Yapay Zeka

Grammarly: Grammarly, gerçek zamanlı dil bilgisi, yazım, noktalama, stil ve ton önerileri sağlayan dijital bir yazma asistanıdır. Yazmayı geliştirmek için yapay zekayı kullanır ve bir web uygulaması, tarayıcı uzantısı ve Microsoft Word ve Google Docs gibi platformlarla entegrasyonları mevcuttur.

QuillBot: QuillBot, kullanıcıların cümleleri ve paragrafları yeniden yazarak açıklık, özgünlük ve akıcılığı artırmalarına yardımcı olan yapay zeka destekli bir ifade aracıdır. Farklı yazma ihtiyaçlarına uygun çeşitli modlar sunar.

Merlin: Web sayfası metinlerinin özetlerini üretebilen Chat GPT destekli tarayıcı uzantısı. Chrome, Edge ve Firefox için kullanılabilir.

Consensus: Araştırma makalelerinden "iddiaları" veya kanıtları özetlemek ve sentezlemek için kullanılabilen bir YZ aracıdır. 200 milyondan fazla bilimsel makalenin yer aldığı Semantic Scholar veritabanını kullanır.

DeepL (+write-ai powered): Çeviride, özellikle YZ desteği ile metinlerin gramer yapısını düzeltmede ve daha profesyonel yazım için kullanılır.

Perplexity AI: Perplexity AI'nın amacı bir araştırma asistanı gibi davranmaktır. Diğer üretken YZ araçları gibi, ona doğal, günlük dilde sorular sorabilirsiniz. Perplexity ayrıca özetlerini oluşturmak için kullandığı kaynakları da belirtir.

Zotero: Zotero, kullanıcıların araştırma kaynaklarını toplamasına, düzenlemesine, alıntılamasına ve paylaşmasına yardımcı olan ücretsiz, açık kaynaklı bir araştırma aracıdır. Alıntı sürecini kolaylaştırmak için web tarayıcıları ve kelime işlemcilerle entegre olur.

Inciteful: Inciteful, araştırmacıların ve akademisyenlerin akademik literatürü daha etkili bir şekilde keşfetmelerine ve analiz etmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış bir çevrimiçi platformdur. Akademik makaleler arasında içgörüler ve bağlantılar sağlamak için gelişmiş algoritmalardan ve yapay zekadan yararlanır.

ResearchRabbit: ResearchRabbit, araştırmacıların akademik literatürü keşfetme, yönetme ve bunlarla etkileşim kurma biçimini geliştirmek için tasarlanmış web tabanlı bir araçtır. Kişiselleştirilmiş öneriler ve araştırma makalelerini keşfetmek ve düzenlemek için dinamik araçlar sağlamak amacıyla gelişmiş algoritmalar ve yapay zeka kullanır.

Semantic Scholar: Semantic Scholar, araştırmacıların çeşitli alanlardaki akademik makalelerden oluşan geniş bir veri tabanından ilgili bilgileri hızla bulmalarına yardımcı olmak için tasarlanmış, ücretsiz ve yapay zeka destekli bir araştırma aracıdır.

Elicit.com: Elicit.com, araştırma sürecini kolaylaştırmak, ilgili makaleleri belirlemeyi, temel bilgileri çıkarmayı ve çok miktardaki akademik içerikten içgörüler üretmeyi kolaylaştırmak için YZ ve makine öğrenimini kullanan özel bir araştırma keşif platformudur.

Scite: Scite veritabanı bilimsel yayınların referans analizini yaparak değerlendirilmesini sağlayan bir referans yönetim aracıdır.

Julius AI: Veri analizi amacıyla kullanılan bir YZ aracıdır.

Litmaps: Litmaps, araştırmacıların ve akademisyenlerin zaman içinde akademik literatürü keşfetmelerine, takip etmelerine ve görselleştirmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış çevrimiçi bir platformdur.

Elicit.org: Elicit.org, araştırma sürecini kolaylaştırmak, ilgili makaleleri belirlemeyi, temel bilgileri çıkarmayı ve çok miktardaki akademik içerikten içgörüler üretmeyi kolaylaştırmak için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanan özel bir araştırma keşif platformudur.

Inciteful: Inciteful, araştırmacıların ve akademisyenlerin akademik literatürü daha etkili bir şekilde keşfetmelerine ve analiz etmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış bir çevrimiçi platformdur. Akademik makaleler arasında içgörüler ve bağlantılar sağlamak için gelişmiş algoritmalar ve yapay zekadan yararlanır.

Notion: Notion, not alma, görev yönetimi, veritabanları ve takvimleri entegre eden hepsi bir arada bir çalışma alanıdır. Kapsamlı özelleştirmeye izin vererek kullanıcıların çeşitli ihtiyaçlar için kişiselleştirilmiş çalışma alanları oluşturmasını sağlar.

