Amazon CTO’sunun 2024 ve Sonrası İçin Teknoloji Tahminleri

xguru · 2023-12-06T11:12:02+09:00

Werner Vogels’in yazısı İnsanlık, tarih boyunca kendi yeteneklerini artıran ve güçlendiren araçlar ve sistemler geliştirdi Bulut teknolojileri, makine öğrenimi ve üretken yapay zekaya erişimin artmasıyla birlikte, e-posta yazımından yazılım geliştirmeye ve hatta kanserin erken teşhisine kadar hayatımızın neredeyse her alanı etkileniyor Önümüzdeki birkaç yıl, teknolojiye erişimin kitleselleştiği ve birçok alanda inovasyonla dolu bir dönem olacak; bunun başlangıç noktası ise üretken yapay zeka olacak [Üretken yapay zeka kültürel farkındalık kazanıyor] - Generative AI becomes culturally aware "Kültürel olarak çeşitli verilerle eğitilmiş büyük dil modelleri (LLM), insan deneyimini ve karmaşık toplumsal sorunları çok daha nüanslı şekilde anlayabilir hale geliyor. Kültürel akıcılık, dünya genelindeki kullanıcıların üretken yapay zekaya daha kolay erişmesini sağlayacak" Kültür her şeyi etkiler: anlattığımız hikâyeleri, yediğimiz yemekleri, giyim tarzımızı, değerlerimizi, görgü kurallarımızı, önyargılarımızı, sorunlara yaklaşım ve karar alma biçimimizi Kültür, her birimizin topluluk içinde nasıl var olduğunun temelidir Kültür, davranışlarımızı ve inançlarımızı tanımlayan ve yöneten kurallar ile rehberler sunar; bu tür sözleşmeler nerede olduğumuza ve kiminle birlikte olduğumuza göre değişir, bu farklar da bazen kafa karışıklığına ve yanlış anlamalara yol açabilir İnsanlar birden fazla kültürde çalışmaya alışık oldukları için bu bilgileri bağlamına oturtabilir, sentezleyebilir, anlayışlarını ayarlayabilir ve uygun şekilde yanıt verebilir Önümüzdeki yıllarda kültür, teknolojinin nasıl tasarlanacağı, dağıtılacağı ve tüketileceği konusunda kritik rol oynayacak; bunun etkisi en açık biçimde üretken yapay zekada görülecek Kültürel akıcılığı sağlama çabaları LLM tabanlı sistemlerin dünya genelindeki kullanıcılara ulaşabilmesi için, insanların içgüdüsel olarak hissettiği "kültürel akıcılığı" kazanması gerekiyor Pek çok LLM’nin eğitiminde kullanılan Common Crawl’ın yaklaşık %46’sı İngilizce; dil fark etmeksizin erişilebilen içeriğin daha da büyük bölümü ise kültürel olarak Batı merkezli (özellikle ABD ağırlıklı) Son birkaç ayda Batı dışı dil öğrenicileri ortaya çıkmaya başladı: Arapça ve İngilizce verilerle eğitilen Jais, Çince/İngilizce iki dilli model Yi-34B, devasa Japonca web korpusuyla eğitilen Japanese-large-lm gibi Bu, kültürel olarak isabetli Batı dışı modeller sayesinde yüz milyonlarca insanın, eğitimden sağlığa kadar geniş alanlarda etkili olabilecek üretken yapay zekayı kullanabileceğinin işareti Dil ile kültürün aynı şey olmadığını unutmamak gerekir Kusursuz çeviri yapabilmek, kültüre örnek düzeyde duyarlılık gösterildiği anlamına gelmez Bu modellere sayısız tarih ve deneyim gömülü olduğu için, LLM’ler daha geniş ve daha küresel bir bakış açısı geliştirmeye başlayacak İnsanlar tartışma, münazara ve fikir alışverişi yoluyla öğrendiği gibi, LLM’lerin de bakış açılarını genişletmek ve kültürü anlamak için benzer fırsatlara ihtiyacı var Bu kültürel alışverişte iki araştırma alanı kilit rol oynayacak Bunlardan ilki, bir modelin başka bir modelden gelen geri bildirimi içselleştirdiği yapay zeka geri bildirimiyle pekiştirmeli öğrenme (RLAIF). Bu senaryoda farklı modeller birbiriyle etkileşime girerek, bu etkileşimlere dayanıp çeşitli kültürel kavramlara ilişkin anlayışlarını güncelleyebilir İkincisi ise çok ajanlı tartışma yoluyla iş birliği; burada tek bir modelin birden çok örneği yanıt üretir, her yanıtın geçerliliğini ve arkasındaki akıl yürütmeyi tartışır, ardından bu tartışma süreci sonucunda ortak bir nihai yanıta ulaşır Her iki