Sonuçta denetim ve doğrulama seviyesi de kaçınılmaz olarak yapay zekanın insanlardan daha yüksek hale gelecektir; bu yüzden maliyetin de şu anda insanların sorumluluk aldığı maliyetten daha düşük olması muhtemel görünüyor.
İster insan ister yapay zeka olsun, bu istatistiksel olarak daha az hata yapan tarafın kazandığı bir oyundur.
Ben de eskiden Evernote kullanırken o şekilde çok kullanıyordum; ama farklı amaçlarla kullanınca bazen belli bir yapılandırmaya sahip olmak da iyi olabiliyor. Yine de ben de iç bağlantıları çok yoğun kullanıyorum ve birbirleriyle birleşim yaratabilecek verileri aynı yerde topluyorum.
İşlerinde fiilen yapay zekayı kullanan biri olarak, AI geliştirme -> AI çıktılarının denetlenmesi sözüne gerçekten derinden katılıyorum.
Ayrıca yapay zeka, özsel karmaşıklığın giderilmesinde de büyük yardım sağlıyor. [Gereksinim analizi sırasında çelişki kontrolü, tekrar kontrolü, özsel değer üzerine soru sorma]
Örnekler arasında k-pop da var; bunu bu seviyede yerel bir modelde üretebiliyorsa oldukça iyi görünüyor.
Artık bireysel olarak yapılan oyunlar ya da videolar için arka plan müziği hazırlamak gerçekten çok kolay olacak gibi.
Yazının AI tarafından yazılmış gibi görünmemesi için yazım hatalarını olduğu gibi bırakmak ya da her şeyi küçük harfle yazmak, kasıtlı olarak entropiyi artıran bir davranış olarak görülebilir sanırım
Açıkçası biraz bunaltıcı. Birinin bunu bir günde yapmış olması etkileyici ve ilginç, bunu kabul ediyorum. Ancak o kişi, o bir günde yaptığı şeye gerçekten girip kullanmış mı ve geri bildirim vermiş mi, elini vicdanına koyup düşünmesi gerekir.
Açık kaynağın özlerinden biri, başkalarına gönül rahatlığıyla gösterilebilecek kodda yatmıyor mu? Mantıksal zarafet, sadelik ve gurur duygusu şart. Koddur ama aynı zamanda şiirdir de; endüstriyel koddaki çekicilikten farklı bir çekiciliği vardır.
Ajanlar planlama aşaması ve uygulama planı aşamasına kadar oldukça iyiler, ancak sonrasında doğrulama fonksiyonunu geçene kadar sadece strateji değiştiriyorlar. Bu derinleştikçe implementation trap'e benzer bir tür yığın ortaya çıkıyor. Sorun şu ki, yeter ki çalışsın diyen insan kullanıcı da çok.
Sonuçta topluluğun felsefi uzlaşmasına dayanarak insanların planlama aşamasındaki denetiminin daha iyi yapılması gerekecek, ama bu ezici bir sezgiye ek olarak çaba da istiyor. Aslında o kadar inandırıcı görünüyor ki ajanların planını debug etmek kolay bir iş değil.
Moderatörlerin işi gerçekten çok zor olacak gibi görünüyor.
Güzel sanatlar ve beden eğitimi gibi alanlarda iş bulmanın zor olduğunu bilseniz bile, insanlar yine de kendi sevdikleri bölümü seçiyor. İş bulmanın mı önemli olduğuna, yoksa iş bulmak zor olsa da sevdiğiniz işi yapmanın yeterli olup olmadığına göre karar verin. Yapay zekayı kullanarak yazılım geliştirmek ve yapay zeka araştırması yapmak hâlâ harika işler.