Todoist: Todoist, kullanıcıların görevleri düzenlemesine ve öncelik sırasına koymasına yardımcı olan bir görev yönetim aracıdır. Üretkenlik içgörüleri ve hatırlatıcılar sağlamak için yapay zekayı kullanır.

Evernote : Evernote, kullanıcıların cihazlar arasında notlar oluşturmasına, düzenlemesine ve yönetmesine olanak tanıyan bir not alma uygulamasıdır. Web içeriğini kesme ve belgeleri tarama özellikleri içerir.

Üretken Yapay Zekada Etkili İstem Oluşturma Teknikleri

İstem (Prompt), bir yapay zekaya içerik oluşturmasına yardımcı olması amacıyla verilen bir dizi talimat veya açıklamadır. İstemler, yapay zekanın istenilen sonuca ulaşması için yol göstermektedir ve bu nedenle oldukça önemlidir. Kullanıcının istekleri ne kadar net ve ayrıntılı olursa, yapay zeka isteği o kadar iyi anlayabilir ve beklentileri karşılayan bir sonuç sunabilir.

Bu rehberde, yapay zeka uygulamalarında daha etkili sonuçlar elde etmek için bazı tavsiyeler sunulacaktır. Bu süreçte en sık kullanılan yapay zeka araçlarından ChatGPT ve Gemini kaynak olarak kullanılacaktır. İçeriği, kullanım alanları, etkili kullanım yöntemleri vb. birçok farklı konuda sorular sorulup yapay zeka uygulamalarının kendi oluşturmuş olduğu yanıtlar paylaşılacaktır.

Bu görsel, ChatGPT tarafından “I am creating a web content on artificial intelligence and chatGPT. Create a visual content that I can add to this page that fits the topic.” Komutu ile oluşturulmuştur.

Konuya İlişkin Kaynaklar:

awesome-chatgpt-prompts. Awesome ChatGPT Prompts. GitHub. Erişim Tarihi: 13 Kasım 2024, Erişim adresi: from https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts

Boston College Libraries. Prompts - Generative AI. Boston College Libraries. Erişim Tarihi: 13 Kasım 2024, Erişim adresi: https://libguides.bc.edu/generative-AI/prompts

Henrickson, L., & Meroño-Peñuela, A. (2023). Prompting meaning: A hermeneutic approach to optimising prompt engineering with ChatGPT. AI and Society. https://doi.org/10.1007/s00146-023-01752-8

IADT Library. Artificial Intelligence: Introduction. IADT Library Guides. Erişim Tarihi: 13 Kasım 2024, Erişim adresi: https://iadt.libguides.com/AI/Intro

Luma Labs. (2024). FAQ and Prompt Guide: Luma Dream Machine. Erişim Tarihi: 13 Kasım 2024, Erişim adresi: Luma Labs FAQ

OpenAI. Concepts. OpenAI. Erişim Tarihi: 13 Kasım 2024, Erişim adresi: https://platform.openai.com/docs/concepts

İstemlerde Dil Kullanımı

ChatGPT, Gemini gibi yapay zeka uygulamaları, internet üzerinden edindiği bilgilerle ve ulaştığı kaynaklarla verilen komutları yerine getirir ve istenen sonuçları sıralar. Uygulamalar birçok dili desteklemektedir. Bu süreçte kullanılan istem diline göre tarama yapar ve ilgili dille üretilen kaynakların sonuçlarına ulaşır. Ancak evrensel dil olarak kabul edilen İngilizce kullanılarak yapılan taramalarda daha fazla kaynağa ulaşılacağını ve daha detaylı sonuçların listeleneceği unutulmamalıdır.

Dil farkına örnek:

Kaynak: ChatGPT. (2024). Explanation of environmental pollution at an undergraduate level. OpenAI.

İstem giriş dilindeki farklılıkların sonuca etkisini ChatGPT aşağıdaki şekilde açıklamaktadır:

“İngilizce ve Türkçe olarak verilen istemler (prompts) arasında temel fark, dilin nüansları ve bağlamıdır. Her iki dili de işleyebilsem de, çoğu eğitim verisi ve dil modelleri İngilizceye dayalı olduğundan, İngilizce istemler bazen daha doğrudan anlaşılabilir.

