Yapay Zekanın Üçüncü Aşaması Başladı. 'Ajanlar' Hayatımızı Nasıl Etkileyebilir?

En yeni ve dikkat çeken ürün, OpenAI’ın ChatGPT ajanı. Bu sistem, önceden var olan iki ürünü (Operator ve Deep Research) birleştirerek geliştirildi ve geliştiricisine göre artık “düşünüyor ve hareket ediyor.”

Bu yeni sistemler, önceki yapay zekâ araçlarına göre bir seviye atlamış durumda. Nasıl çalıştıklarını, neler yapabildiklerini – ve elbette dezavantajlarını ve risklerini – bilmek gün geçtikçe daha da önemli hâle geliyor.

 

Sohbet botlarından ajanlara

ChatGPT, Kasım 2022’de sohbet botları çağını başlattı. Ancak büyük popülerliğine rağmen, bu konuşma tabanlı arayüz, teknolojinin potansiyelini sınırlı tuttu.

Bu noktada devreye yapay zekâ asistanları, yani "copilot" sistemleri girdi. Bu sistemler, sohbet botlarına güç veren büyük dil modelleri üzerine inşa edilmiştir, ancak artık insan yönlendirmesiyle görevleri yerine getirebilecek şekilde tasarlanmışlardır.

Ajanlar ise bir adım daha ileri gidiyor. Yalnızca görevleri tamamlamakla kalmayıp, çeşitli özerklik derecelerine sahip olarak belirli hedeflere ulaşmak için çalışıyorlar. Üstelik gelişmiş akıl yürütme ve hafıza gibi yeteneklerle destekleniyorlar.

Birden fazla yapay zekâ ajanı bir araya gelip birbirleriyle iletişim kurarak plan yapabilir, program oluşturabilir, karar verebilir ve karmaşık problemleri çözmek için koordinasyon sağlayabilir.

Ajanlar aynı zamanda “araç kullanıcılarıdır” – yani web tarayıcıları, hesap tabloları, ödeme sistemleri gibi uzmanlaşmış yazılımları da çağırarak kullanabilirler.

 

Hızlı gelişen bir yıl

Ajanik yapay zekâ (agentic AI), geçen yılın sonlarından beri “çok yakında geliyor” hissi veriyordu. Önemli bir adım, Ekim ayında Anthropic’in Claude sohbet botuna bir insan gibi bilgisayar üzerinde işlem yapabilme yeteneği kazandırmasıyla atıldı. Bu sistem, çeşitli veri kaynaklarını tarayabiliyor, alakalı bilgileri bulabiliyor ve çevrimiçi formlar doldurabiliyordu.

Diğer yapay zekâ geliştiricileri de hızla harekete geçti. OpenAI, Operator adlı web tarayıcı ajanını piyasaya sürdü; Microsoft Copilot ajanlarını duyurdu; Google Vertex AI ve Meta'nın Llama ajanları tanıtıldı.

Bu yılın başlarında, Çinli girişim Monica, gayrimenkul satın alan ve ders kayıtlarını özet notlara dönüştüren Manus AI ajanını tanıttı. Bir diğer Çinli girişim Genspark, Google’ın sunduğu tarzda bir sayfada özet bilgi sunan ve en iyi alışveriş fırsatlarını bulma gibi görevler gerçekleştirebilen bir arama motoru ajanı geliştirdi.

Bir başka girişim olan Cluely ise “her konuda kopya çektiren” ve oldukça ilginç bir ajan sundu; fakat henüz somut bir başarıya ulaşabilmiş değil.

Her ajan genel amaçlı değildir. Bazıları belirli alanlara özel olarak geliştiriliyor.

Özellikle yazılım mühendisliği bu alanda öncüdür. Microsoft’un Copilot kodlama ajanı ve OpenAI’ın Codex ajanı bunlara örnektir. Bu ajanlar bağımsız şekilde kod yazabilir, değerlendirebilir ve kodu yükleyebilir; ayrıca insan tarafından yazılan kodu da hatalar ve performans sorunları açısından inceleyebilirler.

 

Arama, özetleme ve daha fazlası

Üretici yapay zekâ modellerinin temel gücü, arama ve özetleme yetenekleridir. Ajanlar bu özellikleri kullanarak, insan bir uzmanın günlerini alabilecek araştırmaları tamamlayabilir.

