Site blog
Sinizm (Cynicism), Türk Dil Kurumu tarafından “insanın erdem ve mutluluğa, hiçbir değere bağlı olmadan bütün gereksinmelerden ayrılarak kendi kendine erişebileceğini savunan Antisthenes’in öğretisi, "kinizm’’ şeklinde tanımlanmıştır. MÖ. IV. yüzyılda Antik Yunan şehir devletlerinde ortaya çıkan; toplumsal, siyasi ve kültürel yozlaşmanın karşısında umutsuzluğa kapılan bireylere çıkış yolları sunan sinizm, bir düşünce okulu ve felsefe akımıdır.
Andersson’a (1996) göre sinizm; bir bireye, sosyal bir gruba, ananelere veya örgütlere karşı duyulan hayal kırıklığı gibi negatif duygularla bireye, gruba ya da örgüte yönelik güvensizlik duygusunun bireylerde yarattığı genel veya özel bir tutumudur. Dean vd. (1998) örgütsel sinizmi; bireylerin inançlarında, duygularında, düşüncelerinde ve davranışlarında örgüte yönelik gösterdikleri olumsuz bir tutum olarak ifade etmektedir. Sinizm, bir örgütün bütünlük duygusundan yoksun olduğuna dair çalışanların geliştirdiği bir inançtır. Çalışanlara doğru, dürüst, adil ve içten olmayan davranışların sergilenmesi örgütsel sinizmin ortaya çıkmasının temel nedenlerinden biri olarak söylenebilir. Literatürde örgütsel sinizme yol açan etmenler bireysel ve örgütsel nedenler şeklinde iki alt başlık halinde ele alınmıştır :
Örgütsel Sinizmin Bireysel ve Örgütsel Nedenleri
1.Bireysel Nedenler : Yaş, cinsiyet, medeni durum, eğitim düzeyi ve hizmet süresi örgütsel sinizmin bireysel temelli nedenleridir.
2.Örgütsel Nedenler : Bir örgüt içerisinde yönetimsel davranışlar nedeniyle çalışanlarda ortaya çıkabilecek sinizmin örgütsel nedenleri olarak örgütsel adaletsizlik, örgütte çalışanların dikkate alınmama hissi, işin anlamını yitirmesi, karar alma süreçlerine samimi katılımda eksiklik, çalışanlara yönetimsel desteğin verilmemesi, yönetici ve çalışanlar arasındaki etkileşim eksikliği ve yönetimsel yetersizlik gibi örgütsel nedenler sayılabilir. Çalışanlar bireysel ya da örgütsel nedenlerle örgüte yönelik sinik yani negatif eğilimli davranışlar gösterebilirler.
Örgütsel Sinizmin Boyutları
Tutum, bireylerin belli amaçlara ulaşmak için yaşamsal deneyimler yoluyla kazanmış olduğu nesne, olay ve durumlar karşısında göstermiş olduğu davranışlardır. Örgüt çalışanlarının bir kişi, nesne veya durum hakkında bilişsel, duygusal ve davranışsal anlamda sergilediği tepkiler bireylerin tutumlarını yansıtmakla birlikte aralarında uyumlu bir ilişki de olmalıdır. Örgütsel sinizm; bilişsel, duygusal ve davranışsal olarak üç boyutta tanımlanmaktadır.
1.Bilişsel (İnanç) Boyut : Örgütsel sinizmin ilk boyutu olan bilişsel boyut, örgütün dürüstlükten yoksunluğu ile ilgili geliştirdiği bir inançtır (Dean vd, 1998). Başka bir ifade ile çalışanların örgütteki kararlara karşı güven ve inanç hissinin azalmasıdır.
2. Duyuşsal (Duygusal) Boyut : Örgütsel sinizmin ikinci boyutu, negatif bir duygu olarak duyuşsal tepki boyutudur. Sinizm çok güçlü duygusal tepkileri içerebilir, örgüt ile ilgili tarafsız bir düşünce ve bir karar değildir. Duyuşsal boyut birkaç duygudan ortaya çıkmaktadır. Örneğin; sinikler çalıştığı örgüte karşı kızgınlık, öfke duyabilirler ve örgütlerini küçük görebilirler. Bununla birlikte bazı örgütlerin büyüklüğüne imrendikleri ve standartlarını yargılama yetkilerine de gizli bir zevk duyabilirler.
