Orijinal başlık: Büyük Fikirler 2026: Bölüm 1
Orijinal yazar: a16z New Media
Derleyen: Peggy, BlockBeats

Özet: Son bir yılda, yapay zekâ alanındaki atılımlar model yeteneklerinden sistem yeteneklerine doğru kaymıştır: uzun zaman serilerini anlama, tutarlılığı koruma, karmaşık görevleri yerine getirme ve diğer akıllı ajanlarla iş birliği yapma. Sonuç olarak, endüstriyel iyileştirmenin odağı tek noktadan inovasyondan altyapıyı, iş akışlarını ve kullanıcı etkileşim yöntemlerini yeniden tanımlamaya kaymıştır.

a16z'nin dört yatırım ekibi, yıllık "Büyük Fikirler 2026" raporunda, altyapı, büyüme, sağlık hizmetleri ve etkileşimli dünya olmak üzere dört boyuttan 2026 yılına ilişkin önemli öngörüler sundu.

Özünde, bunların hepsi bir eğilimi gösteriyor: Yapay zeka artık bir araç değil, bir ortam, bir sistem ve insanlarla birlikte hareket eden bir unsur.

Aşağıda, dört ekibin 2026'daki yapısal değişikliklere ilişkin değerlendirmeleri yer almaktadır:

Yatırımcılar olarak görevimiz, teknoloji sektörünün her köşesini incelemek, işleyişini anlamak ve evriminin bir sonraki yönünü tahmin etmektir. Bu nedenle, her Aralık ayında yatırım ekiplerini, teknoloji girişimcilerinin önümüzdeki yıl ele almaları gereken "büyük bir fikir" olarak gördükleri şeyi paylaşmaya davet ediyoruz.

Bugün sizlere Altyapı, Büyüme, Biyoloji + Sağlık ve Hızlı Koşu ekiplerinden bakış açıları sunuyoruz. Diğer ekiplerin görüşleri yarın yayınlanacak, bu yüzden takipte kalın.

Altyapı Ekibi

Jennifer Li: Girişim şirketleri çok modlu verilerin "kaosunu" dizginleyecek.

Yapılandırılmamış, çok modlu veriler her zaman işletmeler için en büyük darboğaz olmuştur, ancak aynı zamanda en büyük kullanılmamış hazineleridir. Her şirket PDF'ler, ekran görüntüleri, videolar, günlükler, e-postalar ve her türlü yarı yapılandırılmış "veri çamuru" ile boğuşmaktadır. Modeller giderek daha akıllı hale geliyor, ancak girdiler giderek daha kaotik hale geliyor; bu da RAG sistemlerinin yanılsamalara kapılmasına, akıllı ajanlar tarafından yapılan ince ama maliyetli hatalara ve kritik iş akışlarının büyük ölçüde manuel kalite kontrollerine bağımlı kalmasına neden oluyor.

Günümüzde yapay zeka şirketleri için gerçek sınırlayıcı faktör veri entropisidir: bir şirketin bilgisinin %80'ini içeren yapılandırılmamış bir dünyada, bilginin güncelliği, yapısı ve özgünlüğü sürekli olarak azalmaktadır.

Bu nedenle, yapılandırılmamış verilerin "karmaşasını" çözmek, yeni bir nesil için girişimcilik fırsatı haline geliyor. İşletmelerin, yapay zeka iş yüklerinin etkili bir şekilde çalışmasını sağlamak için çok modlu verilerini temizlemek, yapılandırmak, doğrulamak ve yönetmek için sürekli bir yaklaşıma ihtiyaçları var. Uygulamalar her yerde mevcut: sözleşme analizi, işe alım, talep işleme, uyumluluk, müşteri hizmetleri, tedarik, mühendislik veri alma, satış etkinleştirme, analitik işlem hatları ve güvenilir bağlama dayanan tüm temsilci iş akışları.

Belgelerden, resimlerden ve videolardan yapı çıkarabilen, çelişkileri giderebilen, veri hatlarını onarabilen ve verileri güncel ve aranabilir halde tutabilen platform girişimleri, kurumsal bilgi ve süreçlerin "krallığının anahtarına" sahip olacaklardır.

Joel de la Garza: Yapay zeka, siber güvenlik ekipleri için işe alım ikilemini yeniden şekillendirecek.