araştırma alanı da modelleri eğitme ve ince ayar yapmanın insan emeği maliyetini azaltır LLM’ler birbirleriyle etkileşip öğrendikçe, çeşitli kültürel bakış açılarına dayanarak karmaşık toplumsal sorunları daha nüanslı biçimde anlayabilecek Bu gelişmeler, modellerin teknoloji gibi alanlarda geniş konu başlıkları hakkında daha güçlü ve teknik açıdan daha doğru yanıtlar vermesini de sağlayacak Etkisi bölgeler, topluluklar ve nesiller boyunca derin şekilde hissedilecek [FemTech sonunda ivme kazanıyor] - FemTech finally takes off "FemTech’e yönelik yatırımların hızla artması, sağlık hizmetlerinin hibritleşmesi ve zengin veri sayesinde tanı ile hasta sonuçlarının iyileşmesiyle birlikte kadın sağlığı kritik bir dönüm noktasına ulaştı. FemTech’in yükselişi yalnızca kadınlara fayda sağlamayacak, tüm sağlık sistemine canlılık katacak" Kadın sağlığı niş bir pazar değil, ama göz ardı ediliyor Kadın sağlığı hizmetleri niş bir pazar değil. Sadece ABD’de kadınlar sağlık hizmetlerine yılda 500 milyar dolardan fazla harcıyor Kadınlar toplam nüfusun %50’sini oluşturuyor ve tüketici sağlık kararlarının %80’ini veriyor, ancak modern tıbbın temeli esasen erkekler üzerine kuruluydu ABD’de kadınlar ancak 1993 tarihli National Institutes of Health Revitalization Act sonrasında klinik araştırmalara katılmaya başladı Regl yönetimi ya da menopoz tedavisi gibi yaygın ihtiyaçlar tarihsel olarak tabu sayıldı; kadınlar klinik deneyler ve araştırmalardan dışlandığı için sonuçlar da genel olarak erkeklerden daha kötü oldu Ortalama olarak kadınlara birçok hastalıkta erkeklerden daha geç tanı konuyor ve kalp krizi sonrası yanlış tanı alma olasılıkları %50 daha yüksek Eşitsizliğin en çarpıcı örneklerinden biri reçeteli ilaçlarda görülüyor; kadınlar yan etkileri erkeklere kıyasla çok daha yüksek oranda bildiriyor Bu istatistikler ilk bakışta kaygı verici görünse de, bulut teknolojileri ve veriye erişimdeki artışın etkisiyle kadın sağlığı hizmetlerine (diğer adıyla FemTech) yapılan yatırımlar yükseliyor AWS, kadın liderliğindeki girişimlerle yakın çalıştı ve FemTech’in büyümesine doğrudan tanık oldu. Sadece geçen yıl finansman %197 arttı Sermayeye, makine öğrenimi gibi teknolojilere ve özellikle kadınlar için tasarlanmış bağlantılı cihazlara erişimin artmasıyla, yalnızca kadın bakımına dair algıda değil, bakımın nasıl yönetildiğinde de eşi görülmemiş bir değişim eşiğindeyiz Teknolojiyle güçlenen FemTech şirketleri ortaya çıkıyor Tia, Elvie ve Embr Labs gibi şirketler, veri ve öngörüsel analitiği kullanarak kişiselleştirilmiş tedavi sunma ve hastalara evde ya da hareket halindeyken kendilerini rahat hissettikleri yerde ulaşma konusunda büyük potansiyel gösteriyor Kadın sağlığı sorunlarına yönelik damga azalırken ve bu alana daha fazla fon akarken, FemTech şirketlerinin daha önce gözden kaçan kadın sağlığı sorunları ve ihtiyaçlarına giderek daha aktif biçimde eğildiğini görmeye devam edeceğiz Aynı zamanda çevrim içi sağlık platformları, düşük maliyetli tanı cihazlarının erişilebilirliği ve sağlık profesyonellerine isteğe bağlı erişimden yararlanan hibrit bakım modelleri sayesinde kadınların sağlık hizmetlerine erişimi önemli ölçüde iyileşecek Maven, ruh sağlığı ile fiziksel sağlık arasındaki sınırları kaldırarak ilişkiler danışmanlığından menopoz yönetimine kadar her şeyi sunmasıyla bu alanda öncü olduğunu kanıtladı NextGen Jane’in geliştirdiği akıllı tampon sistemi sayesinde kadınlar kendi rahim sağlığı profillerini oluşturabilecek, hastalıkların potansiyel genomik belirteçlerini tanımlayabilecek ve bunları klinisyenlerle sorunsuz biçimde paylaşabilecek Giyilebilir cihazlar da kullanıcılara ve doktorlara analiz edilebilecek zengin boylamsal sağlık verileri sağlayacak