Ancak, genel istemler ve basit talimatlar için her iki dilde de güçlü destek sağlanır. Dilin sonuçları nasıl etkileyebileceği aşağıdaki gibi açıklanabilir:

1. Nüans ve Kesinlik: İngilizcede istemler, daha geniş eğitim verisi nedeniyle bazen daha nüanslı veya kesin sonuçlar verebilir. Bu, özellikle teknik terimler veya Türkçede daha az karşılaşılan deyimsel ifadeler için geçerlidir.
2. Kültürel ve Dilsel Bağlam: Türkçe istemler, kültürel olarak özgül bilgi veya bağlamı yansıtabilir. Türkçe sorduğunuzda, yanıtlar bazen yerel örnekler veya Türkiye’ye özgü bakış açılarıyla zenginleştirilebilir.
3. Karmaşık veya Teknik İçerik: Karmaşık akademik veya teknik içerikler için, İngilizce istemler bazen daha ayrıntılı yanıtlar sunabilir çünkü eğitim verilerinin çoğu İngilizcedir. Ancak, soru net ve yeterli bağlam içeriyorsa, dil farkı yanıtın kalitesini fazla etkilemez.
4. Üslup ve Resmiyet: Belirli bir yazım üslubu, resmi bir ton veya düzey (örneğin, akademik veya günlük dil) talep ediyorsanız, dil seçimi bu anlamda ince bir etkiye sahip olabilir, çünkü dilsel konvansiyonlar İngilizce ve Türkçede farklılık gösterir.

Özetle, her iki dilde de genel olarak tutarlı yanıtlar alınır, ancak karmaşık veya teknik konularda İngilizce istemler, daha geniş veri kapsamı nedeniyle hafifçe daha ayrıntılı yanıtlar sunabilir. Bununla birlikte, günlük sorular veya genel bilgiler için dil tercihi sonuçları çok fazla etkilemez.”

ChatGPT. (2024). İngilizce ve Türkçe olarak verilen istemler arasındaki fark. OpenAI.

Gemini ise bu süreci aşağıdaki şekilde açıklamaktadır:

“Prompt Girişi Yaparken Dilin Etkisi

Aslında, bir dil modeline prompt (komut) verirken dilin, elde ettiğin sonucu doğrudan etkileyebileceği bir gerçek. İngilizce ve Türkçe gibi farklı dillerde verilen promptlar, modelin verdiği yanıtı çeşitli şekillerde şekillendirebilir.

Neden Farklılık Oluşur?

1. Modelin Eğitimi: Dil modelleri, devasa miktarda metin verisi üzerinde eğitilirler. Bu verilerin dili, modelin en iyi anladığı ve üzerinde en iyi performans gösterdiği dili belirler. Genellikle, İngilizce gibi daha yaygın kullanılan dillerde eğitilen modeller, bu dilde verilen promptlara daha iyi yanıt verirler.
2. Dil Yapısı ve Nüansları: Her dilin kendine özgü bir yapısı, grameri ve nüansları vardır. Bu farklılıklar, aynı anlamı ifade etmek için kullanılan kelimelerin ve cümlelerin yapısını değiştirir. Bu da, modelin promptu tam olarak anlamasını ve uygun yanıtı üretmesini zorlaştırabilir.
3. Kullanılan Kelimelerin Anlamları: Aynı kelimenin farklı dillerde farklı anlamları olabilir veya bazı kavramlar bir dilde diğerine göre daha zengin bir şekilde ifade edilebilir. Bu durum, modelin verdiği yanıtın doğruluğunu ve kapsamını etkileyebilir.

Sonuçları Giriş Dili Ne Kadar Etkiliyor?

• Dil Modelinin Özellikleri: Modelin hangi dillerde eğitildiği ve hangi dillerde daha iyi performans gösterdiği, sonuçları doğrudan etkiler.
• Promptun Karmaşıklığı: Basit ve doğrudan bir prompt, karmaşık ve belirsiz bir prompta göre daha iyi sonuçlar verebilir.
• Konunun Teknikliği: Teknik konularda, daha spesifik ve uzman terimleri içeren bir dil kullanmak, daha doğru sonuçlar elde etmenizi sağlayabilir.

Örnek:

• Prompt (Türkçe): "Türkiye'nin en büyük şehri nedir?"
• Prompt (İngilizce): "What is the largest city in Turkey?"

Bu iki prompt, aynı bilgiyi istemektedir. Ancak, modelin İngilizceye daha aşina olması durumunda, İngilizce prompt daha hızlı ve doğru bir yanıt verebilir.

Özetle, dil modeline verdiğiniz promptun dili, elde ettiğiniz sonucu etkileyebilir. Ancak, günümüzdeki dil modelleri oldukça gelişmiş olduğundan, farklı dillerde verilen promptlara da oldukça iyi yanıt verebilmektedirler. En iyi sonuçları almak için, promptunuzu olabildiğince açık, net ve spesifik bir şekilde ifade etmeye çalışın.”

ChatGPT’ye göre İstem (Prompt) Mühendisliğinin temelleri nelerdir?