Son on yılda, işe alım, CISO'lar için en büyük baş ağrılarından biri oldu. 2013'ten 2021'e kadar, küresel siber güvenlik iş gücü açığı 1 milyondan azdan 3 milyona yükseldi. Bunun nedeni, güvenlik ekiplerinin son derece uzmanlaşmış teknik yeteneklere ihtiyaç duyması, ancak onlardan neredeyse hiç kimsenin yapmak istemediği, logları incelemek gibi yorucu Seviye 1 güvenlik işleri yapmalarının istenmesidir.

Sorunun daha derin kökeni, siber güvenlik ekiplerinin kendi kendilerine bir angarya yaratmış olmalarında yatmaktadır. "Her şeyi ayrım gözetmeksizin tespit eden" araçlar satın alıyorlar ve bu da ekipleri "her şeyi sansürlemeye" zorluyor; bu da yapay bir "iş gücü kıtlığı" yaratıyor ve kısır bir döngüye yol açıyor.

2026'da yapay zeka bu döngüyü kıracak ve tekrarlayan ve gereksiz görevlerin büyük çoğunluğunu otomatikleştirerek yetenek açığını önemli ölçüde azaltacak. Büyük bir güvenlik ekibinde çalışmış herkes, işin yarısının otomatikleştirilebileceğini bilir; sorun şu ki, her gün iş yüküyle boğuşurken, neyin otomatikleştirilmesi gerektiği hakkında düşünmeye vakit ayıramazsınız. Gerçekten yapay zeka tabanlı araçlar, güvenlik ekipleri için bunu yapacak ve nihayetinde asıl yapmak istedikleri şeye odaklanmalarını sağlayacak: saldırganları izlemek, sistemler kurmak ve güvenlik açıklarını gidermek.

Malika Aubakirova: Akıllı ajanlar için yerel altyapı "standart" hale gelecek.

2026'daki en büyük altyapısal dönüşüm dışarıdan değil, içeriden gelecek. "İnsan hızı, düşük eşzamanlılık, öngörülebilir" trafikten "ajan hızı, özyinelemeli, patlayıcı ve devasa" iş yüklerine geçiş yapıyoruz.

Mevcut kurumsal arka uç sistemleri, "insan eyleminden sistem yanıtına" birebir model için tasarlanmıştır. Bir ajanın tek bir "hedef" tarafından tetiklenen ve 5.000 alt görev, veritabanı sorgusu ve dahili API çağrısıyla sonuçlanan milisaniye düzeyindeki tekrarlayan fırtınaları ele almak için uygun değillerdir. Bir ajan kod tabanını yeniden düzenlemeye veya güvenlik günlüklerini düzeltmeye çalıştığında, bir kullanıcı gibi davranmaz; geleneksel veritabanları veya hız sınırlayıcılar için bir DDoS saldırısına benzer.

2026'da ajan iş yükleri için sistemler oluşturmak için kontrol düzlemi yeniden tasarlanmalıdır. Ajan tabanlı altyapı ortaya çıkmaya başlayacaktır. Yeni nesil sistemler, "gürültülü sürü etkisi"ni varsayılan durum olarak kabul etmelidir. Soğuk başlatmalar kısaltılmalı, gecikme dalgalanmaları azaltılmalı ve eşzamanlılık sınırları kat kat artırılmalıdır.

Asıl darboğaz, koordinasyonun kendisine kayacak: yönlendirme, kilit kontrolü, durum yönetimi ve politika uygulama işlemleri, büyük ölçekli paralel yürütmede gerçekleşecek. Yalnızca araç çağrılarının yoğunluğuna dayanabilen platformlar nihayetinde galip gelecektir.

Justine Moore: Yaratıcı Araçlar Tamamen Çok Modluluğa Doğru İlerliyor

Yapay zekâ destekli hikaye anlatımının temel yapı taşlarına zaten sahibiz: üretken ses, müzik, görüntüler ve videolar. Ancak içerik kısa bir filmden daha fazlası olduğu sürece, yönetmen seviyesine yakın kontrol elde etmek zaman alıcı, zahmetli ve hatta imkansız olmaya devam ediyor.

Neden modelin 30 saniyelik bir video klibi almasına, sağladığımız referans görüntüler ve seslerle yeni bir karakter oluşturmasına ve ardından aynı sahneyi çekmeye devam etmesine izin veremiyoruz? Neden modelin yeni bir açıdan "yeniden çekim" yapmasına veya hareketini referans videoya uydurmasına izin veremiyoruz?

2026, yapay zekanın çok modlu yaratımı gerçekten mümkün kılacağı yıl olacak. Kullanıcılar, modele her türlü referans içeriğini besleyebilecek ve birlikte çalışarak yeni eserler üretebilecek veya mevcut sahneleri düzenleyebilecekler.

