Yapay Zekanın Katil Uygulaması: Yapay Zeka Ajanları Her Şeyi Nasıl Değiştirebilir?

Yapay Zeka'nın Blockbuster Uygulamasını Bulmak

ChatGPT'nin piyasaya sürülmesiyle birlikte kamuoyunda oluşan büyük ilgiden bu yana, yapay zeka teknolojisi manşetlere taşındı ve genel halkın, BT uzmanlarının ve yatırımcıların dikkatini çekti.

Bu, özellikle üretken AI kapasitesinin katlanarak artmasıyla doğrulandı. Ayrıca, yeni bir rekabet dalgası, alandaki ilerlemeyi hızlandırdı, DeepSeek gibi Çin AI'sı ile ABD yapımı yapay zekaların maliyet yapısı ve fiyatlandırmasına meydan okuyor.

Ancak yapay zeka sektörü hala biraz sallantıda, çünkü yapay zeka altyapısına harcanan yüz milyarlarca doların yatırımı haklı çıkaracak düzeyde gelir yaratması henüz mümkün değil.

Önceki teknoloji devrimleri, teknolojinin "gerçek" ekonomiye, örneğin ofis çalışmalarına (Windows ve Office), eğlenceye (video oyunları ve yayın akışı), reklamlara (Google), iletişimlere (akıllı telefonlar) veya ticarete (çevrimiçi ödeme ve e-ticaret) karlı bir şekilde uygulanması üzerine inşa edilmişti.

Şimdiye kadar, AI çoğu insanın çalışma veya günlük hayatlarını yaşama biçimini devrim niteliğinde değiştiremedi. Ancak bu, patlayıcı bir performans ve yetenek yelpazesine sahip uzmanlaşmış AI'nın ortaya çıkmasıyla muhtemelen değişecek: AI ajanları.

Yapay Zeka Ajanları Nelerdir?

AI ajanlarının temel fikri, belirli bir ortamda bağımsız olarak çalışabilen AI'lar yaratmaktır. Bu, ona LLM'ler (Büyük Dil Modelleri) veya çoğunlukla insan tarafından oluşturulan istemlere tepki veren görüntü oluşturucular gibi üretken AI'larınkinden çok farklı pratik roller verir.

Bu bağlamda, "çevre", yoldaki bir araba ve otonom sürüş işlevi için yapay zeka gibi gerçek dünyadaki belirli durumları veya belirli bir yazılım veya dijital arayüz gibi tamamen sanal bir yeri ifade edebilir.

Yapay zeka aracısı, verilen rolünde özerk bir şekilde hareket ettiğinden, insanların sürekli olarak telkin yoluyla müdahalesine ihtiyaç duymaz. Bu nedenle, onay veya denetime ihtiyaç duymadan kendi başına da harekete geçebilir.

Uygulamada, çoğu yapay zeka aracının, bir insan yöneticiden geri bildirim isteyeceği yerleşik koşulları ve kuralları da olacaktır.

Google'a göre yapay zeka ajanlarının temel özellikleri şunlardır:

• muhakeme: Verileri analiz edebilir, kalıpları belirleyebilir ve kanıt ve bağlama dayalı bilinçli kararlar alabilirler.
• Oyunculuk: Eylemde bulunma veya görevleri yerine getirme yeteneği; buna fiziksel eylemler veya dijital eylemler dahil olabilir.
• gözleme:Ortam veya durum hakkında bilgi toplayarak bağlamını anlamak ve bilinçli kararlar almak.
• Planlama: Hedeflere ulaşmak için gerekli adımların, olası eylemlerin ve en iyi eylem yolunun belirlenmesiyle bir plan geliştirmek.
• Ortak çalışma:İnsan veya diğer yapay zeka ajanları olsun, başkalarıyla etkili bir şekilde çalışmak.
• Kendini geliştiren: Yapay zeka ajanları deneyimlerden ders çıkarabilir, davranışlarını geri bildirimlere göre ayarlayabilir ve zaman içinde performanslarını ve yeteneklerini sürekli olarak geliştirebilirler.

Kaynak: DevRevAI

Gerçekten Yeni Mi?

Bu özellik seti, AI ajanlarını, daha proaktif yetenekler, özerklik ve daha karmaşık görevleri ele alma yeteneği ile AI asistanları ve botları gibi önceki AI araçlarının bir adım ötesine taşıyor.

