Benedict Evans’ın “Yapay Zeka Ürünleri Geliştirmek” başlıklı makalesi, yapay zeka destekli ürün ve hizmetlerin geliştirilme sürecindeki zorlukları ve stratejik dikkate alınması gereken noktaları ele alıyor. 

İşte Evans’ın anahtar içgörülerinin kapsamlı bir incelemesi:

Mevcut AI Modellerinin Temel Sınırlamaları

Evans, ChatGPT ile Hindistan vizesi başvurusu hakkında bilgi almaya çalıştığı deneyimini paylaşarak tartışmayı başlatıyor. 

Aldığı yanıtlar çoğunlukla yanlış olup, mevcut büyük dil modellerinin (LLM’ler) kritik bir sınırlamasını ortaya koyuyor: LLM’ler olasılıksal sistemlerdir. Bu, yanıtları kesinlik yerine olasılığa dayalı olarak ürettikleri ve sıklıkla makul görünen ancak kesin olmayan yanıtlar verdikleri anlamına gelir. 

Bu örnek, LLM’lere kesin, gerçek bilgiler için güvenmenin zorluğunu vurgular ve AI ürünlerinin geliştirilmesinde farklı yaklaşımları incelemek için bir temel oluşturur.

AI Ürünlerini Geliştirmeye Yönelik İki Geniş Yaklaşım

Benedict Evans, ChatGPT gibi mevcut AI modellerinin sınırlamalarını ele almak için iki geniş yaklaşım öneriyor: Dar Alan Yaklaşımı ve Genel Amaçlı Entegrasyon Yaklaşımı.

Dar Alan Yaklaşımı

Bu yaklaşım, AI ürününü belirli, iyi tanımlanmış bir alan veya kullanım durumu ile sınırlandırmayı içerir. Bu şekilde, geliştiriciler:

• Özel Kullanıcı Arayüzleri Oluşturma: AI sisteminin yeteneklerini ve sınırlamalarını açıkça belirten özel arayüzler.
• AI Modellerini İnce Ayar: AI modelini belirli bir alana odaklayarak doğruluğu ve ilgililiği artırma.
• Örnekler: Belirli sınırlar içinde çalışan kodlama asistanları, pazarlama araçları ve bilgi yönetim araçları.

Genel Amaçlı Entegrasyon Yaklaşımı

Buna karşılık, Genel Amaçlı Entegrasyon Yaklaşımı, AI yeteneklerini mevcut ürün ve hizmetlere sorunsuz bir şekilde entegre etmeyi ve bunları açıkça “AI” özellikleri olarak etiketlememeyi amaçlar. Bu strateji, şu konulara odaklanır:

• Mevcut Özellikleri Geliştirme: Performansı artırmak veya arka planda yeni işlevsellikleri etkinleştirmek için AI kullanma.
• Kullanıcı Dostu Entegrasyon: Kullanıcıların yeni arayüzler öğrenmesini veya AI teknolojisinin karmaşıklığını anlamasını gerektirmeme.
• Daha Geniş Benimseme: AI’nin şeffaf bir şekilde gömülmesi, daha yaygın kabul ve kullanım sağlayabilir.

Benedict Evans’a Göre Mevcut AI Modelleri ile İlgili Ana Zorluklar

Makale, Benedict Evans’ın mevcut AI modelleri, özellikle ChatGPT ile AI ürünleri geliştirirken karşılaştığı ana zorlukları belirlediğini vurguluyor:

Kesin, Gerçek Bilgiler Sağlama Sınırlamaları

Evans, ChatGPT gibi büyük dil modellerinin kesin, gerçek yanıtlar garanti edemeyen olasılıksal sistemler olduğunu vurguluyor. Hindistan vizesi başvuru süreci hakkında ChatGPT’ye sorduğu bir örneği, çoğunlukla yanlış yanıtlar almasıyla açıklıyor.

Kullanıcı Beklentilerini ve Belirsizliği Yönetme

Evans, AI ürün arayüzlerinin, kullanıcıların AI sistemine neyi makul bir şekilde sorup soramayacaklarını açıkça iletmesi ve uygun beklentileri belirlemesi gerektiğini vurguluyor. AI’yi genel amaçlı bir araç olarak sunmanın, modelin doğru yanıtlar vermesini ve beklentileri yönetmesini zorlaştırdığını savunuyor.

İstem Mühendisliği Zorlukları

Makale, kullanıcıların AI modellerinden istenen yanıtları almak için belirli yollarla sorgular oluşturmalarını gerektiren yaklaşımı eleştiriyor. Evans, bunun, ürünlerin kullanıcı ihtiyaçlarına uyum sağlaması gereken tüketici bilişimi ilkeleriyle çeliştiğini öne sürüyor.

Kesinlik vs. İçsel Belirsizliği İletme

Evans, AI ürün tasarımlarının sıklıkla kesinlik ilettiğini, oysa ki temel modelin içsel olarak belirsiz ve olasılıksal olduğunu belirtiyor. Algılanan ve gerçek kesinlik arasındaki bu uyumsuzluğun ele alınması gerektiğini vurguluyor.

Kullanıcı Deneyimi Dikkate Alınması Gerekenler

Evans, başarılı AI ürün geliştirmede anahtarın kullanıcıya doğru hareket etmek olduğunu, kullanıcıların karmaşık AI arayüzlerine veya istemlerine uyum sağlamalarını beklemek olmadığını savunur. Anahtar noktalar şunlardır:

• Sezgisel ve Kullanıcı Dostu Tasarımlar: Arka planda AI yeteneklerinden yararlanarak kullanımı ve anlaşılması kolay ürünler yaratma.
• İstem Mühendisliğine Karşı: Kullanıcılardan AI modellerinden istenen yanıtları almak için belirli yollarla sorgular oluşturmalarını istemek, ürünlerin kullanıcı ihtiyaçlarına uyum sağlaması gereken tüketici bilişimi ilkeleriyle çelişir.

Sonuç

Özetle, Benedict Evans’ın içgörüleri, AI ürün geliştirmede dengeli bir yaklaşımın gerekliliğini vurgular. Bu, mevcut AI modellerinin sınırlamalarını anlamayı ve ele almayı, sezgisel ve kullanıcı dostu deneyimler tasarlamayı ve kullanıcı beklentilerini etkili bir şekilde yönetmeyi içerir. Bu şekilde geliştiriciler, yalnızca gelişmiş yeteneklerden yararlanan değil, aynı zamanda sorunsuz ve tatmin edici bir kullanıcı deneyimi sağlayan AI ürünleri oluşturabilirler.