Close Menu

    Subscribe to Updates

    Get the latest creative news from FooBar about art, design and business.

    What's Hot
    Borsa İstanbul FK Oranları

    Katılım Endeksi Hisseleri (XKTUM) – F/K Oranları Nisan 2025

    22 Nisan 2025
    Türkiye'de enflasyon

    Enflasyon Neden Düşmedi? Türkiye Ekonomisi’nde Politika Hataları ve Riskler

    17 Nisan 2025
    Datakapital Etki skoru hesaplama yöntemi influencer

    Datakapital Beta 1.01 Güncelleme Notları

    16 Nisan 2025
    Facebook X (Twitter) Instagram
    DataKapital Blog
    Facebook X (Twitter) Instagram
    • İş
      • İş İstihbaratı
      • İş Kültürü
      • Sektörler
      • Şirketler
    • Ar-Ge
      • Büyük Veri
      • Makine Öğrenimi
      • Veri & Analitikler
      • Yapay Zeka
    • Bilişsel Çalışmalar
      • Davranışsal Bilimler
      • Karar Verme
      • Semantik
    • Çevre
      • Enerji
      • Karbon Emisyonu
      • Sürdürülebilirlik
    • Finans
      • Kişisel Finans
      • Özel Sermaye
      • Risk Sermayesi
      • Yatırım Fonları
    • Geleceğe Dair Çözümler
      • Fikirler
      • Kurgusal Analiz
    • İktisat
      • Makro İktisat
      • Metodoloji
      • Mikro İktisat
    • Jeopolitik
      • Dünya
      • Türkiye
    DataKapital Blog
    Anasayfa » Chat GPT Gerçekten İçerik Üreticilerinin İşini Alabilir Mi?
    Ar-Ge

    Chat GPT Gerçekten İçerik Üreticilerinin İşini Alabilir Mi?

    Hakan KaraYazar : Hakan Kara6 Nisan 2023Güncelleme : 14 Haziran 2024Yorum yapılmamış2 Dakika
    Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr WhatsApp VKontakte Email
    ChatGPT İçerik Üreticileri
    Paylaş
    Facebook Twitter LinkedIn Pinterest Email

    ChatGPT içerik üretimi alanında insanla yarışabilir mi? Otomasyon çabaları yüzlerce yıldır devam ederken her yeni gelişmede insanların işlerini kaybedebileceğine ilişkin abartılı yorumlar okuyoruz ve pek çoğu gerçekleşmiyor ya da beklenenden daha yavaş oluyor. Peki yapay zeka ve makine öğrenimi teknoloji dalgası bundan daha farklı olabilir mi?

    ChatGPT’nin doğal dil işleme kabiliyetinin devrim niteliğinde olduğunu hemen herkes kabul ediyor. Bu teknolojinin kullanıcılara açılmasının ardından ilk tehdit edeceği mesleklerin ise içerik üreticileri ve gazeteciler olduğu düşünülmüştü ancak yeni yapılan bir araştırma bu tahmini desteklemiyor.

    Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nde öğrenim gören doktora öğrencileri Shakked Noy ve Whitney Zhang’ın bir çalışmasına göre, veri analistleri ve insan kaynakları profesyonelleri, gazeteciler vb. içerikle ya da raporlamayla bağlantılı mesleklerde çalışan kişiler % 37 daha az zaman harcayarak ve daha üstün bir kalite ile haber bültenleri, kısa raporlar ve e-postalar üretebildiler.

    Microsoft Corp. araştırmacısı Sida Peng ve üç ortak yazar tarafından yapılan ayrı bir deneyde, OpenAI girişimi tarafından geliştirilen ChatGPT gibi bir modele dayalı bir araç kullanan programcılar, bir web sunucusunu programlamak için gereken süreyi yarıdan fazla azalttı.

    Bu sonuçlar beklentilerin ötesinde. Goldman Sachs Group Inc. ekonomistleri,  yapay zekanın ekonomik büyümenin yapı taşı olan emek-verimliliği büyümesini her yıl yaklaşık %1,5 artırabileceği ve mevcut oranının fiilen iki katına kadar çıkabileceği sonucuna varıyor.

    Elbette farklı meslekler yapay zeka devriminden farklı ölçekte etkilenecek. Open AI ve Pennsylvania Üniversitesi araştırmacıları ChatGPT benzeri bir modelden, hangi mesleklerin yapay zekadan en fazla etkileneceğini sordu.  Bulaşıkçılar, motosiklet tamircileri ve kısa süreli aşçılar gibi bazı işlerin hiç maruz kalmadığı kabul edildi. En savunmasız meslekler arasında ise matematikçiler, tercümanlar ve web tasarımcıları vardı. Çalışma, tüm çalışanların yaklaşık %19’unun görevlerinin en az yarısının etkilendiğini ortaya koydu. Potansiyel olarak %100 zarar görebilecek mesleğin ise gazetecilik olduğu tespit edildi.

    Bu iddialara ek olarak araştırmacılar ChatGPT’nin istenen görevlerde sık sık hata yaptığını ve bağlam dışı konulara fazla yönlendirme yaparak zaman kayıplarına neden olduğunu da belirtiyor ve en iyi sonuçların insan destekli otomasyon kullanımlarıyla alındığını da ekliyorlar.