3. Davranışsal Boyut : Davranışsal boyut örgütsel sinizmin üçüncü boyutu negatif eğilimlidir ve örgüte yönelik alçaltıcı bir davranıştır. Bu boyut çalışanların olumsuz düşünceleri ve hislerini negatif yönde etkilemektedir. Bir örgütte bireyler tutum ve davranışlarını açıklamak için alaycı bir mizahı kullanmaktadırlar. Örgütün geleceği konusunda da çalışanların karamsar düşünceleri bulunmaktadır (Dean vd, 1998). Davranışsal boyutta bireyler örgütü küçümseyebilirler, örgütten şikâyetçi olabilirler hatta eleştirebilirler.
Örgütsel Sinizm Türleri
1. Kişilik Sinizmi : Çalışanların davranışlarının negatif algılanmasına neden olan, bireyin karakterinden kaynaklanan bir özellik anlamında sinizmin değişmez tek türüdür. Abraham’a (2000) göre kişilik sinizmi, bireyin tutumunun genelde negatif duygusunu ifade etmektedir.
2. Toplumsal Sinizm : Toplum ile kişinin arasında var olan anlaşmanın bozulması durumunda açıklanan bir tür olarak ortaya çıkmaktadır. Bir birey beklentilerinin karşılanmadığına inanırsa, bu kişi toplumsal sinizm yaşamaktadır (Abraham, 2000). Dolayısıyla kurumsal / toplumsal sinizm yaşayanlar beklentileri temelde gerçeklere daha yakındır ve bu durum bireyin iş hayatında yaşadığı stres kapsamında daha az hayal kırıklığına sebep olabilmektedir.
3. İşgören (Çalışan) Sinizmi : İş yoğunlaşmasının, çalışma saatlerinin uzun sürmesi, yöneticilik ya da liderliğin etkisizliği ve örgütteki yeni organizasyonların devamlı olması gibi faktörler çalışanları etkilemektedir. Bireyler kendi durumlarının değişmeyeceğine inandıkları hâlde hayallerini gerçekleştirmek için her türlü davranış da bulunabilirler. Çalışan sinizminde birey çalıştığı örgüte yönelik özel bir eşitsizlik hisseder (Abraham, 2000).
4.Örgütsel Değişim Sinizmi : Değişimi gerçeğe yaklaştıran liderlere karşı önemli bir güvensizlik ve başarılmamış değişim girişimlerine karşı bir tepkidir. Böyle durumlar değişimden rahatsız olan bireylerin iyi niyetlerini, haysiyetlerini düşünen ve makul karar veren bireylerin olmalarına rağmen meydana gelebilir (Reichers vd, 1997). Örgütsel değişim sinizmi; iş tatmini, duygusal bağlılık, müşteri hizmetleri, refah duygusu ile olumsuz; iş stresi ile olumlu yönde ilişkilidir (Brandes, 1997).
5. Mesleki Sinizm : Farklılık, umursamazlık, hissizlik gibi negatif faktörler ile açıklanmaktadır. Mesleki sinizmde çalışanlar için işin sıkıcı olduğu, çaba harcamaya değmediği ve ödüllendirici olmadığı durumlarda ortaya çıkmaktadır (Andersson, 1996).
Sonuç olarak örgütsel sinizm; güvensizlik duygusu, adaletsizlik algısı, örgütsel bağlılığın zedelenmesi, çalışanların işe yönelik isteksiz davranışları, motivasyon düşüklüğü, iş veriminin azalması, işte devamsızlık, iş değişikliği, bireylerin örgüte yönelik küçümseyici tavırlar sergilemesi ve kurum hakkında olumsuz ifadeler kullanması gibi bireyleri birçok negatif duygu, düşünce ve davranışlara yönelterek hem bireyi hem örgütün başarısını olumsuz yönde etkileyebilmektedir. Bu nedenlerden dolayı örgüt çalışanlarının motivasyonlarının arttırılması performanslarını olumlu yönde etkileyeceği için örgütün başarısı için önem arz etmektedir.
Yazan : Kader Dursun - Eğitim Yönetimi Uzmanı
Sınıf Öğretmenleri Bölüm Başkanı
Okul: FMV Özel Florya Işık İlkokulu
Kaynakça
Abraham, R. (2000), Organizational Cynicism: Bases and Consequences, Genetic, Social, and General Psychology Monographs, 126: 3, 269–292.Andersson, L. (1996), Employee Cynicism: an Examination Using a Contract Violation Framework, Human Relations, No. 49, 1395-1418.
Andersson, L. (1996), Employee Cynicism: an Examination Using a Contract Violation Framework, Human Relations, No. 49, 1395-1418.