Lise 1’den beri bilgisayar mühendisliğine gitmeyi düşünerek okul kayıt dosyamı da bilgisayar mühendisliğiyle ilgili etkinliklerle doldurdum, fırsat buldukça biraz kendi kendime de çalıştım ve şimdi üniversite sınavına hazırlanan son sınıf adayı oldum; ama bu aralar gerçekten kafam çok karışık. Sanırım GPT-3 ya da neredeyse ilk sürümlerini kullandığım zamanlarda, yapay zekanın bu kadar doğal konuşmasına şaşırıyor, Midjourney Discord’una girip görseller üretmeyi deniyordum ama o zamanlar his daha çok "ilginç bir oyuncak" gibiydi; bunun bu kadar hızlı büyüyeceğini hiç hayal etmemiştim. Bixby gibi yapay zekaları daha uzun zamandır gördüğüm için beklentim de düşüktü. Ama derken yapay zeka bir anda hızla büyüdü, büyük teknoloji şirketleri yapay zekaya yatırım yapmaya başladı ve bilgisayar mühendisliğinin geleceğinin karanlık olduğuna dair türlü laflar dolaşır oldu. Elbette üretken yapay zeka sonuçta matematiksel olarak olasılığı yüksek kelimeleri sıralayan karmaşık bir program, ama insanın ortaya koyduğu işleri fazla iyi taklit ediyor ve büyüme hızı da çok yüksek; bu yüzden üniversiteden mezun olduktan sonra, hatta belki yüksek lisansı da bitirdikten sonra iş imkânı yeterince olur mu diye endişeleniyorum... Bir yandan inancın yarısı, alışkanlığın yarısıyla başta hedeflediğim Seul Ulusal Üniversitesi bilgisayar mühendisliğine girmek için ders çalışıyor, okul kayıt dosyamı da buna göre hazırlıyorum ama bu kaygıyı üstümden atmak zor oluyor. Bir de bazen kitaplardan ziyade yapay zekaya sorarak geliştirme öğrenmek ezici biçimde daha hızlı olabiliyor, o yüzden içimde ikili bir duygu var... Evet, durum böyle.
Katılıyorum.
Sonuçta denetim ve doğrulama seviyesi de kaçınılmaz olarak yapay zekanın insanlardan daha yüksek hale gelecektir; bu yüzden maliyetin de şu anda insanların sorumluluk aldığı maliyetten daha düşük olması muhtemel görünüyor.
İster insan ister yapay zeka olsun, bu istatistiksel olarak daha az hata yapan tarafın kazandığı bir oyundur.
Ben de eskiden Evernote kullanırken o şekilde çok kullanıyordum; ama farklı amaçlarla kullanınca bazen belli bir yapılandırmaya sahip olmak da iyi olabiliyor. Yine de ben de iç bağlantıları çok yoğun kullanıyorum ve birbirleriyle birleşim yaratabilecek verileri aynı yerde topluyorum.
İşlerinde fiilen yapay zekayı kullanan biri olarak, AI geliştirme -> AI çıktılarının denetlenmesi sözüne gerçekten derinden katılıyorum.
Ayrıca yapay zeka, özsel karmaşıklığın giderilmesinde de büyük yardım sağlıyor. [Gereksinim analizi sırasında çelişki kontrolü, tekrar kontrolü, özsel değer üzerine soru sorma]
Yönetmenliğin demokratikleşmesi mi? haha Yönetmenlik, nitelik olduğu için yapılır; nitelik yokken de yönetmenlik yapılacak diye bir şey yok.
Çok çok teşekkür ederim
Örnekler arasında k-pop da var; bunu bu seviyede yerel bir modelde üretebiliyorsa oldukça iyi görünüyor.
Artık bireysel olarak yapılan oyunlar ya da videolar için arka plan müziği hazırlamak gerçekten çok kolay olacak gibi.
Güzel fikir.
Güzel yazı için teşekkürler.
Yapay zekaya körü körüne inananların daha da çoğalması gerekiyor.
Yazının AI tarafından yazılmış gibi görünmemesi için yazım hatalarını olduğu gibi bırakmak ya da her şeyi küçük harfle yazmak, kasıtlı olarak entropiyi artıran bir davranış olarak görülebilir sanırım
Bunun da geçiş dönemi olduğunu düşünüyorum.
Ünlü futbol teknik direktörleri arasında da eski futbolcu olmayan birçok kişi var sonuçta.
Açıkçası biraz bunaltıcı. Birinin bunu bir günde yapmış olması etkileyici ve ilginç, bunu kabul ediyorum. Ancak o kişi, o bir günde yaptığı şeye gerçekten girip kullanmış mı ve geri bildirim vermiş mi, elini vicdanına koyup düşünmesi gerekir.
