ChatGPT'nin Kasım 2022'deki ilk çıkışı neredeyse anında sansasyon yarattı. Çoğu kullanıcıya, üretken yapay zeka olarak bilinen içerik oluşturmak için mevcut verileri ve yayınlanmış materyalleri kullanan yeni bir yapay zeka türünü deneme fırsatını verdi.
İlk heyecanlar dindiğinde, ekonomistler teknolojiyi kimin, ne sıklıkta kullandığını, onunla ne yaptığını ve işte mi, evde mi, yoksa her ikisinde mi kullandığını öğrenmek için sabırsızlanıyordu. Halkın bir teknolojiyi ne kadar hızlı ve sağlam bir şekilde benimsediği, yaygın olarak onun ekonomik etkisini öngördüğü düşünülmektedir.
Yeni anket araştırmasına göre, Ağustos ayı itibarıyla 18-64 yaş arası ABD'li yetişkinlerin yaklaşık yüzde 40'ı üretken yapay zeka kullanmıştı. Çalışanların yüzde 28'i işyerinde kullanırken, yaklaşık yüzde 33'ü iş dışında kullanıyor. Bu kazanım oranı, internetin (iki yıl sonra yüzde 20) veya kişisel bilgisayarın (ilk araştırmacıların ölçebildiği gibi üç yıl sonra yüzde 20) halkın benimsemesinden önemli ölçüde daha hızlıdır.
The Gazette, Ekonomi Kennedy School'da Isabelle ve Scott Black Politik Ekonomi Profesörü ve Ekonomi Graduate of Education'da ekonomi ve eğitim profesörü olan David J. Deming ile kendisi ve ortak yazarlar, Ekonomi Kennedy School'da ekonomi politikası danışmanı olan Alexander Bick hakkında konuştu. St. Louis Federal Rezerv Bankası ve Vanderbilt Üniversitesi'nde ekonomi profesörü yardımcısı Adam Blandin, bunun iş dünyası için ne anlama gelebileceğini buldu. Röportaj netlik ve uzunluk açısından düzenlendi.
Amerikalıların, PC'lere ve internete kıyasla ChatGPT gibi üretken yapay zeka araçlarını ne kadar hızlı benimsediğini ölçmek neden önemlidir?
Bunun gibi yeni bir teknoloji için, bunun ne kadar, kim tarafından kullanıldığı ve ne için kullanıldığı konusunda temel bir anlayışa sahip olmamız bizim için gerçekten önemli. Bunu yapmak için yüksek kaliteli, ulusal temsili bir ankete ihtiyacınız var. Böylece, her ay işsizlik oranını üreten büyük anket olan Mevcut Nüfus Anketi'nin (CPS) tüm soru ifadelerini ve yapısını yeniden oluşturduk. ABD'deki işgücü piyasası verilerinin ana kaynağıdır
CPS, 1984 yılında kişisel bilgisayarın evde kullanımına ilişkin sorular sormaya başladı. 2001 yılında internet kullanımıyla ilgili sorular sormaya başladı. Ve böylece, aynı soruyu sıraladık, bu teknolojileri üretken yapay zekayla değiştirdik, böylece bunu doğrudan diğer teknolojilerin benimsenme hızıyla karşılaştırabildik ve aynı insanlara aynı soruları sorduk.
Böylece verilerimizdeki yüzde 39,4 olan kullanım oranının, ürün döngülerinde aslında hem kişisel bilgisayarlardan hem de internetten aynı aşamada daha yüksek olduğunu gösterebiliyoruz.
Yapay zeka iş yerinde en çok hangi belirli görevlerde faydalıdır?
Yapay zeka evde en çok hangi spesifik görevlerde faydalıdır?
Siz ve ekibiniz bu bulgulara şaşırdınız mı?
Kişisel olarak bu yüksek kullanım oranına şaşırdım. Meslektaşlarıma bundan bahsettiğimde her zaman şu soruyu sorarım: “Ne bulduğumuzu düşünüyorsunuz?” onlara söylemeden önce. Meslektaşlarımın çoğu benim gibi yaşlanan akademisyenler, dolayısıyla üretken yapay zeka kullanımını hafife alma eğilimindeyiz. Lisansüstü öğrencilerime veya lisans öğrencilerime sorduğumda, bulduğumuz sayıdan daha yüksek rakamlar tahmin etme eğiliminde oluyorlar. Ve bence bu size gerçekten bir şeyler anlatıyor. Gençlerin üretken yapay zekayı yaşlılara göre çok daha yüksek oranlarda kullandığını gördük; bu, diğer teknolojilerde de çok yaygın.