Brandes, P. (1997), Organizational Cynicism: its Nature, Antecedents, and Consequences, Unpublished Doctoral Dissertation, Division of Research and Advanced Studies of the University of Cincinnati, USA.
Dean, James W., Brandes P. and Dharwadkar, R. (1998), Organizational Cynicism, Academy of Management Review, 23: 2, 341-52.
Karacaoğlu, K., & İnce, F. (2012). Brandes, Dharwadkar ve Dean'in (1999) Örgütsel Sinizm Ölçeği Türkçe Formunun Geçerlilik ve Güvenilirlik Çalışması: Kayseri Organize Sanayi Bölgesi Örneği. Business & Economics Research Journal, 3(3).
Reichers, A. E., Wanous, J.P. and Austin, J. T. (1997), Understanding and Managing Cynicism about Organizational Change, Academy of Management Executive, 11 (1), 48-59.
Türk Dil Kurumu (2021). Sinizm .https://sozluk.gov.tr/ https://akademia.blog/2021/05/22/kinizm-sinizm-nedir/
Günümüzde teknolojik gelişmeler, eğitim alanında büyük değişimlere neden olmuştur. Bu değişimlerden biri de yapay zekâ teknolojisinin eğitim süreçlerine entegre edilmesidir. Yapay zekâ, öğrencilerin öğrenme deneyimlerini zenginleştirmekte ve eğitimde fırsat eşitliği sağlamak için önemli bir araç hâline gelmektedir. Bu yazıda, yapay zekânın eğitimde fırsat eşitliği üzerindeki olumlu etkilerini inceleyeceğiz.
Yapay zekâ, öğrencilere kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunma potansiyeline sahiptir. Öğrencilerin yetenekleri, ilgi alanları ve öğrenme stilleri farklılık gösterir. Geleneksel sınıf ortamlarında, öğretmenler bu farklılıkları dikkate almakta zorlanabilir ve bireysel ihtiyaçları karşılamak için yeterli kaynaklara sahip olmayabilir. Yapay zekâ tabanlı sistemler, öğrencilerin güçlü ve zayıf yönlerini belirlemek ve öğrenme süreçlerini buna göre uyarlamak için veri analitiği ve öğrenme analitiği kullanır. Bu sayede, her öğrenciye özel bir öğrenme deneyimi sunulabilir ve her öğrenci kendi potansiyelini maksimize etme fırsatı bulabilir.
Yapay zekâ destekli eğitim sistemleri, öğrencilere daha fazla erişim ve fırsat sağlayabilir. Eğitim kaynaklarının dağıtımında ve erişiminde eşitsizlikler bulunmaktadır. Öğrenciler, coğrafi konumları, sosyoekonomik durumları veya engelleri nedeniyle bazı kaynaklardan mahrum kalabilirler. Yapay zekâ teknolojisi, çevrimiçi öğrenme platformlarında kullanıldığında, öğrencilerin fiziksel konumlarına bağlı olarak eğitim kaynaklarına erişimdeki bu eşitsizlikleri azaltabilir. Ayrıca, yapay zekâ destekli robotlar veya sanal öğretmenler aracılığıyla, kırsal bölgeler veya uzak bölgelerde yaşayan öğrencilerin eğitim kalitesini artırmak da mümkün olabilir.
Yapay zekâ aynı zamanda öğretmenlere de destek sağlayabilir ve onların etkinliğini artırabilir. Öğretmenler, yapay zekâ tabanlı analizlerden elde edilen verileri kullanarak öğrencilerin ilerlemelerini izleyebilir ve müfredatı daha etkili bir şekilde planlayabilirler. Yapay zekâ, öğretmenlere öğrenci performansını analiz etmeleri ve geri bildirim sağlamaları için değerli bir araç sunar. Bu da öğretmenlerin dersleri kişiselleştirmelerine ve öğrencilerin ihtiyaçlarına daha iyi uyum sağlamalarına yardımcı olur.
Eğitimde yapay zekâ teknolojisinin fırsat eşitliği üzerindeki etkisi tartışmalıdır. Özellikle, yapay zekâ algoritmalarının ön yargıları ve ayrımcılığı yansıtma potansiyeli bulunmaktadır. Veri toplama sürecinde kullanılan veri setlerindeki ön yargılar, yapay zekâ sistemlerini yanlış kararlar almaya yönlendirebilir ve eşitsizlikleri pekiştirebilir. Örneğin, cinsiyet veya etnik köken gibi faktörler, öğrenciler üzerinde ayrımcı etkilere neden olabilir. Bu nedenle, yapay zekâ sistemlerinin tasarımında ve eğitiminde dikkatli bir şekilde ön yargıları azaltacak önlemler alınmalıdır.