    İş için yapay zeka uygulamaları geliştiren Foundry.ai’nin ortağı Jim Manzi, “Büyük bir dil modelinin yapmaya çalıştığı, doğru yanıtları değil, tatmin edici yanıtlar sağlamaktır” diyerek bu durumu açıklıyor. Doğal dil işleme modellerinin önündeki en büyük engel sonuçlara odaklanmaktan çok insana benzer cevaplar vermeye odaklanması.

    Manzi’ye göre bütün yapay zeka uygulamarı bu hatayı yapar: Bir köpeğin fotoğrafını bulmak için tasarlanmış bir algoritma, insanların köpeğe benzediğini söylediği resimler üzerinde eğitilir ve bu nesnel anlamda “doğru” değildir.

    Kaynak : The Robots Have Finally Come for My Job – WSJ

    ChatGPT Doğal Dil İşleme OPEN AI Otomasyon
    Paylaş. Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr WhatsApp Email
    Önceki İçerikAmerikan Sağlık Sektörü Yükseliş Trendini Devam Ettiriyor
    Sonraki İçerik ChatGPT’nin Sentiment Analizde Kullanımı
    Hakan Kara

    Benzer İçerikler

    Ricardo Mutlak Üstünlükler

    Togg ve Karşılaştırmalı Üstünlükler

    28 Ocak 2024
    Datakapital Twitter Modülü

    Datakapital Influencer Listeleri Sürüm Güncellemesi 1.1

    9 Ocak 2024
    Bist Öznitelik İnceleme

    Bist Tahminlemede Teknik İndikatörlerin Öznitelik İncelemesi

    22 Aralık 2023
    Twitter Kullanıcılarının %85'i En Yukarıda

    Datakapital : Twitter Influencer Modülleri

    13 Aralık 2023
    Yorum Yap Cancel Reply

    Güncel yazılar
    Borsa İstanbul FK Oranları

    Katılım Endeksi Hisseleri (XKTUM) – F/K Oranları Nisan 2025

    22 Nisan 2025
    Türkiye'de enflasyon

    Enflasyon Neden Düşmedi? Türkiye Ekonomisi’nde Politika Hataları ve Riskler

    17 Nisan 2025
    Datakapital Etki skoru hesaplama yöntemi influencer

    Datakapital Beta 1.01 Güncelleme Notları

    16 Nisan 2025
    Tuprs Hisse Sentiment Analizi

    TUPRS – Tüpraş Hisse Analizi – 9 Nisan 2025

    9 Nisan 2025
    • Facebook
    • Twitter
    • Instagram
    • YouTube
    Popüler yazılar
    Borsa İstanbul FK Oranları Finans

    Katılım Endeksi Hisseleri (XKTUM) – F/K Oranları Nisan 2025

    Yazar : Hakan Kara22 Nisan 20250

    2025 yılı birinci çeyrek bilançoları açıklanmadan önce Katılım Endeksi hisseleri (XKTUM) F/K oranlarını, özkaynak ve…

    Türkiye'de enflasyon

    Enflasyon Neden Düşmedi? Türkiye Ekonomisi’nde Politika Hataları ve Riskler

    17 Nisan 2025
    Datakapital Etki skoru hesaplama yöntemi influencer

    Datakapital Beta 1.01 Güncelleme Notları

    16 Nisan 2025
    Tuprs Hisse Sentiment Analizi

    TUPRS – Tüpraş Hisse Analizi – 9 Nisan 2025

    9 Nisan 2025
    Hakkımızda

    Datakapital A.Ş alternatif veri kaynaklarını, makine öğrenimi disiplinleriyle işleyerek kullanıcılar için çeşitli alanlarda veri bazlı karar destek sistemleri üretir. Alternatif veri vurgusu firmanın vizyonunu belirgin bir şekilde ortaya koyan önemli bir detaydır. Araştırma alanı fark etmeksizin konuya her zaman doğrusal ve konvansiyonel olmayan verileri tespit ederek ve bunları merkeze alarak yaklaşmaya çalışırız.

    Güncel yazılar
    Borsa İstanbul FK Oranları

    Katılım Endeksi Hisseleri (XKTUM) – F/K Oranları Nisan 2025

    22 Nisan 2025
    Türkiye'de enflasyon

    Enflasyon Neden Düşmedi? Türkiye Ekonomisi’nde Politika Hataları ve Riskler

    17 Nisan 2025
    Kategoriler
    • İktisat
    • Ar-Ge
    • İş
    • Finans
    • Bilişsel Çalışmalar
    • Çevre
    • Jeopolitik
    • Geleceğe Dair Çözümler
    Facebook X (Twitter) Instagram Pinterest
    • DataKapital
    • Bist
    • Raporlar
    • Blog
    • Fikri Haklar
    • Hakkımızda
    • İletişim
    © 2025 DataKapital

    Yukarıya yazın ve aramak için Enter tuşuna basın. İptal etmek için Esc tuşuna basın.

    Go to mobile version