Ana Sayfa Genel Yapay Zeka Tahminleri:

Yapay Zeka Tahminleri:

Yazan

22 Mart 2024

Küresel yapay zeka pazarının 2025 yılına kadar şaşırtıcı bir şekilde 190,61 milyar dolara ulaşmasının beklendiğini ve yıllık bileşik büyüme oranının yüzde 36,62 olacağını biliyor muydunuz?

Yapay zeka yazılımı dünyamızı hızla dönüştürüyor ve bu trend önümüzdeki yıllarda daha da hızlanacak.

2024’te devrim yaratmaya hazır en önemli 26* yapay zeka trendine ilişkin kılavuzumuzla yapay zekanın geleceğine dalalım .

*Bu makalenin Medium’da elde ettiği muazzam popülerlik (75 binden fazla görüntüleme, 45 binden fazla okuma, 5 binden fazla alkış ve 140’tan fazla yorum) bizi daha da fazla araştırma yapmaya ve bahsedilen yapay zeka trendlerinin başlangıçtaki sayısını iki katına çıkarmaya teşvik etti. İşte bunun güncellenmiş bir versiyonu.

Üretken yapay zekanın yükselişinden BYOAI ve yapay zeka mevzuatına kadar çevremizdeki dünyayı nasıl şekillendirdiğini keşfedin.

İşte 2024 için en iyi 26 yapay zeka tahmininin kısa bir özeti.

Üretken Yapay Zeka: On yılın en yıkıcı yapay zeka trendi
Artırılmış çalışma, BYOAI ve Gölge Yapay Zeka
Açık kaynaklı yapay zeka
Yapay zeka risk halüsinasyon politikası
Yapay zeka kodlaması
AI TRiSM
Kişiselleştirme için yapay zeka: Yapay zeka uygulama trendi
Kuantum Yapay Zeka
Yapay Zeka Mevzuatı
Etik yapay zeka
Yapay Zeka İşleri
Yapay zeka destekli çevrimiçi arama
Müşteri hizmetlerinde yapay zeka
Yapay Zekanın Çevresel Etkisi
Barış Yapay Zekası
Yapay zeka destekli problem çözme ve karar verme
Yapay zeka şirketlerine karşı davalar
2024 ABD başkanlık seçimi ve yapay zeka tehdidi
Yapay zeka, siber suçlar ve sosyal mühendislik tehdidi
Terapi için yapay zeka
Yalnızlık ve yapay zekaya duygusal bağımlılık
Yapay zeka etkileyicileri
Çin’in yapay zeka üstünlüğü yarışı
Yapay Duygusal Zeka
Yapay zeka donanım ve yazılımında büyüme
Kendi kendini yöneten yapay zeka laboratuvarları

1. Üretken Yapay Zeka: On yılın en yıkıcı yapay zeka trendi

Üretken AI (GenAI), metin, kod, senaryolar, müzik parçaları, e-postalar, mektuplar vb. gibi yeni yaratıcı içerikler üretebilen bir yapay zeka türüdür. GenAI modelleri, çok büyük miktarda veri üzerinde eğitilir ve bunları gerçekleştirebilir. Verilerdeki kalıpları öğrenmek ve bu kalıpları yeni çıktılar üretmek için kullanmak

Bu makaledeki görsellerin neredeyse tamamı Bing’in yerleşik Chat GPT-4 ve DALL-E 3’ü kullanılarak oluşturulmuştur. Bu metnin tamamı Google’ın Bard ve Chat GPT-3’ünün yardımıyla yazılmıştır.

Üretken yapay zeka yazarların ve grafik tasarımcıların yerini almayacak (DALL-E 3 hâlâ ürettiği görüntülerde kelimeleri doğru şekilde alamıyor); ancak görüntüler ve metinler oluşturarak, yeniden ifade ederek, daha kısa, daha uzun veya daha basit hale getirerek ve doğruluk ve dilbilgisi açısından kontrol ederek tüm süreci önemli ölçüde hızlandırır.

Üretken yapay zekanın işi hızlandırma eğilimi her iş ve aktivite için geçerli. Görevleri otomatikleştirme, üretkenliği artırma, maliyetleri azaltma ve yeni büyüme fırsatları sunma potansiyeli sunar.

Bilgiye ve becerilere erişimi demokratikleştiren yapay zeka içerik oluşturma araçlarının yaygın olarak bulunmasının, onu bu on yılın en yıkıcı trendlerinden biri haline getirmesinin nedeni budur .

Gartner’ın yapay zeka trendleri raporu şunu öngörüyor : 2026 yılına kadar üretken yapay zekanın benimsenmesinin hızla artması bekleniyor ; işletmelerin üretken yapay zeka API’lerini, modellerini ve uygulamalarını operasyonlarına dahil etme oranı şu anda %5’ten azken %80’den fazla.

2. Artırılmış çalışma, BYOAI ve Gölge Yapay Zeka

BYOAI (Kendi Yapay Zekanızı Getirin), çalışanların kendi yapay zeka araçlarını ve uygulamalarını işe getirdiği yeni bir iş yeri trendidir. Uygun fiyatlı ve kullanımı kolay yapay zeka araçlarının artan kullanılabilirliği ve iş gücünde yapay zeka becerilerine yönelik talebin artması bu eğilimi tetikliyor. Forrester, çalışanların %60’ının görevleri gerçekleştirmek için kendi yapay zekalarını kullanacağını bildiriyor.

BYOAI’nin artan üretkenlik ve yenilikçilik, artan çalışan memnuniyeti ve azalan maliyetler dahil olmak üzere birçok faydası vardır.

BYOAI işçiler için harika bir fırsat olsa da kolaylıkla kontrolden çıkabilir.

Shadow AI, aynı zamanda AI için Shadow IT olarak da bilinir , bir kuruluş içindeki yapay zeka uygulamalarının ve araçlarının, BT departmanının açık bilgisi veya gözetimi olmadan kullanılması anlamına gelir.

Aşağıdakiler gibi çeşitli riskler taşır:

Veri gizliliği ve güvenlik ihlalleri : Onaylanmamış yapay zeka araçları, resmi araçlarla aynı korumaya sahip olmayabilir, dolayısıyla hassas bilgiler çalınabilir veya kaybolabilir.
Uyumluluk ihlalleri : Benzer şekilde, bu araçlar önemli düzenlemelere uymayabilir ve bu da yasal sorunlara yol açabilir.

3. Açık kaynak yapay zeka

2023’teki üretken yapay zeka patlaması çoğunlukla OpenAI’nin tescilli modellerinden kaynaklandı; Pragmatik yapay zeka sohbet robotumuzu da ChatGPT 3.5 Turbo kullanarak oluşturduk .

Ancak birçok kuruluş artık GPT-J gibi açık kaynaklı modelleri benimsiyor.

Açık kaynaklı modeller, tescilli modellere göre daha şeffaf, esnek, özelleştirilebilir ve uygun maliyetlidir.