Bulacağımız şeyin bu olduğunu düşünerek bu işe girmedim. Cevap ilgimi çekti çünkü bunun çoğunlukla abartılı olduğunu öne süren birçok şey okudum ve bunun Sonraki Büyük Şey olduğunu öne süren birçok şey okudum. Ve böylece gerçeğin nerede olduğunu bilmek istedik.
Bu kadar hızlı benimsenmenin nedeni nedir?
Size bazı bilinçli spekülasyonlar sunabilirim. Birincisi, üretken yapay zekanın önceki iki teknolojinin üzerine inşa edilmiş olmasıdır. İnsanların evlerinde bilgisayarları olduğunu ve internete erişimlerinin olduğunu, üretken yapay zeka gibi bazı yeni teknolojileri kolayca benimsemenize olanak tanıyan temel katmanlar olarak düşünebilirsiniz. Kişisel bilgisayar piyasaya çıktığında büyük ve pahalıydı ve herkesin evinde yoktu. İnternet daha ucuzdu ama insanların birbirine bağlanmasına olanak tanıyan bu inanılmaz şebekeyi biz inşa ettik. Bu iki şey olmadan üretken yapay zekaya sahip olamazsınız. Bence hızlı bir şekilde benimsenmesinin nedenlerinden biri, temel düzeydeki teknolojilerin zaten mevcut olması ve bir anlamda üretken yapay zekayı interneti tamamlayıcı bir yenilik olarak düşünebilirsiniz.
İşyerinde yapay zeka kullanımındaki demografik farklılıklar
Evlat edinme demografik gruplar arasında aynı değildir. Erkekler, gençler, üniversite veya yüksek lisans eğitimi olanlar ve beyaz yakalı işlerde çalışan kişilerin üretken yapay zekayı kullanma olasılıkları daha yüksek ve daha sık. Kullanım boşluklarının nedeni nedir?
Gençlerin ve daha eğitimli insanların bir teknolojiyi benimsemesi aslında hemen hemen her yeni teknolojide ortaktır. Kişisel bilgisayarların benimsenmesine yönelik çalışmalarda da insanlar aynı şeyi buldu. Bilgisayarlara göre farklı olan tek şey cinsiyetti. Kadınlar 1980'lerde işyerinde erkeklerden daha fazla bilgisayar kullanıyordu çünkü yönetici asistanı veya sekreterlik işi ve genel olarak ofis işleri kadınlara göre daha fazlaydı ve bilgisayar kullanıyorlardı, oysa üretken yapay zeka mesleklerde o kadar yoğun değildi. Her yerde. STEM ve yönetim kariyerlerinde daha fazla kullanım buluyoruz ve bunlar erkekleri çarpıtıyor.
Erişimin bunu açıkladığını sanmıyorum çünkü pek çok insan işlerinde bilgisayar kullanıyor. Meslekler arasında çok çok geniş bir benimsenme bulduk. Bu oran STEM işlerinde ve yönetiminde en yüksek seviyede ancak mavi yakalı mesleklerin yüzde 22'sinde yapay zeka kullanılıyor. Ve kişisel hizmetler dışındaki tüm meslek kategorilerinde kullanım oranları yüzde 20'nin üzerindeydi, yani bu durum birçok yerde oldukça yaygın.
Kaç şirketin bunu kullandığını söylediğine bakarsanız, aslında bunu resmi olarak operasyonlarına dahil edenlerin oranı oldukça düşük. İnsanlar bunu gayri resmi olarak e-posta yazmaya yardımcı olmak, bir şeyler aramak, bir şeyin nasıl yapılacağına dair belgeler elde etmek için kullanıyor. Bence çok fazla çeşitlilik, bazı insanların tamir etmekten hoşlandığı ve şirketlerin bunu kullanmamanızı söylemediği, ancak resmi olarak kullanmanızı zorunlu kılmadığı gerçeğini yansıtıyor.
Bu gerçekten takip etmekle ilgilendiğimiz bir şey. Bir sonraki dalgayla ilgili tartışmalarımıza zaten başladık ve zaman içinde verileri güncellemeye, kullanımla ilgili daha fazla soru sormaya ve askıda kalan bazı konuları incelemeye çalışacağız.