Kaynak: Google

Fiziksel "bedenlere" sahip yapay zeka ajanları gerçek dünyayla doğrudan etkileşime girebilirken, dijital yapay zeka ajanlarının belirli sanal çalışma ortamlarında uzmanlaşması muhtemeldir.

Her iki durumda da, yapay zekaya yeterli yetki ve olası eylemleri vermek, ancak hatalardan kaynaklanan beklenmedik hasarları önleyecek kadar da fazla vermemek hayati önem taşıyor.

Genel olarak, AI kararlarının kalitesindeki paralel büyüme ve bunlara olan aşinalığın artması, insanların ve yetkililerin AI karar alma süreçlerine daha fazla özgürlük tanımasına olanak tanıyacaktır. Ancak bu, AI eylemlerinin sorumluluğuna ilişkin ilginç yasal ve etik soruları gündeme getirir (aşağıda bu konu hakkında bir tartışma bulabilirsiniz).

Yapay Zeka Aracılarının Potansiyeli

Yapay zeka ajanlarının bağımsız olarak çalışabilme yeteneği, onları yapay zekanın en iyi uygulamaları haline getirebilir. Modern yaşam, aynı zamanda daha basit bir otomasyon biçimine verilmek için çok karmaşık olan, çok da karmaşık olmayan tekrarlayan görevlerle doludur.

Örneğin, bu yüzden Tesla, 2018 yılında montaj hattının otomasyonu ve robotizasyonunda geri adım atmak zorunda kaldıRobotlar harika bir iş çıkarabilir, ancak gereksinimlerde en ufak bir aksama veya beklenmeyen bir değişiklik bile tüm montaj hattını durma noktasına getirebilir.

"Bu çılgın, karmaşık konveyör bant ağımız vardı... Ve çalışmıyordu, bu yüzden tüm bu şeyden kurtulduk. Evet, Tesla'daki aşırı otomasyon bir hataydı. Daha doğrusu, benim hatam. İnsanlar hafife alınıyor."

Elon Musk

Ancak modern yapay zekalar, her şeyi önceden tahmin etmeye çalışan çok ayrıntılı bir dizi katı kuraldan ibaret değildir. Bunun yerine, eğitimleri sırasında yeterli ilgili veri verildiğinde, bir dereceye kadar yeni koşullara uyum sağlayabilir ve evrimleşebilirler.

Bu da yapay zekayı, bir müşteriyi sorun giderme algoritmasında gezdirmekten otoyolda kamyon sürmeye kadar, oldukça tekrarlayan görevler için özellikle önemli hale getirebilir.

İnsanların aksine, böyle bir yapay zeka 24/7 çalışabilir ve maaş, sağlık sigortası vb. gerektirmeyebilir.

AI yeteneklerinde ulaştığımız seviyeyi sınıflandırmanın birçok yolu vardır. Genel olarak, AI'nın yeteneğini genel insan nüfusuyla karşılaştırma eğilimindedirler, en yeni AI ajanları yakında nüfusun %50-90'ının belirli, dar alanlı görevlerdeki becerilerine ulaşacaktır, genellikle AI ilerlemesinde orta nokta olarak kabul edilir ve AGI için sadece başlangıçtır.

Kaynak: Cobus Gri Yavrusu

Yapay Zeka Ajanları Nasıl Çalışır?

Yapay zeka ajanları, birbirleriyle etkileşim halinde olan birkaç temel "bileşenden" oluşur:

• Sensörler: Fiziksel AI ajanları için bu, kameralar, mikrofonlar, LIDAR, radyo antenleri vb. olabilir. Dijital AI ajanları için bu, bir arama işlevi, dosyaları okumak, belirli bir yazılımdan veya veritabanından veri çıkarmak için bir araç vb. olabilir.
• Aktüatörler: AI işini bu şekilde yapabilir. Fiziksel olduğunda tekerlekler veya robotik kollar olabilir. Dijital olduğunda dosya oluşturma veya değiştirme, rapor yazma, veri analizi yapma vb. yeteneği olabilir.
• Beyinler: Sinir ağlarından oluşturulan ve giderek daha karmaşık hale gelen yapay zeka araçlarından oluşan bu sistemler, yapay zeka ajanlarının karar merkezleridir.
• veritabanı: burası, "beynin" doğru kararı vermesini sağlayan gerçeklerin, eğitim verilerinin ve insan düzeltmelerinin bulunduğu bilgi merkezidir.