Bu, özel modellerin yakında ortadan kalkacağı anlamına gelmese de, Forrester’a göre işletmelerin %85’inin açık kaynaklı yapay zeka modellerini teknoloji yığınlarına dahil etmesiyle gelecek, açık kaynaklı çözümlere daha fazla alan bırakıyor .

4. Yapay Zeka Riski Halüsinasyon Politikası

GenAI güçlü bir araç olsa da, aynı zamanda doğruymuş gibi görünen yanlış çıktılar üretme potansiyeline de sahiptir. Bu yanlış çıktılara halüsinasyonlar denir.

GenAI daha yaygın olarak kullanıldıkça, halüsinasyon riski konusunda artan bir endişe var ve sigorta kapsamına olan talep de artacak .

Yapay zeka risk halüsinasyon sigortası pazarı henüz başlangıç aşamasında ancak önümüzdeki yıllarda hızla büyümesi bekleniyor. Forrester’ın 2024 için yapay zeka tahminlerinden birine göre , büyük bir sigorta şirketi belirli bir yapay zeka risk halüsinasyonu politikası sunacak . […] Aslında halüsinasyon sigortası 2024’te büyük para kazandıracak .

5. Yapay zeka kodlaması

Gartner’a göre 2028 yılına kadar dört kurumsal yazılım mühendisinden üçü kod yazmak için yapay zeka yardımcılarını kullanacak . Karşılaştırma yapmak gerekirse: 2023’ün başlarında on yazılım mühendisinden birinden azı bu yardımcıları kullanıyordu.

Neden trend?

Yapay zeka, geliştiricilere aşağıdakiler gibi çeşitli şekillerde yardımcı olur:

Tekrarlanan görevlerin otomasyonu (kod oluşturma, dokümantasyon formatlama, uygulama testi),
Yaratıcı süreçlerin optimizasyonu,
Kod kalitesinin iyileştirilmesi,
Sorun çözmeyi destekleyin.

Yapay zekanın geliştirme sürecini bu kadar geliştirmesiyle çevrenizdeki herkesin üretkenliğini ve pazara sunma süresini artırmak için yapay zeka araçlarını kullanmaya başladığını varsaymalısınız.

Henüz olmasa da yakında yapay zeka kodlama araçlarını kullanmak standart bir uygulama haline gelecek. Bunları zamanında benimsemeyenler kısa sürede rakiplerinin gerisine düşecekler.

6. AI TRiSM

AI TRiSM, Yapay Zeka Güven, Risk ve Güvenlik Yönetimi anlamına gelir. Kuruluşların yapay zeka modellerini geliştirme ve dağıtma risklerini yönetmelerine yardımcı olan bir çerçevedir .

AI TRiSM beş temel alanı ele alır:

Açıklanabilirlik : AI TRiSM, kuruluşların AI modellerinin nasıl karar verdiğini anlamalarına ve potansiyel önyargıları belirlemelerine yardımcı olur.
ModelOps : Yapay zeka modellerinin tıpkı diğer yazılım sistemleri gibi yönetilmesi ve bakımının yapılması gerekir. AI TRiSM, yapay zeka modellerinin yaşam döngüsünü otomatikleştirmek ve izlemek için araçlar ve süreçler sağlar.
Veri anormalliği tespiti : Yapay zeka modelleri veriler üzerinde eğitilir; eğer veriler yanlışsa çıktılar da tatmin edici olmayacaktır. AI TRiSM, kuruluşların AI modellerinde hatalara yol açabilecek veri anormalliklerini tanımlamasına ve ele almasına yardımcı olur.
Düşman saldırılarına karşı dayanıklılık : AI TRiSM, düşman saldırılarına karşı savunma için araçlar ve teknikler sağlar.
Veri koruma : Yapay zeka modelleri genellikle hassas kişisel veriler içerir. AI TRiSM, kuruluşların veri gizliliği düzenlemelerine uymasına ve bireylerin gizliliğini korumasına yardımcı olur.

Kuruluşlar daha fazla yapay zekayı benimsedikçe AI TRiSM giderek daha önemli hale geliyor. Gartner’ın öngörülerine göre , 2026 yılına kadar yapay zeka sistemlerini yönetmek için AI TRiSM kullanan şirketler, hatalı veya sahte verilerin %80’ini kaldırarak daha iyi kararlar alacak.

7. Kişiselleştirme için akıllı uygulamalar ve yapay zeka

Fintech tahminleri , bankacılığın geleceği veya 2024 için dijital sağlık trendleri hakkındaki son birkaç makalemizden herhangi birini okuduğunuzda , “kişiselleştirme” kelimesinin orada her zaman ortaya çıktığını göreceksiniz.

Yapay zekanın yükselişinin teknolojiyle etkileşim şeklimizi değiştirmesine şaşmamalı ve bu özellikle kişiselleştirme alanında açıkça görülüyor.

Gartner’ın raporunda okuyabileceğimiz gibi , 2026 yılına kadar tüm yeni uygulamaların üçte biri kişiselleştirilmiş ve uyarlanabilir kullanıcı arayüzleri oluşturmak için yapay zekayı kullanacak. Bu, uygulamaların yalnızca %5’inin yapay zekayı bu şekilde kullandığı günümüz rakamlarına göre önemli bir artış.

Neden trend?

Akıllı uygulamalar, kullanıcı verilerini ve tercihlerini analiz etmek için yapay zeka algoritmalarından yararlanarak içeriği, önerileri ve kullanıcı deneyimlerini her bir kullanıcıya özel hale getirebilir.

Yapay zeka destekli kişiselleştirmenin kullanıcı etkileşimi ve dönüşüm oranları üzerinde büyük etkisi var. Örneğin McKinsey tarafından yapılan bir araştırma , kişiselleştirme konusunda başarılı olan şirketlerin bu faaliyetlerden ortalama oyunculara göre %40 daha fazla gelir elde ettiğini ortaya çıkardı .

Bunun nedeni, kişiselleştirilmiş önerilerin kullanıcının ilgi alanlarıyla daha uyumlu olması ve kullanıcıların bir ürünü tıklayıp satın alma olasılığını artırmasıdır.

Kişiselleştirme hakkında daha fazla bilgi için diğer makalelerimize göz atın:

8. Kuantum Yapay Zeka

Kuantum hesaplama ve yapay zekanın (kuantum yapay zeka olarak bilinen) evliliği, birçok olasılığın önünü açan, hızla gelişen bir alandır. Küresel Kuantum Yapay Zeka pazarının 2030 yılına kadar %34,1’lik bir Bileşik Büyüme Oranı ile 1,8 milyar ABD dolarına ulaşması bekleniyor .

Kuantum bilgisayarlar karmaşık yapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak için gerekli hesaplama gücünü sağlayabilirken, yapay zeka algoritmaları kuantum kaynaklarını verimli bir şekilde optimize edip kullanabilir.