Bugün kadınların %70’inden fazlası menopoz semptomlarını tedavi ettirmeden bırakırken, eğitimin güçlenmesi, verinin erişilebilirliği ve non-invaziv çözümler kadın doğum bakımının sonuçlarını çarpıcı biçimde iyileştirebilir; bunun anlamı kadın doğum bakımının da ötesine geçer Kadın sağlığı yönetiminde dönüm noktası Kadın sağlığı yönetiminde bir dönüm noktasındayız Bilgisayarlı görü ve derin öğrenme gibi bulut teknolojileriyle birleşen çeşitli verilere erişim, yanlış tanıları azaltmaya ve bugün kadınları orantısız biçimde etkileyen ilaç yan etkilerini en aza indirmeye yardımcı olacak Endometriozis ve doğum sonrası depresyon hak ettiği ilgiyi görecek Sonunda kadın tedavisinin kenardan merkeze taşındığını göreceğiz Ayrıca kadın liderliğindeki ekipler, yalnızca erkeklerden oluşan ekiplere kıyasla daha geniş sağlık sorunlarını çözmede daha avantajlı olduğu için, FemTech yalnızca kendini kadın olarak tanımlayan kişilere fayda sağlamakla kalmayacak, tüm sağlık sistemini iyileştirecek [Yapay zeka asistanları geliştirici üretkenliğini yeniden tanımlıyor] - AI assistants redefine developer productivity "Yapay zeka asistanları, temel kod üreticilerinden yazılım geliştirme yaşam döngüsünün tamamında destek sunan öğretmenlere ve yorulmak bilmeyen iş birlikçilerine evrilecek. Karmaşık sistemleri basit dille açıklayıp, hedefe yönelik iyileştirmeler önerip ve tekrarlayan işleri üstlenerek geliştiricilerin işlerinin en yüksek etki yaratan kısımlarına odaklanmasına yardımcı olacaklar" 2021’de üretken yapay zekanın yazılım yazma biçiminde önemli rol oynamaya başlayacağını öngörmüştüm. Geliştiricilerin becerilerini güçlendirerek daha güvenli ve daha güvenilir kod yazmalarına yardımcı olacaktı Yapay zeka yardımcıları çalışma arkadaşı ve öğretmen olacak Bugün doğal dil istemlerine dayanarak bütün fonksiyonlar, sınıflar ve testler üretebilen araç ve sistemlere yaygın erişimle birlikte bu durum tam anlamıyla gerçekleşmeye başladı Nitekim 2023 Stack Overflow Geliştirici Anketi’nde katılımcıların %70’i geliştirme süreçlerinde hâlihazırda yapay zeka destekli araçlar kullandığını veya kullanmayı planladığını söyledi Yakında kullanıma sunulacak yapay zeka yardımcıları yalnızca kodu anlayıp yazmakla kalmayacak, aynı zamanda yorulmak bilmeyen iş birlikçileri ve öğretmenler olacak Hiçbir görev onların enerjisini tüketmeyecek; kaç kez sorulursa sorulsun kavramları açıklarken ya da işi yeniden yaparken sabırsızlanmayacaklar Sonsuz zaman ve sabırla ekipteki herkesi destekleyip kod incelemesinden ürün stratejisine kadar her şeye katkı sunacaklar Sınırlar bulanıklaşıyor Ürün yöneticileri, frontend ve backend mühendisleri, DBA’ler, UI/UX tasarımcıları, DevOps mühendisleri ve mimarlar arasındaki sınırlar bulanıklaşacak Yapay zeka asistanları, yalnızca izole modülleri değil tüm sistemi bağlamıyla anlayarak, peçete üzerindeki bir çizimi iskelet koda dönüştürmekten gereksinim belgelerinden şablon üretmeye ve iş için en uygun altyapıyı (ör. serverless ile container) önermeye kadar insan yaratıcılığını güçlendiren öneriler sunacak Özelleştirilebilir Bu asistanlar birey, ekip veya şirket düzeyinde yüksek ölçüde özelleştirilebilir olacak Junior geliştiriciler bunları aşina olmadıkları altyapıları hızla öğrenmek için kullanabilirken, kıdemli mühendisler yeni bir projeyi veya kod tabanını hızlıca anlayıp anlamlı katkı sunmaya başlamak için kullanabilecek Eskiden bir kod değişikliğinin aşağı akış etkilerini tam olarak kavramak haftalar alırken, asistanlar düzeltmeleri anında değerlendirebilecek, sistemin diğer bölümlerine etkisini özetleyebilecek ve gerektiğinde ek değişiklikler önerebilecek Şimdiden geliştiricilerin yükünü almaya başladı Birim testleri, boilerplate kod