Yapay Zeka Yazarların Yerini Alacak mı? AI İçerik Yazımının Evrimi ve Geleceği

Metin üretimi ve makine öğrenimindeki gelişmelerle birlikte, içerik yazarlarının, otomatik tamamlama işlevi sunan sayısız yapay zeka metin yazarlığı aracı tarafından değiştirilip değiştirilmeyeceği üzerine çok konuşuluyor.

GPT-3, Rytr, Jarvis, Shortly, CopyAI, Frase gibi ürünler – piyasada her geçen gün ortaya çıkan yeni otomatik tamamlama ürünlerinin listesi sonsuz. Tüm bu ürünlerde "Benim için yaz" düğmesi var. O düğmeye tıklarsınız ve bir paragraf metin ortaya çıkar.

Bu neredeyse sihir gibi hissettiriyor.

Bir yapay zeka araştırmacısı olarak bu alandaki gelişmeleri son 5 yıldır takip ettim ve metin mesajlarınızı otomatik tamamlamanın bir yolu olarak başlayan bir şeyin neredeyse bütün romanları üretebilecek bir teknolojiye nasıl dönüştüğünü görmek büyüleyici.

Peki, bu AI'nın metin yazarlarının yerini alabileceği anlamına mı geliyor - insan yazını modası geçmiş mi? ‍Cevap karmaşık.

Bu soruyu yanıtlamak için önce içerik yazımı için otomatik tamamlama işleminin gerçekten nasıl çalıştığını görmek için perdenin arkasını açmamız gerekiyor. Bu bilgilerle donanarak bu yapay zeka teknolojisinin getirdiği ödünleşmeleri inceleyebilir ve piyasadaki bu AI yazma araçları ile ilgili olarak metin yazarlarının endişelenmesi gereken bir şey olup olmadığını anlayabiliriz.

İçerik Yazımı için Otomatik Tamamlamanın Evrimi

GPT-3 gibi yeni yapay zeka yenilikleriyle ilgili tüm heyecan nedeniyle, tahmin edici metin teknolojisinin (otomatik tamamlama ve otomatik düzeltme) on yıllar boyunca nasıl geliştiğini unutmak kolay.

Evet, bu, sizi "iz"den "is"e otomatik düzelten eski iPhone 5'inizdeki özellik ve aynı zamanda Google'ın aramalarınız için size bazen eğlenceli tamamlamalar önerme şekli.

Size Yazması İçin N-Gram'lara Güvenmek

Şaşırabilirsiniz, ancak otomatik tamamlama teknolojisi 1948 yılına kadar geri götürülebilir. O zamandan beri, içerik yazarlarının yazımlarını kontrol etmelerine ve düzeltmelerine yardımcı oldu.

Otomatik tamamlama'nın mütevazı kökenlerine bir göz atalım.

Birçok erken otomatik tamamlama sistemi, bir dil modeli kavramına dayalıydı. Temel olarak bu, bir kelime geçmişine dayalı olarak bir sonraki kelimeyi tahmin edebilen bir modeldi.

196 milyonda Claude Shannon tarafından referans verilen ilk dil modeli Claude Shannon tarafından n-gram köprü modeli olarak adlandırıldı. N-gram'ların bir uygulaması, yazdığınız metinde geçen kelime dizilerinin nasıl bir araya gelme olasılığının ne kadar yüksek olduğunu tahmin etmekti.

Örneğin, "Can you please come" (gibi) yazdığınızda bu geçmiş kelimeler, n-gram modeli sonraki kelimeyi "here" olarak yüksek ihtimalle tahmin eder (örneğin, %80 ihtimalle). Telefonunuz ardından ifadenizi "here" kelimesi ile tamamlamayı önerir.

N-gram'lar hangi kelimelerin olası olduğunu nasıl biliyor?

Üst düzey bir dil modelini oluşturmak, yalnızca "Can you please come here" ifadesinin yüksek kaliteli bir metin corpus'unda kaç kez göründüğünü saymak kadar basittir. Bu ifade çok görünüyorsa, "here" doğru bir tamamlamayı işaretler - aksi takdirde, olasılığı düşük bir ifadedir.