Mesleğe göre işyerinde yapay zeka kullanımı
Endüstri grubuna göre iş yerinde yapay zeka kullanımı
Bu, konuyla ilgili ilk ulusal araştırmadır. İşletme ve teknoloji yöneticileri bu bulgulardan herhangi birine göre hareket etmeyi düşünmeli mi?
Kesinlikle evet derdim. Bunu düşünmenin bir başka yolu da 1984'e dönüp insanlara şunu söylemektir: “Hey, kişisel bilgisayar denen yeni bir şey var. Kristal bir kürem var. Bundan yirmi yıl sonra herkes bunlardan birine sahip olacak ve her yeni teknolojik gelişme ve her yeni ürün bunu temel olarak kullanacak.” Bunu şimdi bildiğinizde neyi farklı yapardınız? Çok değişeceksin. Milyarlarca ve milyarlarca dolar kazanabilirsiniz.
Sanırım bu anket şunu söylüyor: “Kristal bir küremiz yok, ancak üretken yapay zeka kesinlikle bu ölçekte olacak gibi görünüyor.” Ve böylece ganimetler, onu ilk ve en iyi şekilde nasıl kullanacağını bulabilecek insanlara gidecek. Yani evet dikkat etmeleri gerektiğini düşünüyorum. Birçoğunun zaten öyle olduğunu düşünüyorum.
Tıpkı internetin diğer birçok teknoloji için temel katman olduğu gibi, çok yönlü, pek çok şeyi iyi yapabilen ancak henüz bir öldürücüsü olmayan bu teknolojiyi nasıl kullanacaklarını bulan insanların da bunu başardığını göreceksiniz. uygulama – o harika uygulamayı bulan ve onun üzerine bir şeyler inşa eden insanlar gerçekten çok kâr edecek ve fayda sağlayacak. Önümüzdeki 5-10 yılın bununla ilgili olacağını düşünüyorum.
Bu şirketler insan düzeyinde zeka oluşturmaya çalışıyor. Bu iyi bir şey ama bunu gerektirmeyen pek çok ticari uygulama var. Ürünün kendisi olmaktan ziyade, bu şeyin bir girdi olarak inşa edilmesi gerekiyor. Önümüzdeki birkaç yıl içinde bunların çoğunu göreceğinizi düşünüyorum ve bu gerçekten heyecan verici olacak.
İlk heyecanlar dindiğinde, ekonomistler teknolojiyi kimin, ne sıklıkta kullandığını, onunla ne yaptığını ve işte mi, evde mi, yoksa her ikisinde mi kullandığını öğrenmek için sabırsızlanıyordu. Halkın bir teknolojiyi ne kadar hızlı ve sağlam bir şekilde benimsediği, yaygın olarak onun ekonomik etkisini öngördüğü düşünülmektedir.
Yeni anket araştırmasına göre, Ağustos ayı itibarıyla 18-64 yaş arası ABD'li yetişkinlerin yaklaşık yüzde 40'ı üretken yapay zeka kullanmıştı. Çalışanların yüzde 28'i işyerinde kullanırken, yaklaşık yüzde 33'ü iş dışında kullanıyor. Bu kazanım oranı, internetin (iki yıl sonra yüzde 20) veya kişisel bilgisayarın (ilk araştırmacıların ölçebildiği gibi üç yıl sonra yüzde 20) halkın benimsemesinden önemli ölçüde daha hızlıdır.
The Gazette, Ekonomi Kennedy School'da Isabelle ve Scott Black Politik Ekonomi Profesörü ve Ekonomi Graduate of Education'da ekonomi ve eğitim profesörü olan David J. Deming ile kendisi ve ortak yazarlar, Ekonomi Kennedy School'da ekonomi politikası danışmanı olan Alexander Bick hakkında konuştu. St. Louis Federal Rezerv Bankası ve Vanderbilt Üniversitesi'nde ekonomi profesörü yardımcısı Adam Blandin, bunun iş dünyası için ne anlama gelebileceğini buldu. Röportaj netlik ve uzunluk açısından düzenlendi.
Amerikalıların, PC'lere ve internete kıyasla ChatGPT gibi üretken yapay zeka araçlarını ne kadar hızlı benimsediğini ölçmek neden önemlidir?
