Xin chào, trong Series Magnify, chúng tôi sẽ hỏi các chuyên gia những câu hỏi mà chúng tôi muốn công bố câu trả lời trong lĩnh vực tăng trưởng. Khách mời hôm nay của chúng tôi là Erdem Eser Ekinci, đồng sáng lập Galaxy và DP, người có tầm nhìn thành lập một công ty trí tuệ nhân tạo vào năm 2009. Cho đến nay, chúng tôi đã tiếp đón rất nhiều bạn bè ở đây. Chúng tôi đã hỏi rất nhiều câu hỏi và trong tất cả các câu hỏi đó, chủ đề đều xoay quanh trí tuệ nhân tạo. Chịu đựng. Tôi rất vui vì cuối cùng chúng ta cũng có thể đặt một câu hỏi mà tôi muốn hỏi rất nhiều câu hỏi cho một chuyên gia về trí tuệ nhân tạo, và tôi muốn bắt đầu nhanh chóng. Chúng ta đang nói về tác động mang tính phá hoại của AI và mọi người đều đang bàn tán về điều đó. Như tôi vừa đề cập, bạn đã nghĩ về điều này trong một thời gian rất dài rồi. Ở thời điểm này, vấn đề là về tương lai của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là cách các công ty nên tiếp cận nó, cách họ áp dụng khái niệm này vào doanh nghiệp của mình. Bạn nghĩ chủ công ty, người quản lý, giám đốc, mọi người ở mọi cấp độ nên cân nhắc điều gì khi khởi đầu áp dụng trí tuệ nhân tạo vào doanh nghiệp của mình? Chủ đề này tất nhiên rất phổ biến, hầu như mọi cuộc họp đều bắt đầu bằng trí tuệ nhân tạo và kết thúc bằng dữ liệu. Công việc quan trọng nhất cần thực hiện là đào tạo AI, sử dụng nó và có khả năng thực hiện nó theo bất kỳ cách nào để đưa nó vào một kịch bản nào đó. Việc kiểm kê dữ liệu phải được thực hiện theo cách lành mạnh. Nhìn chung, không phải tất cả dữ liệu này đều có trong công ty. Một số dữ liệu phải được đưa vào từ bên ngoài. Quá trình tích hợp rất quan trọng. Do đó, trở ngại lớn nhất đối với việc triển khai thành công một dự án trí tuệ nhân tạo sẽ không phải là nguồn cung GPU như người ta vẫn nghĩ, mà là nhu cầu. Về cơ bản, đây là việc thu thập dữ liệu sạch và chất lượng. Hầu hết các công ty cũng có dữ liệu. Thông tin này được lưu trữ, lưu trữ và không sử dụng được do lo ngại không được trí tuệ nhân tạo đưa lên đám mây. Do đó, vấn đề lớn nhất là phải thực hiện kiểm kê này, xác định cách thức hoạt động trong từng tình huống và tạo ra các tình huống mới bằng cách tích hợp nó với nguồn dữ liệu bên ngoài. Nếu chúng ta nghĩ rằng một công ty nói ngắn hạn và dài hạn tại thời điểm đó, thì thực tế là ngắn hạn và ở giữa, bạn lịch sự nói là chỉnh sửa dữ liệu, nhưng vẫn còn một chút nữa là hầu hết các công ty vẫn giữ dữ liệu trong Excel. Cũng có thực tế như vậy. Chuẩn bị dữ liệu: Liệu các phòng ban có thiết lập để chuẩn bị cho việc này trong thời gian dài không? Đây có phải là việc mua công nghệ trong một doanh nghiệp hay làm việc với một công ty đại lý? Có phải bí quyết này được thuê ngoài không? Bạn nghĩ phương pháp tốt nhất ở đây nên là gì? Bây giờ, khi tôi đưa ra đánh giá như vậy trong năm qua, từ năm 2 đến nay, có vẻ như mọi người lúc đầu đều nghĩ rằng đây là một lĩnh vực riêng biệt, một khao khát đòi hỏi một chuyên môn khác và phải có trình độ học vấn. Đến thời điểm hiện tại, Türkan đã trở thành một công cụ nhỏ bé được sử dụng rộng rãi ở hầu hết mọi phòng ban. Lúc đầu, mọi người đều cố gắng thiết lập các đơn vị trí tuệ nhân tạo. Đào tạo chuyên môn bắt đầu được thực hiện ở phía này, nhưng cuối cùng cũng đến. Trí tuệ nhân tạo đã trở thành yếu tố mang lại nhiều lợi ích cho quá trình dân chủ hóa. Nói cách khác, bạn cần một nhà phát triển phần mềm để giải quyết mọi vấn đề. Miễn là chủ đề trước đảm bảo sự tương tác giữa dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, các đơn vị kinh doanh và người dùng cuối hiện có thể nhào nặn công nghệ như nhào bột theo mong muốn của riêng họ. Tóm lại, điều này không nên được coi là một bước tiến công nghệ đơn thuần mà là một sự tiến hóa về mặt xã hội kỹ thuật. Không chỉ là công nghệ, mà còn là cấu trúc của các tổ chức nữa. Hình dạng của nó cũng bắt đầu thay đổi. Một số vai trò có thể đạt được thành công khi thực hiện. Một số vai trò đang biến mất, chúng có thể được chuyển giao hoàn toàn cho máy móc hoặc trí tuệ nhân tạo. Do đó, ở thời điểm cuối cùng, trí tuệ nhân tạo thực sự đã trở thành một công cụ mà mọi người đều có thể sử dụng. Do đó, đây là trí tuệ nhân tạo riêng biệt