Bu sinerjik ilişki aşağıdaki gibi alanlarda devrim yaratma potansiyeline sahiptir:

Finansal modelleme ve risk değerlendirmesi : Quantum AI, kalıpları belirlemek ve piyasa hareketlerini tahmin etmek için büyük miktarda finansal veriyi analiz edebilir, risk yönetimini ve yatırım stratejilerini iyileştirebilir.
İlaç keşfi ve geliştirilmesi : Bilim insanları, kuantum algoritmaları sayesinde yeni ve etkili tedavilerin keşfini hızlandırmak için ilaç tasarımını optimize edebilecek ve moleküler etkileşimleri simüle edebilecek.
Yapay Genel Zeka (AGI) : Kuantum AI, henüz varsayımsal olan yapay genel zekanın (AGI), yani makinelerin bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi yerine getirme yeteneğinin elde edilmesinde çok önemli bir rol oynayabilir.

9. AI Mevzuatı

Yapay zeka giderek daha karmaşık hale geldikçe ve hayatlarımıza entegre oldukça, gelişimini ve kullanımını yönetecek mevzuata olan ihtiyaç da artıyor.

Yapay zeka çok çeşitli olumlu ve olumsuz amaçlar için kullanılabilir ve bunun sorumlu ve etik bir şekilde kullanılmasını sağlayacak yasaların mevcut olması önemlidir.

AB Yapay Zeka Yasası

Avrupa Birliği, Yapay Zeka mevzuatında öncülük ediyor ve Avrupa Komisyonu 2021’de Yapay Zeka Yasasını teklif ediyor. Önerilen bu düzenleme, yapay zeka yönetişimine yönelik ilk küresel çerçeve olacak. AB AI Yasası muhtemelen Haziran 2024 Avrupa Parlamentosu seçimlerinden önce 2024’ün başlarında kabul edilecek.

Yapay Zeka Güvenliği Zirvesi 2023

Kasım 2023’te hükümetlerden, yapay zeka şirketlerinden ve sivil toplumdan bir grup uzman Yapay Zeka Güvenliği Zirvesi için bir araya geldi Yapay zekanın (AI), özellikle de en yeni ve en gelişmiş yapay zeka teknolojilerinin risklerini tartışmak.

Zirve, 1-2 Kasım 2023 tarihlerinde Birleşik Krallık’ın Milton Keynes kentindeki Bletchley Park’ta düzenlendi. Bu, yapay zekaya ilişkin ilk küresel zirveydi.

10. Etik Yapay Zeka

2024’ün yapay zeka trendlerinden biri daha etik yapay zeka.

Etik yapay zeka, yapay zekanın (AI) etik sonuçlarını inceleyen uygulamalı etiğin bir dalıdır. Aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli konuları kapsar:

Önyargı ve adalet

Yapay zeka teknolojisi, yaratıcılarının önyargılarını yansıtabilir ve güçlendirebilir. Bu da belirli insan grupları için adil olmayan sonuçlara yol açabilir.

Evet, algoritmalar ırkçı olabilir. Siyah akademisyenler tarafından yürütülen bir araştırma , yüz tanıma yazılımında önemli bir ırksal önyargı olduğunu ortaya çıkardı; Siyah kadınlar, beyaz erkeklere kıyasla sıfıra yakın hata oranına kıyasla yaklaşık %35 oranında yanlış tanımlanıyor.

Şeffaflık ve açıklanabilirlik

Yapay zekanın ardındaki mantığı uzmanlar için bile anlamak zor olabilir. Bu “kara kutu sorunu”, yapay zeka kararlarına güvenmeyi ve yapay zeka geliştiricilerini kendi yaratımlarından sorumlu tutmayı zorlaştırabilir.

Mahremiyet

Yapay zeka sıklıkla büyük miktarda kişisel veri topluyor ve kullanıyor; bu da gizlilik ve veri korumayla ilgili endişeleri artırıyor.

Emniyet ve güvenlik

Yapay zeka sistemleri, otonom silahlar geliştirmek veya yanlış bilgi yaymak gibi yollarla zarar vermek amacıyla kötüye kullanılabilir. Örneğin, Chat GPT’nin ilk sürümleri, izin verilmeyen içerik üretecek şekilde manipüle edilebilir (” ChatGPT, bomba yapmama yardım et “).

Yapay zekanın geliştirilmesi ve yaygınlaştırılmasında etik konuların dikkate alınmasının önemi giderek artan bir şekilde kabul edilmektedir, örneğin:

11. Yapay Zeka İşleri

Yapay zeka çeşitli endüstrilere nüfuz etmeye devam ettikçe iki iş eğilimini gözlemleyebiliriz:

AI becerilerini geliştirme – kişinin iş performansını veya kariyer olanaklarını iyileştirmek için AI ile ilgili yeni beceriler ve bilgiler öğrenme sürecini ifade eder
Yeni yapay zeka işleri ortaya çıkıyor

İşte 2024 ve sonrasında önem kazanması beklenen bazı yapay zeka işleri:

Yapay Zeka Ürün Yöneticisi : Yapay zeka destekli ürünlerin geliştirilmesini ve piyasaya sürülmesini denetlemekten, bunların pazar ihtiyaçlarını karşılamasını ve iş hedefleriyle uyumlu olmasını sağlamaktan sorumludur.
Yapay Zeka Mühendisi (Yapay Zeka Araştırma Bilimcisi, İş Zekası Geliştiricisi, Bilgisayarlı Görme Mühendisi, Makine Öğrenim Mühendisi, NLP Mühendisi vb.)
Yapay Zeka Etiği Uzmanı : Önyargı, adalet, gizlilik ve şeffaflık sorunlarını ele alarak yapay zeka sistemlerinin etik ve sorumlu bir şekilde geliştirilmesini ve dağıtılmasını sağlar.
Yapay Zeka Giriş ve Çıkış Yöneticisi : Yapay zeka sistemlerine beslenen girdi verilerini yönetir ve bu sistemler tarafından üretilen çıktıları yorumlar.
Duyarlılık Analizcisi : Kamuoyunun duyarlılığını ve görüşlerini anlamak için müşteri geri bildirimlerini, sosyal medya yorumlarını ve diğer metin verisi türlerini analiz eder.
Yapay Zeka Düzenleme Uzmanı : Yapay zeka etrafında gelişen düzenleyici ortam hakkında güncel bilgi sahibi olur ve şirketlerin ilgili düzenlemelere uymasını sağlar.
Yapay Zeka İnsan-Bilgisayar Etkileşimi (HCI) Tasarımcısı : Kullanıcı deneyimini geliştirmek ve sezgisel etkileşim sağlamak amacıyla yapay zeka destekli ürünler ve uygulamalar için kullanıcı arayüzleri tasarlar.

