Mustafa Suleyman, Microsoft'un Yapay Zeka CEO'su, geçtiğimiz günlerde MIT Technology Review'da bilgisayarın 'neredeyse insan seviyesinde ajanlar' eşiğinde olduğunu ilan etti. Harika, tabii onların yanlışlıkla özel tıbbi kayıtlarınızı bir yabancıya e-posta ile göndermesini nasıl engelleyeceğimizi çözebilirsek.

Databricks'in Yapay Zeka Ajanları Durum Raporu'na göre, kuruluşların yalnızca %19'u yapay zeka ajanları dağıttı ve onlar da çoğunlukla sınırlı bir temelde. Databricks'in yapay zeka başkanı Craig Wiley, ZDNET'e CFO'ların üç endişesi olduğunu söyledi: kontrol, kalite ve maliyet. Yani temelde ergen çocukları hakkında sahip oldukları endişelerin aynısı, ancak daha fazla veri sızıntısı ile.

Wiley'in ilk en iyi uygulaması yönetişim – özellikle, bir ajanın hangi verilere erişebileceğini kontrol etmek. 75 milyon kullanıcısı olan ve bir kişinin yumurtlama tablosunu bir başkasınınkiyle karıştırma konusunda meşru bir korkusu olan kadın sağlığı uygulaması Flow'u işaret etti. 'En son isteyecekleri şey, bir uygulama kullanıcısının başka bir kullanıcının bilgilerini içeren bir yanıt almasıdır,' dedi Wiley, hiçbir veri ihlali manşeti görmemiş bir adamın hafifliğiyle.

Varlık yöneticisi Franklin Templeton, portföy raporlarıyla benzer bir zorlukla karşı karşıya. Kimse mali danışmanından 'Sayın Müvekkil, işte başka birinin net değeri' diye başlayan bir e-posta almak istemez. Wiley, veri bölümlemesinin 'deterministik olarak zorlanması' gerektiğini, sadece bir istemde önerilmemesi gerektiğini vurguluyor – çünkü yapay zeka, dikkati dağılmış bir stajyer gibi, en az dirençli yolu izleyecektir.

İkinci uygulama değerlendirme. Flow'un geliştiricileri doğruluğu sağlamak istediğinde, çıktıyı yargılaması için programcılara sormadılar; gerçek doktorlara sordular. 'Yazılım programcıları orkestrasyon sistemi olarak adlandırılan şeyi yazıyor,' diye açıkladı Wiley, 'ancak bu yanıtın ek bağlam veya renk gerektirdiğini söyleyen doktorlardı.' Değerlendirme sürekli olmalı, sadece nihai cevapları değil, ajanın düşüncesinin her ara adımını kontrol etmelidir. Bunu yapan şirketlerin ajanları üretime sokma olasılığı altı kat daha fazladır – bu ya değerlendirmenin bir kanıtıdır ya da herkesin aleyhine yıkıcı bir suçlamadır.

Üçüncü endişe, maliyet, esasen ilk iki şeyi doğru yapmanın ödülüdür. 'Bu iki şeyi yapabildiğinizde, dürüst olmak gerekirse, gerisi uygulama detayları haline gelir,' dedi Wiley. Ancak maliyet önceden düşünülmelidir: 'Bu, bugün makul bir maliyet çerçevesi içinde çözebileceğimiz bir şey mi? Ve çözebileceğimizi varsayarsak, şirketinizde gerçekten bir fark yaratacak mı?'

Wiley küçük başlamayı tavsiye ediyor. Market zinciri 7-Eleven, servis teknisyenleri için ekipmanla ilgili tonlarca belgeye erişen bir 'süper asistan' kurdu ve bir arkadaşı arayıp 'Bu sorunu daha önce gördün mü?' deme ihtiyacını azalttı. Sonuç: ilk seferde düzeltme oranlarında %25 artış ve onarım süresinde %40 düşüş. Baylor Üniversitesi, potansiyel öğrencilerle yapılan görüşmelerin kayıtlarını incelemek için ajanlar kullanıyor ve insan not alanların kaçırdığı karar faktörlerini analiz ediyor.

Franklin Templeton'ın yatırım portföyü analizinin otomasyonu, 15 milyon doların üzerinde yeni ürün fırsatı belirledi – muhtemelen insanların görmek için çok meşgul olduğu müşteri portföylerindeki boşlukları fark ederek.

Wiley, ajan yapay zekanın mevcut durumunu 'web'de 2001'in eşdeğeri, şirketlerin web sayfalarına yatırım yaptığı ancak tüm bunların amacını henüz anlamadığı' ile karşılaştırıyor. Ana çıkarım: önce verilerinizi düzene koyun. 'Verileriniz iyi durumdaysa, bunu [bir ajan sistemi kurup dağıtmak] bu öğleden sonra yapabiliriz,' dedi Wiley. 'Verileriniz kötü durumdaysa, asıl sorun verilerinizi düzene koymanın ne kadar süreceği olacak.'

Yani neredeyse insan seviyesinde ajanlara giden yol, temiz veri, titiz değerlendirme ve yapay zekanızın yanlışlıkla en derin sırlarınızı bir yabancıya ifşa etmeyeceğine dair sonsuz umutla döşenmiştir. Geleceğe hoş geldiniz.