trong các công ty. Tôi không nghĩ là cần phải có một bộ phận chuyên trách. Có rất nhiều thông tin ẩn dụ về chủ đề này. Phòng ban có 60 người đã giảm xuống còn 10 người. Có rất nhiều tiếng ồn về sự gia tăng công việc được thực hiện với trí tuệ nhân tạo, thực tế là con người bị lãng phí trong vấn đề này, hoặc ngược lại, như thể một công ty đã làm điều này lại tuyển dụng người vì nó bị lỗ, tất nhiên, tôi rất tò mò về ý kiến ​​của bạn vì bạn đã nghĩ về nó trong một thời gian rất dài, vì vậy trên thực tế, câu hỏi là, tôi không biết liệu tôi có nên diễn giải nó không, bạn biết đấy, nó có gây ra tình trạng thất nghiệp không? Trí tuệ nhân tạo cũng có thể là nó, hoặc trí tuệ nhân tạo. Bạn cũng có thể trả lời về cách con người ảo nên phát triển hoặc chuyển đổi theo phong cách riêng của họ. Hãy để tôi thử trả lời cả hai câu hỏi. Trên thực tế, trí tuệ nhân tạo sẽ gây ra tình trạng thất nghiệp. Việc này đã bắt đầu rồi. Hiện nay, năng suất tăng trưởng đang được công bố. Bạn thậm chí có thể suy luận điều này dựa trên mức lương của các nhà phát triển phần mềm. Ví dụ, hầu như mọi ứng dụng hiện nay. Ra mắt giải pháp chatbot. Khi có nhu cầu về chức năng mới, họ ngay lập tức bắt đầu cung cấp dịch vụ mới mà không cần phát triển bất kỳ phần mềm nào và hầu như không cần phần mềm. Điều này mở đường cho tình trạng thất nghiệp. Trên thực tế, tôi đánh giá trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là jenerivia, như sau, nó cung cấp cho bạn 2 thứ. Nó có thể cung cấp cho bạn thông tin lưu trữ và lập chỉ mục, mà bạn chủ yếu sử dụng, khi bạn hỏi về dữ liệu của tôi, nó trả lời rằng 2,020 là cho đến hết bốn, cho đến một ngày nào đó, và nó trả về cho bạn rằng nó không có dữ liệu cập nhật, nhưng nếu bạn muốn, bạn có thể tìm kiếm và tìm phiên bản hiện tại trên web. Vậy thì một người chịu trách nhiệm lập chỉ mục như Google cũ đã làm, và người thứ hai là khả năng đưa ra suy luận reznik, tức là coco của người đàn ông thẳng thắn. Anh ta có khả năng suy luận mọi thứ mà anh ta đã học được từ khi còn nhỏ, nếu trời mưa, anh ta sẽ tham lam, đến mức tôi cần phải đưa cho anh thông tin đăng ký kinh doanh và giấy tờ có chữ ký của anh để có thể cấp cho tôi một thẻ tín dụng. Bây giờ, nếu bạn đang nghĩ đến việc thuê trí tuệ nhân tạo làm nguồn việc làm và một yếu tố của việc làm, bạn cần quyết định trước sẽ giao việc cho ai. Bạn sẽ hỏi tôi những gì tôi biết. Hay bạn muốn quy trình làm việc và doanh nghiệp của mình? Những câu hỏi và câu trả lời đầu tiên thực ra đã được thực hiện rất nhanh vào năm ngoái, như một cuộc chạy đua. Bạn đặt câu hỏi, chúng tôi sẽ nhận được câu trả lời. Bây giờ chúng ta đã đến nơi. Người ta gọi chúng là các cơ quan, nhưng đây là ý nghĩa trong tiếng Thổ Nhĩ Kỳ. Nhân tiện, các yếu tố từ lâu đã chuyển sang nghĩa khác là academy, tức là tác nhân. Ajan là từ tiếng Thổ Nhĩ Kỳ, nhưng giới học thuật ở Thổ Nhĩ Kỳ đã sử dụng khái niệm tác nhân từ khoảng những năm 1990. Ngoài ra còn có rất nhiều tranh cãi về vấn đề này. Bạn có thể đã biết đến điều này trên phương tiện truyền thông, nhưng thuật ngữ học thuật tương đương thực sự dành cho công việc này, tức là thay vì một con người giống như một con người. Các yếu tố phần mềm chịu trách nhiệm thực hiện công việc bằng cách thể hiện cả hành vi xã hội và chủ động, trên thực tế, bạn hãy nhìn vào nó, có thể nói như vậy, yếu tố phần mềm, khi chủ đề về trí tuệ nhân tạo được đưa ra ở đây, trên thực tế, vâng, nó sẽ có những tác động rất sâu sắc làm giảm việc làm và cần phải được đánh giá về mặt xã hội kỹ thuật và biểu đồ tổ chức sẽ cần phải được đánh giá nhiều lần. Tất nhiên, chúng tôi biết rằng ông đã nghiên cứu về chủ đề này trong một thời gian rất dài ở trường đại học và ông đã suy nghĩ về nó. Chúng tôi biết rằng chúng tôi đã nói chuyện với bạn cách đây một năm và chúng tôi đã nói về các tác nhân, nhưng tôi muốn hỏi bạn điều này, sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo tạo sinh và các eygents, và nó có thể là bất kỳ công ty nào. Lĩnh vực khởi nghiệp có thể là một công cụ. Điểm giao nhau giữa điều đó và cách bạn có thể kết hợp vào cấu trúc của riêng bạn là gì? Bởi vì mọi thứ được nói đến đều mang tính lý thuyết và chúng ta biến lý