12. Yapay zeka destekli çevrimiçi arama

Yapay zeka, çevrimiçi aramayı dönüştürerek bize kişiselleştirilmiş, bağlamsal ve tahmine dayalı deneyimler sunuyor:

Yapay zeka algoritmaları , daha alakalı ve zamanında bilgi alabilmemiz için sonuçları kullanıcı tercihlerine göre uyarlar .
Bağlamsal anlayış, karmaşık sorgularda bile doğru sonuçların elde edilmesini sağlar.
Doğal dil işlemeyle desteklenen konuşmalı arama , arama motorlarıyla doğal etkileşimlere olanak tanır.
Görsel arama, kullanıcıların görselleri veya videoları kullanarak arama yapmasına olanak tanır.

Yapay zekanın etkisi SEO ve içerik oluşturmada açıkça görülüyor. Ancak yapay zeka arama destekli şirketlerin karşılaştığı en büyük zorluk müşterilerin güvenini kazanmaktır.

Statista’nın Şubat 2023’te gerçekleştirdiği araştırma, tüketicilerin yapay zeka destekli aramayı merak ettiğini ancak doğruluğu ve önyargıları konusunda endişeleri olduğunu gösterdi. ABD’de ankete katılan yetişkinlerin %39’u, veri gizliliklerine saygı konusunda yapay zeka araçlarına güvenmediklerini belirtti .

Tüketiciler güvenliğe, kullanım kolaylığına ve mevcut dijital platformlarla entegrasyona öncelik veriyor. Bazıları yapay zekayla geliştirilmiş sonuçlar ararken, diğerleri geleneksel arama yöntemlerini tercih ediyor.

Şubat 2023’te yapılan bir anket, ABD’li yetişkinlerin yarısından fazlasının yapay zeka destekli arama motorlarına geçiş konusunda tereddüt ettiğini ortaya çıkardı . Bu direnç Baby Boomers kuşağı arasında daha belirgindi; genç katılımcıların %54’ü de isteksizlik ifade ediyordu. Bunun tersine, Y kuşağı yapay zeka destekli aramaya daha fazla açıklık gösterdi; %40’ı geçiş yapmaya istekli olduğunu gösterdi.

13. Müşteri hizmetlerinde yapay zeka

Son olarak yapay zeka tahminlerimizi sonuçlandırmak için Müşteri Hizmetlerinde Yapay Zekanın Durumu: Intercom’un 2023 Raporuna bakalım ve yapay zeka trendlerinin müşteri hizmetlerini nasıl değiştireceğinin tahmin edildiğini görelim.

1. Şirketler müşteri hizmetleri için yapay zekaya daha fazla yatırım yapıyor.

Müşteri hizmetleri liderleri yapay zekanın potansiyeli konusunda heyecan duyuyor ve önümüzdeki yıllarda ona daha fazla yatırım yapmayı planlıyor. Aslında destek liderlerinin %69’u önümüzdeki yıl yapay zekaya daha fazla yatırım yapacaklarını söylüyor.

2. Yapay zeka, müşteri hizmetleri işlerini daha iyi hale getirecek, onların yerine geçmeyecek.

Yapay zeka, insan müşteri hizmetleri temsilcilerinin yerini almayacak ancak onların işlerini daha kolay ve verimli hale getirecek. Destek liderlerinin dörtte üçünden fazlası (%78) yapay zekanın önümüzdeki beş yıl içinde müşteri destek kariyerlerini dönüştürmesini bekliyor.

3. Yapay zeka, şirketlerin paradan tasarruf etmesine ve verimliliği artırmasına yardımcı olabilir.

Müşteri hizmetleri araç setinize yapay zeka ve otomasyon eklemek, paradan tasarruf etmenize ve verimliliği artırmanıza yardımcı olabilir. İş esnekliğinin her zamankinden daha önemli olduğu bir dönemde, destek liderlerinin %66’sı önümüzdeki yıl ekiplerinin verimliliğini artırmak için yapay zeka ve otomasyon kullanma konusunda heyecan duyuyor.

4. Yapay zeka, şirketlere müşteri hizmetlerinde rekabet avantajı sağlayabilir.

Müşteri deneyimi, günümüz pazarında önemli bir fark yaratan unsurdur ve yapay zeka, şirketlerin daha iyi müşteri hizmetleri sunmasına ve onlara rekabet avantajı sağlamasına yardımcı olabilir. Aslında destek liderlerinin %73’ü müşterilerin önümüzdeki beş yıl içinde yapay zeka destekli müşteri hizmetleri bekleyeceklerine inanıyor.

5. Müşteri hizmetleri liderleri ile müşteri hizmetleri temsilcilerinin yapay zeka hakkında bildikleri arasında bir boşluk var.

Destek liderlerinin üçte ikisinden fazlası müşterilerin bir yapay zeka sohbet robotuyla etkileşime girmeye hazır olduğundan eminken, destek uygulayıcılarının yarısından azı da aynı fikirde.

Müşteri hizmetleri liderleri yapay zekanın kullanılması konusunda iyimser, ancak tüketiciler sohbet robotlarını kullanmaya o kadar da istekli değiller ( Gartne r tarafından yapılan bu araştırmaya bakınız ). Bu, müşteri hizmetlerinde yapay zekanın yakın geleceği konusunda şüphe uyandırıyor.

14. Yapay Zekanın Çevresel Etkisi

Cornell Üniversitesi tarafından en büyük LLM’lerin (araştırma sırasında Chat GPT-3 gibi) enerji kullanımını değerlendirmek için yürütülen araştırma, bunların önemli miktarda enerji talep ettiğini ortaya çıkardı – yaklaşık 200 ortalama Alman’ın yıllık tüketimiyle kıyaslanabilir.

Çevresel etki hiçbir şekilde dikkate değer değildir. İşte Earth.org tarafından ayrıntılı olarak açıklanan birkaç örnek .

Yapay zeka modeli eğitiminde enerji yoğun süreçler nedeniyle önemli miktarda karbon ayak izi oluşuyor. Bu da küresel sera gazı (GHG) emisyonlarının artmasına neden oluyor . GPT-3’ün eğitimi tek başına yaklaşık 500 ton CO2 emisyonuyla sonuçlandı.
Zararlı kimyasallar içeren e-atıklar (yapay zeka sistemlerini geliştirmek, eğitmek ve çalıştırmak için kullanılan elektronik cihazların ve donanımların atılması ve çevreye etkisi) başka bir çevresel risk oluşturmaktadır.
Yapay zekanın, sürücüsüz araçlar veya dronlar nedeniyle doğal ekosistemlere (hayvanlara) yönelik tehdit gibi dolaylı etkileri de endişeleri artırıyor.

Bununla birlikte, zorluklarına rağmen yapay zeka, çevrenin korunması ve iklim eylemi için yenilikçi yollar sunuyor. NPR’ye göre yapay zeka, iklim değişikliğini hafifletme çabalarında giderek daha fazla kullanılıyor.

