Bugünlerde OpenAI’ın tanıttığı yeni GPT modeli üzerine yazmak çok daha fazla ilgi çekebilir ancak bir öğrenme modeli üzerine ilk günden yazı yazmak benim ilkokula başlamamı haber yapmaya benziyor. Sürekli bir şeylerin yenisini yapmaya çalışmak yerine ihtiyaçlarımızı nasıl karşılayacağımıza odaklanmak bugünlerde daha akıllıca olabilir.
Bugünlerde herkes yapay zekânın yeni öğrenme modellerini konuşacak. Bu kervana katılmak ve treni yakalamak, bir köşe yazarı için akıllıca görünebilir ancak öyle mi? 13 Mayıs pazartesi günü OpenAI’ın tanıttığı GPT-40 ile başlayan hareket, 14 Mayıs salı günü Google’ın California’daki I/O oturumlarında Gemini’nin yeni şekli ile sürerken bu yazının yayınlanacağı 16 Mayıs Perşembe gününe kadar çok sayıda gelişme ile dalga sürecek. Salı akşamı bu yazıyı yazmak için bilgisayarın başına geçtiğimde X’in yeni etiketleri ile ilgili tweet’ler birbiri ardına düşüyordu.
GPT-40 ile ilgili haberler ve mesajlardaki kolay kullanım ve basit uygulama mesajları, Gemini için Gmail içinde arama ya da daha doğru bir sözcük ile tarama yapmak gibi uygulamalar ile birlikte tekrar ediyordu. OpenAI’ın modelini yeni versiyonu ile birlikte ücretsiz hale getirmesi, muhtemelen Türkiye’de en ilgi çekici boyut olacaktır. Bunu Google sıralamasında 2023’te çıkan ChatGPT 4 hakkında ilk haberin, Techinside’da yer alan ve ücret ödemeden bu yazılımı kullanmanın yedi yolunu konu alan içerik olmasına dayanarak söylüyorum. Ancak yeni GPT’nin ücretsiz olması, bu tezi de geçersiz kılıyor. Başka nelerin geçersiz hale geleceği bu süreçte sizin için takip edeceğim başlıca konu olacak.
Yeni teknolojinin aslında nasıl bir değişim yarattığını anlamamız gerekirken popüler olan bir şeyi kaçırmama çabamız bunu engelliyor. İnsanla konuşmanın yerini alacak düzeyde tatmin edici bir insansı konuşma yeteneği sahip yeni modelin ortamı da fark edebilmesi etkileşim konusunda ayrıcalıklı bir noktada yer almasını sağlıyor. Metin, görüntü ve sesi birlikte ve hızla işleyebilmesi sayesinde, insan gibi görünmeye daha yakın hale gelen bir noktaya taşınan dil modeli, asistan kavramını yeniden tanımlamaya aday.
Burada bir noktaya dikkat çekmek gerekiyor. Aslında bütün insanlar bir asistanlık işlevini yerine getirerek yaşıyorlar ve geçimlerini sağlıyorlar. Dolayısıyla bu yeni teknolojinin sadece çağrı merkezlerindeki çalışanların işin tehdit etmekle kalmadığını görmek zorundayız. Örneğin bir doktor hastanın hayatta kalmasına yardımcı olan bir asistandır. Mühendis, insanların hayatlarını sürdürürken ihtiyaç duydukları ürünleri, altyapıları ya da başka unsurları tasarlayan ve devamındaki süreçlerde yer alan bir asistandır. Sürücü, aracın içindekileri bir yerden bir yere götüren bir asistandır; kendi başına gittiğinde bile bir sonuca hizmet eden bir asistan işlevi vardır.
Etkileyici bir ses ile tamamlanan kullanıcısının ve çevrenin görünümünü anlama yeteneği, GPT-40 ile birlikte bu listeyi çok daha uzatabilme olanağı sağlıyor. Tabii ki, ilk akla gelenler giyim mağazalarındaki tezgâhtarlar. Ancak bununla sınırlı değil. Geniş dil modelleri ve yapay zekâ ile ilgili olanlar, bu teknolojilerin beyaz yakalıların yani kendilerinin işlerini tehdit ettiğini uzun süredir dile getiriyor; otomasyonun mavi yakalılara yaptığı gibi. Ben burada tehditten çok bir etkiden bahsetmeyi uygun görüyorum.
Ayakkabıları ile makineleri kıran sabotörlerin makinelerin kendilerine zarar verdiğini düşündüğü dönem de dahil olmak üzere bir şey asla değişmedi. Mal ya da servis üretimini teknoloji ile geliştirdiğinizde, oluşan daha yüksek üretim kapasitesinden fayda sağlamak için pazarı da genişletmeniz gerekir. Bunun için de, satın alma gücü olan insanlar yaratmak zorunda kalırsınız. Bu, insanlar olarak gelişen teknoloji karşısında en önemli şansımız ve direnç noktamızı oluşturur. Dolayısıyla korkunun yerine bu yeni teknolojileri kullanarak daha akıllı yordamlar geliştirmeye odaklanmamızda büyük yarar vardır.
Yeni GPT ve yapay zekâ hakikati anlamamıza yardım eder mi?