Bu olasılık nispeti tüm olası ifadeler üzerinde uygulanır ve bu "sayı tablolarını" oluşturur.

Yukarıdaki örnekte, ilk satır insan yazılı dilde en sık geçtiği için en yüksek sayıya sahiptir. Son satır esoterik İngilizce'de yazılmıştır ve modern dilde çok sık görülmediği için daha düşük bir sayıya sahiptir.

Bu tablo ile, birisi her yazdığında program bu tabloya bakacak ve en yüksek sayıya uyan ifadeyi bulacaktır. Bu en iyi eşleşme temel olarak bir sonraki kelimenin ne olması gerektiği konusunda bir tahmindir. Bu eşleşme ayrıca programın size bir olasılık tahmini (örneğin, corpus'a dayalı olarak %80 doğru tamamlama şansı) de vermesini sağlar.

Ve işte burada, birçok otomatik tamamlama aracının arkasındaki sihir kelimeleri saymakla ilgili!

Aşırı basitleştirilmiş bir şekilde, belirli bir dizi geçmiş kelime verildiğinde en olası bir sonraki kelimeyi tahmin edebilecek bir model oluşturmanın yolu budur. Bu, otomatik düzeltme ve otomatik tamamlama sistemlerinin nasıl çalıştığının temelidir.

Peki metin yazarlarının yerini n-gram modeli mi alacak?

Kesinlikle hayır.

N-gram ile ilgili temel bir problem var – dili seyrek bir şekilde temsil ediyor. Basit bir şekilde söylemek gerekirse, çok fazla veri varsa, tablonuz çok büyük hale gelmektir. İşte burada GPT gibi sinir ağları devreye giriyor.

GPT ile Bir Tablonun Ötesine Geçmek

Bugün kullandıklarımız, n-gram modelinden bu yana uzun bir yol kat etti.

Modern otomatik tamamlama için yapay zeka, n-gram modellerinden çok daha güçlü olan sinir ağlarına dayanıyor. Daha sofistike olsalar da, sinir ağları hala istatistiksel sayımın temel prensibine dayanıyor.

Çok güçlü GPT-3 (Üretici Ön-eğitilmiş Aktarıcı v3) OpenAI tarafından geliştirilen büyük bir sinir ağı dil modelidir ve piyasada son zamanlarda yayımlanan tüm otomatik tamamlama araçlarının arkasındaki asıl şeydir. GPT-3 temel dil işleme (NLP) alanında büyük ön-eğitilmiş sinir ağlarına yönelik hareketin bir parçasıdır.

GPT-3 ile, artık tüm olası ifadeleri bir tabloda saklamıyor, bunun yerine sinir ağının ağırlıklarında bir sıkıştırılmış özet şeklinde depolanıyor. Bu sayede, tek bir tabloya sığması zor olan milyarlarca ifadenin ve cümlenin üzerinde model eğitebiliriz.

‍Peki, GPT-3 sizin için nasıl yazıyor?

N-gram'lar gibi, bir kelime veya ifade yazdığınızda GPT-3, eğitim aldığı metin corpus'una dayanarak cümlenizi tamamlamak için en olası kelimeyi bulmaya çalışacaktır.

Ama bu orada bitmiyor. Siz yazıyorsunuz ya da başka bir kelime eklenecek bir kelimeyi tahmin ettikten sonra, bunu bir döngüde yapar ve bir paragraf yazana kadar bir sonraki kelimeyi tahmin etmeye devam eder. İşte size "bir paragraf üretme" şekli budur.

Ama bekleyin - eğer tüm GPT-3'ün yaptığı, önceden yazılmış içerikten türetilen olasılıklara bakmaksa, bu GPT-3'ün sadece okuduklarını tekrarladığı ve gerçekten yaratıcı olmadığı anlamına mı geliyor?

Bu, AI üretilmiş içerik hakkındaki bugünün tartışmalarında yaygın bir felsefi soru.