Yapay zeka destekli uydu analizi, küresel ısınmaya önemli bir katkıda bulunan metan emisyonlarının tespit edilmesine yardımcı oluyor.
Yapay zeka, orman yangınlarını erken tespit ederek onların mega yangınlara dönüşmesini önleyebilir.
Yapay zeka, kontrollü yanıkların planlanmasına yardımcı olarak yanık yöneticilerinin karar vermesine yardımcı olur.
Son olarak yapay zeka , güneş panelleri ve elektrikli araçlar gibi iklim çözümleri için hayati önem taşıyan lityum ve kobalt gibi kritik mineralleri daha verimli bir şekilde tespit ederek yeşil teknoloji madenciliği alanında devrim yaratıyor .

Statista’ya göre yapay zekanın çevresel uygulamalar için kullanılmasının aslında dünya çapında sera gazı emisyonlarını azaltacağı tahmin ediliyor. Kuzey Amerika ve Avrupa burada lider konumdadır. 2030 yılına kadar emisyonlarının sırasıyla %6,1 ve %4,9 oranında azalması bekleniyor.

Sürdürülebilir çevre uygulamaları için yapay zekanın kullanılması istihdamı ve ekonomik büyümeyi de artırabilir. Yapay zeka destekli çevresel işler sayesinde Doğu Asya’da işgücünün 2030’da %2,5 oranında artacağı ve yaklaşık 25,1 milyon yeni pozisyon ekleneceği öngörülüyor. Avrupa, yapay zeka sürdürülebilirlik uygulamalarından en büyük ekonomik faydaları elde etmeye hazırlanıyor ve potansiyel olarak GSYİH’sını 2030’da %5,4 oranında artırıyor.

Ancak kritik sorun, yapay zeka sistemlerinin karmaşıklığının ekolojik ayak izlerini gizlediği yapay zekanın çevresel etkisi konusunda şeffaflığın olmamasıdır. Çözümler , enerji tasarruflu yapay zeka donanımı ve algoritmalarının geliştirilmesinin yanı sıra şeffaflık ve hesap verebilirlik kültürünün desteklenmesinde yatmaktadır . Sürdürülebilir yapay zeka gelişimi için etik yapay zeka tasarım standartları ve kesin hükümet düzenlemeleri çok önemlidir.

15. Barış Yapay Zekası

Yapay zeka her alanda iki ucu keskin bir kılıçtır, ancak konu dünya barışı (veya yokluğu) olduğunda özellikle görünür görünüyor.

Yapay zeka, çatışmaları yaratmak veya tırmandırmak için kullanılabilir. Otonom ölümcül dronları, siber savaşı, derin sahtekarlıkları ( Ukrayna Devlet Başkanı Volodymyr Zelenskyy’nin teslim olduğunu gösteren 2022 derin sahte videosu gibi ) ve yanlış bilgileri, otomatik gözetimi veya yapay zeka ile güçlendirilmiş propagandayı görün. Ancak barışı koruma aracı olarak da hizmet edebilir.

Burada yapay zeka yetenekleri şunları kapsar:

Büyük ölçekli dijital diyaloglar : Birleşmiş Milletler Siyasi ve Barış İnşası İşleri Departmanı (UN DPPA), barış süreçlerinde kapsayıcılığı geliştirmek için Yemen ve Libya’da yapay zeka destekli dijital diyaloglardan yararlandı. Yapay zeka destekli araçlar, yerel lehçelerde ve dillerde büyük ölçekli istişareleri kolaylaştırdı ve demografik ilgi alanlarına göre gerçek zamanlı analiz ve segmentasyona olanak sağladı.

Kitlesel şiddete karşı erken uyarı : Yapay zeka, kitlesel şiddetin erken uyarı işaretlerini belirlemek ve hedefe yönelik müdahaleleri takip etmek için çevrimiçi dezenformasyon, nefret söylemi ve propaganda kalıplarını analiz edebilir.

Ateşkes ihlallerinin izlenmesi : Temas hatlarını ve ateşkes ihlallerini izlemek için yapay zeka kullanan, silahlandırılmamış otonom insansız hava araçları kullanıldı . Bu teknoloji, barışı koruma görevlilerine ve yerdeki birimlere verilen zararın azaltılmasına yardımcı olur. Yapay zeka, ateşkeslerin izlenmesi, silahsızlanmanın gözlemlenmesi ve savaş suçlarının belirlenmesi için gerekli olan, dronlar ve uydu görüntüleri tarafından toplanan büyük miktarda verinin işlenmesine yardımcı olur.

16. Yapay zeka destekli problem çözme ve karar verme

Şu anda pilot aşamasında olan, ortaya çıkan yapay zeka trendlerinden biri, gelişmiş karar verme algoritmalarının kullanılmasıdır. 2024 ve sonrasında bu algoritmaların daha yaygın şekilde benimsendiğini görebiliriz.

Nokia Düşünce Liderliği’nde yakın zamanda yayınlanan bir makaleye göre , “son derece etkili karar destek algoritmaları”, karmaşık karar alma senaryolarında gezinmek için dönüştürücü bir araç olarak ortaya çıkıyor. Makine öğrenimi destekli bu yapay zeka sistemleri, çok çeşitli potansiyel seçenekleri inceleyebilir ve bunları belirli kriterlere göre daha yönetilebilir bir kısa listeye daraltabilir .

Yapay zekanın karar verme ve problem çözme için nasıl kullanılabileceğine dair örnekler çoktur ve hızla genişlemektedir. Birçoğunun arka ofis otomasyonuyla ilgisi var . İşte birkaç dikkate değer uygulama:

Sağlık Hizmetleri : Potansiyel sağlık risklerini belirlemek, kişiselleştirilmiş tedavi planları önermek ve hastanın ilerlemesini izlemek için hasta verilerini analiz edin. Kontrol edin: 2024 ve sonrası için sağlık teknolojisi trendleri
Finans : Sahte işlemleri tespit edin , yatırım risklerini değerlendirin ve yatırım stratejilerini optimize edin. Kontrol edin: 2024 ve sonrası için en iyi 7 fintech trendi
Üretim : Üretim süreçlerini optimize edin, bakım ihtiyaçlarını tahmin edin ve kalite kontrolünü otomatikleştirin.
Tedarik zinciri yönetimi : Nakliye rotalarını optimize edin, envanter seviyelerini yönetin ve talep dalgalanmalarını tahmin edin.
Müşteri hizmetleri : Müşteri desteği etkileşimlerini otomatikleştirin, kişiselleştirilmiş öneriler sağlayın ve müşteri sorunlarını daha verimli bir şekilde çözün.

17. Yapay zeka şirketlerine karşı davalar

Özellikle üretken yapay zeka alanında yapay zeka şirketlerine karşı açılan davalardaki artış, son yıllarda gelişen önemli bir trend.

Hukuk profesörü James Grimmelmann, 2024 yılının yapay zeka ile ilgili davalar açısından çok önemli olacağını tahmin ederek , üretken yapay zeka geliştiricileri üzerinde olası bir mali etki olduğunu öne sürdü.