Kling O1 ve Runway Aleph gibi birinci nesil ürünlerin ortaya çıkışına zaten şahit olduk, ancak bu sadece başlangıç; hem model hem de uygulama düzeyinde yeni yeniliklere ihtiyaç var.

İçerik oluşturma, yapay zekanın "en önemli uygulamalarından" biri ve meme yaratıcılarından Hollywood yönetmenlerine kadar çeşitli kullanıcı gruplarından birçok başarılı ürünün ortaya çıkmasını bekliyorum.

Jason Cui: Yapay zekâ tabanlı veri yığını sürekli olarak geliştirilmeye devam edecek.

Geçtiğimiz yıl boyunca, "modern veri yığını" açıkça konsolide oldu. Veri şirketleri, toplama, dönüştürme ve hesaplama gibi modüler hizmetlerden, bir araya getirilmiş ve birleşik platformlara (örneğin Fivetran/dbt birleşmesi ve Databricks'in genişlemesi gibi) geçiyor.

Ekosistem daha olgun bir hale gelirken, gerçek anlamda yapay zekâya özgü bir veri mimarisine ulaşmanın henüz başlarındayız. Yapay zekânın veri yığınının birçok yönünü dönüştürmeye devam etmesinden heyecan duyuyoruz ve veri ile yapay zekâ altyapısının geri dönülmez bir şekilde derin entegrasyona doğru ilerlediğini görmeye başlıyoruz.

Özellikle aşağıdaki alanlara odaklanıyoruz:

Veri akışı, geleneksel yapılandırılmış depolamanın ötesinde, yüksek performanslı vektör veritabanlarına nasıl devam edebilir?

Yapay zekâ ajanları "bağlam sorununu" nasıl çözüyor: Doğru veri semantiğine ve iş tanımlarına sürekli erişerek, "verilerle iletişim kuran" uygulamalar birden fazla sistemde tutarlı bir anlayış sürdürebilir.

Veri iş akışları daha akıllı ve otomatik hale geldikçe, geleneksel iş zekası araçları ve elektronik tablolar nasıl bir evrim geçirecek?

Yoko Li: Gerçekten de "videonun içine" gireceğiz.

2026'da video artık pasif bir şekilde izlenecek içerik olmaktan çıkıp, "içine girebileceğimiz" bir yer haline gelecek. Video modelleri nihayet zamanı anlayabilecek, sunulanları hatırlayabilecek ve eylemlerimize tepki verebilecek; bunu yaparken de sadece birkaç saniyelik alakasız görüntüler üretmek yerine, gerçek dünyaya yakın bir istikrar ve tutarlılık sağlayacaklar.

Bu sistemler, karakterleri, nesneleri ve fiziksel yasaları uzun süreler boyunca koruyabiliyor; bu da eylemlerin gerçekten etkili olmasını ve nedenselliğin ortaya çıkmasını sağlıyor. Böylece video, bir ortamdan, şeylerin inşa edilebileceği bir alana dönüşüyor: robotlar eğitilebiliyor, oyun mekanikleri gelişebiliyor, tasarımcılar prototipler oluşturabiliyor ve akıllı ajanlar "yaparak" öğrenebiliyor.

Sunulan dünya artık kısa bir video gibi değil, algı ve eylem arasındaki uçurumu daraltmaya başlayan bir "yaşayan ortam" gibi. İnsanlık ilk kez kendi ürettiği videolarda gerçekten "yerleşebiliyor".

Büyüme Ekibi

Sarah Wang: Bir şirketin "kayıt tutma sisteminin" durumu sarsılmaya başlayacak.

2026'da kurumsal yazılımların gerçek dönüşümü, temel bir değişimden kaynaklanacak: kayıt tutma sistemlerinin merkezi rolü nihayet azalmaya başlayacak.

Yapay zeka, "niyet" ve "uygulama" arasındaki boşluğu kapatıyor: modeller, kurumsal operasyonel verileri doğrudan okuyabilir, yazabilir ve çıkarımlar yapabilir; böylece ITSM, CRM ve diğer sistemleri pasif veritabanlarından otonom iş akışı motorlarına dönüştürüyor.

Akıl yürütme modelleri ve ajan iş akışlarındaki hızlı gelişmelerle birlikte, bu sistemler artık sadece taleplere yanıt vermekle kalmıyor, aynı zamanda uçtan uca süreçleri tahmin edebiliyor, koordine edebiliyor ve yürütebiliyor.

