2023'te Yapay Zeka Risklerini Azaltmaya Yönelik Bir Pazarlamacı Kılavuzu

ChatGPT, Aralık 2022'de (CBS) genel kullanıma açıldıktan sonra yalnızca bir ay içinde yaklaşık 57 milyon aktif kullanıcıyı bir araya getirerek son birkaç ayda dijital dünyayı kasıp kavurdu. Yapay zeka teknolojilerinin kalıcı olduğunu söylemek yanlış olmaz. Veri analizi ve müşteri hizmetlerinden çeviri ve dolandırıcılık tespitine kadar, sektörler ve işlevler genelindeki iş liderleri, geliştirilmiş süreç verimliliği, karar verme, yetenek yönetimi ve pazarlamada lanse edilen umut verici sonuçları elde etmek için yapay zeka araçlarını kullanma olasılığıyla ilgileniyor. Erken benimseyenler.

Üretken yapay zekanın pek çok artısı olsa da, bu "beyaz Obama" vesikalığını yaratan yetersiz eğitimli bir yapay zeka örneğinde olduğu gibi, teknolojide yerleşik önyargı ve doğrulukla ilgili endişeler yeterince kanıtlanmıştır. Bu nedenle, her seviyedeki yöneticilerin teknolojinin kullanımlarını akıcı hale getirmeleri ve her şirketin konforuna ve gereksinimlerine uyacak şekilde çalışmasını sağlamak için korkuluklar koymaları gerekir. Bu, şirketlerin AI teknolojisi hakkında görüşlerin hala karışık olduğu bir zamanda şirketin halka olan güvenini korurken iş hedeflerini ilerletmek için üretken AI kullanmasını sağlayacaktır.

Pazarlamada Yapay Zekanın Karmaşıklıklarında Gezinme

Üretken yapay zeka için çok sayıda uygulama olsa da, pazarlama belki de en büyük ilerlemeleri kaydederken en büyük risklere açık olan alanlardan biridir.

Öte yandan, üretici yapay zeka, kampanya etkinliğini optimize etmek için belirli kitleleri hedeflemeye büyük ölçüde güvenen pazarlamacılar için son derece yararlı olabilir. Üretken yapay zeka modelleri, kişiselleştirilmiş içerik oluşturabilir ve demografik bilgiler, ilgi alanları ve davranışlara dayalı olarak bireyleri hedefleyebilir. Bununla birlikte, pazarlamacıların dikkat etmesi gereken nokta, önyargılı modellerin ayrımcı hedeflemeyi sürdürebileceği veya klişeleri güçlendirerek belirli grupların dışlanmasına veya haksız muameleye yol açabileceğidir. Hedeflemede adalet ve doğruluk sağlamak, etkili ve etik pazarlama uygulamalarını korumak için çok önemlidir.

Üretken yapay zekanın pazarlamaya yardımcı olabileceği bir başka alan da müşteri deneyimi ve katılımı alanıdır. Generative AI, müşteri deneyimlerini iyileştirmek için kişiselleştirilmiş içerik, sohbet robotları ve sanal asistanlar oluşturuyor ve bunu her zamankinden daha iyi ve daha hızlı yapıyor. Bununla birlikte, bu AI sistemleri ırksal olarak basmakalıp sanal temsilciler veya önyargılı ve yanlış yanıtlar üretirse, kullanıcı memnuniyetini ve katılımını olumsuz etkileyebilir. Müşteriler yanlış anlaşıldığını, yanlış temsil edildiğini veya ayrımcılığa uğradığını hissedebilir, bu da işlem hacminin düşmesine ve marka bağlılığının azalmasına neden olabilir. Bu nedenle, yapay zeka tarafından oluşturulan doğru ve tarafsız etkileşimler sağlamak, olumlu müşteri deneyimlerini teşvik etmek için çok önemlidir.

Üretken yapay zeka mevcut reklamcılık ve tüketiciyi koruma yasalarının kapsamına girebileceğinden, ortaya çıkan yasal uyumluluk ve yasal mülahazalar da var. AI teknolojisinin etrafındaki yasal ortam hala şekilleniyor. Taraflılık ve yanlışlıklar sergileyen araçlar, yasal ve mali cezalara maruz kalma olasılığının yanı sıra önemli ölçüde itibar zedelenmesi yaratır.

Pazarlama yöneticileri, olumlu marka imajı yaratmak ve sürdürmek ve müşteri güvenini kazanmak için amansız bir çaba sarf ediyor, bu kolay bir başarı değil ve önemli ölçüde zaman ve yatırım gerektiriyor. Üretken yapay zeka alanına girerken, bu teknolojinin hem avantajlarını hem de tuzaklarını kavramaları ve onu sorumlu bir şekilde nasıl kullanacaklarını öğrenmeleri bu nedenle çok önemlidir. Üretken yapay zekanın faydalarının ve risklerinin tam olarak farkında olmak, onları bilinçli kararlar alma ve markalarının bütünlüğünü koruma konusunda güçlendirecektir.