yazımı ve hata ayıklama gibi modern yazılım geliştirmenin en sıkıcı kısımlarının geliştiricilerin üzerinden alındığına şimdiden tanık oluyoruz Bu görevler çoğu zaman "ikincil" işler olarak görülüp arka plana itilirdi, şimdi ise asistanlar tarafından üstleniliyor Elbette geliştiricilerin hâlâ çıktıları planlaması ve değerlendirmesi gerekiyor Ancak bu yardımcı araçlar, akademik araştırmalar yoluyla dağıtık sistemler için uygun algoritmaları seçmeye, birincil-yedek yaklaşımından active-active uygulamaya en iyi geçiş yolunu belirlemeye, kaynakların tek tek verimliliği nasıl etkilediğini anlamaya ve fiyatlandırma modelleri geliştirmeye yardımcı olarak, geliştiricilerin her zamankinden daha fazlasını yapmasını sağlayacak Geliştiriciler Java sürümü yükseltmeleri gibi farklılaştırıcı olmayan ağır iş yüklerinden kurtulup inovasyonu yönlendiren yaratıcı işlere odaklanabilecek Önümüzdeki birkaç yıl içinde mühendislik ekipleri üretkenliği artıracak, daha yüksek kaliteli sistemler geliştirecek, tüm yazılım endüstrisinde yapay zeka asistanları yenilik olmaktan çıkıp zorunlu unsura dönüştükçe yazılım sürüm döngülerini kısaltacak [Teknoloji inovasyonunun hızına ayak uyduracak şekilde evrilen eğitim] - Education evolves to match the speed of tech innovation "Yalnızca yükseköğretim, teknolojik değişimin hızına yetişmeye yetmez. Sektör öncülüğünde, teknoloji temelli eğitim programları ortaya çıkacak ve bunlar vasıflı teknisyenlerin yolculuğuna daha çok benzeyecek. Sürekli öğrenmeye bu geçiş, hem bireylere hem de şirketlere fayda sağlayacak" Özellikle teknoloji alanında, en iyi yetenekleri işe almak ve en iyi işlere girmek için üniversite diplomasının şart olduğu yönünde yaygın bir algı var; ancak hem bireyler hem şirketler açısından bu model çözülmeye başladı Öğrenciler açısından maliyetler yükseliyor ve uygulamalı eğitimin mümkün olduğu bir ortamda geleneksel üniversite diplomasının değeri daha fazla sorgulanıyor Şirketler açısından bakıldığında ise yeni işe alınan kişilere hâlâ iş başında eğitim verilmesi gerekiyor; giderek daha fazla sektör çalışanlardan uzmanlık bekledikçe okullarda öğretilenlerle işverenlerin ihtiyaç duydukları arasındaki boşluk da büyüyor Onlarca yıl önce yazılım geliştirme süreçlerinde olduğu gibi, teknik eğitim de kritik bir döneme ulaştı; bir zamanlar az sayıda kişi için özelleştirilmiş iş başı eğitim olan şey, artık çoğunluk için sektör öncülüğünde teknoloji temelli eğitime dönüşecek Bu değişim yıllardır zaten sürüyor Başlangıçta tüketicilere odaklanan Coursera gibi şirketler, kurumsal ortaklıklar kurarak yetkinlik geliştirme ve yeniden beceri kazandırma çalışmalarını genişletti Şirketler de artık teknoloji temelli eğitime büyük ölçekte ciddi yatırım yapmaya başlıyor. Nitekim Amazon, dünya genelinde şimdiden 21 milyon teknoloji öğrencisine teknik eğitim verdiğini açıkladı Bu kavram zaten baştan beri vardı Elektrikçi, kaynakçı ve marangoz gibi nitelikli zanaatkârlar için becerilerin çoğu sınıfta öğrenilmez Bu kişiler çırak adayı olmaktan çıraklığa, kalfalığa ve ardından ustalığa ilerler İş yerinde öğrenme sürekli devam eder ve becerileri geliştirmeye yönelik yol iyi tanımlanmıştır Öğrenmeye ve meraklı olmaya dayanan bu yaşam boyu eğitim tarzı, hem bireyler hem şirketler için iyiye işaret Bu, mevcut diplomaların ortadan kalkacağı anlamına gelmiyor Bu bir "ya o ya bu" durumu değil, bir tercih meselesi Teknoloji alanında bu tür akademik öğrenmenin hâlâ önemli olduğu alanlar olmaya devam edecek Ancak teknolojinin etkisinin geleneksel eğitim sistemini geride bırakacağı çok sayıda sektör de olacak İş dünyasının taleplerini karşılamak için görmezden gelinemeyecek, sektör öncülüğünde yeni eğitim fırsatları çağı açılacak

(allthingsdistributed.com)

22 puan yazan xguru 2023-12-06 | 6 yorum | WhatsApp'ta paylaş

Werner Vogels’in yazısı

İnsanlık, tarih boyunca kendi yeteneklerini artıran ve güçlendiren araçlar ve sistemler geliştirdi
Bulut teknolojileri, makine öğrenimi ve üretken yapay zekaya erişimin artmasıyla birlikte, e-posta yazımından yazılım geliştirmeye ve hatta kanserin erken teşhisine kadar hayatımızın neredeyse her alanı etkileniyor
Önümüzdeki birkaç yıl, teknolojiye erişimin kitleselleştiği ve birçok alanda inovasyonla dolu bir dönem olacak; bunun başlangıç noktası ise üretken yapay zeka olacak

[Üretken yapay zeka kültürel farkındalık kazanıyor] - Generative AI becomes culturally aware

"Kültürel olarak çeşitli verilerle eğitilmiş büyük dil modelleri (LLM), insan deneyimini ve karmaşık toplumsal sorunları çok daha nüanslı şekilde anlayabilir hale geliyor. Kültürel akıcılık, dünya genelindeki kullanıcıların üretken yapay zekaya daha kolay erişmesini sağlayacak"
Kültür her şeyi etkiler: anlattığımız hikâyeleri, yediğimiz yemekleri, giyim tarzımızı, değerlerimizi, görgü kurallarımızı, önyargılarımızı, sorunlara yaklaşım ve karar alma biçimimizi
Kültür, her birimizin topluluk içinde nasıl var olduğunun temelidir
Kültür, davranışlarımızı ve inançlarımızı tanımlayan ve yöneten kurallar ile rehberler sunar; bu tür sözleşmeler nerede olduğumuza ve kiminle birlikte olduğumuza göre değişir, bu farklar da bazen kafa karışıklığına ve yanlış anlamalara yol açabilir
İnsanlar birden fazla kültürde çalışmaya alışık oldukları için bu bilgileri bağlamına oturtabilir, sentezleyebilir, anlayışlarını ayarlayabilir ve uygun şekilde yanıt verebilir
Önümüzdeki yıllarda kültür, teknolojinin nasıl tasarlanacağı, dağıtılacağı ve tüketileceği konusunda kritik rol oynayacak; bunun etkisi en açık biçimde üretken yapay zekada görülecek

Kültürel akıcılığı sağlama çabaları

LLM tabanlı sistemlerin dünya genelindeki kullanıcılara ulaşabilmesi için, insanların içgüdüsel olarak hissettiği "kültürel akıcılığı" kazanması gerekiyor
Pek çok LLM’nin eğitiminde kullanılan Common Crawl’ın yaklaşık %46’sı İngilizce; dil fark etmeksizin erişilebilen içeriğin daha da büyük bölümü ise kültürel olarak Batı merkezli (özellikle ABD ağırlıklı)
Son birkaç ayda Batı dışı dil öğrenicileri ortaya çıkmaya başladı: Arapça ve İngilizce verilerle eğitilen Jais, Çince/İngilizce iki dilli model Yi-34B, devasa Japonca web korpusuyla eğitilen Japanese-large-lm gibi
Bu, kültürel olarak isabetli Batı dışı modeller sayesinde yüz milyonlarca insanın, eğitimden sağlığa kadar geniş alanlarda etkili olabilecek üretken yapay zekayı kullanabileceğinin işareti
Dil ile kültürün aynı şey olmadığını unutmamak gerekir
Kusursuz çeviri yapabilmek, kültüre örnek düzeyde duyarlılık gösterildiği anlamına gelmez
Bu modellere sayısız tarih ve deneyim gömülü olduğu için, LLM’ler daha geniş ve daha küresel bir bakış açısı geliştirmeye başlayacak
İnsanlar tartışma, münazara ve fikir alışverişi yoluyla öğrendiği gibi, LLM’lerin de bakış açılarını genişletmek ve kültürü anlamak için benzer fırsatlara ihtiyacı var
Bu kültürel alışverişte iki araştırma alanı kilit rol oynayacak
- Bunlardan ilki, bir modelin başka bir modelden gelen geri bildirimi içselleştirdiği yapay zeka geri bildirimiyle pekiştirmeli öğrenme (RLAIF). Bu senaryoda farklı modeller birbiriyle etkileşime girerek, bu etkileşimlere dayanıp çeşitli kültürel kavramlara ilişkin anlayışlarını güncelleyebilir
- İkincisi ise çok ajanlı tartışma yoluyla iş birliği; burada tek bir modelin birden çok örneği yanıt üretir, her yanıtın geçerliliğini ve arkasındaki akıl yürütmeyi tartışır, ardından bu tartışma süreci sonucunda ortak bir nihai yanıta ulaşır
- Her iki araştırma alanı da modelleri eğitme ve ince ayar yapmanın insan emeği maliyetini azaltır
LLM’ler birbirleriyle etkileşip öğrendikçe, çeşitli kültürel bakış açılarına dayanarak karmaşık toplumsal sorunları daha nüanslı biçimde anlayabilecek
Bu gelişmeler, modellerin teknoloji gibi alanlarda geniş konu başlıkları hakkında daha güçlü ve teknik açıdan daha doğru yanıtlar vermesini de sağlayacak
Etkisi bölgeler, topluluklar ve nesiller boyunca derin şekilde hissedilecek

[FemTech sonunda ivme kazanıyor] - FemTech finally takes off

"FemTech’e yönelik yatırımların hızla artması, sağlık hizmetlerinin hibritleşmesi ve zengin veri sayesinde tanı ile hasta sonuçlarının iyileşmesiyle birlikte kadın sağlığı kritik bir dönüm noktasına ulaştı. FemTech’in yükselişi yalnızca kadınlara fayda sağlamayacak, tüm sağlık sistemine canlılık katacak"

Kadın sağlığı niş bir pazar değil, ama göz ardı ediliyor

Kadın sağlığı hizmetleri niş bir pazar değil. Sadece ABD’de kadınlar sağlık hizmetlerine yılda 500 milyar dolardan fazla harcıyor
Kadınlar toplam nüfusun %50’sini oluşturuyor ve tüketici sağlık kararlarının %80’ini veriyor, ancak modern tıbbın temeli esasen erkekler üzerine kuruluydu
ABD’de kadınlar ancak 1993 tarihli National Institutes of Health Revitalization Act sonrasında klinik araştırmalara katılmaya başladı
Regl yönetimi ya da menopoz tedavisi gibi yaygın ihtiyaçlar tarihsel olarak tabu sayıldı; kadınlar klinik deneyler ve araştırmalardan dışlandığı için sonuçlar da genel olarak erkeklerden daha kötü oldu
Ortalama olarak kadınlara birçok hastalıkta erkeklerden daha geç tanı konuyor ve kalp krizi sonrası yanlış tanı alma olasılıkları %50 daha yüksek
Eşitsizliğin en çarpıcı örneklerinden biri reçeteli ilaçlarda görülüyor; kadınlar yan etkileri erkeklere kıyasla çok daha yüksek oranda bildiriyor
Bu istatistikler ilk bakışta kaygı verici görünse de, bulut teknolojileri ve veriye erişimdeki artışın etkisiyle kadın sağlığı hizmetlerine (diğer adıyla FemTech) yapılan yatırımlar yükseliyor
AWS, kadın liderliğindeki girişimlerle yakın çalıştı ve FemTech’in büyümesine doğrudan tanık oldu. Sadece geçen yıl finansman %197 arttı
Sermayeye, makine öğrenimi gibi teknolojilere ve özellikle kadınlar için tasarlanmış bağlantılı cihazlara erişimin artmasıyla, yalnızca kadın bakımına dair algıda değil, bakımın nasıl yönetildiğinde de eşi görülmemiş bir değişim eşiğindeyiz

Teknolojiyle güçlenen FemTech şirketleri ortaya çıkıyor

Tia, Elvie ve Embr Labs gibi şirketler, veri ve öngörüsel analitiği kullanarak kişiselleştirilmiş tedavi sunma ve hastalara evde ya da hareket halindeyken kendilerini rahat hissettikleri yerde ulaşma konusunda büyük potansiyel gösteriyor
Kadın sağlığı sorunlarına yönelik damga azalırken ve bu alana daha fazla fon akarken, FemTech şirketlerinin daha önce gözden kaçan kadın sağlığı sorunları ve ihtiyaçlarına giderek daha aktif biçimde eğildiğini görmeye devam edeceğiz
Aynı zamanda çevrim içi sağlık platformları, düşük maliyetli tanı cihazlarının erişilebilirliği ve sağlık profesyonellerine isteğe bağlı erişimden yararlanan hibrit bakım modelleri sayesinde kadınların sağlık hizmetlerine erişimi önemli ölçüde iyileşecek
Maven, ruh sağlığı ile fiziksel sağlık arasındaki sınırları kaldırarak ilişkiler danışmanlığından menopoz yönetimine kadar her şeyi sunmasıyla bu alanda öncü olduğunu kanıtladı
NextGen Jane’in geliştirdiği akıllı tampon sistemi sayesinde kadınlar kendi rahim sağlığı profillerini oluşturabilecek, hastalıkların potansiyel genomik belirteçlerini tanımlayabilecek ve bunları klinisyenlerle sorunsuz biçimde paylaşabilecek
Giyilebilir cihazlar da kullanıcılara ve doktorlara analiz edilebilecek zengin boylamsal sağlık verileri sağlayacak
Bugün kadınların %70’inden fazlası menopoz semptomlarını tedavi ettirmeden bırakırken, eğitimin güçlenmesi, verinin erişilebilirliği ve non-invaziv çözümler kadın doğum bakımının sonuçlarını çarpıcı biçimde iyileştirebilir; bunun anlamı kadın doğum bakımının da ötesine geçer

Kadın sağlığı yönetiminde dönüm noktası

Kadın sağlığı yönetiminde bir dönüm noktasındayız
Bilgisayarlı görü ve derin öğrenme gibi bulut teknolojileriyle birleşen çeşitli verilere erişim, yanlış tanıları azaltmaya ve bugün kadınları orantısız biçimde etkileyen ilaç yan etkilerini en aza indirmeye yardımcı olacak
Endometriozis ve doğum sonrası depresyon hak ettiği ilgiyi görecek
Sonunda kadın tedavisinin kenardan merkeze taşındığını göreceğiz
Ayrıca kadın liderliğindeki ekipler, yalnızca erkeklerden oluşan ekiplere kıyasla daha geniş sağlık sorunlarını çözmede daha avantajlı olduğu için, FemTech yalnızca kendini kadın olarak tanımlayan kişilere fayda sağlamakla kalmayacak, tüm sağlık sistemini iyileştirecek

[Yapay zeka asistanları geliştirici üretkenliğini yeniden tanımlıyor] - AI assistants redefine developer productivity

"Yapay zeka asistanları, temel kod üreticilerinden yazılım geliştirme yaşam döngüsünün tamamında destek sunan öğretmenlere ve yorulmak bilmeyen iş birlikçilerine evrilecek. Karmaşık sistemleri basit dille açıklayıp, hedefe yönelik iyileştirmeler önerip ve tekrarlayan işleri üstlenerek geliştiricilerin işlerinin en yüksek etki yaratan kısımlarına odaklanmasına yardımcı olacaklar"
2021’de üretken yapay zekanın yazılım yazma biçiminde önemli rol oynamaya başlayacağını öngörmüştüm. Geliştiricilerin becerilerini güçlendirerek daha güvenli ve daha güvenilir kod yazmalarına yardımcı olacaktı

Yapay zeka yardımcıları çalışma arkadaşı ve öğretmen olacak

Bugün doğal dil istemlerine dayanarak bütün fonksiyonlar, sınıflar ve testler üretebilen araç ve sistemlere yaygın erişimle birlikte bu durum tam anlamıyla gerçekleşmeye başladı
Nitekim 2023 Stack Overflow Geliştirici Anketi’nde katılımcıların %70’i geliştirme süreçlerinde hâlihazırda yapay zeka destekli araçlar kullandığını veya kullanmayı planladığını söyledi
Yakında kullanıma sunulacak yapay zeka yardımcıları yalnızca kodu anlayıp yazmakla kalmayacak, aynı zamanda yorulmak bilmeyen iş birlikçileri ve öğretmenler olacak
Hiçbir görev onların enerjisini tüketmeyecek; kaç kez sorulursa sorulsun kavramları açıklarken ya da işi yeniden yaparken sabırsızlanmayacaklar
Sonsuz zaman ve sabırla ekipteki herkesi destekleyip kod incelemesinden ürün stratejisine kadar her şeye katkı sunacaklar

Sınırlar bulanıklaşıyor

Ürün yöneticileri, frontend ve backend mühendisleri, DBA’ler, UI/UX tasarımcıları, DevOps mühendisleri ve mimarlar arasındaki sınırlar bulanıklaşacak
Yapay zeka asistanları, yalnızca izole modülleri değil tüm sistemi bağlamıyla anlayarak, peçete üzerindeki bir çizimi iskelet koda dönüştürmekten gereksinim belgelerinden şablon üretmeye ve iş için en uygun altyapıyı (ör. serverless ile container) önermeye kadar insan yaratıcılığını güçlendiren öneriler sunacak

Özelleştirilebilir

Bu asistanlar birey, ekip veya şirket düzeyinde yüksek ölçüde özelleştirilebilir olacak
Junior geliştiriciler bunları aşina olmadıkları altyapıları hızla öğrenmek için kullanabilirken, kıdemli mühendisler yeni bir projeyi veya kod tabanını hızlıca anlayıp anlamlı katkı sunmaya başlamak için kullanabilecek
Eskiden bir kod değişikliğinin aşağı akış etkilerini tam olarak kavramak haftalar alırken, asistanlar düzeltmeleri anında değerlendirebilecek, sistemin diğer bölümlerine etkisini özetleyebilecek ve gerektiğinde ek değişiklikler önerebilecek

Şimdiden geliştiricilerin yükünü almaya başladı

Birim testleri, boilerplate kod yazımı ve hata ayıklama gibi modern yazılım geliştirmenin en sıkıcı kısımlarının geliştiricilerin üzerinden alındığına şimdiden tanık oluyoruz
Bu görevler çoğu zaman "ikincil" işler olarak görülüp arka plana itilirdi, şimdi ise asistanlar tarafından üstleniliyor
Elbette geliştiricilerin hâlâ çıktıları planlaması ve değerlendirmesi gerekiyor
Ancak bu yardımcı araçlar, akademik araştırmalar yoluyla dağıtık sistemler için uygun algoritmaları seçmeye, birincil-yedek yaklaşımından active-active uygulamaya en iyi geçiş yolunu belirlemeye, kaynakların tek tek verimliliği nasıl etkilediğini anlamaya ve fiyatlandırma modelleri geliştirmeye yardımcı olarak, geliştiricilerin her zamankinden daha fazlasını yapmasını sağlayacak
Geliştiriciler Java sürümü yükseltmeleri gibi farklılaştırıcı olmayan ağır iş yüklerinden kurtulup inovasyonu yönlendiren yaratıcı işlere odaklanabilecek
Önümüzdeki birkaç yıl içinde mühendislik ekipleri
- üretkenliği artıracak,
- daha yüksek kaliteli sistemler geliştirecek,
- tüm yazılım endüstrisinde yapay zeka asistanları yenilik olmaktan çıkıp zorunlu unsura dönüştükçe
- yazılım sürüm döngülerini kısaltacak