Bunun gibi yeni bir teknoloji için, bunun ne kadar, kim tarafından kullanıldığı ve ne için kullanıldığı konusunda temel bir anlayışa sahip olmamız bizim için gerçekten önemli. Bunu yapmak için yüksek kaliteli, ulusal temsili bir ankete ihtiyacınız var. Böylece, her ay işsizlik oranını üreten büyük anket olan Mevcut Nüfus Anketi'nin (CPS) tüm soru ifadelerini ve yapısını yeniden oluşturduk. ABD'deki işgücü piyasası verilerinin ana kaynağıdır
CPS, 1984 yılında kişisel bilgisayarın evde kullanımına ilişkin sorular sormaya başladı. 2001 yılında internet kullanımıyla ilgili sorular sormaya başladı. Ve böylece, aynı soruyu sıraladık, bu teknolojileri üretken yapay zekayla değiştirdik, böylece bunu doğrudan diğer teknolojilerin benimsenme hızıyla karşılaştırabildik ve aynı insanlara aynı soruları sorduk.
Böylece verilerimizdeki yüzde 39,4 olan kullanım oranının, ürün döngülerinde aslında hem kişisel bilgisayarlardan hem de internetten aynı aşamada daha yüksek olduğunu gösterebiliyoruz.
Yapay zeka iş yerinde en çok hangi belirli görevlerde faydalıdır?
Yapay zeka evde en çok hangi spesifik görevlerde faydalıdır?
Siz ve ekibiniz bu bulgulara şaşırdınız mı?
Kişisel olarak bu yüksek kullanım oranına şaşırdım. Meslektaşlarıma bundan bahsettiğimde her zaman şu soruyu sorarım: “Ne bulduğumuzu düşünüyorsunuz?” onlara söylemeden önce. Meslektaşlarımın çoğu benim gibi yaşlanan akademisyenler, dolayısıyla üretken yapay zeka kullanımını hafife alma eğilimindeyiz. Lisansüstü öğrencilerime veya lisans öğrencilerime sorduğumda, bulduğumuz sayıdan daha yüksek rakamlar tahmin etme eğiliminde oluyorlar. Ve bence bu size gerçekten bir şeyler anlatıyor. Gençlerin üretken yapay zekayı yaşlılara göre çok daha yüksek oranlarda kullandığını gördük; bu, diğer teknolojilerde de çok yaygın.
Bulacağımız şeyin bu olduğunu düşünerek bu işe girmedim. Cevap ilgimi çekti çünkü bunun çoğunlukla abartılı olduğunu öne süren birçok şey okudum ve bunun Sonraki Büyük Şey olduğunu öne süren birçok şey okudum. Ve böylece gerçeğin nerede olduğunu bilmek istedik.
Bu kadar hızlı benimsenmenin nedeni nedir?
Size bazı bilinçli spekülasyonlar sunabilirim. Birincisi, üretken yapay zekanın önceki iki teknolojinin üzerine inşa edilmiş olmasıdır. İnsanların evlerinde bilgisayarları olduğunu ve internete erişimlerinin olduğunu, üretken yapay zeka gibi bazı yeni teknolojileri kolayca benimsemenize olanak tanıyan temel katmanlar olarak düşünebilirsiniz. Kişisel bilgisayar piyasaya çıktığında büyük ve pahalıydı ve herkesin evinde yoktu. İnternet daha ucuzdu ama insanların birbirine bağlanmasına olanak tanıyan bu inanılmaz şebekeyi biz inşa ettik. Bu iki şey olmadan üretken yapay zekaya sahip olamazsınız. Bence hızlı bir şekilde benimsenmesinin nedenlerinden biri, temel düzeydeki teknolojilerin zaten mevcut olması ve bir anlamda üretken yapay zekayı interneti tamamlayıcı bir yenilik olarak düşünebilirsiniz.
İşyerinde yapay zeka kullanımındaki demografik farklılıklar
Evlat edinme demografik gruplar arasında aynı değildir. Erkekler, gençler, üniversite veya yüksek lisans eğitimi olanlar ve beyaz yakalı işlerde çalışan kişilerin üretken yapay zekayı kullanma olasılıkları daha yüksek ve daha sık. Kullanım boşluklarının nedeni nedir?