thuyết thành thực hành. Đó chính xác là vấn đề. Đó có thể là một lời khuyên, một quan điểm, một phương pháp, bởi vì tôi biết rằng thực ra đó là kinh doanh ngay lúc này. Bạn đang nghĩ đến 23 năm sau và thật tuyệt nếu chúng tôi có thể nghe bạn chia sẻ ý tưởng về cách hiện thực hóa tầm nhìn đó. Không cần phải đi quá xa. Sau 2 năm, 3 năm, xu hướng thực sự bắt đầu được trải nghiệm là bạn đang nhận được CRM eygent từ một công ty. Bạn mua một cây khác cho nguồn nhân lực từ một công ty khác, và đột nhiên có nhiều hơn một yếu tố liên quan đến các doanh nghiệp vừa và nhỏ của các yếu tố đầu vào và yếu tố mùa xuân bắt đầu hình thành. Ông nói, và tại thời điểm này, sự đồng bộ và giao tiếp của chúng với nhau. Nhờ vào sự giao tiếp này, việc họ hành động theo mục tiêu của công ty trở nên quan trọng hơn nhiều. Đặc biệt, bạn có thể dạy nhân tố mà bạn giao cho agonta về mục tiêu của họ, các yếu tố khác cần giao tiếp, các ràng buộc nội bộ, quy tắc, tầm nhìn và sứ mệnh của công ty. Mục tiêu quan trọng nhất là đảm bảo họ làm việc hòa hợp với người khác. Bởi vì khi mọi người bắt đầu tham gia vào lĩnh vực kinh doanh này, nghĩa là khi mọi người không thể nói cùng một ngôn ngữ với con người, thì mọi người cần phải nói cùng một ngôn ngữ với máy móc, và điều này cần phải được phát triển cùng với văn hóa của công ty, ngôn ngữ của công ty và các khái niệm của công ty. Vì vậy, mọi yếu tố đều là trung gian cung cấp dịch vụ nhanh chóng. Việc tiếp nhận và sử dụng nó không có nhiều ý nghĩa. Một trong những công ty đưa ra ví dụ là đăng quảng cáo trên mạng xã hội vào ban ngày khi có nhiều hành động diễn ra. Họ cho biết họ thực hiện điều này một cách chủ động bằng cách sử dụng các yếu tố trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, khi xét đến danh tiếng của thương hiệu, yếu tố siêu thông minh giúp tối ưu hóa quảng cáo thực chất lại gây tổn hại đến danh tiếng của công ty. Bởi vì trong khi mục tiêu của đất nước hoàn toàn khác biệt, bạn muốn bán giày trên nền tảng thương mại điện tử của mình và bạn đang quảng bá một sản phẩm cho những người trẻ tuổi mà mục tiêu đó hoàn toàn không nằm trong mục tiêu. Đây chính là nơi câu chuyện bắt đầu. Một yếu tố khác trong tổ chức là đánh giá danh tiếng của thương hiệu. Nó được lấy từ bên ngoài, và đó là cách chương trình nghị sự thay đổi. Ông khuyên rằng đất nước này đang phải đối mặt với những rủi ro và khủng hoảng như vậy và bạn nên quản lý thương hiệu của mình theo cách này. Bây giờ 2 yếu tố này không thể nói chuyện được với nhau. 2 phòng ban khác nhau xử lý những yếu tố này. Một mặt, bạn nhận được cảnh báo. Người nhận được cảnh cáo trong tháng này sẽ chuyển vấn đề này đến người có liên quan ở phòng ban khác. Anh ấy phải đi lập trình và quản lý các yếu tố khác. Trong khi đó, nếu quảng cáo tiếp tục phát trong một giờ khi sự khác biệt về gỉ sét xảy ra, thì sẽ tạo ra một môi trường cực kỳ có hại cho thương hiệu. Lúc này, có rất ít điều có thể khiến hai người họ nói chuyện. Như tôi đã nói trước đó, thương hiệu này là doanh nghiệp, tức là tập đoàn. Quản lý các yếu tố này theo cách tuân thủ mô hình kinh doanh, các quy tắc và ràng buộc là một vấn đề hoàn toàn khác. Bạn cũng không thể mua nó ở bên ngoài. Ý tôi là, liệu điều đó có phù hợp với văn hóa của tôi không khi công ty tuyển dụng một người như bạn? Liệu anh ấy có tiếp tục sát cánh cùng tôi ở đây trong 10 năm nữa không? Điều này cũng giống hệt như khi bạn đang tìm kiếm câu trả lời cho câu hỏi của mình. Trên thực tế, nếu trí thông minh xã hội của ông, vốn được đồn đại nhiều năm qua ở Openaymir, phát triển, có lẽ ông đã không sản xuất ra bom nguyên tử. Khái niệm này có phần dựa trên tác nhân và áo sơ mi. Bạn nói về vấn đề hội nhập vào nền văn hóa của bạn. Tôi muốn chuyển sang chủ đề này một chút từ đây. Giả sử rằng văn hóa công ty quyết định đầu tư vào trí tuệ nhân tạo và các cơ quan. Nhưng công việc của tôi ở đây có một khía cạnh ảo giác. Vì vậy, chúng ta phải tin tưởng vào trí tuệ nhân tạo, đúng vậy, chúng ta phải tăng nó lên 10, nhưng nó cũng có những vấn đề nội tại riêng có thể xảy ra ở đây. Bạn có nghĩ bất kỳ nhà quản lý nào có thể tin tưởng vào doanh nghiệp này tại thời điểm này không? Việc có nên