Kaynak: Thomas Latterner

Bu bileşenlerin birleşimi, yapay zeka ajanlarının hafızaya ve uzmanlaşmış bir LLM temelleri üzerine inşa edilmiş bir kişiliğe sahip olmasını sağlar.

Burada hafıza, AI'nın çok önemli bir parçası ve önceki botlara göre radikal bir gelişme. Bunun nedeni, hafıza eksikliğinin sohbet robotları ve diğer benzer sistemler hakkındaki çoğu şikayetin kaynağı olmasıdır: bu yüzden çoğu bot mantık döngülerinde takılıp kalır, daha önce verilen bilgileri hatırlayamazlar, vb.

AI Ajanlarının Türleri

Fiziksel ve dijital uçurumun yanı sıra, AI ajanlarını kategorize etmenin başka yolları da vardır:

• Bir yol, ajanların insanlarla etkileşime girip girmediğini veya arka planda çalışıp çalışmadığını düşünmektir.
• Başka bir yol ise belirli bir görev için tek bir aracı kullanmak veya daha ayrıntılı bir işi gerçekleştirmek için birden fazla aracının birbirleriyle konuşmasını sağlamak, her bir aracının kendi modeline sahip olması ve diğerleriyle veri paylaşması veya paylaşmaması olabilir.
  • Birden fazla aracı kullanıldığında, bir veya daha fazla aracının alt düzey aracıları koordine etmek ve "düzenlemek"ten sorumlu olduğu bir hiyerarşi oluşturulabilir.
• Yapay zeka aracı kategorizasyonunda bir diğer olasılık, nihai hedefleri ve karmaşıklığı dikkate almaktır.
  • Hedef tabanlı AI ajanları bir sonuca odaklanacak ve söz konusu hedefe ulaşılana kadar davranışlarını veya eylemlerini uyarlayacaktır. Örneğin, bir depo AI'sı bir paketi hedefine ulaşana kadar taşımak için talimatlar verecektir.
  • Fayda tabanlı aracılar Ayrıca hedefe odaklanın, ancak ona ulaşmanın en iyi yoluna da odaklanın. Örneğin, otonom bir araba A noktasından B noktasına gidecektir, ancak güvenliği ve sonunda yakıt verimliliğini, seyahat süresini, yol türünü vb. de hesaba katacaktır.

Kaynak: Ampcome

Neden Genel Yapay Zekalar Yerine Yapay Zeka Ajanları Kullanılmalı?

Yapay zeka sektörünün evrensel modeller yerine yapay zeka ajanlarına yönelmesinin birçok nedeni var.

Birincisi teknik karmaşıklık ve uygulanabilirlik meselesidir. Tam bir insan benzeri genel zeka (AGI) bildiğimiz kadarıyla hala ulaşılamaz durumdadır.

Ancak, örneğin, diğer konularda akıl yürütme konusunda insana ait hiçbir yeteneğe sahip olmadan, bir insan gibi araba kullanabilen özel bir yapay zeka ajanı yaratmak çok daha gerçekçi görünüyor.

Bir diğer konu da verimliliktir. Araba sürmek için kullanılan bir modelin konuşma, yürüme, web aramaları yapma, hesaplama vb. konularda aşırı iyi olması gerekmez. Her görev için çok sayıda bireysel AI ajanı, bilim kurgu filmlerinde sıkça gösterildiği gibi, çok amaçlı bir AI/robotik sistemi konuşlandırmaya çalışmaktan çok daha mantıklıdır.

Son olarak, maliyetler tüm AI projeleri için ciddi bir sorundur. Bu, eğitim maliyetleri ve binlerce hatta milyonlarca GPU için geçerlidir. Ancak bu, AI'yı bilgi işlem donanımında çalıştırmanın maliyetleri ve tüketilen enerji için de geçerlidir. Bu nedenle, işlerinde daha iyi performans gösteren daha uzmanlaşmış, daha basit AI ajanları tercih edilmelidir.

Uzmanlaşmış Yapay Zeka Ajanlarından Genelci Yapay Zeka Ajanlarına mı Geçiyoruz?