AI İçerik Yazımı Hakkındaki Yanılgılar

AI İçerik Yazımı Yaratıcı Olabilir mi?

Birçok eleştirmen, diğer tüm AI modelleri gibi GPT-3'ün de yalnızca daha önce gördüğü metni üretebildiğini belirtti. Bu araçların yaratıcılık yoksun olduğunu ve bu araçların sadece spam içeriği yeniden yayımlamak için iyi olduğunu iddia ediyorlar.

Bu görüş bir zamanlar geçerliydi ancak artık tamamen doğru değil.

1948 yılına ait bir n-gram modelinin mevcut içeriği sadece tekrarlayacağı iddiası kolaydır çünkü kelimenin tam anlamıyla tüm eğitim verilerini bir tabloda saklar ve gördüğü ifadelere bakarak "metin üretir".

Ancak GPT-3, eğitim yaptığı metinleri çok etkili bir kompakt hale getirdiği için yazılı içerik kuralları ve kalıpları geliştirmek zorundadır - hafızasında sakladığı eğitim verilerinden tam cümleleri her zaman hatırlamaz.

Birkaç cümle aynen tekrar edilebilirken, üretilen birçok ifade yenidir. Üretilmiş metnin hızlı bir Google araması, çoğu üretimin özgün olduğunu gösterecektir.

GPT-3'ün (veya herhangi bir AI modeli ve AI Araçları'nın) orijinal yazı üretip üretmediğine inanmanız, nasıl orijinallik tanımladığınıza bağlı olarak tartışmaya açıktır. Sonuçta insanlar, önceki büyük çalışmalardan öğrenmiş ve bunlardan yeni eserler oluşturmuşlar - peki insanlar gerçekte ne kadar özgünler?

Modern yapay zeka, dışarıda bulunanlara benzer metinler üretebilirken, aynı zamanda sizi şaşırtabilecek metinler de üretebilir.

Bu sürprizin en iyi şekilde değerlendirilmesi, insanlar tarafından daha iyi bir şekilde kullanılmalıdır.

Otomatik tamamlama kullanımını daha iyi hale getirmek, yazarların en iyi AI tarafından üretilmiş metni filtrelemelerini ve seçmelerini ya da yazarken tıkanıklığı kırmak için bir ilham kaynağı olarak kullanmalarını içermelidir.

AI İçerik Yazımı Duygu Taşıyabilir mi?

AI içerik yazımına dair endişelerden biri, ifadesiz, duygusuz metinler oluşturacağı yönünde.

Bu, bir başka geniş kapsamlı ifadenin incelikten yoksun hali - ve belki de bilim kurgu kavramlarımızdan türetilmiş, duygusuz teneke kutu benzeri robotlar olan robotların AI görüşüdür.

Yine basit AI modelleri olan n-gram'lar, temsil gücü eksik olduğu için duygusal metinler üretmesi muhtemel değildir - ne kadar öğrenebileceğine pratik bir sınır koyar.

Ancak, GPT-3, daha fazla bağlam içeren geniş bir metin corpus'undan öğrenebildiği için, yazımın duygu ve tonunu taklit edebilir. Bu, "Bugün üzgünüm" gibi bir ifade yazdığınızda, AI modelinin, yazılı metinde bu ifadeyi yansıtma şansı bulmaya çalışacağı anlamına gelir.

(Yukarıda okuduğunuz paragraf tamamen Jenni AI tarafından hiçbir düzenleme yapılmadan otomatik tamamlandı. Önceki paragraflardan tonumu ve yazı stilimi uyumlu hale getirmeyi öğrendi.)

Ayrıca ICLR 2020'de yayımlanan bir çalışma, sinirsel metin üreticilerin taklit edebilme yüksekliği ile sık sık yinelenebileceğini ortaya koyuyor. Ancak, taklit etmek duygu sahibi olmak ile aynı değildir.

Bir yazar olarak, yazınızın genel tonunu ve duygusunu hâlâ kontrol etmeniz gerekecek. AI, insan duygularını yansıtan metinler üretebilirken, insan olmanın ne demek olduğunu deneyimsel olarak bilmez - bir enkarne zeka değildir.