Arayüz, dinamik ve akıllı bir aracı katmanına dönüşecek, geleneksel sistem kayıt katmanı ise kademeli olarak "ucuz kalıcı depolama"ya dönüşecek ve stratejik üstünlük, akıllı yürütme ortamını kontrol eden oyunculara geçecektir.

Alex Immerman: Dikey yapay zeka, "bilgi edinme ve akıl yürütme" aşamasından "çoklu kişi işbirliği moduna" doğru yükseliyor.

Yapay zekâ, dikey sektör yazılımlarında patlayıcı bir büyüme sağlıyor. Sağlık, hukuk ve konut sektörlerindeki şirketler yıllık gelirlerini hızla 100 milyon doların üzerine çıkardı; finans ve muhasebe sektörleri de onları yakından takip ediyor.

İlk devrim bilgi edinimiydi: bilgiyi bulmak, çıkarmak ve özetlemek.

2025 yılı şu çıkarımları getirdi: Hebbia finansal tabloları analiz ediyor, Basis birden fazla sistemdeki deneme bilançolarını uzlaştırıyor ve EliseAI bakım sorunlarını teşhis edip tedarikçileri planlıyor.

Çok oyunculu mod 2026'da kullanıma açılacak.

Dikey yazılımlar doğal olarak sektöre özgü arayüzlere, verilere ve entegrasyon yeteneklerine sahiptir; dikey sektör çalışmaları ise esasen çok taraflı bir iş birliğidir: alıcılar, satıcılar, kiracılar, danışmanlar ve tedarikçiler; her birinin farklı izinleri, süreçleri ve uyumluluk gereksinimleri vardır.

Günümüzde çeşitli taraflardan gelen yapay zekâlar bağımsız olarak çalışıyor ve bu durum kaotik ve otoriter devir teslim noktalarına yol açıyor: Sözleşmeleri analiz eden yapay zekâ, CFO'nun modelleme tercihleriyle iletişim kuramıyor; bakım yapay zekâsı, saha personelinin kiracılara verdiği taahhütlerden habersiz.

Çok oyunculu yapay zeka bu durumu değiştirecek: taraflar arasında otomatik olarak koordinasyon sağlayacak; bağlamı koruyacak; değişiklikleri senkronize edecek; otomatik olarak uzmanlara yönlendirecek; rakip yapay zekanın sınırlar dahilinde müzakere etmesine olanak tanıyacak ve insan incelemesi için asimetrileri işaretleyecektir.

"Birden fazla aracı ve birden fazla insan" arasındaki iş birliği sayesinde işlemlerin kalitesi arttırıldığında, geçiş maliyetleri hızla artar; bu iş birliğine dayalı ağ, yapay zeka uygulamalarının uzun zamandır eksikliğini duyduğu "rekabet bariyeri" haline gelir.

Stephenie Zhang: Gelecekte yaratılacak nesneler artık insanlar değil, zeki varlıklar olacak.

2026 yılına gelindiğinde, insanlar ağ ile akıllı aracılar aracılığıyla etkileşim kuracak ve insan odaklı içerik optimizasyonu ilk önemini kaybedecek.

Tahmin edilebilir insan davranışları için optimizasyon yaptık: Google sıralamaları; Amazon'daki en iyi ürün listeleri; haber makalelerinin 5W+1H modeli ve dikkat çekici girişler.

İnsanlar beşinci sayfada gizlenmiş derin içgörüleri gözden kaçırabilir, ancak zeki ajanlar bunu yapmaz.

Yazılım da buna göre değişecektir. Uygulamalar daha önce insan gözü ve tıklamaları için tasarlanmıştı; optimizasyon daha iyi kullanıcı arayüzleri ve süreçler anlamına geliyordu; ancak, akıllı ajanlar veri alma ve yorumlamayı devraldıkça, görsel tasarımın önemi azalıyor: mühendislerin artık Grafana'ya bakmasına gerek yok, yapay zeka destekli SRE'ler telemetriyi otomatik olarak analiz edecek ve Slack'te içgörüler sağlayacak; satış ekiplerinin artık CRM'lerde manuel olarak gezinmesine gerek yok, akıllı ajanlar kalıpları ve içgörüleri otomatik olarak özetleyecek.

Artık insanlar için değil, akıllı ajanlar için tasarım yapıyoruz. Yeni optimizasyon artık görsel hiyerarşiyle ilgili değil, makine tarafından okunabilirlikle ilgili. Bu, içeriğin oluşturulma biçimini ve mevcut araçları temelden değiştirecek.