giao việc cho một người nào đó trong một ngành dọc nhất định hay vẫn nên giao việc ở xa hay không nên được cân nhắc dựa trên quyết định của công ty. Tôi xin thử trả lời câu hỏi này thông qua khái niệm về yếu tố. Bạn có thể tin tưởng một phần mềm, một trí tuệ nhân tạo, có thể thực hiện một công việc không? Tương tự như vậy, bạn có thể tin tưởng giao cho ai đó làm một công việc không? Chúng ta hãy giữ nguyên câu hỏi. Vậy chúng ta hãy đồng nhất hai điều này. Làm sao bạn có thể tin được điều đó? Một số đồng phạm đang can thiệp vào một người để thực hiện một công việc. Nghĩa là, dựa trên khoảng tin cậy và những gì chúng ta đã hình dung trong nhiều thế kỷ vì thực tế nó là của con người. Vì thừa số này là một khái niệm mới nên chúng ta gặp khó khăn khi gán giá trị cho 10. Liệu 10% trả lời đúng hay 98% trả lời đúng? Có vẻ như hơi khó hiểu một chút. Theo cách hoàn toàn tương tự, khi bạn đang phát triển giải pháp tác nhân cho một công ty hoặc cho chính bạn, bạn cần tạo một môi trường nền tảng thử nghiệm, nơi bạn có thể tăng độ tin cậy lên 10 bằng cách lấy tài liệu OO bị cô lập, tạo một nền tảng thử nghiệm, tạo môi trường thử nghiệm và cung cấp cho nó nhiều dữ liệu khác nhau trong một khoảng thời gian nhất định. Ngoài ra, không có sự khác biệt đáng kể nào giữa việc đánh giá một người bạn luôn nhận được cùng một câu hỏi và việc giao nhiệm vụ cho một người đại diện. Ngược lại, có một lợi thế là bạn có thể sử dụng một yếu tố khác để kiểm tra một yếu tố. Trên thực tế, nếu bạn kiểm soát nó và một cơ quan khác, bạn sẽ đi đến một yếu tố theo cùng một cách. Tôi muốn phát triển thêm một yếu tố nữa để đặt câu hỏi về các quy định nội bộ của mình nhằm đặt câu hỏi về luật pháp của tôi. Các xét nghiệm này nên được thực hiện như thế nào? Ví dụ với tôi là 10,000 câu hỏi và anh ấy sẽ có thể xử lý 10,000 câu hỏi này bằng câu hỏi và câu trả lời. Bạn có thể thực hiện một thử nghiệm đơn giản không? Khi bạn nói rằng các mô hình ngôn ngữ lớn đã cung cấp cho bạn nền tảng này. Bạn cũng nên nhắm tới mục tiêu khác, bạn có thể thử nghiệm với mục tiêu này. Bạn có thể làm điều tương tự với con người không? Việc này khó khăn hơn và là một quá trình khác. Tôi muốn hỏi đôi chút về văn hóa, văn hóa công ty của doanh nghiệp. Hãy nói về một công ty có nền văn hóa tồn tại trung bình 20 năm. Ông ấy đã uống rượu 20 năm. Trên thực tế, nó phát triển theo mọi thứ xảy ra, nhưng văn hóa mà chúng ta đang nói đến đã có từ vài năm trước và giả sử rằng chúng ta đang cố gắng thích nghi với nó, chúng ta nên đánh giá sự thích nghi về văn hóa ở đây như thế nào về mặt văn hóa doanh nghiệp của công ty theo từng phòng ban, hoặc nên giảm thời gian đào tạo như thế nào. Trên thực tế, gần như có một câu nói trong mỗi từ. Bạn biết đấy, thời điểm tốt nhất để trồng cây là 10 năm trước. Thời điểm tốt nhất tiếp theo là ngay bây giờ, anh ấy không làm điều đó ngay lập tức. Trên thực tế, câu trả lời cho câu hỏi này là văn hóa, cùng với ngôn ngữ tự nhiên, đã thực sự bắt đầu hình thành nền tảng cho việc tuân theo và tạo ra văn hóa của một công ty, và nhờ vào sự sáng tạo hoặc trí tuệ nhân tạo này, có thể đọc và hiểu mọi văn bản và các quy tắc của công ty đều mới. Khi bạn viết ra những hạn chế và mục tiêu mà nó đã phát triển, mỗi hạn chế và mục tiêu đều được viết bằng ngôn ngữ tự nhiên, thì nó có thể được lưu giữ, quản lý và diễn giải bởi một kho dữ liệu khác trong nền tảng của bạn. Vậy chúng ta hãy quay lại vấn đề đầu tiên của các công ty. Vì vậy, những gì cần phải được thực hiện? Cho dù đó là dữ liệu dạng nấm, cho dù đó là excel, PDF, trang web, cơ sở dữ liệu, thì nó đều nằm rải rác. Có những mối liên hệ giữa chúng mà con người biết nhưng AI vẫn chưa biết. Trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra những kết nối này và theo dõi chúng. Phần duy nhất của cái mà chúng ta gọi là văn hóa chính là cảm xúc của con người, bạn sẽ mang lại 100 tiếng cười cho khách hàng. Bạn sẽ chơi trò chơi đồng đội trong mối quan hệ nội bộ, bạn sẽ đồng cảm. Phần còn lại có thể được giao hoàn toàn cho trí tuệ nhân tạo. Trong đó, vereyanin phải được tạo ra theo cách lành mạnh. Kể cả nếu bạn không làm vậy, tôi vẫn sẽ quay lại phần dữ liệu. Chúng ta hãy nói điều gì đó như thế này. Điều này là do dữ liệu avante được tạo ra từ những điều đã được thảo luận tại những nơi chúng ta gặp nhau gần đây, nhưng kết quả là, nếu chúng ta cho rằng những người tạo ra dữ liệu đó cũng là con người và biên độ sai số, thì nó được xây dựng dựa trên những sai lầm đã tạo ra trong kho dữ liệu. Trên thực tế, điều này cũng có thể là sự thật. Ví dụ, một ví dụ đã được đưa ra, thời hạn bảo hành đã được một nhân viên thực sự đưa ra không chính xác trong một cuộc họp ngày hôm kia và nhân viên trong trí tuệ nhân tạo đưa ra kết quả sai vì anh ta học được kết quả đó từ dữ liệu sai. Do đó, khi chúng ta đặt quá nhiều nền văn hóa, cảm xúc, mọi thứ lên trên nhau, liệu lỗi, sai sót, ảo tưởng về dữ liệu hay vấn đề hay rắc rối mà điều gì đó có thể phát triển ở đây có phải là rất lớn không? Tôi nghĩ giai đoạn đầu tiên thực sự quan trọng hơn chúng ta nghĩ. Chắc chắn là hiện đại, và giống như anh ấy đã nói khi bình luận về câu hỏi, các công ty nên chuyển đổi sang trí tuệ nhân tạo như thế nào? Nói cách khác, 2 loại phương pháp tiếp cận này cho rằng có thể đạt được phép quy nạp trong việc giải quyết hầu hết mọi bài toán, đặc biệt là khi giải các bài toán lớn như vậy. Nói cách khác, một siêu trí tuệ nhân tạo có thể biết mọi loại chi tiết như lập kế hoạch, tài liệu, v.v. của toàn bộ công ty sẽ phục vụ cho công ty. Người ta có thể thử suy luận theo cách này, và cũng có thể đi đến kết luận quy nạp. Nói cách khác, có thể đưa ra một yếu tố đại diện khách hàng rất nhỏ bên dưới. Có rất ít yếu tố kiểm tra kế hoạch có thể được thực hiện. Trong Kinh doanh, bạn có thể quyết định lĩnh vực kinh doanh của mình theo chủ đề kinh doanh. Từ cả hai đi từ trên xuống dưới, từ trên xuống dưới. Bất kể fed là gì, các bài kiểm tra từng bước ở đây, các khoảng tin cậy, bất kể bạn gọi nó là gì, cái lớn đó. Thị phần của họ sẽ dần thu hẹp và sánh ngang với con người. Nói cách khác, nếu tôi đã thuê ai đó, bạn cần phải dành ra những khoảng nghỉ để có thể nói rằng người đó có thể làm được nhiều hơn thế. Thực ra bạn đang nói rằng bạn sẽ tiến bộ hơn qua những gì bạn trình bày ở đây theo thời gian. Tôi muốn tìm hiểu sâu hơn về vấn đề này. Chúng ta đang nói về trí tuệ nhân tạo, thứ đang phát triển với tốc độ cấp số nhân, và chủ đề không chỉ liên quan đến sự phát triển công nghệ mà còn liên quan đến sự phát triển công nghệ đang diễn ra ở đây, quy định về đạo đức, chuyển đổi lực lượng lao động và nhiều khía cạnh khác thực sự phản ánh trong đời sống xã hội hàng ngày của chúng ta. Ở đây, chúng ta cũng đang thực sự sống ngày hôm nay. Có lẽ chúng ta có thể dự đoán được 12 năm tới, nhưng tôi rất tò mò về những gì bạn nghĩ đến khi chúng ta nghĩ về 5 hoặc 15 năm nữa, đây chính là thực tế mà chúng ta đang sống. Đây là một vấn đề xã hội-kỹ thuật. Nói cách khác, khi công nghệ phát triển, các hiện tượng xã hội cũng thay đổi. Khi các hiện tượng xã hội bắt đầu thay đổi, kỳ vọng của chúng ta về công nghệ cũng sẽ bắt đầu thay đổi. Hiện nay, khi nhìn vào các ngành kinh doanh nói chung, hầu hết chúng ta đều đang giao dịch với phần lớn dân số ở các thành phố và bộ máy hành chính. Quan liêu, theo dõi, tức là chúng ta theo dõi những con số, dữ liệu trên giấy trên máy tính. Ngay khi máy móc bắt đầu thực hiện công việc này, họ đã bắt đầu làm ngay lập tức. Điều gì thực sự sẽ được thực hiện tiếp theo? Tâm hồn con người, đám đông con người, sẽ tìm thấy điều gì trong sự sáng tạo và sẽ hướng đến đâu? Việc này vượt quá khả năng của tôi. Tôi đọc rất nhiều tác phẩm của Harari Mustafa Suleiman. Tôi đã cố gắng theo dõi tất cả các tác giả, nhưng thực sự việc dự đoán trở nên rất khó khăn. Để tôi lấy một ví dụ, với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, đã có những bước tiến lớn trong công nghệ tính toán lượng tử ở một lĩnh vực quan trọng khác là di truyền học. Hiện tại, đó cụ thể là về tổng hợp lượng tử. Để tôi lấy cho bạn một ví dụ, máy tính lượng tử sẽ tiếp tục phát triển với tốc độ này. Việc sản xuất các mô hình trí tuệ nhân tạo sẽ chỉ còn là vấn đề thời gian và rất, rất dễ dàng. Khi đó chúng ta sẽ cần một mô hình có khả năng suy luận về bất kỳ vấn đề nào. Thực sự thì, chúng ta, những nhà phát triển phần mềm, sẽ làm gì? Điều gì sẽ xảy ra khi bộ máy quan liêu được loại bỏ và chúng ta có thể thực hiện công việc này hoàn toàn bằng máy móc? Tôi thực sự không thể lường trước được điều đó. Xem xét cách tiếp cận của các quốc gia đối với vấn đề này, tôi muốn hỏi bạn về thực tế là chúng tôi đã điều hành một công ty công nghệ trong một thời gian dài, vì một vài cuộc thảo luận gần đây, giống như chúng tôi đang bước vào một đám mây bụi vậy, tôi thực sự tự hỏi về 2000 trong số chúng, phát triển phần mềm khởi nghiệp linux thực sự là một khái niệm có phương pháp luận. Trong 15 năm qua, nhưng khi xét đến việc thậm chí một nửa mã của nhiều công ty công nghệ được phát triển bởi AI, thì thực tế là ấn phẩm sẽ cung cấp những gì về mặt phát triển sản phẩm. Ít nhất 10 hoặc 15 năm là rất nhiều, nhưng bạn có thể đưa ra ý kiến ​​hoặc quan điểm về tương lai gần không? Giả thuyết cơ bản của thiên hà là bạn có thể viết mã bằng AI tạo sinh, nhưng bạn không cần phải viết mã nữa. Hiện tại, các phân tích về thời gian sử dụng GPT mới được công bố gần đây. Nghĩa là thời gian đang tăng lên nhanh chóng. Thời gian người dùng dành cho việc lướt web trên Google đang giảm nhanh chóng. Do đó, rõ ràng là mọi nền tảng phát triển phần mềm từ bây giờ sẽ dựa trên tính năng trò chuyện. Vì vậy, chúng ta không cần ngôn ngữ lập trình nữa. Máy móc hiểu chúng ta và chúng ta không còn cần đến màn hình công ty như trước nữa. Bởi vì câu trả lời cho câu hỏi chúng ta đang hỏi là. Có một nền tảng có thể cho chúng ta thấy cách chúng ta muốn. Bạn hỏi, một công ty phân phối vốn cho các cổ đông như thế nào? Thông thường, bạn mong đợi nó như thế nào trong một bảng hoặc trong biểu đồ trong bảng lương, nghĩa là bạn mong đợi một biểu đồ và yêu cầu một số lời giải thích. Bạn không cần phải viết bất kỳ mã nào về nó. Hãy đặt câu hỏi, câu trả lời cần thiết là một trận động đất từ ​​bên ngoài hoặc lấy từ nguồn dữ liệu nội bộ của bạn, và không nhất thiết phải là cùng một hình ảnh đối với tất cả mọi người mà bạn thích nhất. Hãy để nó được tạo ra và phản chiếu một cách hài hòa trên màn hình với những màu sắc mà bạn yêu thích. Tức là trong một môi trường như vậy. Kinh doanh phần mềm thực sự giống như vậy, trước đây có một điều, chúng ta từng thấy rất nhiều tạp chí nói rằng phần mềm sẽ thống trị thế giới khi tôi hết hạn giấy phép. Hiện nay trí tuệ nhân tạo đang dần thay thế phần mềm. Các thuật ngữ môi trường phần mềm, nền tảng phần mềm, v.v. đang dần biến mất. Trong môi trường hoàn toàn dựa trên trò chuyện, bạn sẽ thực hiện công việc theo cách mà bạn muốn bằng cách trò chuyện. Bạn nói với trí thông minh, và sau đó nó thực hiện điều này bằng cách trò chuyện, và những gì bạn đang nói thực sự khiến tôi ấn tượng với một ẩn dụ như thế này. 40 năm trước, ngôn ngữ được viết bằng vi xử lý và sau đó là ngôn ngữ được gọi là esem hiện đã hoàn toàn được sử dụng trong ngôn ngữ nói hàng ngày ở cấp độ cao, như thể nó sẽ mở ra nhiều cửa sổ liên quan đến phần mềm hoặc phá vỡ nhiều cánh cửa. Nói cách khác, có một tình huống như thế này, bạn biết đấy, trình độ ngôn ngữ rất gần với ngôn ngữ tự nhiên. Esenbli si c plus plus đã đến obec orvà nhiều hơn nữa về ngôn ngữ. Hãy mô tả một quá trình kéo dài 20 hoặc 25 năm có nguồn gốc từ Python và ngày càng gần hơn với ngôn ngữ tự nhiên. Nhưng ở cấp độ cao nhất, thực tế đó đã xảy ra. Các khái niệm về ngôn ngữ lập trình mà máy móc có thể hiểu được đã bị giảm xuống bằng không. Hiện nay, máy tính xách tay của chúng ta đã có chip có thể hiểu và diễn giải ngôn ngữ tự nhiên. Vì vậy, bản thân máy được gắn trực tiếp vào chip silicon. Anh ấy đã gần hiểu được chiếc chuông mà chúng tôi đang nói đến. Trong trường hợp này có cần màn hình không? Có cần phải mã hóa hình ảnh trên màn hình không? Hay người viết đoạn mã này phải là nhà phát triển phần mềm? 10 năm không phải là 5 năm, thành thật mà nói tôi không thể nhìn thấy 2 năm sau. Rất thú vị. Bây giờ tôi muốn có những câu trả lời ngắn gọn bằng những câu hỏi ngắn, bởi vì một chút khái niệm về trí tuệ nhân tạo mà chúng ta hỏi lúc này, thậm chí có thể cả khuôn mẫu câu hỏi cũng cần phải thay đổi. Một câu hỏi nhanh, tôi muốn hỏi câu trả lời nhanh, có công cụ AI nào khiến ngay cả bạn cũng phải ngạc nhiên không? Không phải lúc này. Bạn đã đưa mức độ ngạc nhiên của mình lên rất cao, bởi vì một số thử nghiệm trong học viện đã diễn ra cách đây 5 năm, 10 năm, 2010, XNUMX năm chẳng hạn, xử lý hình ảnh là điều đáng ngạc nhiên nhất trong xử lý hình ảnh. Chúng tôi đọc trong các bài báo khoa học rằng tất cả các vấn đề trong xử lý hình ảnh 2,017 đã được giải quyết. Vì vậy, chúng tôi đã dự đoán được điều này. Ví dụ, hiện tại tôi không thể nói rằng khả năng sản xuất video và 3 mô hình của Google có gì đáng ngạc nhiên. Nói cách khác, bạn có nghĩ các công ty nên cấm tải dữ liệu công ty lên các công cụ giống như vậy để nhân viên của họ sử dụng không? Đây là một trong những lỗi quan trọng nhất, tôi xin trả lời câu hỏi này bằng một câu hỏi. Điều quan trọng hiện nay là ở nhiều nơi trên thế giới không có câu trả lời ngắn gọn, nhưng tôi rất tiếc. Tôi đã bảo vệ dữ liệu mở trong nhiều năm, tôi đã nói rằng dữ liệu nên được mở, nhưng có một thực tế như thế này, hãy tưởng tượng rằng một con robot dự đoán một cổ phiếu tuyệt vời đã được phát triển với một siêu máy tính lượng tử như vậy, và nhờ có con robot này, cổ phiếu có thể được mua và bán với những dự đoán rất tốt, và đây là sức mạnh điều khiển con robot. Bạn có cân nhắc chia sẻ dữ liệu thị trường chứng khoán của quốc gia bạn với robot này không? Câu trả lời không nên được xem xét, vì nó có giá trị lớn đến mức khó có thể lường trước được. Vì vậy, cần phải mở dữ liệu của công ty và đất nước ra bên ngoài một cách có kiểm soát để thực sự có thể sử dụng được lợi ích của công ty và đất nước này. Nhưng mặt khác, sự tích hợp lại rất quan trọng. Nói cách khác, khi bạn chỉ lưu trữ dữ liệu và tạo nhiều lớp tường lửa với máy chủ ở trên, bạn đang tụt hậu về mặt đổi mới ở thời điểm này. Tức là với các công ty khác. Điều quan trọng nữa là họ phải chia sẻ dữ liệu và cho phép các công ty mới ra đời. Điều duy nhất tôi muốn nhấn mạnh ở đây là thông tin này có thể mới, nhưng có một khái niệm gọi là không gian ngày tháng, đây là không gian dữ liệu mà Châu Âu đã nghiên cứu từ năm 2,010 và như bạn biết đấy, Châu Âu đã tụt hậu so với thế giới về mặt sản xuất kỳ lân. Những công ty chiếm lĩnh thị trường châu Âu luôn là những công ty lớn như Mỹ, Apple, Amazon, Alibaba Trung Quốc. Châu Âu ở đây là để không bị tụt hậu. Beetho c cũng không thể làm tốt được, nhưng dù sao thì họ vẫn ổn. Sau đó ông nói rằng các công ty của chúng ta nên chia sẻ dữ liệu với nhau. Hãy tạo ra một giao thức an toàn cho việc này và kích hoạt sự đổi mới theo cách này. Đồng thời, khi môi trường khủng hoảng như đại dịch xảy ra, tôi sẽ đến các tiểu bang của mình thay mặt cho quốc gia của mình và nếu cần thiết, tôi sẽ đến các trung tâm dữ liệu theo định dạng tôi muốn, với giao thức tôi muốn, với giao thức tôi đã xác định trước đó và đến lấy dữ liệu đó. Ông đã tạo ra một nền tảng vững chắc bằng cách nói rằng tôi nên có thể sử dụng nó vì hòa bình của đất nước tôi và các dân tộc tôi. Trên thực tế, theo cách bán mở, dữ liệu vừa mở với bên ngoài vừa được kiểm soát và truy cập hoàn toàn. Chúng tôi nghe nói về một giao thức tương tự ở Thổ Nhĩ Kỳ dưới tên gọi không gian dữ liệu công cộng, nhưng tôi thực sự tò mò về kết quả của nó. Mọi quốc gia đều có thể tham gia vào quan hệ đối tác công ty hoặc có thể là trong một công ty. Tôi nghĩ chúng ta nên theo dõi chặt chẽ các trường dữ liệu này. Ngay tại đây, tôi thực sự muốn hỏi. Bạn có thể đánh giá cách tiếp cận vấn đề này ở Thổ Nhĩ Kỳ trên thế giới. Bạn có thấy luật pháp và quy định về trí tuệ nhân tạo trên thế giới đã đầy đủ chưa? Trên thực tế, đây lại là một vòng luẩn quẩn khi quy định được ban hành. Bạn cần nhiều trí tuệ nhân tạo hơn vì nó giúp đào tạo mọi người cách đọc, hiểu, diễn giải và hành động dựa trên trí tuệ nhân tạo. Rất khó để quản lý chúng. Nó trở thành mối quan hệ kiểu như quả trứng và con gà. Nói cách khác, liệu có thực sự cần thiết phải làm việc dưới sự kiểm soát bằng lệnh cấm và chế tài ở đây hay bộ máy quan liêu sẽ loại bỏ hoàn toàn cấp dưới. Liệu đây có phải là mở đường cho trí tuệ nhân tạo không? Tôi hy vọng rằng những người lớn tuổi sẽ đưa ra quyết định đúng đắn về vấn đề này, và sau đây tôi xin hỏi, bạn có nghĩ các quốc gia nên thành lập bộ trí tuệ nhân tạo không? Vấn đề đầu tiên thực sự là bạn có nghĩ các công ty nên thành lập một bộ phận trí tuệ nhân tạo không? Tôi nghĩ nó phải mang tính dân chủ và dễ tiếp cận với tất cả mọi người. Trước hết, tôi nghĩ Bộ cần được bảo vệ. Hoặc viện dữ liệu có một đơn vị gọi là Detay You K ở Vương quốc Anh. Vì vậy, ngay cả khi bạn định mua điều khiển từ xa cho bất kỳ chiếc tivi nào ở Vương quốc Anh, giao thức của nó đều được xác định trong bài đăng và dữ liệu bạn có. Bạn có thể tìm thấy nó được liệt kê. Nói cách khác, tiêu chuẩn dữ liệu được sử dụng bởi tất cả dữ liệu đều được xác định trước bởi các giao thức. Vậy, chúng ta có thể làm gì với dữ liệu này sau khi lập xong bản đồ dữ liệu của Thổ Nhĩ Kỳ? Chúng ta cần suy nghĩ về điều này bằng trí tuệ nhân tạo. Bởi vì chỉ khi chúng ta nói hãy phát triển ngôn ngữ Thổ Nhĩ Kỳ, nghĩa là những người lớn tuổi đã làm điều đó, hiểu được ngôn ngữ tự nhiên, v.v., thì điều quan trọng là Thổ Nhĩ Kỳ có thể giải quyết được các vấn đề ở đây. Tôi quay lại phần suy luận, những ngành nghề có thể đưa ra suy luận sẽ được theo dõi. Chúng ta cần phát triển các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn đặc biệt, các mô hình nhỏ và lớn. 2 câu hỏi cuối cùng của tôi hơi lạc đề một chút. Có bộ phim truyền hình hay phim điện ảnh nào mà bạn cho là hiệu quả nhất với trí tuệ nhân tạo không? Bạn rất thích xem phim này, hoặc tôi có thể giới thiệu cho bạn một cuốn sách thay vì một bộ phim đề cập rất rõ đến khái niệm trí tuệ nhân tạo. Hoặc để tôi nói tác giả, gợi ý tác giả. Hiện tại, công việc này là trí tuệ nhân tạo, thực tế là nó không thực sự thông minh, nó là những mô hình thống kê rất lớn dự đoán dấu chân của con người. Điều quan trọng nhất là ý thức. Có một khoảng cách lớn về thời điểm cỗ máy này sẽ có ý thức, hoặc nếu nó thực sự có ý thức ngay bây giờ, thì chúng ta sẽ tiếp cận nó như thế nào cho đến khi đạt đến con số 10. Nó rất tốt. Có 2 tác giả chính. Cha đẻ của khoa học viễn tưởng là Saydam Ayzek, Asimo. Đây chắc chắn là tác phẩm phải đọc trong bộ truyện nền tảng, và thậm chí còn có một thuật ngữ vũ trụ đặc biệt trong bộ truyện nền tảng của ông. Chúng tôi đặt tên thiên hà theo tên công ty. Một người khác là Sanisila, nhà văn người Nga. Kể cả khi bạn đọc truyện ngắn của hai người này. Trong hầu hết các bộ phim khoa học viễn tưởng hiện nay, tôi không muốn nói quá nhiều về điều này, nhưng trong tất cả những bộ phim tôi đã xem, đó là một dấu vết. Trong tất cả các trường hợp đó, các kịch bản đều đã được xử lý. Tôi xin nói cho bạn biết rằng cả hai tác giả đều sẽ cho bạn một trí tưởng tượng khủng khiếp. Lời khuyên tuyệt vời sau đó nói về ý thức, tôi đi đến câu hỏi cuối cùng. Liệu một ngày nào đó trí tuệ nhân tạo có thể kiểm soát thế giới hoặc vũ trụ không? Hãy để tôi trả lời câu hỏi bằng một câu hỏi. Nếu ông ấy tiếp quản, liệu chúng ta có biết về điều đó không? Khi đó có thể anh ấy đã tiếp quản và đó mới thực sự là vấn đề. Tôi có 5 câu chuyện gia đình thống trị thế giới, v.v., có thể là đúng, có thể là đã quen, nhưng tôi nghĩ tổ chức của con người là tự tổ chức, tự thích nghi, các khái niệm được sử dụng nhiều trong học thuật, nghĩa là chúng ta giống như một đàn chim, chúng ta cùng nhau bay đến một nơi nào đó. Thỉnh thoảng, những người tiên phong sẽ xuất hiện và thay đổi hướng đi của chúng ta, nhưng tôi nghĩ môi trường hoàn toàn có thể tự tổ chức và tự sắp xếp. Bây giờ một số người đã có mặt ở giữa chúng ta. Có những chú chim robot. Họ có cai trị chúng ta hay không? Tôi nghĩ chúng ta hãy tiếp tục xem điều gì sẽ xảy ra nếu họ thành công và điều gì sẽ xảy ra nếu họ không thành công. Tôi không nghĩ là có thể làm được gì nhiều về chuyện này. Elon Musk đang làm điều đúng đắn. Chúng ta phải rời khỏi hành tinh này và tìm một hành tinh khác. Vấn đề này đi theo hướng đó. Erdem, cảm ơn bạn rất nhiều vì đã chia sẻ ý tưởng mà bạn đã tham gia, hôm nay chúng ta đã nói về những gì đang chờ đợi chúng ta trong những năm tới để phát triển công nghệ, Erdem Eser thứ hai. Nếu bạn muốn được thông báo và ủng hộ những video mới của chúng tôi, bạn hãy đăng ký, thích, bình luận hoặc chia sẻ thật nhiều để tôi có thể theo dõi bạn.