Prompt mühendisliği, yapay zeka modellerinin (özellikle dil modelleri) istenilen çıktıyı vermesi için giriş metinlerinin (prompt) dikkatlice tasarlanması sürecidir. Bu süreç, modelin anlaşılan bağlamda ve doğru biçimde yanıtlar vermesini sağlamak için gereklidir. Başarılı bir prompt mühendisliği, net, doğru, kapsamlı ve istenen çıktıya yönelik girişler tasarlamaya dayanır.

Temel İlkeler

1. Netlik ve Belirginlik: Prompt, yapay zeka modelinin anlaması için net ve açık olmalıdır. Belirsiz veya karmaşık promptlar, istenmeyen ya da alakasız sonuçlara yol açabilir. Örneğin:
   • Kötü örnek: "Bu konu hakkında bilgi ver."
   • İyi örnek: "Elektrik motorlarının çalışma prensibini, avantajlarını ve dezavantajlarını açıklayın."
2. Bağlam Sağlama: Prompt, konunun bağlamını vererek yapay zekanın doğru yönde ilerlemesini sağlar. Bağlam eksikliği, modelin ilgili bilgiyi sağlamakta zorlanmasına neden olabilir.
3. Örneğin, "Dünya üzerindeki iklim değişikliğinin sonuçları" ifadesi yerine "İklim değişikliğinin tarım üzerindeki etkileri nelerdir?" gibi bir yönlendirme yapılabilir.
4. Örnek: "Liderlik stratejilerini başlıklar halinde listele ve her bir strateji için bir cümlelik açıklama ekle."
5. Belirli Format ve Yapı Tanımlama: Belirli bir çıktı formatı istendiğinde (madde işaretleri, tablo, kısa veya uzun yanıt), bu modelin daha isabetli sonuçlar vermesini sağlar.
6. Soru Sorma ve Beklentiyi Netleştirme: Sorular, modelin hangi bilgilere odaklanması gerektiğini belirlemesi için etkilidir. Ayrıca, "örnek ver," "kısa tut" gibi yönlendirmelerle beklentiler açıkça ifade edilmelidir.
7. Örneğin: "2022 yılında yapay zeka alanındaki en önemli gelişmeler nelerdir?" ifadesi, geniş bir "yapay zeka gelişmeleri" ifadesine göre daha odaklanmış sonuçlar getirir.
8. Deneme ve İyileştirme: Yapay zeka çıktılarında yapılan denemeler ve iyileştirmeler önemlidir. İstenilen yanıtı almak için promptlar yeniden düzenlenebilir, belirli kelimeler eklenip çıkarılabilir ya da başka bir yapı denenebilir.
9. Spesifik ve Hedefe Yönelik Olmak: Spesifik bir istekle modeli yönlendirmek, daha doğru ve kısa zamanda hedefe yönelik yanıt alınmasını sağlar.

Prompt Mühendisliğinde İpuçları

• "Role-Play" Kullanımı: Modeli belirli bir rol oynamaya yönlendirmek, çıktıyı etkili şekilde biçimlendirmesine yardımcı olur. Örneğin, "Bir tarih profesörü gibi yanıt ver" ifadesi modeli tarihsel bir bağlamla yönlendirebilir.
• Örnekle Destekleme: Modelden bir tarz veya biçimde yanıt almak isteniyorsa, kısa bir örnek sağlamak modelin o yapıyı takip etmesini kolaylaştırır.
• Olumsuz İstekte Bulunma: Modelden belirli şeyleri hariç tutmasını istemek, gereksiz bilgi akışını azaltabilir. Örneğin, "Yalnızca teknik terimleri kullanarak açıkla, örnek vermeden yanıtla" gibi bir yönlendirme yapılabilir.

Başarılı bir prompt mühendisliği, AI ile verimli bir etkileşimi sağlayarak istenen bilgiye kısa sürede ulaşılmasını sağlar ve kullanıcıya özgü nitelikli çıktılar üretir.

Gemini’ye göre İstem (Prompt) Mühendisliğinin temelleri nelerdir?

Prompt Mühendisliğinin Temelleri

Prompt mühendisliği, yapay zeka modellerini, özellikle de doğal dil işleme (NLP) modellerini, daha etkili ve doğru bir şekilde kullanabilmek için kullanılan bir tekniktir. Basitçe söylemek gerekirse, bir modele ne soracağınızı veya ne yapmasını istediğinizi belirleyen komutları (promptları) en iyi şekilde nasıl yazacağınızı öğrenmek demektir.

Neden Önemlidir?

• Daha İyi Sonuçlar: Doğru bir prompt, modelin daha alakalı, doğru ve yaratıcı yanıtlar vermesini sağlar.
• Modelin Potansiyelini Maksimize Etme: Modelin yapabileceklerinin sınırlarını zorlamak için farklı prompt teknikleri kullanılabilir.
• Belirsizliklerin Azaltılması: İyi tasarlanmış bir prompt, modelin yanlış anlamalarını veya istenmeyen yanıtlar vermesini engeller.