Dar ve tekrarlanan görevler için, çok dar AI ajanları muhtemelen en iyisidir. Ancak, AI devriminin faydalarını tam olarak kavramak için biraz daha yetenekli sistemler gerekecektir. Örneğin, bir AI yalnızca bakıma ihtiyaç duyan ekipmanların bir listesini otomatik olarak oluşturmakla kalmaz, aynı zamanda teknisyenlerin söz konusu bakımı yapmalarını ve ilgili zaman çizelgelerini, maaşlarını vb. yönetmelerini de planlayabilir.

Bazı uygulamalarda, görevler ve analizler birbirinden tam olarak ayrılamayacağından, bu, insan çalışanlara gerçek anlamda yardımcı olmada gerekli bir adım olabilir.

Örneğin, tanı koyan bir yapay zekanın tıbbi görüntüleri analiz edebilmesi, semptomları tanımlayan bir metni veya sesi anlayabilmesi, tıbbi test sonuçlarını hastanın geçmişiyle bütünleştirebilmesi, ilgili bilimsel literatürü ve tıbbi protokolü bulabilmesi vb. gerekecektir.

Kaynak: Tabiat

Bu tür genelci, ancak uygulamaya özgü yapay zekaların, her bir alt öğenin bir görevi mükemmel bir şekilde yerine getirdiği çoklu ajan yapıları aracılığıyla oluşturulması muhtemeldir; denetleyici bir yapay zeka ise bireysel ajanların çıktılarını tutarlı bir bütün halinde entegre edecektir.

Uygulamaya özgü kullanım durumları tek olasılık değildir. Örneğin, çok farklı alanlardan ajanlar kullanan çoklu ajanlı AI'lar, farklı veri kümelerini bir araya getirerek yeni bilimsel keşifler yapmak için yararlı olabilir.

AI Agent Uygulamaları

Birçok uygulamanın henüz 1995'te modern İnternet'i kimsenin hayal edemediği şekilde anlaşılmamış olması muhtemel olsa da, birkaç aktivite halihazırda AI ajanlarının uygulamaları için hazır:

• Müşteri HizmetleriÇevrimiçi sohbetlerden restoranlarda sipariş almaya kadar, çoğu müşterinin isteklerinin nispeten basit bir şekilde işlenmesi otomasyonu kolaylaştırıyor. Şimdiye kadar sohbet robotları yetersiz kaldı, ancak daha akıllı yapay zeka temsilcileri muhtemelen bu işlerin çoğunun yerini alacak ve en karmaşık taleplerle ilgilenmek için arka planda birkaç insan görev alacak.
• Bilimsel araştırma: Bu, çok karmaşık ve büyük veri kümelerini analiz etmeyi ve İngilizce dışındaki diller de dahil olmak üzere binlerce bilimsel yayına göz atmayı içerecektir. Ayrıca, protein katlanmasını, malzeme atomik bileşimini vb. tahmin etmek gibi çok teknik görevlerde uzmanlaşmış AI'ları da kapsayacaktır.
• Web Siteleri ve Pazarlama:Günümüzdeki birçok çevrimiçi pazarlama ve reklam kısmen şablonlar ve otomatik optimizasyonla ele alınıyor. Müşteriler tarafından giderek daha fazla özelleştirilmiş deneyim takdir edildikçe, esnek AI temsilcilerinin bu alanda yakında birçok insan kadar iyi performans göstermesi muhtemeldir.
• Çeviri ve Hukuk: Birçok insan görevi, özellikle analiz edilmesi zor bir konu olmaktan ziyade, hakkında çok şey bilinecek çok özel bir konu hakkında benzersiz bir bilgi setine sahip olmaya dayanır. Yapay zekanın büyük miktarda veriyi tarayabilme yeteneği yardımcı olabilir.
  • Ancak, özellikle müşterinin bir hatayı fark etme olasılığı düşük olduğundan, "halüsinasyon" riski çok yüksektir, bu nedenle yalnızca ultra güvenilir bir ajan bu görevleri gerçekleştirebilir.
  • Özellikle turizm gibi kritik olmayan durumlarda gerçek zamanlı çeviri ve sesten sese iletişimin akıllı telefonlarımız için standart bir beklenti haline gelmesi muhtemel.
• Sanat: Muhtemelen yapay zekanın en tartışmalı işlevlerinden biri, birçok insana uymayan binlerce müzisyeni, ressamı, grafik tasarımcısını vb. işsiz bırakma fikridir. Ancak, çok daha küçük ekiplerin veya hatta tek bireylerin film, video oyunu, kitap vb. yapımında çok daha büyük şirketlerle rekabet etmesini de sağlayabilir.
• Sağlık: Elon Musk, takipçilerine halihazırda X'in yapay zekası olan Grok'u ikincil tıbbi görüş için kullanmalarını öneriyor. Uzun vadede, özel tıbbi yapay zekanın doktorlara tıbbi verileri analiz etme ve tedaviler önerme konusunda yardımcı olması muhtemeldir.
  • Robotik cerrahinin daha yaygın hale gelmesiyle birlikte, yapay zekalı cerrahların insan yardımı olmadan bazı cerrahi eylemleri gerçekleştirebileceği bir gelecek hayal edebiliriz.
• Güvenlik: Bu, yerel güvenlikten polise ve hatta orduya kadar uzanır. Yapay zekalar tehdit tespiti ve hatta hedef tanımlaması rolünde mükemmel olabilir. Ancak şimdilik, özellikle ölümcül kararlar için bu sektörde onlara çok fazla özerklik vermek oldukça tabu.
• Lojistik ve ulaşım: Depolarda kullanımı giderek artan robotlar ve insansız hava araçları, daha akıllı hale geldikçe ve gerçek dünyadaki engellerle başa çıkabildikçe, paketlerin teslimatı ve lojistiği ile genel tedarik zinciri işlerini devralma olasılıkları giderek artıyor.
  • Ve tabii ki, otonom araçlar ve kamyonlar daha da büyük bir devrim yaratabilir, mobiliteyi nasıl ele aldığımızı tamamen değiştirebilir ve hatta kişisel araç sahibi olmayı tuhaf bir hale getirebilir.
• Finans"Algoritmalar" günümüz finans piyasalarının önemli bir parçası haline geldiğinden, daha akıllı yapay zekaların daha da fazla rol almasını beklemeliyiz. Özelleştirilmiş yapay zeka temsilcileri, sigorta davalarını, kredi başvurularını vb. değerlendirmede de yaygınlaşabilir.
• Üretim: 3D baskı, CNC makineleri ve esnek üretim için diğer yeni araçların trendleri, modern fabrikaları eski montaj hattından çok daha çok yönlü hale getirdi. Endüstriyel ve insansı robotlarda somutlaşan AI ajanları bu trendi daha da ileriye taşıyabilir.