Türkiye’nin bugünlerdeki gündemi, tasarruf tedbirleri ve kemer sıkma. Zamanımın ziyan etmeye ayırabildiğim kısmında yetkilileri ve uzmanları dinliyorum. Yetkililer bu kemer sıkma tedbirleri için seçimsiz bir dönemi beklemişler ve kredi notu kuruluşları başta olmak üzere yabancılara taahhüt ettikleri ekonomik göstergeleri yakalamak için bu planları kullanacaklar. Bir kısmı bu yönetimin bu tedbirleri açıklamakla birlikte uygulamayacağını, bir kısım bunların çözüm olmayacağını ve diğer bir kısım da bunların yeterli olmayacağını, kamuda daha büyük tasarruf tedbirlerinin uygulanması gerektiğini ileri sürüyor. Politikayı savunanlar da benzer çeşitlilikte tezlerini dile getiriyorlar. Benim kafama uyan birini çok fazla bulamadığım için yapay zekâ destekli asistanı kullanarak anlamadığım şeyleri ele almak isterdim. Örneğin, makam araçlarının teke düşürülmesi ve bunun da yerli olması kararı nasıl uygulanacak? Bu araçları götürüp ikinci el pazarında mı satacaklar? O zaman vapura her bindiğimde Haydarpaşa Limanı’nda gördüğüm sıra sıra otomobiller kime satılacak? Yerli otomobil tercihi Togg olur ve kredi faizleri yüzde 60-70’lerde dans ederken, 800 bin lira krediyi ilk 12 ay için sıfır faizle sağlayan şirket kâr mı zarar mı edecek?
Bu uzun ve daha da uzatabileceğim listeyi yazma sebebim, bu olasılıkları değerlendirmek ve hangilerinin makul sonuçlar yaratacağını görmek için gerek duyduğumuz projeksiyonları yapabilen yapay zekâya getirmek. Doğru veri seti ile olası sonuçları elde edip gereksiz sorun çözme heyecanlarından kendimizi kurtarabiliriz. Böylece beklentilerimizi ve fantezilerimizi daha rahat zamanlara bırakıp ihtiyaçlarımıza odaklanabiliriz.
Parası olmayan birinin ihtiyacı, tasarruf etmekten ziyade para kazanmaktır. Bu nedenle Türkiye’nin kendisine para kazandıracak işler bulması ve yapması gerekiyor. Bunu yaparken de bu yeni teknolojilerin kullanılmasında yordamlar geliştirerek daha büyük bir pazara liderlik yapmak dışında bir şansı olduğunu sanmıyorum. Kurduğumuz anomali içeren sistemi düzeltmenin yolu bunu yıkıp yenisini kurmaktan geçiyor. Dijitalleşmede buna versiyonlama dendiğini daha önce yazmıştım.
Türkiye’nin içine girdiği ikinci yüzyılda yıldızlarını belirleyip bunları güçlü hale getirerek kazanmak dışında bir şansı bulunmuyor.
Düzeltilmesi gereken çok sayıda anomali bulunuyor. İşin güzel yanı şu ki, bizim sorunlarımızın benzerlerini başka ülke ve bloklar da yaşıyor. Dolayısıyla ürettiğimiz çözümleri başkalarına satmamıza veya franchise vererek kullandırmamıza fırsat tanıyan makro dengeler söz konusu. Bu dönemde bizi vitrine değil, arka ofise ve üretime koyacağımız kadroların kurtaracağı görülüyor.
İlk hedef pazarımızın Avrupa olması mümkün: Avrupa, hem yeterince büyük hem de iş modeli eskimiş bir pazar. Yıllarca tartışıp çerçeveyi oluşturarak hareket etmeye çalışan bu coğrafyanın yaşanan hızlı dönüşüme yanıt vermekten aciz olması, bizim için büyük fırsat oluşturuyor. Digital Europe toplantılarının birinde, sahip olduğu zenginlik nedeniyle gençlerinin kendilerini boşlukta hissettiği ve sanat gibi alanlarda “kendini keşfetmenin” asıl eğilim haline geldiği belirtilen Avrupa’da yapacak çok işimiz ve kazanacak ekmeğimiz olabilir. Bunun için doğru liderlik mekanizmasını oluşturmak gerekir.
Tasarrufa odaklanarak bunu sağlama şansımız yok; doğru yere yatırım yaparak var. Bir dostum geçenlerde, yazılımda Türkiye’nin odaklandığı Ar-Ge taşeronluğu gibi işlerin yabancı şirketlerin bütçeleri içinde azami yüzde 12’lik bir pay aldığını ve bu yola girerek kazanç elde ettiğini düşünen şirketlerin aslında kendilerini yüzde 100’lük pazara doğrudan erişimden mahrum ettiğini söyledi. İlgi çekici bir tespit ancak bunun doğruluğuna inanmak yerine bunu ele alarak ne yapacağımıza bakmak gibi farklı bir modele geçmemiz gerekiyor.
Bunu yaparken de farklı iş alanlarında elde ettiğimiz birikimi diğer alanlara yansıtacak bir model bulmamız gerekiyor. İşte o zaman elimizde gerçekten satacak bir şey olacak ve onu satarak ihtiyaçlarımızı karşılayabileceğiz.