Unutmayın, n-gram modelleri gibi, GPT-3 de bir metin corpus'unda (çoğunluğu internetten ve insan yazarlar tarafından üretilmiştir) eğitilmiştir.

Diğer insanların tipik bir insan deneyiminde yaşadığı diğer şeyleri hiç görmedi veya yaşamadı - bir cheeseburgerin tadının nasıl olduğunu asla bilemeyecek, ne de gerçekten empati kurabilecek. OpenAI'ye göre, "Peynirimi buzdolabına koyarsam erir mi?" gibi fiziksel dünya ile ilgili sorulara doğru bir şekilde yanıt veremez.

Bu konuları dikkate almak, yeni yıllarda modern dil modellerinin karşılaşacağı içsel bir sınırlamadır - elbette AI'nın bir fiziksel bedeni olana kadar.

İçerik yazımında, bu sınırlamayı anlamak kritik olmasa gerek.

Bu, içerik yazımında AI'nın gücünden tam anlamıyla yararlanmak için, AI modeline rehberlik ve geri bildirim sağlanması gerektiği anlamına gelir ve onu doğru yöne yönlendirilmelidir.

İçerik Yazımının Geleceği AI + İnsan

Bu dezavantajlar, AI içerik yazımındaki gelişmelere karşı şüpheci olabilir veya geleceğimizin spam içeriklerle dolacağı korkusuna yol açabilir.

Tam tersine, çok daha parlak bir gelecek öngörüyorum.

1996 yılında IBM'in AI sistemi bir satranç oyununda oyuncuyu yendiğinde, satranç oyununun çözüldüğü ve daha fazla satranç oyuncusu kalmayacağı düşünülmüştü.

Ancak, AI'nın hamlelerini inceleyerek insanlar yeni satranç stratejileri öğrenmeye başladı. Benzer bir olgu, 2016'da DeepMind'in AlphaGo'su Lee Sedol'u yenerek , dünyanın en iyi Go oyuncusunu yendiğinde de gerçekleşti.

AI'deki başarı, insanların uyum sağlaması ve değişmesi gerektiği anlamına gelir - ve bu değişiklik rahatsız edici olabilir ancak genellikle iyileştirme sağlayan bir değişikliktir. Yapay zeka belirli görevlerle bazı insanları geçebilse de, insanlar daha iyi genelcilerdir ve genel verimliliklerini artırmak için AI'yı içermeyi öğrenebiliriz.

Bu, içerik yazımı için de geçerlidir. Burada metin yazarlarının yüksek düzeyde içerik stratejisini, bir şirketin vizyonunu ve markasını ve izleyiciyi anlamayı içeriklerine entegre etmeleri gerekmektedir.

İki dünyanın en iyisini -insanlarla AI'nin birlikte çalışarak, daha yüksek kaliteli içerik üretmesi- elde edebileceğimiz bir gelecek öngörüyorum.

Yarın Metin Yazarlığı Modası Geçmiş mi Olacak?

Teknolojinin üstel gelişimiyle birlikte, içerik yazarının işinin gelecekte risk altında olup olmadığını merak etmemek elde değil.

Sadece geçmiş yıllarda dil modeli gelişim eğilimine bakarsak, AI'nın metin tamamlama konusunda giderek daha iyi hale geldiği açıktır. 3 yıl içinde a ortak bir benchmark gibi WikiText-103 üzerinde AI'nın tekinlik (bir hata ölçümü) 40'tan 10'a düşmüştü - bu %400'lük bir iyileştirme!

Bu üstel gelişmeyi tahmin ederek, önümüzdeki 5 yıl içinde, otomatik tamamlama teknolojisinin kalitesinde 10 kat daha fazla iyileşme bekliyor.

Bu durum, sizin SEO içerik yazılarınızda yapabileceğiniz düşük değerli işlere kalırsa - mevcut içeriği yeniden yazmak, şablonları doldurmak, listeleri kopyalayıp yapıştırmak veya diğer kişilerden içerik taşımak - o zaman cevap evet – mahkumsunuz.

