Google’un Jarvis AI’ı Neredeyse Kesin Olarak Web Tabanlı Bir Yapay Zekâ Aracısı

Jarvis AI Nedir?

Jarvis AI hakkında bildiğimiz tek şey, bu yılın Kasım ayı başında Jarvis adlı bir Google Chrome uzantısının kısa bir süreliğine yayımlandığıdır. Kısa süre görünmesine rağmen, mağaza sayfasındaki açıklamasında kendisinden, sizin yerinize web’de gezen "yararlı bir yol arkadaşı" olarak bahsediliyordu. Bu açıklama, Jarvis’in yapay zekâ aracısı olarak tasarlanan ve web tabanlı görevleri otomatikleştiren işleviyle örtüşüyor.

Bu yılın başındaki açılış konuşmalarında Google, tarayıcıyı kontrol ederek çok çeşitli görevleri yerine getirebilen, henüz yayımlanmamış yapay zekâ aracılarını sergiledi. Jarvis AI’ın bu sunumun arkasındaki gerçek ürün olabileceğini düşünüyorum.

Sunumlarında, ayakkabı iadesi örneği veriyorlar. Yapay zekâ aracılarını kullanarak yapmamız gereken tek şey ayakkabıları iade etmek istediğimizi belirtmek; aracı, tüm adımları kendi başına yerine getiriyor.

Tarayıcı ve Gmail gibi diğer Google ürünleriyle entegre edilen aracı, aşağıdaki adımları izleyerek iade sürecini tamamlayabilir:

1. Gelen kutusunda fişi aramak.
2. E-postadaki sipariş numarasını bulmak.
3. İade formunu doldurmak.
4. Alım için randevu oluşturmak.

Jarvis AI Nasıl Çalışır?

Jarvis AI, araştırma yapmak, çevrim içi alışveriş yapmak ve uçuş veya rezervasyon ayırtmak gibi günlük web tabanlı görevleri otomatikleştirebilir.

Jarvis muhtemelen Google’ın Gemini ailesinin özelleştirilmiş bir büyük dil modellerini kullanıyor. Bu da Jarvis’in "düşünen" ya da muhakeme edebilen bir modelden yararlandığını ve karmaşık görevleri ele alma ile daha kişiselleştirilmiş yanıtlar sunma becerisine katkıda bulunduğunu düşündürüyor. Ayrıca Gmail, Haritalar ve Arama gibi mevcut Google hizmetleriyle derin bir entegrasyon bekleniyor.

Bu entegrasyon, Jarvis’in yeteneklerini kullanıcı verilerine erişim sağlayarak ve çeşitli süreçleri kolaylaştırarak artırabilir; örneğin, çevrim içi iadeler için Gmail’den fişleri almak veya seyahat planlamasında Haritalar’daki konum verilerini kullanmak gibi.

Gemini modelleri çok modludur ve çeşitli veri türlerini (metin, görsel, video, ses vb.) işleyerek aralarındaki bağlantıları bulabilir. Aracının, tarayıcının içeriğine erişimi olması ve ekranda gösterilen öğeleri görüp yorumlayarak onlarla etkileşime girebilmesi muhtemeldir.

İç işleyiş ve belirli teknolojilere dayanma konusundaki bilgilerin spekülasyona dayandığını not etmek önemlidir.

Jarvis AI ve Diğer Yapay Zekâ Aracıları Karşılaştırması

Belirttiğim gibi, Jarvis’in günlük web tabanlı görevleri otomatikleştirmek üzere tasarlandığına inanıyorum. Jarvis’i farklı kılan, Google Chrome web tarayıcısıyla sıkı entegrasyonudur. Ancak bu alanda yalnız değildir.

Anthropic’in computer use’u

Claude’un arkasındaki şirket Anthropic, computer use adıyla bilinen kendi yapay zekâ aracısıyla da ilerleme kaydetti. Bu aracı, web tarayıcılarının ötesindeki çeşitli uygulamalarla etkileşime girebiliyor. Anthropic’in aracısı, Ekim 2024’te herkese açık beta aşamasına girdi ve bir insan kullanıcı gibi imleci hareket ettirme, düğmelere tıklama ve metin yazma becerisini sergiledi.

Gelişim aşaması ve faaliyet kapsamındaki farklılıklara rağmen, hem Jarvis hem de Anthropic’in computer use’u bilgisayarlarla insan benzeri etkileşimi taklit ederek görevleri otomatikleştirme amacını paylaşıyor. Her iki aracının da, kullanıcı isteklerinin bağlamını anlamak ve uygun eylemleri gerçekleştirmek için ekran yakalama ve yorumlama konusunda gelişmiş mekanizmalara dayandığı muhtemeldir.

OpenAI’nin Operator’ı

OpenAI, kullanıcılar adına görevler gerçekleştirmek üzere tasarlanan, kod yazma ve seyahat ayarlama gibi işleri yapabilen “Operator” adlı özerk bir yapay zekâ aracısını tanıtmaya hazırlanıyor. Bloomberg’e göre Operator, Ocak 2025’te araştırma önizlemesi olarak yayımlanacak.