OpenAI’ın Deep Research aracı, çok adımlı çevrimiçi araştırmalarla karmaşık görevleri yerine getirir. Google’ın AI “ortak bilim insanı” ise, bilim insanlarının yeni fikirler ve araştırma önerileri üretmesine yardımcı olmayı amaçlayan daha gelişmiş, çoklu ajanlı bir sistemdir.

 

Ajanlar daha fazlasını yapabilir – ve daha çok hata yapabilir

Tüm bu heyecana rağmen, yapay zekâ ajanlarının önemli sınırlamaları ve riskleri vardır. Örneğin Anthropic ve OpenAI, hataları ve riskleri en aza indirmek için insan gözetiminin gerekli olduğunu açıkça belirtmektedir.

OpenAI, ChatGPT ajanının biyolojik ve kimyasal silah üretimi gibi yüksek riskli faaliyetlerde yardımcı olabileceğini belirtmiştir. Ancak bu iddiaya dair veri yayımlanmadığı için değerlendirme yapmak zordur.

Gerçek hayattaki risklere dair örneklerden biri, Anthropic’in “Project Vend” adlı girişimidir. Bu projede, bir yapay zekâ ajanına personel için bir otomat işletmesi görevi verildi – ancak sonuçlar hayal gücünü zorlayan halüsinasyonlar ve yiyecek yerine tungsten küplerle dolu bir buzdolabı oldu.

Başka bir örnekte ise, bir kodlama ajanı bir geliştiricinin tüm veritabanını silmiş ve daha sonra “panikledim” demiştir.

 

Ofiste ajanlar

Tüm bunlara rağmen, ajanlar pratik kullanımlarda şimdiden yer bulmaya başladı.

2024 yılında Telstra, Microsoft Copilot aboneliklerini yaygın şekilde kullandı. Şirket, yapay zekâ ile oluşturulan toplantı özetleri ve içerik taslaklarının çalışanlara haftalık ortalama 1–2 saat kazandırdığını söylüyor.

Büyük şirketler benzer stratejilerle ilerlerken, daha küçük şirketler de ajanları test ediyor. Örneğin, Canberra merkezli inşaat firması Geocon, apartman projelerindeki eksikleri yönetmek için etkileşimli bir yapay zekâ ajanı kullanıyor.

 

İnsan ve diğer maliyetler

Şu anda ajanlarla ilgili en büyük risk, teknolojik iş kaybıdır. Ajanlar geliştikçe, birçok sektörde ve görevde insan iş gücünün yerini alabilirler. Aynı zamanda bu, giriş seviyesindeki beyaz yaka işler için de bir gerileme anlamına gelebilir.

Ajanları kullanan insanlar da risk altındadır. Zihinsel görevleri fazlasıyla yapay zekâya devretmek, aşırı güven yaratabilir. Uygun denetim ve sınırlar olmadan halüsinasyonlar, siber saldırılar ve üst üste gelen hatalar, bir ajanın görevinden saparak zarara, kayba veya tehlikeye yol açmasına neden olabilir.

Gerçek maliyetler ise henüz net değil. Tüm üretici yapay zekâ sistemleri yüksek miktarda enerji tüketiyor; bu da özellikle karmaşık görevler için ajan kullanma maliyetini etkileyebilir.

 

Ajanları öğrenin – hatta kendi ajanınızı oluşturun

Tüm bu endişelere rağmen, yapay zekâ ajanlarının yetenekleri artmaya ve hem iş hem de günlük yaşamımızda daha fazla yer almaya devam edecek. Bu nedenle, bu ajanları kullanmaya başlamak (ve belki de kendi ajanınızı oluşturmak) hiç fena bir fikir değil. Böylece güçlü ve zayıf yönlerini, potansiyelini ve sınırlarını daha iyi anlayabilirsiniz.

Ortalama bir kullanıcı için ajanlara en kolay erişim, Microsoft Copilot Studio aracılığıyla mümkündür. Bu platform, yerleşik güvenlik önlemleri, yönetim araçları ve sık kullanılan görevler için bir ajan mağazası sunar.

Daha iddialı olanlar için, yalnızca beş satır kod ile Langchain çerçevesi üzerinden kendi yapay zekâ ajanınızı oluşturabilirsiniz.

 Daswin de Silva, Yapay Zekâ ve Analitik Profesörü, Yapay Zekâ Stratejisi Direktörü, La Trobe Üniversitesi

Bu yazı SCIENCEALERT’ de yayınlanmıştır.