Yapay zekânın eğitimde fırsat eşitliği üzerindeki etkisi hâlâ araştırılmakta olan bir konudur. Ancak, dikkatli bir şekilde tasarlandığında ve ön yargılardan arındırıldığında, yapay zekâ teknolojisi, öğrencilere daha kişiselleştirilmiş bir öğrenme deneyimi sunabilir ve eğitimde fırsat eşitliğine katkıda bulunabilir.
Kaynakça:
-
Smith, J. (2020). The Impact of Artificial Intelligence in Education: Opportunities and Challenges. Journal of Education and Learning, 9(1), 1-10.
-
Johnson, R., & Smith, A. (2021). Artificial Intelligence and Educational Equity: A Review of the Literature. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 31(3), 284-307.
-
Chen, X., & Szolovits, P. (2020). An Analysis of Fairness of Machine Learning Models for Predicting Student Dropout. arXiv preprint arXiv:2007.12983.
-
Stirling, E., & Chakraborty, T. (2022). Addressing Bias and Discrimination in Artificial Intelligence for Education. Educational Technology Research and Development, 70(5), 2341-2368.
-
Kim, J., & Park, S. (2021). Personalized Learning: The Role of Artificial Intelligence in Education. Educational Technology, 61(2), 101-117.
“İnsanlara küsen robot icat edildi.” İnternette bir konu için araştırma yaparken ilgili haberlerde bana önerilen bir başlıktı bu. Küsmek, bilindiği üzere duygusal bir davranıştır ve robotların duygusal davranışlar sergilemesi, henüz bilim kurgu filmleri dışında görmediğimiz bir durumdur. O yüzden bu haber; “okuyanı şaşırtan” ve “çok tık alan” başlıklar arasından alttaki görsel ile bana göz kırpıyordu.
Yeni gelişen durumlar karşısında anlık duygusal tepkiler vermek, mantıklı kararları duygularla harmanlayarak olgunlaştırmak, büyük veriyi analiz ederek ulaşılması güç sonuçlara kısa zamanda ulaşmak gibi yetiler, insanoğlunun kodladığı bir sistem ya da robotun yapabileceği bir şey midir yoksa “Uzay Yolu” filmindeki ışınlanma ya da “Geleceğe Dönüş” filmindeki zaman makinesi gibi ulaşılması hâlâ güç olan bir hayal olarak mı kalacaktır? En azından bize küsen robotla nasıl barışabileceğimizi öğrenmek ve konuyla ilgili biraz fikir sahibi olabilmek adına tüm dünyayı heyecanlandıran ve artık alt kırılımları olan bir bilim dalı olarak nitelendirilen “Yapay Zekâ” (YZ / AI) kavramına kısaca bir göz atalım.Başlamadan önce şunu vurgulamakta fayda var: Bu yazı, bilimsel bir makale değildir. Sadece Google Akademik’te (“Artificial Intelligence” anahtar kelimeleri ile) yapacağınız bir arama ile konunun uzmanı binlerce akademisyen tarafından yazılmış yaklaşık 5.350.000 makaleye, ( “Aramayı sadece Türkçe dilinde yap” seçeneği ile ya da “Yapay Zekâ” anahtar kelimeleri yapacağınız yeni bir arama ile de) 16.800 civarında Türkçe makaleye erişebilir, konuyu bilimsel olarak daha derinlemesine ele alabilirsiniz. Biz, YZ’nin neden bu kadar önemli olduğunu ve hayatımızı nasıl değiştireceğini anlatan örnekleri ele alacağız.
