Artık yapay zekayı yönetmek için mühendislere ihtiyaç yok

Yapay zeka mühendisliği, 2023'te en çok rağbet gören mesleklerden biriydi. Ancak yapay zekanın hızla gelişmesi, bu mesleğin artık geçerliliğini yitirmesine neden oldu.

2023 yılında milyonlarca insan ChatGPT gibi yapay zeka modellerinin işlerini elinden alma ihtimalinden endişe ederken, bazı şirketler bu yeni nesil yapay zeka sohbet robotlarını kullanabilecek kişileri işe almak için yüz binlerce dolar ödemeye razı.

Bloomberg'e göre, o dönemde ChatGPT'nin ortaya çıkmasıyla birlikte Prompt Engineer adında yıllık maaşı 335.000 USD'ye kadar çıkabilen yeni bir meslek ortaya çıktı.

"Yapay zeka ile konuşun"

Geleneksel programcılardan farklı olarak mühendisler, düz yazıyla programlamayı, ardından düz metin olarak yazılmış komutları yapay zeka sistemine göndermeyi ve sistemin de bu açıklamaları gerçek işe dönüştürmesini öneriyorlar.

Bu kişiler genellikle yapay zekanın kusurlarını anlarlar ve bu sayede gücünü artırabilirler ve basit girdileri gerçekten benzersiz sonuçlara dönüştürmek için karmaşık stratejiler geliştirebilirler.

Lance Junck, insanlara ChatGPT'yi nasıl kullanacaklarını öğrettiği bir çevrimiçi kurstan yaklaşık 35.000 dolar gelir elde etmişti. Fotoğraf: Gearrice.

IBM Teknoloji Grubu Küresel Eğitim ve İnsan Kaynakları Geliştirme Başkan Yardımcısı Lydia Logan, "Yapay zekayı etkili bir şekilde kullanmak için komuta tasarımı becerisine hakim olmalısınız. Bu beceri olmadan, kariyeriniz er ya da geç 'mahvolur'," dedi.

Ancak, hızlı gelişimle birlikte yapay zeka modelleri artık kullanıcı niyetlerini anlamada çok daha iyi hale geldi ve niyet belirsizse takip soruları bile sorabiliyor.

Ayrıca WSJ'ye göre şirketler, farklı departmanlardaki çok çeşitli çalışanlara komutları ve yapay zeka modellerini en iyi şekilde nasıl kullanacakları konusunda eğitim veriyor, bu nedenle bu uzmanlığa sahip tek bir kişiye olan ihtiyaç azalıyor.

Microsoft tarafından yaptırılan yakın tarihli bir ankette, 31 ülkede 31.000 çalışana, şirketlerinin önümüzdeki 12-18 ay içinde eklemeyi düşündüğü yeni roller soruldu. Microsoft'un AI at Work pazarlama direktörü Jared Spataro'ya göre, komuta mühendisi listede sondan ikinci sırada yer aldı.

Bu arada eğitmenlik, veri bilimciliği ve yapay zeka güvenlik uzmanlığı gibi roller listenin başında yer alıyor.

Spataro, büyük dil modellerinin artık daha iyi etkileşim, diyalog ve bağlam farkındalığı sağlayacak kadar geliştiğini savunuyor.

Örneğin, Microsoft'un yapay zeka tabanlı araştırma aracı, takip soruları soracak, kullanıcı bir şeyi anlamadığında bunu bildirecek ve verilen bilgiler hakkında geri bildirim isteyecek. Spataro, bir başka deyişle, "mükemmel cümleler kurmak zorunda değilsiniz" diyor.

İstem "kör" yanlış değil

İş arama platformu Indeed'in yapay zeka başkan yardımcısı Hannah Calhoon'a göre komuta mühendisleri için şu anda çok az iş ilanı var.

ChatGPT'nin kullanıma sunulmasından sadece birkaç ay sonra, Ocak 2023'te Indeed'de bu pozisyon için yapılan kullanıcı aramaları milyonda 144'e yükseldi. Ancak o zamandan beri bu sayı milyonda 20-30 civarında sabitlendi.

İstem Mühendisleri, ChatGPT gibi yapay zeka araçlarına soru yazmak veya komut vermekle görevli mühendislerdir. Fotoğraf: Riku AI.

Bütçelerin sıkışıklığı ve artan ekonomik belirsizlik nedeniyle talebin azalmasının yanı sıra, şirketler son yıllarda genel olarak işe alım konusunda çok daha temkinli davranıyor.

Nationwide Insurance, Carhartt Workwear ve New York Life Insurance gibi şirketler, hiçbir zaman komuta mühendisi işe almadıklarını, bunun yerine daha iyi komuta becerilerinin tüm mevcut çalışanların eğitilebileceği bir beceri olarak gördüklerini söylüyor.

Nationwide'ın teknoloji sorumlusu Jim Fowler, "İster finans, ister insan kaynakları veya hukuk alanında olun, bunu ayrı bir iş unvanı olarak değil, iş unvanının bir parçası olarak görüyoruz" diyor.

Google Brain'in kurucusu ve Stanford Üniversitesi'nde öğretim görevlisi olan Profesör Andrew Ng, kullanıcıların yapay zekaya yönelik istekleri (komutları) girerken bazen çok fazla ayrıntıya ihtiyaç duymadığını söyledi.

Bay Ng, X'teki bir gönderisinde bu yöntemi " tembel yönlendirme " olarak adlandırıyor; yani, yapay zekaya çok az bağlam veya belirli talimatlar olmadan bilgi sağlamak. Coursera ve DeepLearning'in kurucu ortağı, "Yalnızca kesinlikle gerekli olduğunda yönlendirmeye ayrıntı eklemeliyiz," diyor.

Ng, hata ayıklama yapan programcıların, genellikle hata mesajlarının tamamını (bazen birkaç sayfa uzunluğunda) yapay zeka modellerine açıkça ne istediklerini belirtmeden kopyalayıp yapıştırdıklarına dair tipik bir örnek veriyor.

"Büyük dil modellerinin (LLM'lerin) çoğu, siz açıkça söylemeseniz bile, analiz etmek için neye ihtiyacınız olduğunu anlayıp çözümler önerebilecek kadar akıllıdır." diye yazıyor.

LLM, basit komutlara yanıt vermenin ötesine geçerek, uygun çözümler üretmek için kullanıcı amacını ve mantığını anlamaya başlamaktır. Fotoğraf: Bloomberg.

Ng'ye göre bu, LLM'nin basit komutlara yanıt verme yeteneğinin ötesine geçerek, uygun çözümler üretmek için kullanıcının niyetlerini ve mantığını anlamaya başladığını gösteren ileri bir adım. Bu, yapay zeka modelleri geliştiren şirketlerin de takip ettiği bir trend.

Ancak "tembel yönlendirme" her zaman işe yaramıyor. Ng, bu tekniğin yalnızca kullanıcıların hızlı bir şekilde test yapabildiği, örneğin bir web arayüzü veya bir yapay zeka uygulaması aracılığıyla ve modelin az bilgiden bile niyeti çıkarabildiği durumlarda kullanılması gerektiğini belirtiyor.

Bay Ng, "Yapay zekanın ayrıntılı yanıt verebilmesi için çok fazla bağlama ihtiyacı varsa veya potansiyel hataları tespit edemiyorsa, o zaman basit bir komut yardımcı olmaz" diye vurguladı.

Kaynak: https://znews.vn/khong-con-ai-can-ky-su-ra-lenh-cho-ai-nua-post1549306.html