Yasallık, Düzenleme ve Etik

Sorumluluklar

Yapay zeka ile ilgili her türlü tartışmada, teknolojinin sorumlu bir şekilde kullanılması konusu hararetle tartışılıyor.

Bir yandan, çok fazla düzenleme ilerlemeyi engelleyecek ve muhtemelen en gelişmiş yapay zekaları daha esnek yargı bölgelerine teslim edecektir. ABD ve Çin arasındaki bir yapay zeka teknolojisi yarışı bağlamında, bunun hiçbir taraf için arzu edilen bir sonuç olmadığı açıktır.

Öte yandan, hiç kimse kontrolden çıkmış, sorumluluğu olmayan bir yapay zeka istemez.

Yani, net bir yasal çerçeve belirlenmesi gerekecek. Örneğin, otonom bir araba kaza yaparsa, AI aracının sağlayıcısı sorumlu mudur? Ve AI araçlarına ne kadar fazla özerklik verilirse, kararları gerçek insanları o kadar fazla etkileyebilir ve pahalı olabilir.

Bu, yapay zekanın kötüye kullanımı, örneğin kimlik çalma, dolandırıcılık yapma vb. gibi konuları da kapsar.

Çoğu durumda, AI'yı hangi kurum veya otoritenin düzenlemesi gerektiği bile net değildir. Bu, özel bir uzman kuruluş mu olmalı? Yoksa finans sektöründeki AI, SEC, havadaki dronlar, FAA vb. tarafından mı düzenlenmeli?

Bunlar daha çok yasal ve düzenleyici sorulardır, ancak bunlar genellikle teknolojik ilerlemenin yıllarca gerisinde kalabileceğinden, yapay zeka ajanlarının düzenleyici çerçevesine ilişkin en acil sorulardan bazılarının yakında yanıtlanması muhtemelen acildir.

İşler ve Eşitsizlik

Yapay zeka gelişiminin sıklıkla korkulan etkilerinden biri, yapay zekanın insanların yeniden eğitilmesinden veya yeni işlerin yaratılmasından çok daha hızlı bir şekilde giderek daha fazla işi ortadan kaldırması nedeniyle kitlesel işsizliğin artmasıdır.

