19:35:13

Üretken Yapay Zekâ, Daha Fazla Mesleği Kullanılmaz Hale Getirme Yolunda İlerliyor Olabilir

NVIDIA CEO’su, bir kariyer olarak kodlamanın geleceğinin, yapay zekânın yakın zamanda yaygınlaşmasıyla çoktan suya düşmüş olabileceğini söylüyor. Üretken yapay zekâ, kodlama uzmanlarını gereksiz hale getirerek teknoloji dünyasında daha fazla iş talep edebilir…

Dubai’deki Dünya Hükûmet Zirvesi‘nde NVIDIA CEO’su, yapay zekânın her sektörde hızla büyümesi ve benimsenmesiyle birlikte kodlamanın artık teknolojiye girmek isteyebilecek genç nesil için uygun bir kariyer olmadığını belirtti.

Bunun yerine biyoloji, eğitim, imalat veya çiftçiliğe daha fazla yönelmelerini tavsiye etti.
CEO, beceri geliştirmenin, kodlama alanındaki bazı profesyonellerin YZ programlama konusunda geniş bilgiye sahip olacakları için alaka düzeylerini korumalarına yardımcı olabileceğini de sözlerine ekledi.

CEO bu düşüncelerini yapay zekânın hızla ilerlemesine ve benimsenmesine bağladı. Huang, kod öğrenmenin ileride teknolojiye girmek isteyen herkes için bir öncelik olarak görülmemesi gerektiğini de sözlerine ekledi.

Huang bir şeylerin peşinde olabilir. Geçtiğimiz birkaç ay içinde çok sayıda kullanıcı ChatGPT ve Microsoft Copilot kullanarak 7 dakikadan kısa sürede yazılım geliştirmekten ücretsiz Windows anahtarları oluşturmaya kadar inanılmaz başarılar elde etti.

Ayrıca, sohbet robotları doğal dil işleme konusunda son derece iyi hale geliyor, bu da bu araçları kullanarak mükemmel bir şekilde kod oluşturabileceğimiz bir noktaya gelebileceğimiz anlamına geliyor. Huang, kod yazmak için ana dilimizi kullanabileceğimiz bir noktaya bile gelebileceğimizi söylüyor.

Huang‘a göre:
“Bizim işimiz, kimsenin programlamak zorunda kalmayacağı bir bilgisayar teknolojisi yaratmak. Ve programlama dilinin insan olduğunu, dünyadaki herkesin artık bir programcı olduğunu görmek. Yapay zekânın mucizesi budur."

NVIDIA‘nın lideri ayrıca kodlama ile ilgilenen kullanıcıların bu enerjiyi tarım, biyoloji, üretim ve eğitim gibi diğer sektörlere yönlendirmeyi düşünmeleri gerektiğini belirtti. Kodlama da tamamen ortadan kalkmış değil; çünkü yapay zekâ programlamanın ne zaman ve nerede kullanılacağını belirlemek için bazı beceriler gerekli olmaya devam edecek.

Huang, teknoloji dünyasındaki bu yakın değişimi aşmanın yolunun beceri geliştirmek olabileceğini de sözlerine ekledi. Beceri geliştirme, profesyonelleri YZ programlama konusunda nasıl ilerleyecekleri konusunda bilgi ile donatarak geleceğe hazırlayacaktır,

Hâl böyle olunca, GitHub kısa süre önce GitHub Copilot Enterprise‘ı tanıttı. Bu, kullanıcıların kod önerileri oluşturmasına, sorguları yanıtlamasına ve kuruluşun dahili koduna ve bilgi tabanına dayalı değişiklikleri özetlemesine yardımcı olmak için tasarlanmış bir yapay zekâ asistanıdır. Hizmet, aylık 39 dolarlık bir abonelikle kullanıcılara sunuluyor.

Yapay zekâ profesyonellerden daha fazla iş talep ediyor
Üretken yapay zekânın son birkaç yılda dünya genelinde hızla büyümesi ve benimsenmesi oldukça etkileyiciydi. Gelişmekte olan bu teknoloji, bilgi işlem, eğitim, tıp ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli alanlardaki fırsatlardan yararlanmak ve bunlardan yararlanmak için yeni yollar sundu.

Bu durum etkileyici olsa da, çok sayıda kullanıcı yapay zekâ konusundaki çekincelerini dile getirdi. Bu durum ağırlıklı olarak, kontrolden çıkmasını önleyecek ayrıntılı koruma önlemleri ve önlemlerin eksikliğine bağlanabilir. Gizlilik ve deepfakes sorunlarından bahsetmeye ise gerek bile yok. Ancak insanlar için acil bir endişe kaynağı olabilecek şey, teknolojinin yaygınlaşmasıyla birlikte işlerinin güvenliğidir.

Biz konuşurken, üretken yapay zekâ zaten bazı meslekleri geçersiz hale getirme sürecinde. Bu durum özellikle mimarlık işleri için geçerli. Designer‘dan Image Creator (Bing Image Creator) gibi yapay zekâ destekli araçlar lobotomize edilmiş olsa da, grafik tasarımcıları ve mimarları gereksiz hale getirecek kadar iyi oldukları kesin.

OpenAI‘nin ChatGPT‘si ve Microsoft Copilot gibi sohbet robotları, DALL-E 3 görüntü oluşturma teknolojisi ile birlikte en yeni LLM, GPT-4 üzerinde çalışıyor. Bu da karmaşık ve detaylı sorguların üstesinden daha iyi gelebilecekleri anlamına geliyor (ancak bu mükemmel oldukları anlamına gelmiyor).

Bu içeriği beğendiyseniz lütfen çevrenizle paylaşınız…