Gençlerin ve daha eğitimli insanların bir teknolojiyi benimsemesi aslında hemen hemen her yeni teknolojide ortaktır. Kişisel bilgisayarların benimsenmesine yönelik çalışmalarda da insanlar aynı şeyi buldu. Bilgisayarlara göre farklı olan tek şey cinsiyetti. Kadınlar 1980'lerde işyerinde erkeklerden daha fazla bilgisayar kullanıyordu çünkü yönetici asistanı veya sekreterlik işi ve genel olarak ofis işleri kadınlara göre daha fazlaydı ve bilgisayar kullanıyorlardı, oysa üretken yapay zeka mesleklerde o kadar yoğun değildi. Her yerde. STEM ve yönetim kariyerlerinde daha fazla kullanım buluyoruz ve bunlar erkekleri çarpıtıyor.
Erişimin bunu açıkladığını sanmıyorum çünkü pek çok insan işlerinde bilgisayar kullanıyor. Meslekler arasında çok çok geniş bir benimsenme bulduk. Bu oran STEM işlerinde ve yönetiminde en yüksek seviyede ancak mavi yakalı mesleklerin yüzde 22'sinde yapay zeka kullanılıyor. Ve kişisel hizmetler dışındaki tüm meslek kategorilerinde kullanım oranları yüzde 20'nin üzerindeydi, yani bu durum birçok yerde oldukça yaygın.
Kaç şirketin bunu kullandığını söylediğine bakarsanız, aslında bunu resmi olarak operasyonlarına dahil edenlerin oranı oldukça düşük. İnsanlar bunu gayri resmi olarak e-posta yazmaya yardımcı olmak, bir şeyler aramak, bir şeyin nasıl yapılacağına dair belgeler elde etmek için kullanıyor. Bence çok fazla çeşitlilik, bazı insanların tamir etmekten hoşlandığı ve şirketlerin bunu kullanmamanızı söylemediği, ancak resmi olarak kullanmanızı zorunlu kılmadığı gerçeğini yansıtıyor.
Bu gerçekten takip etmekle ilgilendiğimiz bir şey. Bir sonraki dalgayla ilgili tartışmalarımıza zaten başladık ve zaman içinde verileri güncellemeye, kullanımla ilgili daha fazla soru sormaya ve askıda kalan bazı konuları incelemeye çalışacağız.
Mesleğe göre işyerinde yapay zeka kullanımı
Endüstri grubuna göre iş yerinde yapay zeka kullanımı
Bu, konuyla ilgili ilk ulusal araştırmadır. İşletme ve teknoloji yöneticileri bu bulgulardan herhangi birine göre hareket etmeyi düşünmeli mi?
Kesinlikle evet derdim. Bunu düşünmenin bir başka yolu da 1984'e dönüp insanlara şunu söylemektir: “Hey, kişisel bilgisayar denen yeni bir şey var. Kristal bir kürem var. Bundan yirmi yıl sonra herkes bunlardan birine sahip olacak ve her yeni teknolojik gelişme ve her yeni ürün bunu temel olarak kullanacak.” Bunu şimdi bildiğinizde neyi farklı yapardınız? Çok değişeceksin. Milyarlarca ve milyarlarca dolar kazanabilirsiniz.
Sanırım bu anket şunu söylüyor: “Kristal bir küremiz yok, ancak üretken yapay zeka kesinlikle bu ölçekte olacak gibi görünüyor.” Ve böylece ganimetler, onu ilk ve en iyi şekilde nasıl kullanacağını bulabilecek insanlara gidecek. Yani evet dikkat etmeleri gerektiğini düşünüyorum. Birçoğunun zaten öyle olduğunu düşünüyorum.
Tıpkı internetin diğer birçok teknoloji için temel katman olduğu gibi, çok yönlü, pek çok şeyi iyi yapabilen ancak henüz bir öldürücüsü olmayan bu teknolojiyi nasıl kullanacaklarını bulan insanların da bunu başardığını göreceksiniz. uygulama – o harika uygulamayı bulan ve onun üzerine bir şeyler inşa eden insanlar gerçekten çok kâr edecek ve fayda sağlayacak. Önümüzdeki 5-10 yılın bununla ilgili olacağını düşünüyorum.
Bu şirketler insan düzeyinde zeka oluşturmaya çalışıyor. Bu iyi bir şey ama bunu gerektirmeyen pek çok ticari uygulama var. Ürünün kendisi olmaktan ziyade, bu şeyin bir girdi olarak inşa edilmesi gerekiyor. Önümüzdeki birkaç yıl içinde bunların çoğunu göreceğinizi düşünüyorum ve bu gerçekten heyecan verici olacak.