Zig, ana depoyu GitHub'dan Codeberg'e taşıdı
GitHub'dan Codeberg'e: benim deneyimim
Ajanların walkthrough’u her zaman birlikte göndermesini zorunlu kılmak da inceleme açısından biraz faydalı olur mu acaba.
Açık kaynağın özlerinden biri, başkalarına gönül rahatlığıyla gösterilebilecek kodda yatmıyor mu? Mantıksal zarafet, sadelik ve gurur duygusu şart. Koddur ama aynı zamanda şiirdir de; endüstriyel koddaki çekicilikten farklı bir çekiciliği vardır.
Ajanlar planlama aşaması ve uygulama planı aşamasına kadar oldukça iyiler, ancak sonrasında doğrulama fonksiyonunu geçene kadar sadece strateji değiştiriyorlar. Bu derinleştikçe implementation trap'e benzer bir tür yığın ortaya çıkıyor. Sorun şu ki, yeter ki çalışsın diyen insan kullanıcı da çok.
Sonuçta topluluğun felsefi uzlaşmasına dayanarak insanların planlama aşamasındaki denetiminin daha iyi yapılması gerekecek, ama bu ezici bir sezgiye ek olarak çaba da istiyor. Aslında o kadar inandırıcı görünüyor ki ajanların planını debug etmek kolay bir iş değil.
Moderatörlerin işi gerçekten çok zor olacak gibi görünüyor.
▲
▲ ▲
Güzel sanatlar ve beden eğitimi gibi alanlarda iş bulmanın zor olduğunu bilseniz bile, insanlar yine de kendi sevdikleri bölümü seçiyor. İş bulmanın mı önemli olduğuna, yoksa iş bulmak zor olsa da sevdiğiniz işi yapmanın yeterli olup olmadığına göre karar verin. Yapay zekayı kullanarak yazılım geliştirmek ve yapay zeka araştırması yapmak hâlâ harika işler.
Lise 1’den beri bilgisayar mühendisliğine gitmeyi düşünerek okul kayıt dosyamı da bilgisayar mühendisliğiyle ilgili etkinliklerle doldurdum, fırsat buldukça biraz kendi kendime de çalıştım ve şimdi üniversite sınavına hazırlanan son sınıf adayı oldum; ama bu aralar gerçekten kafam çok karışık. Sanırım GPT-3 ya da neredeyse ilk sürümlerini kullandığım zamanlarda, yapay zekanın bu kadar doğal konuşmasına şaşırıyor, Midjourney Discord’una girip görseller üretmeyi deniyordum ama o zamanlar his daha çok "ilginç bir oyuncak" gibiydi; bunun bu kadar hızlı büyüyeceğini hiç hayal etmemiştim. Bixby gibi yapay zekaları daha uzun zamandır gördüğüm için beklentim de düşüktü. Ama derken yapay zeka bir anda hızla büyüdü, büyük teknoloji şirketleri yapay zekaya yatırım yapmaya başladı ve bilgisayar mühendisliğinin geleceğinin karanlık olduğuna dair türlü laflar dolaşır oldu. Elbette üretken yapay zeka sonuçta matematiksel olarak olasılığı yüksek kelimeleri sıralayan karmaşık bir program, ama insanın ortaya koyduğu işleri fazla iyi taklit ediyor ve büyüme hızı da çok yüksek; bu yüzden üniversiteden mezun olduktan sonra, hatta belki yüksek lisansı da bitirdikten sonra iş imkânı yeterince olur mu diye endişeleniyorum... Bir yandan inancın yarısı, alışkanlığın yarısıyla başta hedeflediğim Seul Ulusal Üniversitesi bilgisayar mühendisliğine girmek için ders çalışıyor, okul kayıt dosyamı da buna göre hazırlıyorum ama bu kaygıyı üstümden atmak zor oluyor. Bir de bazen kitaplardan ziyade yapay zekaya sorarak geliştirme öğrenmek ezici biçimde daha hızlı olabiliyor, o yüzden içimde ikili bir duygu var... Evet, durum böyle.
İsmi çok havalı. Neredeyse hafızamdan silinmiş o oyunu yeniden oynamak isteyecek kadar 😃