Teoride, bu ütopik, kıtlık sonrası bir medeniyete giden yolda bir adım olmalı. Pratikte, bu, o noktaya gelmeden önce milyonlarca insanı yoksulluğa itebilir. Ve önceki otomasyon dalgalarının aksine, yapay zeka çok kalifiye bilgi çalışanlarının yerini alabilir.

Kaynak: ıntellipoint

Tekelleşme veya derinleşen servet eşitsizliği tehlikesi de ciddi bir tehlikedir; çünkü bunların toplum genelinde tehlikeli ve istikrarsızlaştırıcı olduğu tarihsel olarak kanıtlanmıştır.

ahlâk

Yapay zeka tarafından yönetilebilecek ve yönetilemeyecek şeyler nelerdir? Bu, bir depoda palet taşımanın veya e-postalara otomatik yanıt vermenin ötesine geçen her türlü görev için giderek daha acil bir soru haline geliyor.

Askeri insansız hava araçlarında hedefleme sistemleri için AI kullanma cazibesi olduğunda sorun daha da acil hale geliyor. Ukrayna da dahil olmak üzere, "Ukrayna Savaş Alanlarında Yapay Zeka Destekli İHA'lara Acele Ediliyor anlayışının sonucu olarak, buzdolabında iki üç günden fazla durmayan küçük şişeler elinizin altında bulunur.

Reuters, yapay zeka destekli insansız hava araçlarına yönelik yarışın "savaşta teknolojik üstünlük elde etmek için savaşan tarafların yarışı sonucu savaşı keşfedilmemiş bölgelere taşıdığını" bildirdi. Ukrayna'da yapay zeka destekli insansız hava aracı geliştirme üç temel alana odaklanıyor: hedef tanımlama, navigasyon için arazi haritalama ve birbiriyle bağlantılı insansız hava aracı "sürülerinin" oluşturulması.

Swarmer adlı bir şirket, drone'ları ağa bağlamak için bir yazılım geliştiriyor ve bu yazılım sayesinde, minimum insan müdahalesiyle bir drone sürüsü genelinde anında karar alınabiliyor.

Yapay zekalara gerçekten bu tür bir kapasite vermek istiyor muyuz? Ama gerçekten sadece "düşmanın" buna sahip olmasını mı istiyoruz?

Bu konular muhtemelen uluslararası olarak tartışılması ve kararlaştırılması gereken konulardır. Ayrıca AI endüstrisinin kaçınmaması gereken bir konudur.

AI Ajanları Zaten Hizmette

OpenAI Aracıları

Yapay zeka alanında uzun süredir lider olan OpenAI'nin birkaç sağlam GPT tabanlı aracıya sahip olması şaşırtıcı değil. Şirket, AI ajanları geliştirmek için özel araçlara sahip geliştiriciler, Da dahil olmak üzere çoklu ajan Açık AI SDK (Standart Geliştirme Kiti).

OpenAI modeli çoğunlukla GPT ve diğer LLM'lerin daha iyi versiyonlarını oluşturmaya ve bunları ayrı ajan geliştirme için bir temel olarak kullanmaya odaklanmış gibi görünüyor; GPT kullanan ajanlara olan talebi yaratmada lider konumuna güveniyor.

Google

Google (GOOGL ) DeepMind modeli aracılığıyla uzun zamandır AI'da mevcuttur. Ancak Gemini 2.0 “temsilci çağını” benimsedi.

Google ayrıca, günümüzde hala şirketin gelirlerinin %90'ını oluşturan LLM yapay zekalarının klasik aramaya yönelik potansiyel tehdidinin de farkındadır.

Bu nedenle, matematik ve kodlama gibi daha karmaşık konuları ve çok adımlı soruları ele almak için ek bir arama sonucu olan AI Overviews'ı oluşturmak için Gemini 2.0 kullanıldı.

Ayrıca, Jules adlı bir kodlama yardımcısı AI ajanı ve oynanabilir 2D dünyalar yaratmak için bir AI modeli olan Genie 3'yi de yarattı.

Google ayrıca donanım araştırmaları, özellikle de Trilyum TPUs (Tensör İşlem Birimleri).

