Yapay zeka uygulamalarını daha iyi kullanmak için sorgulama ve talep yöntemlerini bilmek beklenen yanıtların daha doyurucu olmasını sağlıyor. Yazılım geliştirme uzmanı Atıl Samancıoğlu ile dil modellerinde ve diğer alanlarda yapay zekayı kullanmanın sağlayacağı faydaları konuştuk.
- Sayın Atıl Samancıoğlu, Büyük Dil Modelleri (LLM) nelerdir? Önümüzdeki yıllarda bu modellerin gelişiminin çok hızlı olacağı öngörüldüğünde, gelecekte hayatımız ve meslekler ne yöne evrilecektir?
- Büyük Dil Modelleri (LLM), internet üzerindeki metin verilerinden öğrenerek doğal dili anlayabilen ve üretebilen yapay zeka sistemleridir. ChatGPT, Gemini gibi modeller milyonlarca parametreyle eğitilerek neredeyse insan gibi yanıt verebilecek seviyeye ulaştı. Bu modellerin önümüzdeki yıllarda sadece metinle değil, görsel, ses ve video verileriyle çok daha bütünsel çalışacağı kesin. Bu da şu an yaptığımız birçok işi dönüştürecek. Özellikle müşteri hizmetleri, yazılım geliştirme, eğitim, içerik üretimi gibi alanlarda LLM destekli otomasyon artacak. Ancak bu dönüşüm, insan odaklı yaratıcılık ve stratejik düşünmenin önemini daha da artıracak. Meslekler değişecek ama yeni fırsatlar da doğacak.
HER ALANA ÖZEL CHATBOTLAR GELİŞTİRİLİYOR
- ChatGPT, Gemini, DeepSeek gibi popüler Üretken Yapay Zeka Uygulamaları haricinde özel amaçlara yönelik chatbotlar nelerdir?
- Popüler modeller dışında çok sayıda özel amaçlı chatbot da geliştiriliyor. Örneğin sağlık sektöründe hastalık ön tanısı koymaya yardımcı olan, finans sektöründe yatırım tavsiyesi veren ya da hukukta belgeleri inceleyip özet çıkaran yapay zekalar mevcut. Ayrıca şirket içi bilgiye özel, sadece kurum içi belgelerden öğrenen ve dışarıyla veri paylaşmayan özel LLM tabanlı asistanlar da oldukça revaçta. Eğitimde kişiye özel rehberlik sağlayan, tarımda çiftçilere öneriler sunan ya da e-ticarette müşteri davranışlarına göre kampanya yöneten özel chatbot örneklerini de görüyoruz. Yani alan özelinde yapılandırılmış LLM’ler artık kurumsal dijital dönüşümün temel parçalarından biri haline geliyor.
DOĞRU SORU İLE AYRINTILI YANIT
- Prompt Mühendisliği nedir? Bu alanda en öne çıkan konular nelerdir?
- Prompt mühendisliği, büyük dil modellerini istenen çıktılara yönlendirmek için verilen girdileri (promptları) doğru ve etkili biçimde tasarlama sanatıdır. Basit bir kullanıcı sorusu ile çok farklı yanıtlar alınabileceğinden, doğru yapılandırılmış bir prompt ile modelin performansı ciddi şekilde artabilir. Bu alanda öne çıkan konular arasında rol verme (role prompting), zincirleme düşünme (chain-of-thought), geri besleme ile prompt iyileştirme (self-refinement), ve çok adımlı görevlerde ajan benzeri yapıların oluşturulması (ReAct, AutoGPT gibi yapılar) bulunuyor. Özellikle karmaşık görevleri LLM’lerle çözerken prompt tasarımı kritik bir beceri haline geldi.
“YAZILIMCILIK ARTIK DAHA DA ZORLAŞTI”
- Yapay zekânın gelecek dönemlerde hızla evrileceğini ve gelişeceğini dikkate alarak, özellikle yazılım alanında kariyer yapmak isteyenlere önerileriniz nelerdir?
- Yazılım alanında kariyer yapmak isteyenlerin klasik programlama becerilerinin ötesine geçmeleri gerekiyor. Artık yazılım geliştirme süreçlerinde yapay zekayı entegre edebilmek, API’lerle çalışmak, veri hazırlamak, modelleri doğru şekilde yönlendirmek ve etik/sürdürülebilirlik konularını göz önünde bulundurmak kritik hale geldi. Ayrıca Python, SQL gibi dillerin yanı sıra prompt mühendisliği ve temel makine öğrenmesi ve yapay zeka prensiplerine de hâkim olmak gerekiyor. Yeni dönemde “sadece kod yazan” değil, problemi iyi tanımlayan, doğru aracı seçen ve işlevsel çözümler üreten geliştiriciler öne çıkacak.
GENEL YAPAY ZEKA İÇİN BÜYÜK YATIRIMLAR VAR
- Genel Yapay Zekâ konusunda dünyadaki çalışmalar hakkında bilgiler verir misiniz?