Çözümler Nelerdir?

Öyleyse, pazarlamacıların ve diğer işletme kullanıcılarının üretken yapay zekanın avantajlarını elde etmesine ve risklerini azaltmasına yardımcı olacak ufukta neler var? Üretken yapay zekaya her düzeyde dahil olan veri bilimcileri, araçlarda yerleşik olarak bulunan sınıflandırıcıların ve filtrelerin üzerinde eğitildiği veri türlerini iyileştirmek için çok çalışıyor. Bu çalışma ve aşağıdaki yöntemler, üretken AI teknolojisinin etkisini artırmak ve riskini azaltmak için umut verici çözümler sunar.

1. Veri Kümesi Düzenleme ve Çeşitlilik: Daha çeşitli ve temsili eğitim veri kümeleri oluşturmak önyargıları azaltmaya yardımcı olabilir. Daha geniş bir bakış açısı yelpazesini dahil etmek ve dengeli veri sağlamak için çalışmalar devam etmektedir. Araştırmacılar, eğitim verilerindeki önyargıları belirlemek ve azaltmak için teknikler geliştiriyorlar.
2. Algoritmik İyileştirmeler: Araştırmacılar, önyargıları azaltmak ve doğruluğu artırmak için ince ayar, transfer öğrenimi ve çekişmeli eğitim algoritmalarını araştırıyorlar. Devam eden algoritmik gelişmeler ve model mimarileri, daha doğru ve adil üretken AI sistemlerine katkıda bulunabilir.
3. Nesil Sonrası Doğrulama ve Gerçek Kontrolü: Üretken yapay zeka çıktılarının doğruluğunu değerlendirmek için teknikler geliştirilmektedir. Dış bilgi kaynaklarını entegre etmek, doğal dil işlemeden yararlanmak ve alan uzmanlarıyla işbirliği yapmak, yanlışlıkları belirlemek ve düzeltmek için oluşturulan içeriğin olgusal doğruluğunun doğrulanmasına yardımcı olabilir.
4. Yorumlanabilirlik ve Açıklanabilirlik: Üretken yapay zeka modellerini daha yorumlanabilir ve açıklanabilir hale getirmek, önyargıları ve yanlışlıkları belirlemeye ve ele almaya yardımcı olabilir. Bu modellerin iç işleyişini anlamak, paydaşların önyargıyla ilgili sorunları tespit etmesine ve çözmesine yardımcı olur.
5. Etik İlkeler ve Yönetmelikler: Etik yönergelere ve düzenlemelere duyulan ihtiyacın farkında olan hükümetler, kuruluşlar ve sektör kuruluşları, sorumlu yapay zeka uygulamalarını teşvik etmek için çerçeveler ve politikalar üzerinde çalışıyor. Bu önlemler, etik uygulamaların benimsenmesini teşvik eder ve geliştiricileri önyargılar ve yanlışlıklar konusunda sorumlu tutar.

Üretken yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, iş kullanıcılarının - özellikle pazarlamacıların - teknolojilerinin yeteneklerini anlamaları ve potansiyel bir aracın kabul edilebilir bir veri seti aralığında eğitilip eğitilmediğini belirleme konusunda gayretli olmaları gerekir. Etik, çeşitlilik ve dilbilim alanlarındaki alan uzmanlarıyla sürekli gözetim ve işbirliği, benimseme veya daha geniş kullanım aşaması kadar erken çözülmesi gereken potansiyel sorunlara ilişkin farkındalığın artmasına yardımcı olacaktır.

Çözüm

Bir gün, üretken AI teknolojisinin günlük yaşamda arama motorları ve cep telefonları kadar yaygın olacağı bir zaman gelecek. Teknoloji çok umut verici olsa da ve biz henüz tam potansiyelini kavrayamamış olsak da, düzeltilmesi gereken kusurları ve büyümekte olan sancıları ile hala emekleme aşamasındadır.

Çeşitli veri kümelerini düzenleyerek, algoritmaları rafine ederek, çıktıları doğrulayarak, yorumlanabilirliği teşvik ederek ve sorumlu uygulamaları uygulayarak, üretici yapay zekadaki önyargı ve yanlışlık potansiyeli en aza indirilebilir. Ancak, bu zorluğun karmaşık ve süregelen bir durum olduğunun ve araştırmacıların, geliştiricilerin, politika yapıcıların ve birden çok disiplindeki paydaşların sürekli çabalarını gerektirdiğinin kabul edilmesi önemlidir. Adil, doğru ve kapsayıcı üretken yapay zeka sistemlerinin sorumlu bir şekilde geliştirilmesini ve devreye alınmasını sağlamak için şeffaf ve hesap verebilir uygulamalar hayati önem taşır.