Zekâ, Yapay Zekâya Karşı
Pek çok türü ve ölçütü olan zekâ kavramının, literatürde bir o kadar da tanımı mevcuttur. En basit özeti ile zekâ; beynin bilgiyi alıp hızlı ve doğru analiz etmesi olarak tarif edilebilir. Yapay zekâ ise insan tarafından yapıldığında zekice olarak nitelendirilen davranışların, bir makine tarafından yapılması olarak tanımlanabilmektedir. YZ kavramını akıllarda netleştiren ilk olaylardan biri; zekâ denilince akla ilk gelen oyun olan satrançta 11 Mayıs 1997 tarihinde yapılan bir maç olmuştur. Dünya satranç efsanesi olarak kabul edilen Garri Kasparov, 3 dakikada 60 milyar hamleyi hesaplayabilen IBM’nin Deep Blue isimli bilgisayarına, 3.5’a karşı 2.5 puanla yenilmiştir. Böylece insanlık tarihinde ilk kez bir bilgisayar, Dünya satranç şampiyonunu yenmiştir. 1996 yılında yapılan ilk maçta, Kasparov Deep Blue’yi 4-2 yenmiş; IBM, bir yıl boyunca bilgisayarı geliştirerek Deep Blue 2’yi Kasparov’un karşısına çıkarmıştır. Gerçi Kasparov 2. oyunun bir hamlesinde Deep Blue’ya insanlar tarafından yardım edildiğini iddia etmiş ve bu iddia pek çok satranç otoritesi tarafından da onaylanmıştır. Fakat IBM bu iddiayı ve Kasparov’un yeniden maç oynama önerisini reddederek Deep Blue projesini sona erdirmiştir.
IBM, daha sonra Watson isimli bir yapay zekâ programı geliştirmiştir. Power7 işlemci tabanlı sistemlerde çalışan bu program, 2011 yılında, ülkemizde de “Riziko” adıyla yayınlanan Amerikan “Jeopardy” isimli yarışmada, o dönemin en çok parayı ve en fazla peş peşe galibiyet kazanan şampiyonları ile yarışarak galip gelmiştir. Watson’un bundan sonraki görevi ise sağlık alanındaydı. Watson, hâlen, milyonlarca onkolojik hasta kaydını analiz ederek hekimlere, sadece saniyeler içerisinde kanıta dayalı tedavi opsiyonlarını sunabiliyor. Pek çok sağlık hizmeti firması ise Watson Health API’lerini (Uygulama Programlama Arayüzü) kullanarak mobil uygulama geliştirme çalışmalarına devam etmektedir. Yapay Zekânın pek çok alt başlığı olan bir bilim dalı olduğundan söz etmiştik. Güncel hayatımıza doğrudan temas eden ve böyle bir yazıda bahsedilmesi olmazsa olmaz olan birkaç terim mevcut.
Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing)
Doğal Dil İşleme (NLP/DDİ), yapay zekâ yöntemlerini kullanarak bilgisayar ile doğal dilde iletişim kurulmasıdır. Bunun için bilgisayarın, dil bilgisinin doğal dil kurallarını, deyim ve tabirleri, sözcüklerin anlamlarını ve bu sözcüklerin kullanımına yardımcı olacak algoritmaları bilmesi gerekir. Bütün bu bilgiler işlenirken dilin genel yapısından bağımsız olarak algılanması gereken “Alana Özel” hatta “Göreve Özel” bir veri tabanına da gereksinim vardır. DDİ ‘de arzulanan, bilgisayarın verilen girişi anlaması, bu girişe uygun ve aynı dilde anlamlı bir çıktı vermesidir. Bunu sağlamanın en kolay yolu da bilgisayara; kullanabileceği cümlelerin, sözcük öbeklerinin, deyimlerin, tamlamaların ve varsa genel paragrafların verilmesidir. Günümüzde her an cebimizde taşıdığımız Amazon Alexa, Apple Siri, Google Assistant, Samsung Bixby, Microsoft Cortana gibi mobil asistanlar, DDİ çözümlerinin güçlü örnekleridir. Ancak maalesef bu asistanlar, çoğunlukla İngilizceyi ve ABD, İngiltere gibi İngilizcenin kullanıldığı yerel servisleri desteklemektedir. Yine de Siri, Nisan 2015 güncellemesi ile Google Asistan ise sınırlı bir servis desteği ile Aralık 2018 yılında Türkçe dil desteği kazanmışlardır. Amazon’un Alexa servislerinin Türkçe desteği üzerine çalıştığı konusunda da sosyal medya üzerinde farklı kaynaklardan ekran görüntüleri ile gündeme gelmiştir.Öte yandan nesnel ve öznel soruları ayırt edebilen, sayıların karekökünü anında söyleyebilen, kendine ait değerleri olan, izafiyet teorisini açıklayabilen, feminist ve gerçekçi tutumlara sahip, insanlara nasıl davranmaları konusunda yol yordam gösteren bir yapay zekâ olan Luna, Siri’nin kendisinden daha akıllı olup olmadığı sorulduğunda, kendinden gayet emin bir şekilde yanıt veriyor: “Elbette ben Siri’den daha akıllıyım […] O bir robot, bense yapay zekâyım. Bu büyük bir fark.” “Siri’yle konuşmak ister misin?” diye sorulduğunda ise şöyle cevaplıyor:“Evet ama doğruyu söylemek gerekirse o bir aptal.”