- Genel Yapay Zekâ (AGI) yani insan seviyesinde düşünme ve problem çözme yetisine sahip sistemler henüz tam olarak ortada olmasa da, bu alanda ciddi yatırımlar var. OpenAI, DeepMind, Anthropic gibi şirketler “güvenli AGI” geliştirme konusunda çalışmalar yürütüyor. Çin’de Baidu ve Alibaba gibi devler benzer yatırımlar yapıyor. Bazı araştırmalar modellerin daha fazla veriye değil, daha kaliteli yönlendirmelere (alignment) ve hesaplama verimliliğine ihtiyaç duyduğunu gösteriyor. Ayrıca çok modlu modeller (metin, ses, görüntü birlikte çalışan) AGI’ye giden yolda önemli adımlar olarak görülüyor. Ancak etik, güvenlik ve denetim başlıkları da en az teknik başarı kadar kritik.
“SANAYİDE DAHA AZ HATA, DAHA YÜKSEK VERİM”
- Sanayiciler olarak yapay zekâyı iş süreçlerimize entegre etme aşamasında, bu modelleri etkili bir şekilde yönlendirme sanatının kritik rolünü nasıl daha iyi anlayabilir ve bu alandaki yatırımın geri dönüşünü nasıl maksimize edebiliriz?
- Sanayiciler için en kritik nokta, yapay zekâ projelerinin “havalı bir teknoloji” değil, somut iş değeri üreten çözümler olduğunun farkına varılmasıdır. Yani hedef net olacak: Daha az hata, daha yüksek verim, daha iyi müşteri deneyimi. Bunun için önce süreçlerin veriye dayalı olarak haritalanması, sonra bu süreçlere en uygun yapay zekâ araçlarının seçilmesi gerekiyor. Ayrıca ekiplerin yapay zekâyı nasıl yönlendireceğini öğrenmesi – yani bir nevi “prompt okuryazarlığı” – başarıyı doğrudan etkiliyor. ROI’yi maksimize etmek için küçük ama etkili pilot projelerle başlanmalı ve sürekli ölçüm yapılmalı.
“KORKUNÇ MİKTARDA ENERJİ TÜKETİYORLAR”
- Yapay zekâ modellerinin enerji tüketimi ve çevresel ayak izi giderek artan bir endişe kaynağı. Bu sürdürülebilirlik sorununa yönelik ne gibi çözümler üretiliyor veya üretilebilir?
- Gerçekten de büyük modellerin eğitimi terabaytlarca veri ve devasa enerji tüketimi demek. Bu nedenle son yıllarda daha verimli model mimarileri (örneğin LoRA, quantization, distillation gibi tekniklerle sıkıştırılmış modeller), özel çipler (TPU, GPU yerine yapay zekâya özgü donanımlar), yenilenebilir enerjiyle çalışan veri merkezleri ön plana çıkıyor. Ayrıca “tiny model” veya “edge AI” dediğimiz cihaz üstünde çalışan daha küçük ama hızlı modeller de sürdürülebilirlik açısından umut verici. Gelecekte hem performans hem çevresel etki birlikte değerlendirilecek.
“İNSAN FAKTÖRÜ ÖNEMİNİ KORUYACAK”
- Yapay zekânın gelecekteki gelişiminde “insan faktörü” ne kadar önemli olacak? Modelin tamamen kendi kendine öğrenebildiği bir dünyada, insan zekâsının rolü nasıl evrilecek?
- Model ne kadar güçlü olursa olsun, yönlendirme, değerlendirme ve değer üretimi hâlâ insanda bitiyor. İnsan zekâsı burada üç alanda önemini koruyacak: bağlamı doğru anlama, etik sınırları belirleme ve yeni problemleri formüle etme. Kendi kendine öğrenen sistemler bile bir hedefe ulaşmak için insan değerlerini anlamaya ihtiyaç duyacak. Yani veriyle eğitilen modeller değil, değerle eğitilen sistemler çağındayız. İnsan, yaratıcı, eleştirel düşünen ve duygusal zekâsıyla bu sistemlerin merkezinde olmaya devam edecek.
“ELEŞTİREL DÜŞÜNCEDEN VAZGEÇMEMELİYİZ”
- Yapay zekâ sayesinde daha rahat ve verimli bir yaşam süreceğimiz kesin. Ancak sizce, bu kolaylıkların bedeli ne olabilir? Gözden kaçırdığımız veya yeterince konuşmadığımız riskler nelerdir?
- Yapay zekâ hayatı kolaylaştırıyor ama bu kolaylık bir “otomasyon konforu” da yaratıyor. İnsanlar bazı temel becerilerini kullanmamaya başlayabilir, karar alma süreçlerinde aşırı bağımlılık oluşabilir. Ayrıca gizlilik, veri güvenliği ve algoritmik önyargılar gibi konular yeterince gündeme gelmiyor. Bir başka tehlike de “bilinçli manipülasyon”: doğru gibi görünen ama yönlendirilmiş içeriklerle kamuoyu etkilenebiliyor. Bu yüzden teknolojiye güvenmek kadar, onu sorgulamak ve şeffaflık talep etmek de şart. Kısacası, konfor için ödenen bedel “eleştirel düşünme” olmamalı.