Manus

Çinli bir girişim olan Butterfly Effect, otonom olarak hareket edebilen ilk genel yapay zeka aracı olduğunu iddia ederek Manus'u Mart 2025'te yayınladı.

Bazıları bunda bir "ikinci DeepSeek anı"Çin'in öncülük ettiği yapay zeka ajanları için durum, DeepSeek'in dikkate değer derecede daha verimli (ve finansal olarak) yaklaşımına göre daha az net.

Manus görünüyor biraz daha yavaş, çökmeye daha yatkın, ancak ChatGPT'den daha ayrıntılı yanıtlar da sağlıyorBununla birlikte, her ne kadar tüm durumlar için ideal olmasa da, genel AI ajanlarının beklenenden daha erken mümkün olabileceği anlaşılıyor.

Alibaba

Temu ve hatta TikTok gibi rakip platformların baskısı altındaki e-ticaret lideri Alibaba, yapay zeka alanındaki ilerlemesiyle teknoloji lideri konumunu geri kazanıyor.

Özellikle Mart 32'in başlarında QwQ-2025B modelini açık kaynaklı hale getirerek, DeepSeek-R1'in parametrelerinin beşte birine sahip olduğu için verimlilik için tasarlandığını iddia etti.

Ayrıca, Mart 2025'te Alibaba, AI Qwen şirketi tarafından desteklenen, derin düşünme ve üretken AI'yı birleştiren bir AI asistanı/temsilcisi olan Quark'ın yeni bir sürümünü yayınladı. Bu AI yenilemesinden önce, Quark bir arama motoruyken zaten 200 milyon kullanıcıya sahipti.

AI Ajan Şirketi

Alibaba

Batı'da daha çok e-ticaret platformu ve ucuz malzeme, parça ve tüketim malları tedarikçisi olarak bilinen Alibaba, aynı zamanda Çin'de yapay zeka ve bulut bilişim alanında öncü olan büyük bir teknoloji şirketi.

Alibaba'nın Çin'deki bulut pazarının %36'sını kontrol ettiği ve bu oranın tüm rakiplerinden çok daha önde olduğu belirtiliyor.

Kaynak: Jeff Townson

Belki daha da önemlisi, halihazırda altı yeni ürün sunuyor DeepSeek AI modelleridünyayı sallayan açık kaynaklı yapay zeka hem geliştirme hem de kullanım başına maliyet açısından çoğu Amerikan AI modelini çok küçük bir oranda geride bırakarak aniden performans gösteriyor.

Alibaba'nın ayrıca Qwen adında kendi yapay zeka modeli de var ve Qwen 2.5'in Deep Seek V3'ten bile daha iyi olduğunu iddia ediyor.

“Qwen 2.5-Max, GPT-4o, DeepSeek-V3 ve Llama-3.1-405B'nin hemen hemen hepsinden daha iyi performans gösteriyor,”

Alibaba'nın Bulut Birimi

Genel olarak, bulut ve yapay zeka alanındaki büyümesinin yanı sıra Alibaba, Çin'de e-ticaretin devi olmaya devam ediyor; Taobao ve Tmall'un 29'daki küresel çevrimiçi satışlardaki %2019'luk payından yalnızca biraz düşüş var.

Kaynak: Forbes

Son dönemdeki yapay zeka ilerlemesi, Alibaba'ya bakış açısını değiştirdi. Baskı altındaki ve bulut satışlarında baskın (ve aynı zamanda rakiplerin baskısı altında) olan eski bir e-ticaret konumundan, Çin'in teknoloji inovasyonuna liderlik etmeye geri döndü.

Quark, Alibaba'nın Çin'deki yapay zeka asistan pazarını ele geçirmek için kullandığı ekstra silah haline geldi. İlk etapta yapay zeka arama motoru olarak hizmete girmesi ve 200 milyon kullanıcıya ulaşmasıyla bu pazarda önemli bir yer edindi.

Dolayısıyla, Çin'de yıllardır devam eden teknoloji baskısı ve ülkeye yatırım yapma konusundaki endişeler nedeniyle nispeten düşük hisse senedi fiyatı göz önüne alındığında, Alibaba, Çin'in yapay zeka yarışında öne geçeceğine bahse girmek isteyen yatırımcılar için bir fırsat olabilir.

(Ayrıca okuyabilirsiniz daha fazla ayrıntı için Alibaba'ya odaklanan özel raporumuz).

Alibaba'daki son gelişmeler