeka ürünlerimizin çoğunda içerik bildirme aracı bulunur. Geri bildirimleriniz, modelleri hassaslaştırarak üretken yapay zeka deneyimlerini herkes için iyileştirmemize yardımcı olur.
Üretken kod özelliklerimiz hâlâ deneysel aşamada olduğu için önerilen kod veya kod açıklamalarını kullanım sorumluluğu size aittir. Kodu kullanmaya başlamadan önce hatalar ve güvenlik açıkları açısından dikkatlice test edip incelemenizi öneririz. Kodu kullanıp kullanmayacağınız konusunda karar tamamen size aittir. Açık kaynak kodu depolarından alıntılar gibi içerikler sunduğumuz yerlerde lisans şartlarına uyma sorumluluğu size aittir. Daha fazla bilgi
Google, yapay zekayı nasıl geliştirir?
Dünyayı herkes için daha iyi hale getirecek araçlar geliştirmek amacıyla 2018'de yapay zeka ilkelerimizden oluşan bir liste hazırladık. Bu ilkeler, toplumun en büyük sorunlarından bazılarını sorumluluk bilinciyle ele alabilecek cesur teknolojiler geliştirme hedeflerimizi açıklar.
Örneğin, yapay zekayı şu amaçlarla kullanırız:
- İklim değişikliğini kontrol altına alma çalışmalarını desteklemek (ör. araç emisyonlarını azaltmak için trafikte daha az dur-kalk yapılmasını sağlama)
- Doğal afetleri tahmin etmek veya izlemek (ör. 20'den fazla ülkede sel tahmini yapma ve orman yangınlarının etkilediği alanları anlık olarak takip etme)
- Sağlık alanındaki yenilikleri desteklemek (ör. tüberküloz taramasını daha erişilebilir hale getirme ve meme kanserinin erken teşhisine yardımcı olma)
İlkelerimiz, genel olarak zarara yol açan veya uluslararası yasaları ve insan haklarını ihlal eden teknolojiler gibi yapay zeka kullanmayacağımız alanları da içerir.
Yapay Zeka İlkelerimizin tam listesine göz atın.
Google, Arama'da üretken yapay zeka deneyimlerini ve bunları destekleyen makine öğrenimi teknolojilerini geliştirip iyileştirmek için kullanıcıların Arama ve bu deneyimlerle olan etkileşimlerini kullanır. Bu etkileşimler, kullanıcıların yaptığı aramaları ve beğenme ya da beğenmeme gibi geri bildirimleri içerir. Uzman incelemesi, sonuçlarımızın ve ürünlerimizin kalitesini sorumlu bir şekilde değerlendirip iyileştirmek için kullandığımız pek çok yöntemden biridir.
Eğitimli inceleme uzmanları Arama'nın makine öğrenimi modellerinin kalitesini yükseltmek için çalışırken biz de kullanıcıların gizliliğini korumak için çeşitli önlemler alırız:
- İnceleme uzmanlarının gördüğü ve açıklama eklediği verilerin kullanıcı hesaplarıyla bağlantısı kaldırılır.
- Otomatik araçlar, kimliği tanımlayabilecek çeşitli bilgileri ve hassas kişisel bilgileri tanıyıp kaldırmaya yardımcı olur.