Santiago Rodriguez: "Ekran süresi" performans göstergesi ortadan kalkacak.

Son 15 yıldır, ürün değerini ölçmek için altın standart "ekran süresi" olmuştur: Netflix izleme süresi; sağlık sistemlerindeki fare tıklamaları; kullanıcıların ChatGPT'de geçirdiği dakikalar.

Ancak sonuç odaklı fiyatlandırmanın geçerli olacağı gelecek dönemde, ekran başında geçirilen süre tamamen ortadan kalkacak.

Faydaları şimdiden belirginleşmeye başladı: ChatGPT'nin DeepResearch sorguları neredeyse hiç ekran süresi gerektirmezken muazzam bir değer sağlıyor; Abridge, doktor-hasta görüşmelerini otomatik olarak kaydediyor ve takip görevlerini üstleniyor, böylece doktorların ekrana neredeyse hiç bakmalarına gerek kalmıyor; Cursor, tam uygulama geliştirme sürecini tamamladı ve mühendisler şimdiden bir sonraki aşamayı planlıyor; Hebbia, çok sayıda kamu belgesinden otomatik olarak sunum dosyaları oluşturuyor ve yatırım bankacılığı analistlerinin nihayet uyumasına olanak tanıyor.

Bunun sonucunda ortaya çıkan zorluk, şirketlerin yatırım getirisini (ROI) ölçmek için daha gelişmiş yöntemler bulmalarıdır; doktor memnuniyeti, geliştirici verimliliği, analistlerin refahı, kullanıcı mutluluğu... bunların hepsi yapay zeka ile birlikte artmaktadır.

Yatırım getirisini (ROI) en net şekilde anlatabilen şirketler kazanmaya devam edecek.

Bio+Health Ekibi (Biyoteknoloji ve Sağlık Odaklı)

Julie Yoo: "Sağlık alanındaki aylık aktif kullanıcılar" temel kullanıcı grubu haline geliyor.

2026'da yeni bir sağlık hizmeti kullanıcı grubu ön plana çıkacak: "Sağlıklı Aylık Aboneler" (aylık olarak aktif olan ancak hasta olmayan sağlıklı kişiler).

Geleneksel tıp esas olarak üç tür insana hizmet eder:

Hasta MAU'lar: Yüksek maliyetli, döngüsel talepte bulunanlar

-Hasta bakım gören hastalar: örneğin uzun süreli yoğun bakım hastaları

-Sağlıklı Genç Yetişkinler: Nadiren tıbbi yardım arayan kişiler

Sağlıklı genç yetişkinler (YAU'lar) kolayca hasta orta yaşlı yetişkinlere (MAU'lar/DAU'lar) dönüşebilir ve önleyici bakım bu değişimi geciktirebilirdi. Ancak, mevcut "tedavi odaklı" sağlık sistemi nedeniyle, proaktif test ve izleme neredeyse tamamen göz ardı ediliyor.

Sağlıklı MAU'ların ortaya çıkması bu yapıyı değiştirdi: onlar hasta değiller, ancak sağlık durumlarını düzenli olarak izlemeye istekliler ve en büyük potansiyel nüfusu oluşturuyorlar.

Hem yapay zekâ tabanlı girişimlerin hem de "yeniden yapılandırılmış" geleneksel kurumların periyodik sağlık hizmetleri sunmak üzere bu alana katılacağını öngörüyoruz.

Yapay zekâ sağlık hizmeti sunum maliyetlerini düşürdükçe, önleyici sağlık sigorta ürünleri ortaya çıktıkça ve kullanıcılar abonelik hizmetleri için ödeme yapmaya istekli hale geldikçe, "sağlık alanında aktif aylık aktif kullanıcılar" (MAU'lar) yeni nesil sağlık teknolojisi için en umut vadeden müşteri grubu haline gelecek; bu kullanıcılar sürekli aktif, veri odaklı ve önleyici sağlık hizmetlerine yönelik olacaklardır.

Speedrun Takımı (Oyunlar, İnteraktif Medya ve Dünya Modellemesi)

Jon Lai: Dünya Modelleri Anlatı Yöntemlerini Yeniden Şekillendirecek

2026'da yapay zekâ dünya modelleri, etkileşimli sanal dünyalar ve dijital ekonomi aracılığıyla anlatıları devrimleştirecek. Marble (World Labs) ve Genie 3 (DeepMind) gibi teknolojiler, metinden eksiksiz 3 boyutlu dünyalar oluşturarak kullanıcıların bunları bir oyun oynar gibi keşfetmelerine olanak tanıyacak.