Sam Altman bir Reddit AMA’sını yanıtlıyor

Meta’nın Toolformer’ı

Meta AI Research, performansını çeşitli görevlerde artırmak için harici araçları kendi kendine kullanabilen bir dil modeli olan Toolformer’ı tanıttı. “Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools” başlıklı makalede ayrıntılandırılan model, hangi API’lerin ne zaman çağrılacağını, hangi argümanların geçirileceğini ve sonuçların gelecekteki token tahminlerine nasıl dâhil edileceğini belirlemek üzere eğitiliyor.

Bu öz denetimli yaklaşım, her API için yalnızca birkaç gösterim gerektirir ve modelin hesap makineleri, soru-cevap sistemleri, arama motorları, çeviri sistemleri ve takvimler gibi araçları etkin biçimde kullanmasını sağlar.

Yapay Zekâ Aracılarının Zorlukları

Genel olarak yapay zekâ aracıları, özellikle mahremiyet, doğruluk ve etik sonuçlar açısından bir dizi zorluk ve husus getirir.

Gizlilik endişeleri

Sıkıcı ve zaman alan görevleri otomatikleştirmek kulağa cazip gelse de bu kolaylık bir miktar huzursuzlukla birlikte geliyor. Google’ın ya da herhangi bir şirketin bilgisayarıma tam erişimi olmasını ister miyim? Bu fikir beni derinden rahatsız ediyor.

Gizlilik endişeleri büyük önem taşıyor. Google, kullanıcılarına verilerinin güvenli ve sorumlu bir şekilde işleneceğine dair güvence vermeli. Olası veri ihlali veya kötüye kullanım risklerini azaltmak için sağlam güvenlik önlemleri ve şeffaf veri işleme uygulamaları hayata geçirmeleri gerekecek. Veri erişimi, depolama ve kullanımına ilişkin net yönergeler oluşturmak ve kullanıcılara veri paylaşım tercihlerinde ayrıntılı kontrol sağlamak, güven inşa etmek ve benimsemeyi sağlamak açısından kritik olacaktır.

Doğruluk ve güvenilirlik

Yapay zekâ aracım hata yaptığında ne olur? Bir yapay zekâ sohbet botu hata yaptığında yanlış bilgi verebilir, ancak doğrudan bir eylem gerçekleşmez. Bir sohbet botundan bana bir gezi planlamada yardımcı olmasını istersem, metin tabanlı bir plan sunar ama rezervasyonları yapmak, ödemeleri gerçekleştirmek vb. yine bana düşer. İstenmeyen sonuçları önleyen bir insan katmanı vardır. Oysa yapay zekâ aracıları gerçek dünyada eyleme geçtiğinde, bu eylemler gerçek ve istenmeyen sonuçlar doğurabilir.

Yapay zekâ aracısı yanlış uçuşları ayırttığında veya yanlış ayakkabıları iade ettiğinde sorumluluk kime aittir? Bu aracıların her eylemden önce kullanıcıdan onay isteyeceğini tahmin ediyorum, ancak bunun tek başına daha karmaşık senaryolarda hataları önlemeye yetip yetmeyeceğinden emin değilim.

Google gibi şirketler, bu tür hataları en aza indirmek için titiz test ve doğrulama süreçlerine öncelik vermelidir. Gerçek kontrolü, bilgileri çapraz doğrulamayı ve hatalar olasılığına dair net uyarılar sağlamayı mümkün kılan mekanizmaların uygulanması hayati olacaktır.

Etik yansımalar

Genel olarak Jarvis ve yapay zekâ aracıların etik sonuçları, gizlilik ve doğruluğun ötesine uzanır. Şirketler, olası iş kayıpları ve yapay zekâ sistemlerine bağımlılıkların artması gibi bu aracıların daha geniş toplumsal etkilerini de dikkate almak zorundadır.

Sonuç

Jarvis AI hakkında söylediklerimizin tamamı spekülatiftir. Yayımlanana kadar ne yaptığını kesin olarak bilemeyeceğiz. Ancak bir şey kesin: Yapay zekâ aracıları geliyor ve yapay zekâ devriminde bir sonraki adımı temsil ediyorlar. 

Her ne kadar görevlerin otomatikleştirilmesinin son derece faydalı olduğunu ve ciddi zaman tasarrufu potansiyeli taşıdığını kabul etsem de bilgisayarımın kontrolünü bir yapay zekâya (ya da herhangi birine) vermek fikri beni rahatsız ediyor.

Son yıllarda yapay zekânın olası tehlikeleri üzerine çokça konuşuldu. Bence yapay zekâlar sohbet botlarıyla sınırlı kaldığı ve gerçek dünyada eylem gerçekleştiremediği sürece riskler sınırlıdır. Evet, bir yapay zekâ birine zararlı bir şeyi nasıl yapacağını anlatabilir, ancak yine de o kişinin bunu eyleme dökmesi gerekir. Biri bunu gerçekten öğrenmek isterse, yeterli zamanla zaten bir şekilde öğrenebilir. Yapay zekâ aracılarıyla bu koruma katmanını kaybediyoruz ve bu aracıları giderek daha fazla yetenekle donattıkça bu gerçekten tehlikeli geliyor.

Yapay zekâ aracılarına doğru gidişatın kaçınılmaz olduğunu hissediyorum; ancak bu, son derece dikkatli bir şekilde ele alınmalı.