MIT Stephen A. Schwarzman Bilgisayar Koleji, daha iyi yönetim ve daha yüksek üretkenlik elde etmek amacıyla modern çalışma alanlarını geliştirmek için yapay zeka ve insan-bilgisayar etkileşiminden nasıl yararlanılabileceğini araştıran yedi projeye başlangıç hibeleri verdi.
2005 mezunu Andrew W. Houston ve Dropbox Inc. tarafından finanse edilen projelerin disiplinlerarası olması ve bilgisayar, sosyal bilimler ve yönetim alanlarından araştırmacıları bir araya getirmesi amaçlanıyor.
Başlangıç hibeleri, proje ekiplerinin hızla gelişen bu alanda daha büyük çabalara yol açacak araştırmalar yürütmesine ve ayrıca yapay zeka destekli yönetimle ilgili sorular etrafında bir topluluk oluşturmasına olanak tanıyabilir.
Seçilen yedi proje şu şekilde :
Medya Laboratuvarı’ndan Pattie Maes ve Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü (EECS) ile Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı’ndan (CSAIL) David Karger liderliğindeki “LLMex: Büyük Dil Modelleri Kullanarak Vannevar Bush’un Memex Vizyonunu Uygulamak” . Vannevar Bush’un Memex’inden ilham alan bu proje, büyük dil modelleri (LLM’ler) kullanarak bellek protezleri konseptini tasarlamayı, uygulamayı ve test etmeyi amaçlıyor. Yapay zeka tabanlı sistem, bireyin iş eylemlerini ve toplantılarını otomatik olarak kaydederek, meta verilere ve belirsiz açıklamalara dayalı olarak kişiselleştirilmiş bilgiler önererek, bireyin büyük miktarda bilgiyi takip etmesine, üretkenliği hızlandırmasına ve hataları azaltmasına akıllıca yardımcı olacaktır.
MIT Sloan Yönetim Okulu’ndan John Horton ve EECS ve CSAIL’den Jacob Andreas liderliğindeki “Sosyal Senaryoları Simüle Etmek için Yapay Zeka Aracılarını Kullanmak”. Bu proje, uygulamadan önce politikaların, organizasyonel düzenlemelerin ve iletişim araçlarının yapay zeka aracılarıyla kolayca simüle edilebilmesini hayal ediyor. Modern LLM’lerin, insanların hesaplamalı bir modeli olarak hizmet etme yeteneklerinden yararlanmak, bu sosyal simülasyon vizyonunu daha gerçekçi ve potansiyel olarak daha öngörücü hale getiriyor.
“Yapay Zeka Çağında İnsan Uzmanlığı: Her Şeyden Faydalanabilir Miyiz?” MIT Sloan ve EECS’den Manish Raghavan ve EECS ile Bilgi ve Karar Sistemleri Laboratuvarı’ndan Devavrat Shah liderliğinde. Makine öğrenimi, yapay zeka ve algoritmik karar yardımcılarındaki ilerleme, algoritmaların çok çeşitli ortamlarda insanın karar verme sürecini tamamlayabileceği ihtimalini artırdı. Bu proje, insan profesyonellerin yerini almak yerine, yapay zeka ve algoritmik karar yardımcılarının insan uzmanlığını tamamlayıcı bir rol oynadığı bir gelecek görüyor.
Havacılık ve Uzay Bilimleri ve CSAIL Departmanı’ndan Julie Shah, MIT Sloan ve Yöneylem Araştırma Merkezi’nden Retsef Levi, MIT Sloan’dan Kate Kellog ve Endüstriyel Performans Merkezi’nden Ben Armstrong liderliğindeki “ABD Hastanelerinde Üretken Yapay Zekanın Uygulanması“. Son yıllarda yapılan araştırmalar, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki doktor ve hemşirelerin tükenmişliğindeki artışı, elektronik sağlık kayıtları ve diğer teknolojilerle ilişkili artan idari yüklerle ilişkilendirdi. Bu proje, üretken yapay zeka teknolojilerinin hem kuruluşlar için verimliliği nasıl artırabileceğini hem de sağlık hizmeti ortamlarındaki çalışanların iş kalitesini nasıl iyileştirebileceğini incelemek için bütünsel bir çerçeve geliştirmeyi amaçlıyor.
EECS ve CSAIL’den Harold Abelson, Medya Laboratuvarı’ndan Cynthia Breazeal ve Karşılaştırmalı Medya Çalışmaları/Yazımı’ndan Eric Klopfer liderliğindeki “Üretken Yapay Zeka, Programlamayı Demokratikleştirmeye Yönelik Yazılım Araçlarını Geliştirdi”. Geçtiğimiz yıl üretken yapay zeka alanında kaydedilen ilerleme, yazılım alanında gelecekteki kariyerlere ilişkin varsayımlarda bir altüst oluşa yol açıyor ve kodlamanın rolünün önemini azaltıyor. Bu proje, öğrencilerin uygulama oluştururken kodla uğraşma ihtiyaçlarının çoğunu ortadan kaldırabilecek bir yazılım aracı yaratarak, önceden teknik eğitimi olmayanlar için bilgisayar eğitiminde benzer bir dönüşümü teşvik edecektir.
Ekonomi Bölümü’nden David Atkin ve Martin Beraja ile MIT Sloan’dan Danielle Li liderliğindeki “Yapay Zeka Dünyasında Uzmanlık ve Toplumsal Verimlilik Kazanmak”. Üretken yapay zekanın, bilişsel görevleri yerine getiren çalışanların yeteneklerini artırdığı düşünülüyor. Bu proje, yapay zeka teknolojilerinin gelişinin beceri kazanımını ve üretkenliği nasıl etkileyebileceğini daha iyi anlamayı ve toplumun bu tür teknolojilerden elde edilen kazanımları en üst düzeye çıkarmasını sağlayacak tamamlayıcı politika müdahalelerini keşfetmeyi amaçlıyor.
EECS ve CSAIL’den Tim Kraska ve Fizik Bölümü ve Nükleer Bilim Laboratuvarı’ndan Christoph Paus liderliğindeki “Yapay Zekayla Artırılmış Katılım ve Destek”. LLM’ler son yıllarda çok büyük ilerlemeler kaydetmiş ve öğrencilerin ve profesyonellerin yeni araçlar ve sistemler hakkında öğrenme yöntemlerini temelden değiştirmeye hazır olsa da çoğu zaman insanların kaynağı tam olarak kullanabilmek için tırmanması gereken dik bir öğrenme eğrisi vardır. Sorunun hafifletilmesine yardımcı olmak için bu proje, destek ekiplerinin çalışma şeklini olumlu yönde etkileyecek ve kullanıcı deneyimini iyileştirecek LLM destekli yeni katılım ve destek sistemlerinin geliştirilmesini önermektedir.
Kaynak: MIT