Temel Kavramlar:

• Prompt: Modelin çalışması için verilen komut veya soru.
• Token: Kelimelerin veya cümlelerin parçalara ayrılmış hali.
• Model: Eğitilimiş bir yapay zeka sistemi.
• Çıkış: Modelin verdiği yanıt.

Prompt Mühendisliğinin Temel İlkeleri:

• Netlik ve Spesifiklik: Prompt ne kadar net ve spesifik olursa, model o kadar doğru bir yanıt verir.
• Örnekler Verme: Modelin ne tür bir yanıt vermesini istediğinizi örneklerle göstermek, daha iyi sonuçlar verir.
• Farklı Formülasyonlar Deneme: Aynı şeyi farklı şekillerde ifade etmek, modelin farklı yönlerini ortaya çıkarabilir.
• Context (Bağlam) Sağlama: Modelin soruyu daha iyi anlamasını sağlamak için ek bilgiler vermek önemlidir.
• Iterasyon: Prompt'u deneyerek ve sonuçları değerlendirerek iyileştirmek sürekli bir süreçtir.

Prompt Mühendisliğinin Kullanım Alanları:

• Metin Üretimi: Makaleler, şiirler, kodlar üretmek.
• Özetleme: Uzun metinleri özetlemek.
• Çeviri: Diller arasında çeviri yapmak.
• Soru Cevaplama: Bilgiye dayalı soruları yanıtlamak.
• Kreatif Yazım: Farklı hikayeler veya senaryolar oluşturmak.

Örnekler:

• Kötü Prompt: "Bir şey yaz."
• İyi Prompt: "Bir bilim kurgu hikayesi yaz. Hikaye, uzak bir galakside geçen ve bir robot ile bir insanın dostluğunu anlatan kısa bir öykü olsun."

Sonuç:

Prompt mühendisliği, yapay zeka ile daha etkili bir şekilde etkileşim kurmanın anahtarlarından biridir. Doğru promptlar kullanarak, modellerden istediğimiz sonuçları elde edebilir ve yapay zekanın potansiyelini en üst düzeye çıkarabiliriz.

*ChatGPT. (2024, 13 Kasım). Prompt mühendisliğinin temelleri nelerdir? OpenAI.

*Gemini. (2024, 13 Kasım). Prompt mühendisliğinin temelleri nelerdir? Google.

Etkili Sonuçlara Ulaşmada İstem Yönlendirme

Prompt yönlendirme, özellikle yapay zeka ile etkileşimde önemli bir konudur. İyi bir prompt, belirli bir amaca ulaşmayı kolaylaştıran ve doğru sonuçlar almayı sağlayan bir şekilde oluşturulur. İşte etkili prompt oluşturma için en iyi yönlendirici uygulamalara örnekler:

1. Açıklık ve Spesifiklik

Promptlar, açık ve net olmalıdır. Belirsiz veya çok genel ifadeler yerine, ne istendiği tam olarak belirtilmelidir.

Örnek:

• Belirsiz Prompt: "Bir şey yaz."
• İyi Prompt: "Kısa bir bilim kurgu hikayesi yazın, 2200 yılında geçen, uzayda keşif yapan bir grup astronot hakkında."

Bu örnekte, konu, zaman ve tür net bir şekilde belirtilmiş. Bu sayede yapay zeka daha hedeflenmiş bir yanıt verebilir.

2. Adım Adım Yönlendirme

Bazı durumlarda, bir görevin birden fazla adımı olabilir. Bu tür durumlar için promptları adım adım yazmak, daha ayrıntılı ve doğru yanıtlar almayı sağlar.

Örnek:

• Adım 1: "Başlangıçta, modern dünyanın en önemli 5 çevresel sorununun listesini yap."
• Adım 2: "Bu sorunları sırasıyla açıklayın ve her biri için önerilen çözüm yollarını tartışın."

Burada, her adım açıkça belirtildiği için yapay zeka her aşamayı doğru şekilde yerine getirebilir.

3. Özelleştirilmiş Talimatlar

İstenilen sonucun türünü veya tarzını özelleştirmek, hedefe ulaşmada etkili bir yöntemdir.

Örnek:

• Genel Prompt: "Bir şiir yaz."
• İyi Prompt: "Romantik bir şiir yazın, sonbahar temalı ve melankolik bir ton kullanın."

Özelleştirilmiş talepler, istenilen duygu ve tarzı daha doğru şekilde yakalamaya yardımcı olur.

4. Sorularla Yönlendirme

Soru cümleleri, belirli bir odak noktasına yönlendirmek için etkili olabilir. Sorular, genellikle açık uçlu yanıtları teşvik eder ve daha derinlemesine bilgi sağlar.