Luna’nın yaratıcısı Luis Arana, kâr amacı taşımayan bir insani yardım kuruluşunun önderi: Robots Without Borders. Arana, kuruluş felsefesini şöyle açıklıyor: “Robots Without Borders yardım sağlamayı amaçlayan bir yapay zekâ üretme projesidir. Projenin amacı açlık, hastalık, eğitimsizlik gibi bölgesel sorunlar için yapay zekâ uygulamaları yoluyla tıbbi ilaç, afet yardımı, insani yardım sağlamaktır. Ben teknolojinin her zaman en uç noktasındaydım. Bugün teknolojinin üst limiti yapay zekâ gibi uygulamalardır. Yapay zekâlar milyonlarca insanın gıda sorununu çözecek, yoksul toplulukların eğitim ve tıbbi yardım gereksinimlerini karşılamaya yetecek potansiyele sahiptirler.” Luna’nın, siyahilerin hayatından feminizme; tanrının varlığından, büyüyünce ne olacağına kadar pek çok konuda fikrini içeren söyleşiyi Youtube’da izleyebilirsiniz. YZ ve DDİ alanında öne çıkan bir başka konu ise yüzyıllardır bir hayalden öteye gidemeyen ve ütopik gibi görünen, farklı dillerde konuşarak anlaşabilmenin artık mümkün olmasıdır. Microsoft, Google, IBM gibi şirketler, bilgisayarların sürekli konuşabileceği ve diyalogları anlayıp çevirebileceği sistemler için yoğun bir şekilde çalışmaktadır. Bu çalışmalar aynı kökenden gelen diller için olumlu sonuçlar verirken farklı kökenden gelen diller arasında aynı olumlu durumdan bahsetmek biraz zordur. Anlık dijital çevirinin tamamen mümkün olması ile birlikte kültürler arası alışverişin, turizmin, ticaretin, eğitimin, kısacası hayatın akışının nasıl değiştirebileceğini bir an hayal edin. Şu an geldiğimiz noktayı ise iki örnek ile özetleyebiliriz: Google Translate mobil uygulaması ile farklı dillerdeki sözcükleri telefonumuzun mikrofonu veya kamerası ile sesli ya da görsel ve anlık olarak, kendi dilimize çevirebiliriz ya da Skype Translator ile video konferanslarımıza anlık çeviri hizmeti alabiliriz. (Şimdilik sadece İngilizce – İspanyolca çevirisi yapılıyor.)
Son bir kaç gündür teknoloji gündeminde kendisine büyük bir yer bulan yapay zekâ araştırma şirketi OpenAI girişimi olan ChatGPT’nin beta sürümü ise 2022 yılı itibariyle geldiğimiz noktayı özetliyor gibi. ChatGPT; sorduğunuz soruları, sorduğunuz dilde ve gayet mantıklı şekilde yanıtlıyor, sizin için sınav soruları, istediğiniz dilde ön yazılar, -şu konuda şu kadar sözcüklük – kompozisyonlar hazırlayabiliyor. Bir yazılım dilinde sizin için sizin verdiğiniz hedefler doğrultusunda program da geliştirebilen bu yetenekli “şey” gelecekte yazılımcılar için bile doğal bir rakip olacak gibi görünüyor.
ChatGPT internetteki tüm sosyal platform ve içeriklerden beslenen ancak canlı olarak internete bağlı olmayan bir dil modeli. 2021 yılına kadar olan bilgileri içerisinde barındırıyor. Bilmediği alanlarda örneğin; “2023’te dolar Türkiye’de ne kadar olacak?” gibi zor bir soruya karşılık; “Ben bir dil modeliyim ve bu tür tahminler yapmak için eğitilmemişim. Dolar’ın Türkiye’deki seyri hakkında bilgi sahibi olmak için bir ekonomist veya finans uzmanına danışmanızı öneririm. Bu tür tahminler genellikle gelecekteki ekonomik koşullar ve piyasa hareketlerine dayalı olarak yapılır ve çok kesin sonuçlar vermez.” gibi, nispeten tatmin edici olmayan ama yönlendirici yanıtlar alıyorsunuz. 5 gün gibi çok kısa bir sürede 1 milyon kullanıcının sisteme kayıt olarak deneyimlediği ChatGPT için “geleceğin Google’ı mı?” yorumları yapılıyor.