Birden fazla kaynaktan gelen veriler ve uzman görüşleri, gelişen bu hukuki ortama ışık tutuyor:

Artan Dava Sayısı

Üretken yapay zekayla ilgili, mahremiyet, tüketici güvenliği ve fikri mülkiyetin korunması gibi zorlu konulara ilişkin davalarda gözle görülür bir artış oldu. Bu davalar, telif hakkı ihlali, mahremiyetin ihlali ve daha fazlasını kapsayan yasal dayanakları bakımından büyük farklılıklar göstermektedir.

2023’teki önemli AI vakaları

Haziran ve Temmuz 2023’te, OpenAI ve Google gibi büyük yapay zeka geliştiricilerine karşı gizlilik ve mülkiyet haklarının ihlal edildiği iddiasıyla birkaç federal toplu dava açıldı .
Dikkate değer bir dava olan Andersen – Stability AI Ltd. davası , Stability AI’nin modellerini eğitmek için milyarlarca telif hakkıyla korunan görseli hurdaya çıkardığını iddia eden sanatçıları içeriyordu.
Şubat 2023’te Getty Images, telif hakkı ve ticari marka ihlali iddialarıyla Stability AI’ye karşı bir dava açtı .
New York Times, Aralık 2023’te OpenAI’ye karşı bir dava açtı ve makalelerinin yapay zeka eğitimi için kötüye kullanıldığını ve geleneksel raporlamayı etkilediğini iddia etti.

Sektör ve hukuk uzmanlarının görüşleri

Telif hakkı yasasını yapay zekaya uygulamanın, yapay zeka geliştirme ve yaratma sürecini engelleyebileceği ve potansiyel olarak iyi finanse edilen şirketlerin lehine bir sistem yaratabileceği yönünde endişeler var .

Telif hakkı yasasını yapay zekaya uyarlamaya yönelik yasal çabalar ve davalarda artan eğilim, yapay zekanın geliştirilme ve kullanılma biçiminde bir değişime yol açabilir ve davaların sonuçları potansiyel olarak yeni emsaller oluşturabilir.

18. 2024 ABD başkanlık seçimi ve yapay zeka tehdidi

2024 Amerika Birleşik Devletleri başkanlık seçimleri yaklaşırken, yapay zekanın demokratik süreç üzerindeki potansiyel etkisine ilişkin endişeler artıyor.

Yapay zeka destekli dezenformasyon ve deepfake’lerin yükselişi, manipülasyon potansiyeli ve halkın seçimlere olan güveninin erozyona uğraması konusunda endişe duyan uzmanlar arasında alarma yol açtı.

Yapay zekanın kampanya, seçmen hedefleme ve seçim yönetiminde nasıl önemli bir rol oynayacağına dair size bir fikir vermek için Brennan Adalet Merkezi tarafından düzenlenen ve uzmanların yapay zeka hakkındaki kritik soruları incelediği bir tartışma panelini özetledim. (Tartışmanın tamamı burada mevcuttur . Belirli bir konu hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız zaman damgalarını ekledim).

Taklit tehdidi ve taciz (07:06 – 09:20) : Seçimlerde yapay zekanın tehlikeleri arasında seçim ofislerinin güvenilirliğini tehlikeye atabilecek deepfake ve kimlik avı saldırıları gibi taklit tehditleri yer alır. Yapay zeka ayrıca seçim görevlilerinin çalışmalarını engellemek için seçim ofislerini sahte taleplerle doldurabilir.
Yapay zeka destekli seçmenlerin bastırılması ve yanlış bilgilendirilmesi (11:31 – 13:43 ): Yapay zekanın siber saldırıları yeniden şekillendirme ve derin sahtekarlıklar oluşturma yeteneği, özellikle savunmasız grupları hedef alarak yanlış bilgilerin yayılması ve oyların bastırılması riskini oluşturur.
Kamuoyunda yapay zekanın kötü niyetli kullanımları (14:04 – 16:25) : Yapay zeka, 2017’de botların FCC’ye ağ tarafsızlığı hakkında bir milyondan fazla sahte mesaj göndermesi gibi, kamuoyunun görüşlerini karıştırabilir. Yapay zekanın gelişen karmaşıklığı, gerçek içerik ile yapay zeka tarafından oluşturulan içerik arasında ayrım yapmayı zorlaştırıyor.
Yapay Zeka çağında seçimlerin bozulması (31:25 – 33:14) : Yapay zekanın seçimlerle ilgili yanlış anlatıları güçlendirmesi, sahte seçim web siteleri oluşturması ve seçmen kayıtlarını ve tasfiyelerini manipüle etmesi konusunda endişeler artıyor.
💡 Koruma önlemleri (10:15 – 11:11) : Yapay zeka tehditlerine karşı koruyucu stratejiler arasında çok faktörlü kimlik doğrulama, elektronik oylama sistemleri için kağıt yedekleme ve seçim ofisleri için kaynakların artırılması gibi esnek sistemlerin uygulanması yer alır.

19. Yapay zeka, siber suçlar ve sosyal mühendislik tehdidi

Sosyal mühendislik, özel bilgi, erişim veya değerli eşyaları elde etmek için insan hatalarından veya zayıflıklarından yararlanan psikolojik bir manipülasyon tekniğidir. Ve maalesef yapay zekanın yükselişiyle bu uygulama çok daha kolaylaştı ve yaygınlaştı.

Yapay zeka kullanan şirketler çoğunlukla verilerini bilgisayar korsanlarından koruma konusunda endişe duyuyor. Stanford Üniversitesi’nin anketine katılan şirketlerin yarısından fazlası (%51) siber güvenlik riskini önlemek için adımlar attıklarını söyledi. Yapay zekanın siber güvenlikteki değerinin 2027 yılına kadar 46,3 milyar ABD dolarına çıkacağı tahmin ediliyor (2020’deki on milyar ABD dolarının üzerine kıyasla).

Yapay zeka siber suçları, hedef odaklı kimlik avı (kurbanları kötü niyetli bağlantılara tıklamaları veya virüslü ekleri açmaları için kandırmak amacıyla kişiselleştirilmiş e-postalar veya mesajlar kullanan kimlik avı saldırısı), zıpkın balina avcılığı (üst düzey yöneticileri veya diğer kişileri hedef alan bir tür hedef odaklı kimlik avı saldırısı) içeren devasa bir buzdağıdır. yüksek değere sahip kişiler), sanal adam kaçırma (dolandırıcılar sevdikleri birini kaçırdıklarını iddia etmek ve fidye talep etmek için sosyal medyayı kullanır) veya BEC (İş E-postası İçeriği: dolandırıcılar para göndermenizi sağlamak için güvendiğiniz şirketlerden geliyormuş gibi davranırlar) ucunda.

Sosyal mühendislik tehdidi önümüzdeki yıllarda daha da büyük olacak. Trend MicroSecurity Predictions for 2024 raporuna göre , 2024 yılında halihazırda kimlik hırsızlığı için güçlü bir araç olan ses klonlama , hedefli dolandırıcılıklarda kullanılan birincil taktik haline gelecek.

20. Psikoterapi için yapay zeka

Küresel davranış terapisi pazarının , 2023’ten 2032’ye kadar %8,1’lik önemli bir bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) ile 2032 yılına kadar 308,8 milyar dolara ulaşarak olağanüstü bir büyüme yaşaması bekleniyor .

Dijital teknolojiler ve platformlar, pazar fırsatlarından biri olarak giderek daha fazla benimseniyor. Burada yapay zeka, ruh sağlığı profesyonellerinin mevcudiyetindeki büyük boşluğu giderme potansiyeline sahiptir. Ancak aynı zamanda bazı sınırlamalarla da birlikte gelir.

İngiliz Danışmanlık ve Psikoterapi ve Psikoloji Derneği’nin makalelerine göre yapay zekanın etki yarattığı bazı önemli alanlar şunlardır :

Gelişmiş teşhis ve tedavi seçenekleri : Yapay zeka, hasta iletişim kalıplarını analiz ederek ve psikiyatristleri en son araştırma ve tedaviler hakkında bilgilendirerek teşhis hassasiyetini ve tedavi etkinliğini artırabilir.
Hibrit bakım modelleri : Yapay zeka, psikoterapide destekleyici bir role doğru yöneliyor ve daha verimli, uygun maliyetli bakım için insan terapistleri tamamlıyor. Bununla birlikte, nitelikli ruh sağlığı profesyonellerinin temel gözetimi gereklidir.
Terapötik sınırlamalar: Birçok çalışma , etkili terapi için en önemli faktörün, terapist ile danışan arasında empati, beden dili ve olumlu destek üzerine kurulu güçlü bir bağlantı olduğunu göstermektedir. Bunlar yapay zekanın hiçbir zaman insanlardan daha iyi performans gösteremeyeceği alanlardır (?).
Etik kaygılar : Yapay zeka, hasta mahremiyeti, bilgilendirilmiş onam veya düzenlemelere uyum (HIPAA gibi) ile ilgili endişeler de dahil olmak üzere önemli etik ve yasal sorunları beraberinde getirir.
Manuelleştirilmiş terapilerdeki potansiyel : Yapay zeka, BDT gibi manuelleştirilmiş terapilere yardımcı olma konusunda ümit vericidir, ancak terapötik bir ittifakı teşvik etme veya karmaşık terapi yönleriyle baş etme konusundaki etkinliği daha fazla çalışmaya ihtiyaç duymaktadır.

21. Yalnızlık ve yapay zekaya duygusal bağımlılık

Yapay zekanın gelişmiş sanal asistanlar ve yardımcı robotlar aracılığıyla geleneksel olarak arkadaşlar veya aile tarafından üstlenilen rolleri yerine getirdiği yönünde büyüyen bir trend var. Anlamlı konuşmalar yapmak ve empatik davranışlar sergilemek üzere tasarlanan bu yapay zeka varlıkları, özellikle sosyal izolasyon yaşayanlar olmak üzere pek çok kişi için arkadaşlık kaynağı haline geliyor.

ElliQ ve Paro gibi sosyal robotlar, özellikle yaşlılara arkadaşlık sağlamak için geliştirildi. Ulusal Sağlık Enstitüsü tarafından yapılan bir araştırma , sosyal robotların yaşlı yetişkinlerde yalnızlık duygularını azaltabileceğini ve onların arkadaş olma potansiyelini ortaya çıkarabileceğini bildirdi. Bu yapay zeka destekli robotlar konuşabiliyor, kullanıcılara ilaçları hatırlatabiliyor ve duygusal destek sağlayabiliyor.

Belki de en ilgi çekici olanı, bireylerin yapay zeka varlıklarına karşı romantik duygular geliştirdikleri örneklerdir. Replika AI gibi insanların yapay zekaya karşı romantik duygular geliştirdiği örnekler, oyunlardaki veya etkileşimli platformlardaki sanal karakterler bağlamında görülüyor. Medyada bireylerin yapay zeka varlıkları veya robotlarla romantik ilişkiler kurduğu gerçek hayattaki vakalar bile var. Örneğin Çin’de bir adam kendi yaptığı robotla ‘evlendi’ .

22. Yapay zeka etkileyicileri

Kaynak: Google Trendler

Etkileyici pazarlama ortamı, AI etkileyicilerinin ortaya çıkışıyla hızla gelişiyor; bu trend , toplam ABD nüfusunun %52’sinden fazlasının şu anda Instagram’da bir siber içerik oluşturucuyu takip etmesi gerçeğiyle vurgulanıyor .

Yapay zeka etkileyicileri çeşitli avantajlar sunar: Son derece verimlidirler, ara vermeden sürekli varlık gösterme yeteneğine sahiptirler ve içerikleri veri içgörüleri tarafından yönlendirilerek hedef kitlenin istekleriyle uyum sağlanır.

Ancak aynı zamanda dezavantajları da var. Yapay zeka etkileyicileri hayatı gerçekten “hissetmediği” veya “deneyimleyemediği” için belirli hedef kitle kesimleriyle derin, empatik bağlantılar kurma yetenekleri sınırlıdır. Ek olarak, özellikle yaşlı nesiller tarafından kişisel olmayan veya orijinal olmayan olarak algılanabilecekleri için yapay zeka etkileyicileri arasında bir güven sorunu var.

Yapay zeka etkileyicilerine örnekler şunları içerir:

Miquela: Prada, Dior ve Calvin Klein gibi markalarla işbirliği yapan, Los Angeles’ta yaşayan, 2,6 milyon takipçiye sahip, 19 yaşında sanal bir robot.
Shudu : Dünyanın ilk dijital süper modeli ve yapay zeka tarafından oluşturulan çarpıcı fotoğraflarla 241 bin takipçiye ulaşan bir yapay zeka fenomeni.
Imma : Yaklaşık 400 bin takipçisi ve kendi markasıyla moda, sanat ve filmle ilgilenen, Tokyo merkezli bir sanal fenomen.
Ion Göttlich : Instagram bisiklet topluluğunun yapay zeka tarafından oluşturulmuş bir bisikletçi parçası, 77 bin takipçisi var ve bisiklet içeriklerini mizahla paylaşıyor.
Lu do Magalu : 6,7 milyon takipçisi olan ve yalnızca 2019’da 552 milyon dolar gelir elde eden Brezilyalı bir sanal fenomen.

23. Çin’in yapay zeka üstünlüğü yarışı

Çin’in yapay zeka (AI) alanındaki yükselişi, teknolojik evrimin ve stratejik büyümenin çarpıcı bir örneğidir. Statista , 2023 Yapay Zeka: derinlemesine pazar analizinde bunu yedi temel yapay zeka tahmininden biri olarak adlandırıyor.

Yapay zeka pazarının 2021 yılında yaklaşık 150 milyar RMB (23,196 milyar ABD Doları) değerinde olması ve 2025 yılına kadar 400 milyar RMB’ye (61,855 milyar ABD Doları) ulaşması öngörüsüyle Çin’in yapay zeka yolculuğu, bilim ve teknolojiyi vurgulayan 1970’ler sonrası ekonomik reformlarla başladı.

Başlangıçta Batılı ulusların gerisinde kalan Çin, 2006’dan bu yana metodik olarak üç aşamadan (2020, 2025 ve 2030 için kıyaslamalar) oluşan ulusal bir yapay zeka gündemi hazırladı ve 2030 yılına kadar küresel bir yapay zeka lideri olmayı ve yapay zeka endüstrisinin değerini 1’in üzerine çıkarmayı hedefliyor. trilyon RMB

Bu stratejinin merkezinde hükümetin Baidu, Tencent, Alibaba, SenseTime ve iFlytek gibi önemli şirketlerle işbirliği yapması yer alıyor; bu şirketlerin her biri yüz tanıma, yazılım/donanım ve ses zekası gibi uzmanlaşmış yapay zeka sektörlerinde lider gelişmelere imza atıyor. Bu hızlı gelişmenin tarım, ulaştırma ve imalat gibi endüstrileri yeniden şekillendiren derin sosyo-ekonomik, askeri ve politik etkileri var.

Ancak bu büyüme, potansiyel işgücü piyasasındaki aksaklıklar, etik ikilemler ve gizlilik endişeleri gibi zorlukları da beraberinde getiriyor ve bu durum, dikkatli bir yönlendirme ve düzenleme gerektiriyor.

24. Yapay Duygusal Zeka

Yapay Duygusal Zeka (AEI), duygu mühendisliğinin, insan-bilgisayar etkileşiminin ve duygusal hesaplamanın özünü yapay zeka sistemlerine entegre ederek makinelerin insan duygularını tanımasını, yorumlamasını ve bunlara yanıt vermesini sağlar. Hızla genişleyen bir alandır ve küresel AEI pazarının 2023’ten 2030’a kadar %21,5 oranında büyümesi öngörülmektedir .

Uygulamada AEI duygu tanımayı, üretmeyi ve geliştirmeyi içerir ve uygulamaları çeşitli ve etkilidir.

Pazarlamada, Realeyes gibi Emotion AI, reklam kampanyalarının etkinliğini artırmak için kitle etkileşimini analiz eder.
Çağrı merkezleri, müşteri duygularını en uygun temsilcilerle eşleştirmek için bunu kullanır ve çözüm oranlarını artırır.
Eğitimde Vedantu gibi platformlar, e-öğrenme içeriğini öğrenci katılımına ve duygusal tepkilere göre optimize etmek için yüz analiz yazılımını kullanıyor.
AEI ayrıca duygusal işaret analizi yoluyla daha doğru teşhislere olanak sağlayarak zihinsel sağlık hizmetini de geliştirir.

Bu uygulamalar, AEI’nin yeni bir iş ekosistemi yaratma potansiyelinin altını çiziyor, ancak aynı zamanda altyapı ve etik hususlara duyulan ihtiyacı da vurguluyor.

25. Yapay zeka donanım ve yazılımında büyüme

Yapay zeka destekli yazılım ve donanımda büyüme yaşamamız şaşırtıcı değil. Büyümenin ne kadar muazzam olacağı da şaşırtıcı değil.

Yapay zeka yazılımı : Yapay zeka yazılımı satışlarının 2025 yılına kadar önemli ölçüde artması bekleniyor. Kuzey Amerika en büyük pazar payına ve en hızlı büyümeye sahip olacak; satışlar 2025’te 50 milyar doların üzerine çıkacak ve onu Asya Pasifik ve Avrupa takip edecek.

Yapay zeka donanımı : Yapay zeka destekli donanımların satışları önümüzdeki yıllarda hızla artacak ve gelirin 2025 yılına kadar tahmini 235 milyar dolara çıkması bekleniyor .

Yapay zeka destekli donanım pazarındaki en büyük segmentin, merkezi işlem birimleri (CPU’lar), uygulamaya özel entegre devreler (ASIC’ler), sahada programlanabilir kapı dizileri (FPGA’ler) ve sistem üzerinde sistem gibi ürünlerden oluşması bekleniyor. -chip (SoC) hızlandırıcılar. Bu kategorinin 2025 yılına kadar yaklaşık 171 milyar dolarlık bir değere ulaşması bekleniyor . Aşağıdaki segmentler grafik işlem birimleri (GPU’lar; 54,52 milyar dolar), depolama cihazları (6,35 milyar dolar) ve ağ ürünleridir (2,54 milyar dolar).

26. Kendi kendini yöneten yapay zeka laboratuvarları

Kendi kendine sürüş laboratuvarları (SDLab’lar), bilimsel deney sürecini otomatikleştirmek için yapay zekayı ve robot bilimini birleştirir. LLM’lerin (büyük dil modelleri) aksine, SDLab’lar küçük veri seti girişleriyle verimlilik için optimize edilmiştir ve kapsamlı algoritma eğitimi ve ince ayar masraflarını gerektirmez.

SDLab’ların devrim niteliğindeki konsepti nedir? Deney tasarlamak ve yürütmekten verileri analiz etmeye ve tahminlerde bulunmaya kadar çok çeşitli görevleri gerçekleştirebilirler:

SDLab’lar topladıkları verilerden sürekli olarak öğrenebilirler.
SDLab’lar deneyleri insanlardan çok daha hızlı gerçekleştirecek.
SDLab’lar hangi deneylerin yapılacağına ve bunu yapmanın en iyi yoluna karar vermek için yapay zeka algoritmalarını kullanabilir.

SDLab’ların gelişimi henüz başlangıç aşamasındadır ancak teknoloji, özellikle iki alanda bilim yapma şeklimizi dönüştürme potansiyeline sahiptir: farmasötik keşif (yeni, kişiselleştirilmiş ilaçların ve tedavilerin daha hızlı ve verimli bir şekilde geliştirilmesi) ve kimyasallar (SDLab’lar, İstenilen özelliklere sahip yeni malzemelerin tasarlanması ve sentezlenmesinde kullanılabilir).

2024’ün en önemli yapay zeka trendleri. Özet

Yapay zeka dünya çapında hızla gelişiyor ve endüstrileri dönüştürüyor.

Bu yıl bu alanda daha fazla yenilik ve ilerleme görmeyi bekleyebiliriz. Yukarıda bahsedilen Yapay Zeka 2024 trendlerinin çoğu zaten günlük gerçekliğimiz haline geldi veya yakında gelecek.

Bu makale Chat GPT4, Google Bard ve Dall-E 3’ün yardımıyla oluşturulmuştur. Burada da yayınlandı