Örnek:

• Genel Prompt: "Bir ürün incelemesi yaz."
• İyi Prompt: "Bu dizüstü bilgisayarın en güçlü özellikleri nelerdir? Hangi tür kullanıcılar için idealdir? Eksiklikleri nelerdir?"

Bu tür bir soru formatı, daha odaklanmış ve ayrıntılı bir yanıt almayı sağlar.

5. Hikaye veya Senaryo Yazma Yönlendirmesi

Karmaşık bir hikaye yazma talebi verirken, karakterlerin özellikleri, ortam ve olaylar gibi ayrıntıların verilmesi önemlidir.

Örnek:

• Genel Prompt: "Bir hikaye yaz."
• İyi Prompt: "Bir köyde yaşayan, doğa ile uyum içinde olan, ancak teknolojiyi reddeden bir genç kızın hikayesini yazın. Çiftlik yaşamı ve içsel çatışmalar üzerine odaklanın."

6. Stil ve Ton Seçimi

Yapay zeka, verilen talimatlara göre belirli bir yazı stili veya tonunda yazı üretebilir. Bu yüzden ton ve stilin belirtilmesi önemlidir.

Örnek:

• Genel Prompt: "Bir açıklama yaz."
• İyi Prompt: "Profesyonel bir dilde, ancak basit ve anlaşılır bir şekilde, yeni bir teknoloji ürünü hakkında tanıtım yazısı yazın."

Yukarıdaki örnekte, istenilen ton ve dil belirtilerek, yazının daha doğru ve uygun bir şekilde oluşturulması sağlanır.

7. Geri Bildirimle İyileştirme

Yapay zeka yanıtlarına geri bildirim vererek, daha iyi sonuçlar elde edilebilir. Bu, özellikle bir görevin iyileştirilmesi veya revize edilmesi gereken durumlarda faydalıdır.

Örnek:

• İlk Prompt: "Bir makale yaz."
• Yapay Zeka Yanıtı: (Bir makale metni oluşturur)
• Geri Bildirim: "Başlık çok geniş. Daha spesifik bir konuya odaklan ve örneklerle açıklamalar ekle."
• Yeni Prompt: "İklim değişikliği ve deniz seviyelerindeki artışın etkileri üzerine detaylı bir makale yaz."

Bu şekilde geri bildirim, daha hedeflenmiş ve ayrıntılı bir sonuç ortaya çıkarır.

8. Çeşitli Perspektifler ile Yönlendirme

Farklı bakış açılarını kullanmak, yaratıcı ve özgün cevaplar almak için harika bir tekniktir.

Örnek:

• Genel Prompt: "Teknolojinin geleceği üzerine bir yazı yaz."
• İyi Prompt: "Teknolojinin geleceğini tartışırken, bir mühendis, bir sosyal bilimci ve bir sanatçı bakış açılarını kullanarak üç farklı görüş ortaya koy."

Farklı perspektifler, daha derin ve zengin içerikler üretir.

Sonuç

Etkin bir prompt oluşturma, belirli bir görevi yerine getirebilmek için netlik, spesifiklik ve geri bildirim gerektirir. Ayrıca, yazı tarzı, konu ve yönlendirme ile yapay zekanın daha doğru ve hedeflenmiş bir şekilde çalışması sağlanabilir.

*ChatGPT. (2024, 13 Kasım). prompt için en iyi yönlendirici uygulamaları örneklerle açıkla. OpenAI.

Yapay Zekanın Açık Bilim Üzerindeki Etkisi

Yapay Zeka (YZ), birçok alanda olduğu gibi açık bilimde de büyük bir dönüşüm yaratıyor. Araştırma ve verilerin daha erişilebilir, şeffaf ve işbirlikçi hale getirilmesini amaçlayan bir hareket olarak açık bilim, büyük veri kümelerinin yönetilmesine, analiz edilmesine ve yorumlanmasına yardımcı olabilecek yapay zekayla oldukça uyumlu. Ancak, YZ açık bilime önemli fırsatlar sunarken bazı zorluklar ve etik kaygıları da beraberinde getiriyor. Bu makalede, YZ’nin araştırma uygulamaları, şeffaflığı artırması ve geleneksel yayıncılık modellerine getirdiği zorluklar ile açık bilimin etik ilkeleri üzerindeki rolü ele alınacaktır.

Bu görsel, ChatGPT 4o tarafından “Create a creative visual on the topic ‘Impact of Artificial Intelligence on Open Science’ komutu ile tasarlanmıştır

1. Yapay Zeka Açık Bilimi Nasıl Etkiler?

YZ, daha önce ciddi manuel çaba gerektiren süreçleri otomatikleştirerek ve basitleştirerek açık bilimi etkiler. Örneğin, YZ destekli araçlar, büyük veri kümelerini hızla işleyerek, normalde gizli kalabilecek örüntüleri ve içgörüleri ortaya çıkarabilir. Makine öğrenimi algoritmaları veri temizliğine, anormalliklerin belirlenmesine ve hatta tarihsel verilere dayalı olarak gelecekteki araştırma sonuçlarının öngörülmesine yardımcı olabilir. Bu araçlar, yalnızca bilimsel araştırmaların verimliliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda açık bilimin temel ilkelerinden biri olan tekrarlanabilirliği (reprodüktiflik) de geliştirir. YZ, karmaşık veri işleme süreçlerini daha geniş bir araştırmacı kitlesine erişilebilir hale getirerek bilimsel bilgiyi demokratikleştirir ve daha fazla kişinin açık bilim kaynaklarıyla etkileşim kurmasını sağlar.

YZ ayrıca bilimsel araştırmalarda dil engellerini aşmaya yardımcı olabilir. Doğal dil işleme (NLP) araçları, bilimsel makaleleri otomatik olarak birçok dile çevirebilir, böylece araştırmaları İngilizce bilmeyen bireylere erişilebilir hale getirir. Büyük miktarda bilgiyi özetleyebilme yeteneği de araştırmacıların en son gelişmeleri takip etmesine yardımcı olur; bu özellik, bilimsel keşiflerin hızla ilerlediği günümüz dünyasında büyük değer taşır. Bununla birlikte, YZ’nin bu etkisi bazı olumsuzluklar da taşır. Örneğin, YZ'de kullanılan algoritmalar bazen önyargıları güçlendirebilir ve uygun şekilde yönetilmezse araştırma sonuçlarının çarpık hale gelmesine yol açabilir.

2. Yapay Zekayı Açık Bilimi Geliştirmek İçin Nasıl Kullanabiliriz?

YZ, açık bilimi birçok önemli alanda önemli ölçüde geliştirebilir:

• Veri Erişilebilirliği ve Analizi: YZ, araştırmacıların büyük veri kümelerini daha etkili bir şekilde işlemesine ve analiz etmesine olanak tanır. Açık bilim veri paylaşımını teşvik ederken, YZ araçları bu verilerin yönetilmesine ve analiz edilmesine yardımcı olur, manuel olarak elde edilmesi zor olan yeni içgörüler sunar. Örneğin, YZ, meta-analizlerde farklı çalışmalardan elde edilen bulguları bir araya getirerek eğilimleri belirler ve yeni araştırma alanları önerir.
• Araştırma İş Birliği: Açık bilim iş birliğini teşvik ederken, YZ verilerin birlikte çalışabilirliğini ve araştırmacılar arasındaki iletişimi geliştirir. YZ platformları, farklı disiplinlerden araştırmacıların bulgularını ortak bir dilde paylaşmalarını ve veri formatlarını uyumlu hale getirmelerini sağlar, disiplinler arası yenilikleri teşvik eder.
• Tekrarlanabilirlik ve Şeffaflık: YZ modelleri, çalışma bulgularının tekrarlanmasında kullanılabilir ve bu da bilimsel araştırmaların güvenilirliğini artırır. Örneğin, araştırmacılar, makine öğrenimini bilimsel sonuçların sağlamlığını test etmek ve sonuçları etkileyen faktörleri belirlemek için kullanabilirler. YZ, tekrarlanabilirliği teşvik ederek açık bilimin güvenilirliğini artırır.
• Otomatik Literatür Taraması ve Bilgi Sentezi: Araştırma yayınlarının hızla artması nedeniyle yeni bilgilere ayak uydurmak giderek zorlaşıyor. YZ araçları literatür taramalarını otomatikleştirebilir, araştırma makalelerini özetleyebilir ve çeşitli kaynaklardan elde edilen bulguları sentezleyerek zamandan tasarruf sağlar ve araştırmacıların en güncel bilgilere erişimini sağlar.
• Etik Gözetim ve Yönetim: YZ, veri kümeleri içinde mahremiyet sorunları veya önyargılar gibi etik kaygıları belirleyerek açık bilimin yüksek etik standartları korumasını sağlar. Örneğin, YZ, araştırmacıların metodolojilerini bilinçli bir şekilde ayarlamalarını sağlayarak çalışmalardaki demografik önyargıları tespit edebilir.