[Teknoloji inovasyonunun hızına ayak uyduracak şekilde evrilen eğitim] - Education evolves to match the speed of tech innovation

"Yalnızca yükseköğretim, teknolojik değişimin hızına yetişmeye yetmez. Sektör öncülüğünde, teknoloji temelli eğitim programları ortaya çıkacak ve bunlar vasıflı teknisyenlerin yolculuğuna daha çok benzeyecek. Sürekli öğrenmeye bu geçiş, hem bireylere hem de şirketlere fayda sağlayacak"
Özellikle teknoloji alanında, en iyi yetenekleri işe almak ve en iyi işlere girmek için üniversite diplomasının şart olduğu yönünde yaygın bir algı var; ancak hem bireyler hem şirketler açısından bu model çözülmeye başladı
Öğrenciler açısından maliyetler yükseliyor ve uygulamalı eğitimin mümkün olduğu bir ortamda geleneksel üniversite diplomasının değeri daha fazla sorgulanıyor
Şirketler açısından bakıldığında ise yeni işe alınan kişilere hâlâ iş başında eğitim verilmesi gerekiyor; giderek daha fazla sektör çalışanlardan uzmanlık bekledikçe okullarda öğretilenlerle işverenlerin ihtiyaç duydukları arasındaki boşluk da büyüyor
Onlarca yıl önce yazılım geliştirme süreçlerinde olduğu gibi, teknik eğitim de kritik bir döneme ulaştı; bir zamanlar az sayıda kişi için özelleştirilmiş iş başı eğitim olan şey, artık çoğunluk için sektör öncülüğünde teknoloji temelli eğitime dönüşecek

Bu değişim yıllardır zaten sürüyor

Başlangıçta tüketicilere odaklanan Coursera gibi şirketler, kurumsal ortaklıklar kurarak yetkinlik geliştirme ve yeniden beceri kazandırma çalışmalarını genişletti
Şirketler de artık teknoloji temelli eğitime büyük ölçekte ciddi yatırım yapmaya başlıyor. Nitekim Amazon, dünya genelinde şimdiden 21 milyon teknoloji öğrencisine teknik eğitim verdiğini açıkladı

Bu kavram zaten baştan beri vardı

Elektrikçi, kaynakçı ve marangoz gibi nitelikli zanaatkârlar için becerilerin çoğu sınıfta öğrenilmez
Bu kişiler çırak adayı olmaktan çıraklığa, kalfalığa ve ardından ustalığa ilerler
İş yerinde öğrenme sürekli devam eder ve becerileri geliştirmeye yönelik yol iyi tanımlanmıştır
Öğrenmeye ve meraklı olmaya dayanan bu yaşam boyu eğitim tarzı, hem bireyler hem şirketler için iyiye işaret

Bu, mevcut diplomaların ortadan kalkacağı anlamına gelmiyor

Bu bir "ya o ya bu" durumu değil, bir tercih meselesi
Teknoloji alanında bu tür akademik öğrenmenin hâlâ önemli olduğu alanlar olmaya devam edecek
Ancak teknolojinin etkisinin geleneksel eğitim sistemini geride bırakacağı çok sayıda sektör de olacak
İş dünyasının taleplerini karşılamak için görmezden gelinemeyecek, sektör öncülüğünde yeni eğitim fırsatları çağı açılacak

6 yorum

duswns12893 2023-12-26

'Ve kadınların liderlik ettiği ekipler, yalnızca erkeklerden oluşan ekiplere kıyasla daha geniş kapsamlı sağlık sorunlarını ele almada daha avantajlı olduğu için~' => Bunu neden özellikle söyleme gereği duyduğunu gerçekten merak ediyorum.

sunrabbit 2024-01-09

Ve yalnızca erkeklerden oluşan ekiplerle karşılaştırıldığında, kadınların liderlik ettiği ekipler daha yatkındır

Bu orijinal metin.

Ve bu da oradaki bağlantı.
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aba6990

bgb10 2023-12-10

Gerçekten de şirketler ile üniversitelerin bağlantılı olduğu bölümlerin sayısı giderek artıyor. Eğitimin, teknolojik yeniliklere uyum sağlayacak şekilde hızla değişmesi gerekiyor gibi görünüyor.

inthelife 2023-12-07

3 yılı karşılaştırınca aradaki bağlantılar ortaya çıkar mı acaba haha

2023-12-06

[Bu yorum gizlendi.]

xguru 2023-12-06

Amazon CTO'sunun 2023 sonrası teknoloji tahminleri
Amazon CTO'sunun 2022 sonrası teknoloji tahminleri