Peki, bu ciddi ve tutkulu metin yazarları için ne anlama geliyor?

"Benim İçin Yazma", "Benimle Birlikte Yaz"

Artık neden daktilo kullanmadığımızın bir nedeni var. Çünkü içerik yazımı, sadece bir parça kağıda mürekkep koymak değildir.

Artık neden dilbilgisi manuel olarak kontrol etmediğimizin bir nedeni var. Çünkü dilbilgisi bir teknik özelliktir ve içeriğinizin gerçek kalbi değildir.

Kullanıcı arama niyetini tatmin etmek ve belirli niş alan anlarınızda tam bir konu uzmanı olarak görünmek, okuyucularınızdaki tekrar etmek isteğini artıracaktır. Makalelerinizin daha geniş bir kesim tarafından organik olarak paylaşılmasını sağlayacak ve arama motoru sıralamalarında yükselmesine yardımcı olacaktır.

Tüm bu yazma teknolojisi evrimlerinde kendisi, yazar hala içeriğin vizyonunun lideri olarak kalmalıdır. Tamamlayıcılık, ikameye göre anahtardır.

Eğer AI düşük seviyeli işleri kaldırmak için buradayken, bir metin yazarı olarak daha değerli bir çalışma gerçekleştirmeye yönelik yöntemlerinizi değiştirmeniz gerekiyor. Ürettiğiniz içeriği daha dikkatli düşünmenin zamanı geldi.

Her günde yaklaşık 7.5 milyon blog yayımlanıyor ve içeriğinizin mutlaka öne çıkması gerekiyor.

İşiniz, pazarlama stratejiniz, hedef kitle ve içerik arasında bağlantılar kurmak, benzersiz bilgi, araştırma ve fikirler getirmek - ve diğerlerinin anlatmadığı bir hikaye olarak sunmaktır. Dikkati çekecek bir hikaye ve okuyucularınızı yazınızın sonuna kadar meşgul tutacaktır.

Bu, yazmanın kağıda kelimeleri koymanın mekanikleri hakkındaki bir şey değil, iletmek istediğiniz fikirler ve hikaye anlatımının sanatı hakkında daha fazla olacak anlamına gelir.

Yapay zekanın bizim için yazmasına güvenmeyi bırakmalıyız, ama bizimle yazmasına güvenmeliyiz.

İşiniz, okuyucuya yüksek kaliteli, etkileşimli içerik sağlamak ve gerçek değeri olanlarla iletişim kurmakla ilgili olduğunda rolünüz güvende.

Jenni Nasıl Yardımcı Olabilir

Jenni, insanların ve AI arasındaki bu entegrasyonu mümkün olan en sorunsuz hale getirmek için çok çalışmaktadır - ve bu yüzden, GPT-3 tabanlı otomatik tamamlama sistemimizi dikkatli bir şekilde tasarladık, içerik yaratıcı - her zaman direksiyon başında olacaktır.

Mart 2022 itibarıyla, Sizin İçin Yaz düğmesini kademeli olarak kaldırmaya karar verdik - biliyorsunuz, bir düğme basıyorsunuz ve o sizin için sihirli bir şekilde bir paragraf yazıyor. Şaşırtıcı!

Bunun sebebi, birçok kullanıcı durumu çalışmalarıyla gördüğümüz - yeni kullanıcılardan yüzde yarısının "Benim İçin Yaz" düğmesine erişime sahip olmalarının ardından düşük kalitede yazıklarının %~80'inin üretildiğidir.

Bu düğmenin teşvik edilmesi bir kullanıcıyı spam yaratmaya çok kolaylaştırdı ve hikayenizin yazarı olmanızı engelledi.

Bunun yerine, Jenni, sizin yazarken aktif olarak size öneriler sunarak, içerik oluşturma sürecinizle kusursuz bir şekilde bütünleşecektir.

Bu, herhangi bir yazar tıkanıklığını aşmak için oldukça büyük bir destek sağlayacak ve aynı zamanda zanaatınıza olan eğlenceyi ve tutkuyu geri getirecektir.