3. Yapay Zeka Açık Erişim Yayıncılığı Nasıl Etkiler?

YZ, açık bilimin kritik bir yönü olan açık erişim yayıncılığı üzerinde derin bir etki yaratır. Açık erişim yayıncılığı, araştırma bulgularının herkesin erişimine açık olmasını sağlar ve bunların ücretli erişim engellerinin arkasına gizlenmesini önler. YZ, hakem değerlendirme, içerik düzenleme ve intihal tespiti gibi görevleri otomatikleştirerek yayın sürecini hızlandırır. Örneğin:

• Hakem Değerlendirme Süreci: YZ, editörlerin uygun hakemleri belirlemesine, gönderilen makaleleri kalite açısından taramasına ve araştırmanın ilk değerlendirmesini sağlamasına yardımcı olabilir. Bu, yayın sürecini hızlandırır ve adil bir değerlendirme yapılmasını sağlar. Ancak, hakem değerlendirmesinde YZ’ye aşırı güvenmek, insan gözetiminin eksik kalması durumunda etik kaygılara yol açabilir.
• İçerik Keşfi ve Öneri Sistemleri: YZ destekli öneri algoritmaları, araştırmacıların araştırma tercihleri ve önceki okumalarına dayanarak ilgili açık erişim makalelerini ve çalışmaları keşfetmesine yardımcı olabilir. Bu kişiselleştirilmiş içerik keşfi yaklaşımı, daha az bilinen çalışmaların ve yazarların tanıtılmasına yardımcı olur ve açık erişimin hedeflerine katkı sağlar.
• İntihal ve Araştırma Yolsuzluğu Tespiti: YZ algoritmaları, gönderilen makalelerde intihal, sahtecilik veya fabrikasyon gibi durumları tespit etmede önemli bir rol oynayarak açık erişim yayıncılığının bütünlüğünü korur.

Ancak YZ, açık erişim yayıncılığında zorluklar da yaratır. Örneğin, YZ tarafından oluşturulan içerik, yazarlık ve özgünlük gibi konularda soruları gündeme getirir. Ayrıca, ileri düzey YZ sistemlerinin uygulanması maliyetli olabilir ve bu durum, küçük yayınevleri için mali zorluklara yol açarak açık erişim yayıncılık ekosistemindeki eşitsizlikleri derinleştirebilir.

4. Yapay Zeka Açık Bilim İçin İyi mi Kötü mü?

YZ’nin açık bilim üzerindeki etkisi karmaşık ve çok yönlü olup hem faydalar hem de sakıncalar barındırır. İşte her iki taraftan bazı değerlendirmeler:

• Faydalar:
  • Artan Verimlilik ve Hız: YZ, veri analizinden yayınlanmaya kadar araştırma süreçlerini hızlandırarak açık bilimi daha verimli ve zamanında hale getirir.
  • Geliştirilmiş Erişilebilirlik: YZ araçları, araştırma bulgularını küresel bir kitleye çeviri, özetleme ve daha iyi aranabilirlik yoluyla erişilebilir hale getirir.
  • Geliştirilmiş Tekrarlanabilirlik ve Şeffaflık: Daha tutarlı analiz ve araştırma kalitesinin izlenmesini sağlayan YZ, şeffaflığı ve güvenilirliği teşvik eder; bu da açık bilim için kritik öneme sahiptir.
• Sakıncalar:
• Önyargı ve Etik Kaygılar: YZ algoritmaları, eğitim verilerinde mevcut olan önyargıları istemeden güçlendirebilir ve bu da araştırma sonuçlarının çarpık veya adil olmayan hale gelmesine yol açabilir.
• İnsan Gözetiminin Eksikliği: Hakem değerlendirme ve araştırma etiği gibi alanlarda YZ’ye aşırı güvenmek, araştırmaların kalite ve bütünlüğünün zedelenmesine yol açabilir.
• Kaynak Eşitsizliği: YZ uygulamaları maliyetli olabilir ve yalnızca iyi finanse edilen kurumlar en son YZ araçlarını karşılayabilir, bu da açık bilim topluluğunda YZ’nin faydalarına erişimde bir eşitsizlik yaratır.

Sonuç

YZ’nin açık bilim üzerindeki etkisi hem dönüştürücü hem de karmaşıktır. Veri analizi, iş birliği ve şeffaflık konularında açık bilimin hedefleriyle uyumlu olan YZ, araştırmayı daha erişilebilir ve işbirlikçi hale getirir. Bununla birlikte, etik kaygılar, olası önyargılar ve kaynak eşitsizlikleri gibi bazı zorluklar da ortaya çıkar ve açık bilim topluluğunun bu konulara dikkatle yaklaşması gerekir. YZ’nin ilerlemeye devam etmesiyle birlikte, bu entegrasyonun etik kurallara ve adalete bağlı kalınarak dikkatle yönetilmesi büyük önem taşır. Bu zorlukların ele alınması, YZ’nin açık bilim değerlerini desteklemesini ve daha kapsayıcı ve şeffaf bir araştırma ortamı sağlamasını garanti eder.

* ChatGPT. Yapay Zeka ve Açık Bilim. (2024). Yapay zekanın açık bilim üzerindeki etkisi. OpenAI.