Yapay zeka sistemleri ile çalışan büyük dil modelleri hangi durumlarda avantaj sağlar?
Yapay zeka sistemleri ile çalışan büyük dil modelleri hangi durumlarda avantaj sağlar?
Bu soruya cevabım doğru amaçlarla ve bilinçli kullanımlarla evet olacaktır. Bir konuyu öğrenmeye başlarken, doğru amaçlarla doğru soruları sorarak, dağınık bilgileri düzenlemek ve alternatif çalışmalar yapmak gibi birçok hususta büyük kolaylıklar sağlarlar. Ancak, ürettiği bilgilerin ve çalışmaların her zaman her koşul altında doğru olduğunu garanti edemeyebilir.
Bu araçlarla az bilgi ile çok örüntü elde edilebiliyor. İnsanların sınırlı zamanda elde edebildiği az bilgiye karşın kendisi tarafından önceden eğitilmiş ve hazırlanmış bilgilerle doğru ve yaklaşık tahminler az çok biliniyorsa, hız üzerinden kısa zamanda çok etkili ve efektif ve çok fazla sayıda pratik bilgi elde edilebiliyor.
Fortune dergisi 5 Nisan 2025 tarihli yayınlanan bir makalede ‘’Sam Altman’’ diğer yazılım araçlarıyla işe dair görevleri yerine getirebilen yapay zekâ destekli sistemler olan "Yapay Zeka Ajanlarının", artık giriş seviyesindeki çalışanlarla aynı işi etkili bir şekilde yapabildiğini kabul ettiğini beyan etmiştir. Yani başlangıç seviyesinde bilgilere sahip olmak için büyük dil modellerine sonuçları doğrulanabilir birkaç doğru komut vermeniz yeterli.
Yapay zeka sistemleri ile çalışan bu modeller, kendilerine sunulan metinlerdeki ortak noktaları belirlemeye, farklı görüşleri karşılaştırmaya ve verilen komutlar çerçevesinde çalışılma konusunda yardımcı olabilir. Sisteme tanıtılan ya da sistemin uygun bir erişim aracıyla kullanabildiği verileri tarayarak incelenebilir ve alternatif senaryolar birkaç dakikanın altında oluşturulabilir. Ancak, elde edilen çerçeveler, güvenilir kaynaklarla doğrulanması, ve kapsamının doğru belirlenmesi gerekir.
Bütün bunlara ek olarak bir ya da birkaç insanın aynı anda cevaplayamayacağı zor koşulları tek soru halinde programa tanıtabiliyorsunuz. Bunun üzerinden bir şey yapmanız aynı anda sözgelimi 10 farklı kişiye görevler vererek aynı işi yapmasını istediğini düşünmek gibidir. İllaki 10 farklı kişi 1 işi yaparken koordinasyon zaafiyeti, iletişimde eksiklik, planlama, sıralama ve hız konularında birtakım eksiklikler ile karşılaşılacaktır.
Bu sistemlerle yapılabilen kolaylıklardan biriside birbiri ile ilişkili taleplerin ortak bir görev tanımında birleştirilebilmesi imkanıdır. Örneğin bir hususa hem teknik, hem ekonomik, hemde uygulamaya yönelik yerlerinin aynı anda değerlendirilmesi teorik olarak istenebilir. Tabiki modelden üretilen sonuçlar her bir uzmanın bağımsız incelemesi ile elde edilen sonuçlar olarak görülemeyebilir. Birçok soru ve talebin sözgelimi, ortak amacı, kullanılacak veriler, kabul edilen varsayımlar, uyulması gereken sınırlar, hariç tutulacak unsurlar tek seferde istenebilir. Bu istemde önce amaç dikkatlice belirlenmeli, ardından verilerle varsayımlar birbirinden ayrılmalıdır. Uyulması gereken koşullar ve istekler açıkça tarif edilmeli ve çelişkili durumlarda hangi talimatın öncelikli olduğu verilmelidir.
Karmaşık işlerde görev tanımını bütün olarak vermek sonuçlarını ise denetlenebilir alt aşamalarda almak mantıklı bir yaklaşım olabilir. Önce veri ve varsayımlar gözden geçirilebilir, sonra çıkan sonuçlar incelenebilir, sonra da çıktıların koşullara uygun olup olamadığı hususları irdelenmelidir. Modelden çıkan sonuçlarda yanlış bir bilgi ile karşılaşıldığında, sadece ilgili kısmı düzeltmekten ziyade, kaynak istenebilir, alternatif çalışmalardan yararlanılabilir, ve sonrasında bütün bilgiler doğrulanabilir.
Literatürden elde edilen bilgilerin doğru olması hususu ile birlikte söz konusu problemle uygun olup olmadığı da bir başka konudur. Bir çalışmada kullanılan veri, deney yöntemi, ölçek, parametre aralığı, çevresel durumlar vb hususlarla hangi durumlarda bu verinin kullanılabileceğini etkileyebilmektedir. Örneğin, bu nedenle belirli durumlarda elde edilmiş bir mühendislik verisini, farklı saha koşullarında, arazinin kendi durumu ile birlikte değerlendirilmesi gerekmektedir. Bu nedenle kaynak verinin sonuçları ile birlikte geçerlilik sınırlarınıda iyi bilmek gerekmektedir.
Sözün özü daha önce de vurguladığım noktalarında altını çizmeden geçmek istemiyorum. Bu modeller kullanırken elde edilen sonuçların doğruluğunu denetlenebileceğiniz, doğrulama yapabileceğiniz, ve tecrübe sınırları içerisinde akışın elinizden gitmesini önlenebileceğiniz kadar uygun koşulda kullanmak kaydı ile şimdilik mantıklı görünmektedir.
Diğer türlü anlamsız bilgiler yumağı, alakasız sonuçlar, mantıksız çıkarımlar, bilimsel ve teknik dayanağı kullanıcı açınızdan uygun olmayan verileri üretmiş olabilir. Bu durumlarda uzman kişilerden onay almak ve temkinli davranmak çoğu zaman faydalıdır. Yanlış kısımlarını da görürseniz, demek ki sistemde bazı hususlarda yanlış bilgi üreyebiliyor diyebilelim. Bunu doğrulayın. Literatür, veya veri altlığını verebiliyorsa almak, ve temelini iyice incelemek mantıklı bir yaklaşım olacaktır.
Bu programları ancak bize mantıklı çıkarımlar ve örüntüler çıkardığı taktirde ve doğru ve bilinçli kullanıldığı zaman bize fayda sağlayacaklardır. Bu programların geliştirilerek kullanılmaya devam edeceği aşikardır. Hayatımızda önemli kısımlarda kullanıyorsak temel seviyede bilgi beceri doğrulama bilmemiz çok önemlidir. Önemli olan doğru ve mantıklı bilgilere kavuşmamızdır. Değilse piyasada çok veri bulunuyor, hangisi hangi saha koşulları hangi alanlar ve hangi durumlarda doğru olduğu hakkında muallak çok fazla bilgi bulunmaktadır. Doğru bilginin doğru alanda kullanılabilmesi ancak uzman kişiler tarafından mümkün halde olabilmektedir.