Yaratıcılar bu araçları benimsedikçe, tamamen yeni hikaye anlatma biçimleri ortaya çıkacak ve hatta oyuncuların birlikte geniş, gelişen bir evren yarattığı bir "Minecraft'ın genel versiyonu" bile olabilir.

Bu dünyalar, oyuncular ve yaratıcılar arasındaki sınırları bulanıklaştırarak, paylaşılan, dinamik bir gerçeklik oluşturacak. Fantastik, korku ve macera gibi farklı türler bir arada var olabilir; içlerindeki dijital ekonomi gelişecek ve yaratıcıların varlıklar oluşturarak, oyuncuları yönlendirerek ve etkileşimli araçlar geliştirerek gelir elde etmelerini sağlayacaktır.

Bu oluşturulan dünyalar aynı zamanda yapay zeka ajanları, robotlar ve hatta potansiyel genel yapay zekâlar için eğitim alanları haline gelecek. Dünya modelleri sadece yeni bir oyun türü değil, aynı zamanda tamamen yeni bir yaratıcı ortam ve ekonomik sınır da getiriyor.

Josh Lu: "Benim Yılım"

2026 "Benim Yılım" olacak: ürünler artık "ortalama tüketici" için seri üretilmeyecek, "sizin" için özel olarak tasarlanacak.

Eğitim alanında, Alphaschool'un yapay zekâ destekli öğretmenleri her öğrencinin öğrenme hızına ve ilgi alanlarına uygun öğretmenler seçiyor.

Sağlık açısından bakıldığında, yapay zeka sizin için takviyeleri, egzersiz planlarını ve diyet programlarını kişiselleştirebilir.

Medya alanında yapay zeka, içeriğin gerçek zamanlı olarak zevkinize uygun şekilde yeniden düzenlenmesine olanak tanır.

Geçtiğimiz yüzyılın devleri "ortalama kullanıcıyı" bularak kazandılar; gelecek yüzyılın devleri ise "ortalama kullanıcılar arasından bireyi" bularak kazanacaklar.

2026'da dünya artık herkes için değil, "sizin" için optimize edilmiş olacak.

Emily Bennett: İlk Yapay Zeka Tabanlı Üniversite Kurulmak Üzere

2026'da, gerçek anlamda yapay zekâya dayalı ilk üniversiteyi göreceğiz; yani akıllı bir sistem etrafında sıfırdan inşa edilmiş bir kurum. Geleneksel üniversiteler zaten notlandırma, özel ders ve planlama için yapay zekâyı kullanıyor, ancak şimdi daha derin bir dönüşüm ortaya çıkıyor: gerçek zamanlı olarak öğrenme ve kendini optimize etme yeteneğine sahip bir "uyarlanabilir akademik organizma".

Geri bildirimlere göre derslerin, mentorluk programlarının, araştırma iş birliklerinin ve kampüs operasyonlarının gerçek zamanlı olarak ayarlandığı; ders programlarının kendi kendini optimize ettiği; okuma listelerinin yeni araştırmalar ortaya çıktıkça dinamik olarak güncellendiği; ve her öğrencinin öğrenme yolunun gerçek zamanlı olarak değiştiği bir üniversite hayal edin.

Daha önce de emsaller ortaya çıktı: Arizona Eyalet Üniversitesi'nin OpenAI ile iş birliği yüzlerce yapay zeka projesine yol açtı; New York Eyalet Üniversitesi yapay zeka okuryazarlığını genel eğitim müfredatına dahil etti.

Yapay zekâ odaklı üniversitelerde:

Profesörler "öğrenme sistemlerinin mimarları" haline gelirler: verileri planlarlar, modelleri ayarlarlar ve öğrencilere makine muhakemesini nasıl inceleyeceklerini öğretirler.

- Değerlendirme yöntemi "yapay zeka farkındalığı" değerlendirmesine dönüşecek: öğrencilere yapay zekayı kullanıp kullanmadıkları sorulmak yerine, yapay zekayı nasıl kullandıklarına odaklanılacak.

Çeşitli sektörlerin akıllı sistemlerle iş birliği yapabilecek yeteneklere acilen ihtiyaç duyduğu bir dönemde, bu üniversite yeni ekonomi için bir "yetenek motoru" haline gelecektir.

[ Orijinal Bağlantı ]

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia