Eee, şöyle kısaca kendi hikâyemden bahsedeyim. Ben bundan 2 yıl önce, bu ilk OpenAI ile ilgili... 2 yıl da değil ya, neredeyse 3, 3,5 yıl önce OpenAI'yı Hacker News'tan bir şekilde denk gelmiştim. Burak'a söyledim, "gel bununla bir şeyler yapalım, içerik konuda falan, güzel olur." Biraz baktık, sonra o dönem çok Playground'da bir şeyler yapamadık falan. "Ya çok da müthiş bir şey, önemli bir şey değilmiş" dedik ve sonra macOS'u güncellemeye karar verdik. Ve her şey çok değişti. Sonrasında bir dönem aradan çıktı. Discord'da bir arkadaşımla konuşuyordum, onun da forumlar üzerine bir startup'ı var, form backend'i yapıyor.
İnsanlar formlarını falan ona gönderiyorlar. Onun da şöyle bir problemi vardı: çocuk, gelen formların spam olup olmadığını anlamaya çalışıyordu. Bu da biraz belalı bir problem. Şu an çok kolay da çözmesi. Açtı Discord'da yayını, bir anda altına yapıştırdı maili: "Score these emails, işte 1 to 100, according to whether it is spam or not" dedi. Çat diye bastı, 80 score. Harbiden de şöyle bir baktım, 80 gelir yani bu maile. Ya dedim, "bu nasıl bir şey ya?" falan oldum. O gün bugündür de benim için cidden hayat içerisindeki gibi olmadı. O günden beri de işte Woop'ta da çok fazla bu alan üzerine bir şeyler yapıyoruz.
Ben kendi bilgisayarımda da bir sürü otomasyonum var bununla alakalı. Ve bu olaya bayağı kapılmış vaziyetteyim. Dünyanın da buna kapılması aslında, bunun bir chat arayüzüne açılmasıyla oldu. Sam Altman da diyor, "yani biz ChatGPT'yi başkasının yapacağını düşünüyorduk aslında, biz GPT-3'ü bedavaya yakın bir cost'a, ucuza verdiğimiz için ama kimse yapmadığı için biz yaptık" diyor. Ve 5 günde 1 milyona ulaşıyor. Ve bugüne kadar en başarılı olan örnek Instagram, onun bile neredeyse 15 katı hızla büyümüş. 100 milyon kullanıcıyla da bu hızı sürdürmüş yani. Bu da çok kolay bir şey değil. Hem de eğlenceli bir şey değil yani Instagram gibi.
Fotoğraf çekip hava atamıyorsunuz, ya da işte statünüzü falan gösteremiyorsunuz. Hani içgüdüsel bir şeyinize de hitap etmiyor. Ona rağmen çok büyüleyici. Ve o günden beri AI üzerine yapılan her şeyde büyük patlıyor yani. Mesela Auto-GPT, GitHub'daki önemli AI projelerinden biri. Yani bu da tarihin en hızlı 100.000 yıldızına ulaşan projelerinden birisi. Çok hafif bir yankımız var gibi. Bunun üstüne bir de dünya kadar proje çıktı. Herkesin şu an ana fokusu AI. Yani şu an şirketinizde zaten AI çok konuşulmuyorsa, bence doğru şirkette de değilsinizdir yani.
Bu kadar da bold konuşabilirim. Peki olay ne yani Yiğit? Sadece ChatGPT'den mi ibaret bu olay? Ya da ne yapacağız yani? Bir şeyleri rewrite mı ettireceğiz, summarize mı ettireceğiz? Bu olay niye bu kadar hype? Bir de bu aralar mesela biraz bu işin enerjisi söndü. Eski skalarda böyle çok konuşulmuyor. Bir grup böyle benim gibi manyaklar var, aşırı bu işe sardı. Bazı insanlar saldı, hiç kurcalamayanlar var. Ara ara girip işini çözüp çıkanlar var. Ama iş tahmin ettiğimizden çok daha derin. Şimdi ben bununla ilgili size çok distopik bir örnek buldum.
Generative Agents diye bir paper yayınlandı geçen sene sanırım. Stanford sanırım lead etti bu sponsorlu araştırmanın liderliğini. Şimdi baktığınızda böyle Pokémon Red falan oynayan varsa bilir bu arayüzü. Bu arayüz de bir oyun. Yani Yiğit bunun nesi mantıklı, ne yapıyorlar bunlar falan diyebilirsiniz. Şimdi Stanford şöyle bir araştırma yapıyor: 25 tane farklı karakter yaratıyor. Biri ressam, biri mühendis. Böyle sizin gibi böyle farklı farklı kişiliklerden, personalardan insanlar. Ve bunları farklı farklı ortamlara koyuyor ve belirli bir zaman algısı da yaratmışlar o evrenin içerisinde. 25'i de bunların bir tane OpenAI gibi bir LLM, yani LLM tabanlı bir şeyi var. Düşünme reasoning engine'i var yani, mantık akışı var. Ve bunlar işte duşa giriyorlar, dişlerini fırçalıyorlar, breakfast, şey kahvaltı hazırlıyorlar, günleri başlıyor vesaire.
Ve harbiden de bir evrenin içerisindeler. Ve bu deneyi niye yaptıklarını da sonunda anlatacağım. Ben bu paper'ın çıktısını alıp okudum, o kadar heyecanlandım. Ve buradaki karakterlerin hepsi dediğim gibi farklı farklı insanlar ve toplamda 25 farklı insandan oluşuyor bu yarattıkları evren. Ve aslında bunlar hareket de ediyorlar gün içerisinde ve belirli şeylere karar veriyorlar. Ve bu hareket ettikleri şeyler de hani bakmayın böyle grafikleri falan dandik görünüyor ama aslında arka planı bayağı iyi. Yani bir burada işte buzdolabı var. Mesela buzdolabı boşalabiliyor. Birilerinin gidip buna alışveriş yapması gerekiyor, getirmesi gerekiyor. İnsanlar kendi aralarında çok net sohbet ediyorlar, gıybet yapıyorlar, birbirlerini çekiştiriyorlar. Ya işte Yiğit hakkında ne düşünüyorsun?
Ya işte ben Yiğit bence boş yapıyor falan diyebiliyor kendi aralarında konuştuklarında insanlar. Ve bu Yiğit hakkında artık daha olumsuz şeyler düşünebiliyor. Mesela bu Yiğit hakkında biraz onu ona dönüştürdüğü için. Buna da reflection diyorlar. Ayrı bir onun da bir şeyi var, prompting paterni var. Ve günün sonunda insanlar işte burada bir sürü atraksiyon oluyor, seçimler oluyor, partiler yapılıyor, aile ilişkileri var. Ne üzerine çalıştıklarını insanlar kendi aralarında sohbet ediyor. Ve tabii bunun ne kadar zamansız olduğunu tahmin ediyorsunuzdur. Yani bu bugünün günü ve saatiyle ilerlemiyor yani. Hani bunu bir tıkla aslında 10 yıl ileriye, 100 yıl ileriye belki bir günde çalıştırıp simüle edebilirsiniz yani bu dünyayı.
Bizim normal zaman akışımızda yürümek zorunda değil bu dünya. Compute power kadar iş ileriye gidebilir. Mesela burada Isabella bir parti verecek. Birilerini davet ediyor, geleceğini söyleyen insanlar var. Bazıları "gelirim" diyor ama gelmiyor. Bayağı gerçek bir evren yaratmaya çalışıyorlar. Bu arada bu konuyu böyle biraz düşününce insanın aklına çok daha farklı şeyler de geliyor yani. Çok rahatsız ediyor. Çok da kurcalamamak lazım. Çünkü sıyırırsın. Nihayetinde bulut bilişim bunlar hep. Burada baktığınızda Stanford'un bu deneyi yapmasındaki onlarca nedenlerden birisi de toplumsal simülasyonlar üretmeleriymiş. Yani bak LLM diyoruz ya, ChatGPT diyoruz ya, insanlar bunları kullanarak neler yaratıyorlar. Temel amaç şu: Dünyada yeni bir yönetim biçimi denenecek diyelim.
Komünizm hiçbir zaman çalışmadı dünyada. Belki bir şekilinde olsaydı da çalışırdı. Hep iddialı olan insanlar var ya, "şöyle olsaydı çalışırdı". İşte artık onu deneyebiliriz yani. Gerçek dünyamız var, duygularını simüle etmeye çalıştığımız insancıklar var. Ve bu insancıklar birbirleriyle etkileşim içerisindeler, karar veriyorlar, birbirlerini çekiştiriyorlar, kavga ediyorlar, küsüyorlar, aşık oluyorlar, işe gidiyorlar, para kazanıyorlar, işten atılıyorlar, yeni işe giriyorlar. Aynen bizim gibi. Ve bunu tamamen LLM'lerle yapıyorlar. Bu ne demek? Yani dünya üzerinde insanların bir şeyleri bir şey yapmasıyla toplumda oluşacak sonuçları sonsuz kadar simüle edebilmek demek. Bu mükemmel büyük bir güç yani. İşte LLM bu kadar önemli bir şey.
O yüzden bunu çok ciddiye almamız gerekiyor. Yani benim pazarlama dünyasındaki meslektaşlarımda da gördüğüm şey, "ya bununla bir reklam yazdıralım, bununla bir şeyi özetlettirelim, bununla şunu yapalım, bunu yapalım". Hayır abi, bu bizi bayağı işimizi elimizden almak için yaldır yaldır da geliyor yani. Bunu kullanmayanlar ve gerçekten bunu hayatına içselleştirerek aktarmayan insanlar için bayağı sıkıntılı bir dönem var. Ben açıkçası biraz negativiteden besleniyorum bu konuda. Çünkü o stres biraz gerekiyor insana. Şimdi bu McKinsey'nin bir araştırma seti var, bununla ilgili 7-8 farklı makalesini analiz ettim, bunu hazırlamadan önce.
Şimdi burada çoğumuz marketing departmanlarından geliyoruz. Şöyle bir analiz yapmışlar: Bir iş alanının ticari impact'i, yani katkısının büyüklüğü, işte 500 milyar dolara kadar gidiyor. Ve bu impact'in yüzde kaçı AI ile çözümlenebiliyor. Ve gerçekten en tepedeki işlerden birisi de marketing. Günün sonunda biz marketing insanları ne yapıyoruz? Bazılarımız arama motorları üzerine çalışıyoruz, bazılarımız reklam platformları üzerine çalışıyoruz, bazılarımız A/B testing yapıyor, bazılarımız Web Analytics'in datalarıyla bir şeyleri bir şeyleri çarpıştırıp belirli şeyler hakkında kararlar vermeye çalışıyor. Bunlar gerçekten LLM'in yapamayacağı şeyler mi? LLM, Large Language Model yani büyük dil modeli. Yani işte ChatGPT vesaire gibi teknolojilerin arkasında yatan ana kaynaklardan birisi. Ve gerçekten de yapabilir yani. Bu dünyayı kuran insanların gerçekten bizim bence basit işlerimizi, makine için basitleştirilmiş işlerimizi yapamaması çok mümkün görünmüyor.
Ama tabii ki bu iş böyle bir gecede olmayacak ve bir şeyler bir anda kesilmeyecek. Ama emin olun yavaş yavaş gidecek. Birkaç işte de başladı bu olay. Yani mesela bakın çeviri sektörü epeydir küçülmüyor mu sizce? Yani Google Translate'in bir sıçraması oldu. Hatırlayanlar olur onu. Bir gecede bir uçtu ya Google Translate. Oltlar hatırlar yani. Yaş 30 üstü olanlar. Bir 6-7 yıl önce ne oldu? Bir Google Translate'te bir şey, bu Transformer olayı sanırım paper yayınlandı, implemente edildi. İlk o dönemde sanırım. Belki başka bir teknolojik bağlamı da olabilir. Gerçekten artık çeviri ofisleri mesela post-edit yapmaya başladılar yani. Sıfırdan çeviren o insanlar, cümle cümle anlamaya çalışan insanlar artık makinenin çevirdiği şeyi düzenlemeye başladılar mesela.
İnsanların bütün rutini değişti mesela. Onlar buna uyum sağlamaya çalıştılar. Şimdi böyle bir dünyada ben yok ya çevirmenliğin gururunu ayaklar altına alamam. Ben gideceğim cümle cümle çevireceğim kardeşim diyen tabii ki bunu demek de özgür. Ama sonuçları benim kulağıma çok sağlıklı gelmiyor. Buradaki istatistiğe de baktığımızda farklı farklı alanlar var. Ben bunu tweetleyeceğim bu arada. Twitter'ım Yiğit Konur. Oradan takip edebilirsiniz. Mesela burada pazarlama departmanları, müşteri ilişkileri, ürün gibi departmanlar var. Burada da sektörler var. Buradaki aslında Generative AI'ın hani productivity'e olan etkisi, yani Generative AI'ın verimliliğe olan katkısının en büyük olduğu alan marketing ve sales. Yani şu an Generative AI en çok buraya productivity faydası sağlıyormuş.
Productivity ne demek? Üretkenlik demek. Bir insanın bir günde çıkarabileceği iş biriminin maksimize edilmesi değil mi? Yani şu an çoğumuz 30-40 kişilik departmanlarda çalışıyoruz. Belki de önümüzdeki sene bu departmanlar 20 kişiyle çok daha iyi yönetilebilir olacak. Ama oradan ayrılan o 20 ya da 10 kişi kimler olacak sizce? Yani bence AI'a adapte olmayan insanlar olacak yani. Ve bundan ötürü stres oluyorsanız bunu anlattığımda bence güzel bir şey olmalısınız çünkü. Çünkü cidden güzel şeyler olmayacak yani bu konuda. Ben çok gerçekten hiç pozitif düşünmüyorum bu konuda. Ve bu da aslında insana daha da güzel bir sorumluluk bilinci getiriyor. Biz de o yüzden WOP'u şu an çok güzel bir yere pozisyonluyoruz. SaaS'lar ve e-commerce'ler için oldukça güçlü bir content üretme suiti olacak ama böyle ChatGPT'den ürettiğiniz content'ler gibi falan değil.
Data ile beslenen, bir içeriği yazmak için 60-70 farklı promptla yüzlerce istek attığımız, onun çıktılarını birleştiren bir şeyler yaratmaya çalışıyoruz. İşte biz bu stresi kendi üstümüzde hissetmemiş olsaydık belki yarın bir gün birileri gidip Zero'nun sattığı danışmanlık hizmetlerinin bazılarını bazı yazılımlar yapmaya başladığında sene başında ya Yiğit güzel çalışıyoruz, hoş çalışıyoruz ama Amazon gelip bize şey diyebilir yani. Biz artık bütçemizi Semrush AI'a kaydırmaya karar verdik. Semrush AI çünkü bize şunları şunları şunları yapabiliyor. Belki de bu olacak yani gerçekten. Bu durumda Zero bundan nasıl etkilenecek? İşte bizim o yüzden bunlarla ilgili vizyonumuzu çok açık tutup dünyada ne olup ne bittiğine bakmamız gerekiyor.
Bir diğer araştırma, şu anda Generative AI'ı işinde en aktif kullanan departmanlara bakıyoruz. Gene marketing, product departmanları. Lanet olsun iki tane kariyerim var. Marketing'den product'a geçtim. O da gene AI etkisi altında. Neler yapılıyormuş? Daha çok işte dokümanın ilk draftını, ilk taslağını oluşturmak, kişiselleştirilmiş pazarlama, text dokümanların sorgulanması falan gibi işlerde kullanılıyormuş. Bu arada bu işin sadece başlangıcı. Yani neler yapılabileceğini görmemiz için aslında ben bu Stanford deneyini başa koydum. Şu an baktığınızda Generative AI ile ilgili iş yapan şirketler neler var? İşte Jasper var. İşte bir sürü 140 tane şey var ya content assistant, content writer. Hepsi birbirinin biraz kopyası. Bunlara baktığınız zaman hepsinin yaptığı şey buradaki tasların birebir aynısı.
Ama bir gün birileri çıkacak, daha da farklı bir şey yapacak. Sonra o da kopyalanacak. Onlar ondan öğrenip daha da farklı bir şey yapacak. Ve günün sonunda bir bakmışız bizim yaptığımız işlerin de bayağı bir kısmını bunlar yapmaya başlıyor. Önce işimize gelecek. Gerçekten diyeceğiz ki o ne güzel ya diyeceğiz. Bak mesela bunu bence developer'lar yaşıyor yani. Şu anda çok güzel plugin'ler çıktı. İşte Cursor var. Çok güzel bir idea. AI tabanlı. GitHub'ın yeni yayınladığı bir plugin var. Aykut sağ olsun geçen atmıştı. Hani bu tarz şeylere bakıyorum. Developer'lar için de mesela müthiş bir üretkenlik artışı bu. Ve şu an bir developer bence bunu 2 yıl boyunca kullanıp 8 saat çalışmak yerine 3 saat gayet rahat çalışır. Hiç kimse de bundan haberdar olmaz.
Tamam mı? Gayet net yani. Bunu bu amaçla mı kullanacaksınız? Yoksa bu üretkenliği artırıp daha da üstüne koyabilmek ve kendinizi 10x mi yapmaya çalışacaksınız? Bence asıl soru bu. Yusuf'un söylediği şey de buydu aslında. Yusuf yani çok pazarlamadan falan anlayan bir insan değil. Zaten adam hardcore mühendis yani. Ama mesela pazarlamayla ilgili çıkardığı işlere bakıyorum. Bir yerden kopya çekmiş yani. O kadar mesela belli oluyor yani. Bir böyle marketing deneyimi olmayan bir mühendisin çıkaramayacağı bir işi çıkarmış. Niye çıkarmış? Muhtemelen AI ile bir 2 saat konuşmuş yani bu konu hakkında. Ve nitelikli bir konuşma olmuş. Şimdi ben bu konuşmaların nasıl yapılabildiğini de anlatacağım. Amacım sadece korku salmak değil bize. Ama günün sonunda şu da bir gerçek ki yani şu an piyasada oldukça hızlı.
Hani 2022'nin başında başladı. ChatGPT ile biraz daha işler hızlandı. Google yeni bir LLM çıkardı. Meta açık kaynak kodla. Facebook çok güzel işler çıkardı. Salesforce yatırım yapıyor. Google Anthropic diye bir şirkete yatırım yapıyor. O da Google'ın OpenAI'ı. O da Cloudy diye bir ürün çıkardı. Çok güzel. Cloudy diye yazılıyor. Kesinlikle kullanın yani. Bence birçok senaryoda bazen ChatGPT'den daha iyi sonuçlar sağlayabiliyor. Bloomberg sadece finans datasıyla train edilmiş LLM'ler çıkardı. Mesela borsada çeyrek raporlarını alıp analiz edip bunlarla karar veren insanlar var. Ve siz borsadasınız. Belirli şeyleri okuyup karar veriyorsunuz kısıtlı zamanınızda. Ama birileri gidip bütün raporları okuyup bunlar üzerinden bir şeyler yapabiliyor. Dolayısıyla şirketler de bundan ötürü biraz panik. Şu anda şirketlerin gördüğü AI ile ilgili en büyük risklerden birisi inek yürüsü.
Yani biliyorsunuz AI her zaman doğru cevap vermiyor. Ve çok büyük bir inançla da yalan söyleyebiliyor. Hani yaşamışsınızdır bir iki böyle kurcaladıysanız. Hani çok çok inançlı bir şekilde söylüyor onu yani. Buna halüsinasyon deniyor AI dünyasında. Öyle tanımlanıyor. En büyük aslında risklerden birisi. İkincisi cyber security. Bilmiyorum ben çok enterprise şirketlerde çalışmadım. Beni çok böyle şey yapan bir problem değil açıkçası. Ya intellectual property ihlali falan. Şimdi şirketlere baktığınızda şirketlerin şu an bu problemleri çözmek için en çok odaklandıkları yerler cyber security. En çok riskleri gidermek için. Niye bu? Gerçekten bu çok önemli olduğu için mi? Hayır bu çok kolay olduğu için. ITC'ye bir mail atıyorlar. chat.openai.com kapatılıyor yani bütün şirkete. Var yani böyle şirketler var biliyorsunuz. Hani anlıyorum hani regülasyon falan.
Ama bir tane local lama instance'ı kurup içeride bu yapılabilir yani. Yapmak isteyen bunu gider. Yani Zero'ya yazmasın yani. Başka şirketlerden de alabilir bu danışmanlığı. Ya da OpenAI Enterprise çıktı. Azure veriyor bu hizmeti. Kendi özel sunucularınızı ya da Türkiye'de bunu size kurabilecek şirketler kesinlikle bulabilirsiniz. Ama şirketlerin çoğunluğu işine gelen banlamak oluyor yani. Bunu tamamen. Bence bu çok kötü bir şey yani. Yöneticilerin karizması açısından da bence bayağı kötü bir şey. Çünkü biz eğer çalıştığımız şirketlerde AI'ı etkin bir şekilde kullanmazsak dünyada aslında birazcık işin kaybedenlerinden olacağız.
Ve dünyanın gittiği noktaya baktığımızda günün sonunda artık şundan bahsediliyor. En conclusion'da. Gerçekten Universal Basic Income diye bir şey var ortaya atılmış olan. Bunu araştırmanızı öneririm. Bu yani ekonomisi iyi olan ülkelerde artık insan iş gücüne ihtiyaç olmamasıyla birlikte bu insanlara verilecek bir iş kalmadığı için bu insanlar da aç kalmasın diye onlara işte fix bir maaş. İşte Amerika'da bir iki bunun deneyi yapılmış. Sanırım bir de Finlandiya'da yapıldı. İşte açlık sınırı Amerika'da 1000 dolarmış galiba. Poverty açlık değil galiba. Fakirlik sınırı. Ve mesela bu dönemde hani gerçekten Universal Basic Income alanlardan mı olacağız yoksa ekonominin bu değişen dünyasında talep edilen yetenek olabilecek miyiz?
Bu bence çok önemli. O yüzden biraz pesimistik başladım. Çünkü böyle çıkıp abi AI çok güzel ya. İşte şunları şunları yapıyorsun falan deyince kimse sallamıyor yani. Kendi iç psikolojimi de biraz aktarmak istedim. Şimdi AI ile ilgili hadi content tüketelim biraz diyoruz. Google'a giriyoruz. YouTube'a bir şeyler yazıyoruz. Ya işte AI ile trilyon bastım. 8000 dolar günlük alıyorum. Ama nedense bunu da YouTube'da bütün detaylarıyla anlattım. Başkaları da yapsın da benim 8000 dolarlık gelirim sanki hiç azalmayacakmışçasına. Dünya ekonomisinin çalışma biçiminin tamamen aksi durumda. Bak aylık 23000 dolar kazanılıyormuş. Bence hepimiz yarın istifa edebiliriz şu videoyu izledikten sonra. Yani şu an mesela YouTube'daki bununla ilgili tüketilen üretilen içerikler bu düzeyde.
Türkiye'de de böyle mesela. Bakın Instagram'da görüyorsunuzdur yani. İnsanların %99'u ChatGPT'yi yanlış kullanıyor temalı bir reklam silsilesi var. Bin tane falan var onlarda. Ve işte hepsi de bir tane prompt satmaya çalışıyor. Tamam mı? Şimdi bak prompt kopyala yapıştır yapılacak bir şey değil arkadaşlar. Promptu kopyala yapıştır yapan insan düşünmesini, düşünmesini, beynini outsource etmiştir. Beyin outsource edilir mi? Beyin ajansa verilir mi? Beyin başkasından satın alınır mı? Beyin yaşamak için lazım yani. Bu çok saçma bir şey. O yüzden bu AI nasıl çalıştığını önce anlamamız lazım.
Tamam mı? Gerçekten oturup bunun mantığını anlamamız lazım. Bununla ilgili çok güzel yazılmış akademik araştırmalar var. Makaleler var. Ben bunları size hiç baydırmadan anlatacağım nasıl çalıştığını. Çünkü ben de oturup böyle paper maalesef okuyamıyorum. Yusuf gibi 40 sayfa 50 sayfa ruhum çürüyor yani. AI özetini falan çıkarttırıyorum paperların. Anca öyle okuyabiliyorum. Şimdi AI sizin için bir şeyleri akıllı bir şekilde aramanızı sağlayabilir. Bunun çok detayına girmeyeceğim. Embeddings diye bir şey var. Size bir şeyleri özetletebilir. Ama bunun için gidip bir tane tanımadığınız birinin yazdığı saçma sapan iki paragraflık bir promptu kopyala yapıştır yapmanıza gerek yok. AI size yeni bir yazı yazabilir. İstediğiniz ihtiyaçlara göre. AI bir şeyleri sınıflandırabilir.
Bir e-ticaret sitesiyseniz bir kategorizasyon sorununuz varsa bunu bilmeniz iyi olur. Çünkü olay sadece generate değil yani. Generate ChatGPT işte. Ama bunun dışında da bir sürü şeyler yapılabiliyor. Bilgileri kümeleyebiliyor. Bilginin içinden bir şey çıkarabiliyor. Mesela bir e-ticaret sitesiyseniz şunu yapamaz mısınız gerçekten? Mesela üreticiyseniz hele ki bir ürün üretimi yapıyorsanız o ürünle ilgili gelen bütün yorumları alıp 10.000 tane yorumu gidip bir tane şimdi junior'a verip de abi sen bundan bunu bunu çıkar. Bizim yöneticilerimiz sever böyle şeyleri yaptırmayı. Ben asla yaptırmam bu arada. Bu tarz şeyleri insanların yapmaması lazım. Bence zaten insanlık onuruna da aykırı. Dolayısıyla bunları bizim toparlayıp AI'a yaptırmamız lazım.
Mesela ben gidip 8 tane malı 8 fabrikaya ürettiriyor olsam bunların her biriyle ilgili elimde 10.000 tane yorum olsa bunların artılarını ve eksilerini alıp sürekli olarak tespit etsem bunlardan bir bilgi notu çıkarıp üreticime desem ki ya bak senin bu son ürettiğin trikolarda 40 dereceye makineye atılınca insanlar esnediğini söylüyor. Bununla ilgili de elimizde 87 tane yorum var dediğinizde yaptırım gücünüz artıyor mesela yani. Datanın gücü bu işte yani. Kıvırma yok yani o noktadan sonra. 87 tane yorum belli yani. Ve bu sizin sitenize çok yorum gelmiyorsa malı Trendyol'a veriyorsanız Trendyol'dan alın bu yorumları çekin.
Hepsi Burada'dan alın çekin. Nereden ne şekilde alınacaksa. Yapılacak çok şey var. Olaya sadece ChatGPT gibi yaklaşmayıp bu olayın ne olduğunu bir anlamamız lazım. Bunlar için de böyle bir sürü paper'lar yazılmış. Bunları da niye buraya screenshotlarını alıp koyuyorum? Bu prompt engineering işini de aşırı ucuzlaştırdılar. Böyle 50 dolara prompt satma olayını böyle kalitesizleştirdiler. Hani bu araştırmaları yapanlar ya OpenAI takımı ya Google Brain takımı ya da işte farklı LLM araştıran farklı şirketler var. Cohen vesaire gibi. Şimdi ben bunların birkaçından örnek vereceğim. Ve hiç de sıkıcı örnekler vermeyeceğim. Gayet böyle temiz anlatmaya çalışacağım. Şimdi insanlar hep bana şey diyor. Ya alıyoruz AI'ı kullanıyoruz ediyoruz ama istediğimiz gibi sonuç vermiyor.
Şimdi bir kere şunu kabul edelim. AI istediğiniz gibi sonuç vermiyorsa %99 ihtimalle siz suçlusunuz. Yani bütün dünya gitmiş buna 500 takla attırmış ve gerçekten sizin o dandik sorununuzu çözemiyor mu ya? Yani bana pek mantıklı gelmiyor açıkçası. Yani bir önce şapkayı kendimize takalım. Bir şeyi AI ile çözemiyorsanız muhtemelen siz o işi beceremiyorsunuz demektir. Bunu da doğru düzgün araştırmamışsınız demektir. Ben bunu mesela internette çok görüyorum. Yani AI ben son dönemde tanıştığım herkese abi AI ne yapıyorsunuz? Şirketinizde neler konuşuyor? Hep bunları soruyorum. Çoğundan da bu tarz böyle saçma sapan yanıtlar alıyorum yani. Şimdi ilk şeylerden birisi de few-shot. Dünyanın en basit şeyi. Projeksiyon gerçekten mükemmel. Şimdi diyorum ki yardımcı olacağım size.
Sen yaz tatilleri için denize girilebilecek bölgeleri tanıtmakta uzman. Bir gezi rehberliği yapan bir yapay zekasın. Şimdi sana sorulan sorulara net biçimde yanıtlar vermeye çalış. Soru. İzmir'de gezilecek yerlerin bir listesini verebilir misin? Sana bak ben denize girilecek yer istiyorum. Tamam mı? Efes antik harabeleri. Yani İzmirli olarak pek oralarda deniz yok diye biliyorum. Şimdi few-shot'ın olayı şu. Çok basic aslında. Aynı mesajı direkt yazıyorum. Sen işte şunu şunu yapan bir yapay zekasın. Soru. İzmir'de gezilecek yerlerin listesini verebilir misin? Denize girecek. Alaçatı, Urla, Foça, Dikili, Karaburun diyorum. Sonra diyorum ki Muğla'da gezilecek yerlerin listesini verebilir misin? Bak şimdi burada verdiği yanıt hem yanlıştı hem istediğim yapıda değildi.
Ben sadece mekanların adını istiyorum. Buralarda böyle boş yapmasını istemiyorum. Tamam mı? Bunları istemiyorum. Ben sadece şu bölümü istiyorum. Şimdi bunu ben bir kere burada örnek verdim ya. Cevap Alaçatı, Urla dedim. Virgül boşluk, virgül boşluk koydum. Modeller, LLM modellere her zaman yukarıdaki metni devam ettirmeye çalışır. Mantıken yani. Bunu bu kadar bilseniz yeter. Zaten çok ötesine gidip öğrenmek de çok kolay ve mümkün olmuyor. Yani ben de çok yüzeysel bir bilgiye sahibim. Baktığınızda bu İzmir'deki benim verdiğim yanıtlara benzer yanıtları işte o zaman Muğla dediğim zaman Bodrum, Marmaris, Fethiye diye bana verebiliyor.
Niye? Yiğit zaten yukarıda İzmir için bir örnek vermiş. Şimdi ben Muğla için sorduğum zaman bana gidip gene böyle çarşaf gibi bir şey yazmıyor. Yukarıdan kopya çekiyor. Bir kere örnek verme olayı çok önemli. En büyük katkı 10x direkt çıktılarınızı iyileştir. Buna da few-shot prompting deniyor. Biraz bunu araştırırsanız çok rahat görürsünüz. Kendinizi örnek yazarsınız. Çok zor bir şey değil. Şimdi olayı biraz daha derinleştiriyoruz. Bu AI'ın nasıl düşündüğünü anlamakla alakalı. Buna chain of thought prompting deniyor. Bunu da araştırabilirsiniz. Bu arada bunlar böyle jargon. Ben de eskiden böyle IT işlerine çok girmeden önce jargonu görünce tüylerim diken diken oluyordu ve kaçıyordum. Hiç kaçmanıza gerek yok. Harbiden bunu çok basit anlatan yerler var. Anlatan yerleri geçtim.
Bunu sorun. AI anlatıyor zaten yani. Hani bir de öyle de bir işin güzelliği var. Tek sıkıntı AI'ın eğitim verileri çok güncel değil ya. Bazı konularda eksik olabiliyor. O yüzden orada Claude'yi kullanabilirsiniz. Claude. Claude'nin datası 2023'e kadardı diye hatırlıyorum. Şimdi gelelim başka bir noktaya. Tamam mı? Benim biraz daha eğlence katalım bu işe. Şimdi bu soldaki dandik bir prompt. Sağdaki daha yakışıklı bir prompt. Şimdi sağdakini de biraz büyütelim. Şimdi burada diyorum ki benim dinlemekten hoşlandığım rapçiler şunlar. Beğendiklerim Tupac, Biggie Nas, Ice Cube, Snoop Dogg, Eazy E. Beğenmediklerim de Feature, Migos, Lil Baby, DaBaby. Sevmiyorum. Bu listeye bakarak bana beğenebileceğim yeni rap sanatçıları öner. Böyle bir şey yazmıyorsunuzdur muhtemelen ama.
Güzel örnek olacağını düşündüğüm için bunu verdim. Şimdi bunu böyle dümdüz söylediğiniz zaman tamam mı? AI size gene bir cevap veriyor. Kendrick Lamar sevebilirsin. J-Kobak. 4 ile 5'i ben sevmiyorum mesela. Tamam mı? Niye? Diyor ki Yiğitçim diyor. Sen diyor klasik dönemden gelme. Politik sosyal mesajlar içeren sanatçıları seviyorsun galiba deyip bam diye giriyor konuya. Şimdi ikinci konuya gelelim. Ben burada geliyorum. AI'a diyorum ki. Kardeşim diyorum bak benim aynı soruyu soruyorum burada. Bak benim sevdiğim rapçiler bunlar. Sonrasına bir paragraf ekliyorum. Diyorum ki bunu yaparken adım adım düşünerek beğendiklerimi neden beğendiğimi, beğenmediklerimi niye beğenmediğimi derinlemesine analiz ederek başla ve sonrasında benim için doğru olabilecek sonuçları incele.
Şimdi bak ben bunu böyle dediğim zaman aslında sadece think step by step demeniz bile yeterli. Tamam mı? Ben bu arada bunların hepsini Türkçe yazdım. Normalde AI'da çok Türkçe kullanmayı tavsiye etmiyorum. Ben herkes için anlaşılır olmasından emin olmak için Türkçe kullandım. Şimdi bana ne dedi şimdi? Yiğit o dedi senin beğendiğin rapçiler bunlar diyor 80-90'lı hiphop rap kültürü bu dönem sosyal tema güçlü söz ayrıntılı hikaye. Beğenmediğin sanatçılar mumble rap trap aynen hiç sevmiyorum. Bu tarz şarkılar genellikle daha basit sözlere tekrardan nakaratlara yoğun ototün kullanımına ve sürekli loop halinde çalan basit beat'ler kullanılıyor.
Bunlara dayanarak senin için şunları şunları yapan diyor ve gerçekten işte 4'e MF2'mu koyması gerekiyordu yani. Logic'i koymaması gerekiyordu mesela benim için. Niye? Onu sesli olarak konuşmaya sevk ettim. Bunu şöyle düşünebilirsiniz. Mesela ben birinize bir soru sorsam ve cevap vermesini istesem bam diye cevap verirse saçmalama ihtimali daha yüksek. Ama ben ona biraz süre verirsem abi dur yavaş yavaş düşünelim. Sesli düşün. Tane tane gidelim desem. Ha sen Yiğit bunları bunları seviyorsun. O zaman bu. Bunları sevmiyorsun. O zaman bunlardan hoşlanmıyorsun. Ona göre o zaman bu. İnsanın beyni de böyle çalışıyor zaten.
Alan yaratmanız lazım AI'a. Bam diye soruyu sormak değil yani. Adım adım düşünmeye forcelamanız lazım AI'ı yani. ChatGPT kullanırken. Bu arada bunların hepsi ChatGPT onu da söyleyeyim. Yani ayrı bir program kullanıyorum burada. Şimdi bunu chain of thought'u az önceki bu örnek muhabbetiyle de birleştirebilirsiniz. Bak bu da çok değerli bir şey. Şimdi gene aynısı soldaki zaten. Şimdi bir de şunu yapabiliriz. AI'a nasıl düşünmesi gerektiğini anlatabiliriz. Mesela benim sevdiğim ve sevmediğim rapçileri niye sevip sevmediğimi bir örnekle anlatırsam. Mesela bunu ben yazdım. Tamam mı? Bu bölümü ben yazdım. Bu bölümü AI yazdı. Tamam mı? Diyelim ki mesela Tupac, Biggie, Yiğit beraber dinliyorsun. Bunlar aslında tartışmalı rapçiler ama sen demek ki bunlardan etkilenmiyorsun. Yani olayın müziğin çıktısıyla ilgileniyorsun.
Ice Cube'la Eazy E NWA grubundan. Snoop Dogg şöyle böyle. Buradan da sana o yüzden bunu önerebilirim. Nestlé seviyorsan New York rapçilerini seviyorsun Rakim de dinlemelisin. Bak şimdi bunu ben yazdım. Tamam mı? Bak bu bunun nasıl düşünüleceğinin bir örneği. Şimdi klasik müzik sanatçılarını yazıyorum mesela. Bir örnek verdim. Tamam mı? İstersen buraya rock cihaz, istersen pop cihaz ne yazarsan yaz. Batu Flex bile yazabilirsin yani. Yazmaman daha iyi olur. Burada mesela klasik müzik sanatçılarından bahsettim. Dedim ki ben Eric Satie, John Cage ve Philip Glass seviyorum.
Wagner, Mahler ve Schönberg sevmiyorum dedim. Şimdi bak burada ne yaptı biliyor musunuz? Şu beyazla gösterdiğim bölümde benim verdiğim örnek düşünme biçimi vardı ya. Onu taklit etmeye çalışıyor şu anda. Yani ben aslında AI'a az önce nasıl düşünmesi gerektiğini kendim yazarken anlattım. Şimdi çok benzer şekilde düşünüyor. Bak ne yazmış? Dinlenmekten hoşladığın klasik müzik sanatçılarına bakarsak minimalist ve deneysel çalışmaları seviyorsun. Bunlar minimalist elemanlar diyor. Karmaşık, ağır, romantik, dodekafoni parçaları sevmiyorsun ki bunlar da bu tarz elemanlar diyor. Öyleyse bunları dinleyebilirsin diyor. İşte bu. Yani ben ona bir örnek verdim. Nasıl düşünmesi gerektiğini söyledim. Bir tane daha artık ona soru sordum. Yani örnek ve düşünme biçimlerini kesinlikle yaratmanız gerekiyor. Üçüncü ve son prompting tekniği aslında tree of thoughts.
Bunu ben de yeni kullanmaya başladım. Çok basit bir şey. Bunun Türkçesini de yazdım. Bu da çok basit. Gene bak AI nasıl çalıştığını anlayabilmek için çok güzel bir örnek. Bir tane panel yaratıyorsun kafanda. Diyorsun ki bir soru vereceğim sana. Üç tane uzman hayal edelim bununla ilgili. Tüm uzmanlar düşüncelerinin bir adımını yazacaklar. Ardından bunu paylaşacaklar. Sonra tüm uzmanlar bir sonraki adıma geçe geçe devam edecekler. Eğer herhangi bir uzman herhangi bir noktada yanıldığını fark ederse o gruptan ayrılacak. Sorumuz işe şu diyoruz. Buradan sonra sorumuzu yazıyoruz. Tamam mı? İşte bu da bunun İngilizcesi. Bunu kopyalayıp yapıştırın diye demiyorum. Anlatım mantığını anlatmak açısından şey yapıyorum. Şimdi burada gelelim. Tamam mı? Benim bu benim müzik muhabbetine geri dönelim.
Yiğit gene rapçi arıyor. Şimdi burada böyle üçlü bir panel var. Ve burada diyor ki işte Yiğit bak bunları yazmamışsın. Bununla ilgili düşüncelerini bilmiyoruz ama 90 sonu 2000 başı sevdiğin belli diyor. Şimdi üç tane uzman aralarında tartışıyorlar. Bu da çok sarıyor bu arada. Ya da bana da sarıyor olabilir. Şimdi diyor ki Yiğit diyor Nestlé Biggie ve Tupac'ı seviyor. Demek ki lirik yeteneği seven anlamda rapçi seviyor. O yüzden bence Jay-Z diyor. Tamam mı? Sonra ikinci uzman geliyor. Ice Cube ve Eazy E seviyorsa diyor bu adam West Coast'çudur diyor. Dreyle Lamar'ı dinleyebilir diyor. Üçüncüsü de diyor ki Snoop'la Ice Cube dinliyorsa G-Funk seviyordur. Kuzeni verinceyi dinlesin diyor. Sonra aralarında dönüşüyorlar. Uzman 1 diyor ki bak uzman 2'nin çıktılarını değerlendiriyor.
Doğru diyorsun yani diyor kendilikten var. Jay-Z Yiğit'in sevdiği lirik yeteneğine sahip olduğu için iyi olabilir diyor. Thumbs up atıyor. İki numara diyor ki G-Funk aynen güzel. Bence de bunları önerelim diyor. Bak aralarında konuşuyorlar. Tamam mı? Bu arada ben bunları aşırı sarıyorum. Bak 10 kişi falan yapıyorum bunları. Farklı karakterler yapıyorum. Mesela burada deliriyormuşum. Bir anda sunum bambaşka bir yere gidiyormuş falan. Bambaşka şeyler gösteriyormuş. Ya bazen ne yapıyorum? Bu biraz cringe olacak ama 10 ya da 20 kişi falan panel yaratıyorum. Tamam mı? Bir de random isim veriyorum onlara. Biraz şizofrenik ama çok işe yarıyor. Bu 10 tanenin içinden örnekler veriyorlar ya mesela. Atıyorum John'la Mark'ın örneklerini beğenmiyorum.
John Mark diyorum. Sizi gönderiyorum diyorum. Yerine iki kişi daha gelecek. İşte diğerlerine de söylüyorum. Bak bu ikisi bundan gönderdim falan diye. Anladın mı? Hani böyle. Ve gerçekten o besleme işe yarıyor yani. John ve Mark'ın çıktıları çünkü saçma oluyor. O saçmalığı da diğerleri görüyor. Bu sefer bir sonraki iterasyonda daha iyi sonuç geliyor. Günün sonunda bunlar üzerinde anlaşıyor. Uzman 1 ve 2 evet üzerinde anlaştık diyorlar. Ve bana üç sanatçı öneriyorlar. Lamar, Jay-Z ve Verin G. Harbiden üçünü de gayet dinlediğim insanlar. Yani hikaye bu. Olay ne aslında? Kopyala yapıştır prompt değil. Olay düşünmeyi anlayabilmek ve AI'a düşünmeyi öğretebilmek aslında. Doğru soruları sormayı öğretebilmek. Doğru soruları sormak için bile Yiğit'e de ihtiyacınız yok aslında. Günün sonunda.
Prompt engineering becerilerimi geliştirmek istiyorum. Soft skillerimi geliştireceğim. Ne yapmalıyım? Bunu da bu arada AI'a çevirtiyorum. Otomatik GPT-4 ile çeviriyor. Nasıl geliştirebilirim kendimi diye. Bak bu Perplexity AI diye bir proje. Çok iyi bir proje bu arada. Aşırı iyi bir proje. Ne yapıyor biliyor musunuz? Sadece AI gibi hemen yanıt vermiyor. Sana bununla ilgili bir iki soru daha soruyor ama baymıyor böyle. Çoktan seçmeli sorular falan soruyor. Seni iyice anlıyor. Bir de internette arama yapıyor bak. Developing soft skills as prompt engineers. Articulating problem clearly and correctly diyor. Bir iki arama da yapıyor. Bu sonuçları da okuyor hepsini. Okuduktan sonra sana cevap veriyor mesela. Ve bedava Perplexity AI. Kesin kullanın bunu.
Mesela ben Google'da arama yapmayı vallahi bayağı azalttım. Bayağı azalttım yani. Çünkü gidiyor bu bilgileri okuyor ya. Eskiden cehennem gibi bir şeydi ya. Google'a giriyorsun. 10 tane sonuç. Umarım burada Hürriyet'ten biri yoktur. Hürriyet'e düşersen ve adblocker'ın yoksa zaten bilgisayarın fanı çalışmaya başlıyor. Yani artık flash mı çalıştırıyorlar ne yapıyorlar bilmiyorum ama korkunç bir şey. Kayboluyorsun yani o bilgilerin içinde. En azından o çerçöpü görmüyor AI. Gidiyor okuyor senin için. Senin istediğin ana mesaj neyse sana onu doğrudan veriyor. Sen diyor bak AI yani prompt engineering skillerini geliştireceksen diyor bunları bunları yapman lazım. Problemleri parçalara bölerek düşünmen lazım. Bana istediğim şeyin çıktısını doğrudan veriyor. Bu çok önemli bir şey. O yüzden her şeyi AI'a sorun ya.
Yani çok saçma bir şey anlatacağım. Dün Nargile içmeye gittik. Biraz bu şey gelebilir. Kroca gelebilir bazılarınıza da. Ben Lizbon'da yaşadığım için Türkiye'ye gelince seviyorum böyle şeyleri. Ne nargile seçelim dedi. Yani menüde artık hep dijital ya. Kopyaladım. Çünkü garip garip isimleri var. Nargile içenler bilir. Tütünlerin. Ya dedim bak şunların reytingleri ne dedim. En iyi reytingi olan neyse dedim. Onu getir dedim Perplexity'ye. 10 numarada bir tütün önerdi yani. Aklınızda olsun. Ukka'ya giderseniz şey yapın yani. Deneyin bunu. Yani bak o düzeyde entegre olmaktan bahsediyorum yani. Perplexity'yi telefondan kurmak. Bilgisayarına bir uygulama. Web sitesine gitmeyeceksin her seferinde yani. Güzel uygulamalar var bununla ilgili yapılan.
Onları kullanabilirsiniz. Ve günün sonunda olay etkili düşünmeyi öğrenmekle alakalı. Bu siteyi bana Yağız gösterdi. Cidden çok güzel site. Aynen. Bu critical thinking ile alakalı. Böyle framework'leri gösteriyor yani. Bir konu hakkında nasıl derinlemesine düşünebilirsinle ilgili. İnsanlar için hazırlanmış bir şey. Mesela burada Six Thinking Heads var. Bunu birazdan biraz daha üstüne duracağım. Anlayacaksınız neden bu siteyi bahsettiğimi. Bu böyle insanların özellikle yöneticilerin karar verme süreçlerinde nasıl düşünmeleri gerektiğiyle ilgili bilgiler veren bir site. Antos. Çok güzel. Şimdi mesela bu aslında az önce gösterdiğim o prompting tekniği. Aslında akademik bir teknikti. Tree of Thoughts. Aslında bunun background'u şeymiş. Critical thinking'miş. Bak diyor ki kafana diyor 6 tane şapka takarak düşün diyor.
İlk şapka positivity olsun diyor. Green şapkan creativity olsun. Red hatler emotional olsun. White hatin data olsun. Black hatin bunun downside'ı olsun. Blue hatin de process'ı olsun. Buna göre düşün diyor. Aslında 6 tane karakter yaratıyor. Kafanda yarat diyor. Bunlara göre kararını diyor masaya yatır diyor mesela. Al işte Tree of Thoughts da bence buradan çıkıyor. Yani olay tamamen sizin zaten düşünme biçiminiz. Kendinizle kaldığınızda kendi iç sesinizle olan konuşmanızı AI'a yansıtmanız olayın bence ta kendisi. Buradan sonra biraz daha soft konulara gireceğiz. Ben böyle biraz şey bilgisayar. Garip bir bilgisayar kullanım şeyim var. İnsanların söylediği kadarıyla. Çok seviyorum böyle productivity şeylerini. Yeni MacOS'a çok güzel bir dikte motoru geldi.
Beta'ya geçerseniz görürsünüz. Bayağı burada ben konuşuyorum sadece. Ve sıfır hatayla bitiriyor. Yani bütün şeyi. Bayağı bir paragraf falan yazı yazıyorum. Şimdi bu Amerikalılar için çok heyecan verici bir şey değil de Türkçe dikte hiç düzgün çalışmıyordu hatırlarsanız. Yıllardır yani. Hep bir şeyleri yanlış şey yapıyordu. Benim gibi böyle yarı Türkçe yarı İngilizce konuşuyorsanız hala hatalı oluyor ama full Türkçe konuştuğunuz zaman mesela mükemmel bir şekilde çalışabiliyor ve bir insan ortalama 150 word per minute yani 150 kelime konuşuyor bir dakikada. Yazmada 50 word per minute. Yani standart bir insan için. Bu yani. 3 kat daha hızlı yazabilirsiniz mesela. Ben günde benim 1,5-2 saatim Discord'da mesaj yazmakla geçiyor. O yüzden bence bu çok çok güzel bir şey. Kesinlikle kullanmanızı öneririm.
Çünkü AI ile bazen o kadar sık konuşuyorsunuz ki artık yazmaya üşeniyorsunuz. Yazmaya üşenince AI'ı daha az kullanıyorsunuz. AI'ı daha az kullanınca şeyiniz de çok azalıyor. Öğrenme beceriniz de çok azalıyor yani. Bu bence çok önemli bir şey. Bunun için bir de güzel program var. MacWhisper diye. Yani gene bu da Mac ekosisteminden. Bunu da bir tavsiye edebilirim. Gerçekten güzel ürün yapmış. Ve aslında yani AI'ı nasıl kullanacağınızı her şeyden önce AI'a sorabilirsiniz. Yani ben bir şirkette pazarlama müdürüyüm. Yöneticiyim. Bunu nasıl kullanayım diye. Perplexity gidiyor diyor ki Digital Marketing Manager Prompt Guide. Digital Marketing Manager Decision Making diye arıyor Google'da. Oradaki sonuçları ziyaret ediyor. Onları okuyor. Ve tam olarak sizin istediğiniz çıktıyı size veriyor.
Bu bayağı bayağı ilginç bir şey yani. Ve en güzel benim en sevdiğim şeylerden birisi bir prompt yazdınız ya. Bu promptu AI'a verin. AI bir daha iyileştirsin. Mesela bu da bir yöntem yani. Mesela bir prompt yazdınız siz. Bu promptu optimize eden bir prompt da yazabilirsiniz. Hatta genel olarak bütün promptlarınızı optimize eden tek bir promptunuzun olması iyi olur. Mesela şunu git bir optimize et diyorum. Tamam mı? Bir şeyler yazmışım işte. Bu arada ben bunu yapıyorum. Mesela şirkette bir görev dağılımı yapacağız mesela bir konuda.
Bahsetti ya işte Yusuf şey dedi. Bazı işte CEO'lar şöyle yapıyor. Decision Making'de replace etmişler. Harbiden tarafsız davranmak için yapılabilecek en iyi şeylerden biri bu. Mesela pazarlama departmanında tasları dağıtıyoruz diyelim. Tamam mı? İşte kim var? Mehmet var. Burak var. Oğulcan var diyelim. Ben şimdi bunların üçünün özelliklerini de yazsam. Artılarıyla eksileriyle kendi gözlemlerime göre. Ve görevleri yazsam. Ve AI'a desem ki bunların hangisini sence Oğulcan yapsın? Hangisini Burak yapsın desem. Gerçekten benim bu verdiğim ilk inputlara göre çok düzgün bir hale getirebiliyor bunu. Ve karar vermenize yardımcı oluyor. Promptlarınızı optimize ettirdikten sonra bence yapmanız gereken en önemli şey şu. Benim promptumu 10 maddede eleştir.
Her 10 madde için de 10 üzerinden puan ver. Bak şimdi diyor ki Yiğit uzunluğa 10 üzerinden 7 veriyorum. Açıklık 8. Tamamlamışlık 9. Dil kullanımı 7. İmla 9. Belirsizlik 8. Şimdi diyorum ki tamam diyorum. Bu eleştirileri göz önünde bulundurduğumuzda her eleştiri konusundan 10 üzerinden 10 alacak şekilde bu promptı iyileştirecek bir strateji üretmeni ve benim onayıma sunmanı istiyorum. Eğer onaylarsan promptı optimize edebilirsin diyorum. Biraz da böyle sert bir dil var aramızda. Bazen değişiyor duygu durumlarımız. Zaten bak bitirmeden okumuyorum da bu arada yazdığı şeyi. Stratejini beğendim. Şimdi bunu uygula diyorum. Bak bitmeden zaten ben bunun bir sonraki mesajını hazırlamış oluyorum.
GPT-4 biraz yavaş çalışıyor çünkü. Bak şimdi bu stratejiye göre düzenlerseniz onayınızı bekliyorum diyor. Bir de çok tatlı böyle şey bir dili var. Ondan sonra ne yaptık aslında? Bir nevi chain of thought yaptırdık. Önce eleştirttik. Sonra dedik ki bu eleştirilerini de bir nasıl uygulayacağını bana bir anlat dedik. Her şey açık artık. Tek yapması gereken işi yapmak. Brifini kendisi oluşturdu zaten. Şimdi bak gitti bunu çok daha düzgün hale getirdi. Ne yaptı biliyor musun? Ali ve Veli tamam bunları diyor ki dijital pazarlama görevlerini dağıt. Bak biraz şey yaptı.
Basitleştirdi. Ali çok düzenli. Excel'de usta yaratıcılık görseli zayıf. Veli'nin disiplini iyi. Figma'sı kanması iyi. Ve diyor ki bak görevleri diyor içinde SEO içerik oluşturma görsel tasarım bak içlerinde açmış konular var diyor. Bunları diyor parçala diyor. Mesela ben yukarıda sadece dijital pazarlama taskları demiştim. Yani yaklaşım bu şekilde. Bunu yapabilmek için AI'ı elinizin altında tutmanız gerekiyor. Bununla ilgili güzel projeler var. Böyle AI'ı Mac'te rahat kullanabilmeniz için. Birisi de ThinkBuddy. Türkiye'den çıkan bir proje. Tanıdığınız birileri yapıyor olabilir. Reklam değil ama. Çok çok iyi bir yazılımcısı var işin başında. Çok güzel bir proje yazdı. Kısa yol tuşlarıyla bir tane AI window'u açıp her an soru sorabiliyorsunuz ThinkBuddy'ye.
Önümüzdeki ay canlıya çıkaracak Ufuk bunu. En güzel tarafı şu. Ses kullanabiliyorsunuz bundan. Sesli olarak AI'a bir soru sorabiliyorsunuz bir tuşa basarak. O gidip otomatik olarak sizin küresel ısınma hakkında ne düşünüyorsunuz diye bir şey yazmışsınız buraya. Direkt alıp bunu buraya atabiliyor. Çünkü konuşmak çok rahat yani. Yazmak gibi değil. Bu da çok güzel. Ve size şunu da yapabiliyor. Mesela bir mailin içindesiniz. Tıkladınız bu maili seçtiniz. İşte bunu özetle. Bunu 5 yaşında bir çocuğa anlatır gibi anlat. Ya da yeniden yaz gibi. Şeyleri söylediğinizde alıp bu maili özetliyor mesela. Bazı insanlar çünkü çok uzun mail atıyor ya. İnsan biraz darlanıyor. Seçtiğiniz tekste göre o 3 seçeneği çıkarıyor. Ve onun içinden tıklayarak aksiyon alabiliyorsunuz.
Yakında çıkacak. Aylık 7 dolar. Ama Türkiye'ye özel bir fiyat yaparız. Bu da bu arada benim hafta sonu projem. Buradaki çoğu arkadaşım bilmiyordu. Onlar da öğrenmiş oldu. Yakın bir arkadaşım yazıyor. Şimdi artık biraz toparlayalım. Ben diğer konuşmacılardan çaldığım süreyi geniş geniş kullandım burada. Bunların ötesinde artık biraz böyle kısa kısa 6-7 maddemiz var. Bir kere AI'a kesinlikle İngilizce konuşmanız gerekir yani. Çünkü İngilizce konuştuğunuz zaman İngilizce korpusta arama eğilimi daha yüksek oluyor. E tabii ki internetin dili İngilizce. Ve bunu bilmek lazım. Bunu kabul etmek lazım. Siz hatalsınız yani. İstediğiniz çıktıyı alamıyorsanız. Siz yapamadınız. Hatalısınız ve bunu iyileştirmeniz lazım. Şimdi bu kavramları anladınız. Prompt engineering'de biraz daha derinleşebilirsiniz.
Anlattığım şeyleri test edip kendi problemlerinizle uygulayabilirsiniz. Bir adım daha ileri gitmek isterseniz AI agent'ları var. AI'ı biraz programlamanızı sağlıyor. Çok detaylarına girmeyeceğim. Ama elinizi kirletmek iyidir. Embeddings konuları var. İşte bu verilen dokümanları kümelemek. İçinde arama yapmak. Mesela bir e-ticaret sitesiyseniz ürün kategori ağacınızı baştan sona yapay zeka ile yeniden tasarlayabilirsiniz mesela. Ve size kötü haber. Şirketlerin içerisinde AI bilen insan yok arkadaşlar. Kimse öğrenmiyor. Yani bizim şirket çok iyi bu konuda da. Çok şükür. Vallahi yani konuştuğum arkadaşlarımda da öyle. Maalesef böyle bir durum var. Bayağı da güzel insanlar bunu ignorluyorlar da bu arada. Çok da mutlu oluyorlar bu şekilde. Burada böyle yani bunları sizin yazılım ekibiniz falan oturup masaya getirmeyecek yani.
Siz marketingçiler olarak productçılar olarak bence bunu siz masaya getirmek durumundasınız. Çünkü siz kullanıcıya değer önerisini biliyorsunuz. O yüzden acıtsa da öğreneceğiz. Ama Perplexity'ye sorabiliriz yani. Bazı kavramlar var AI'da. Mesela AI'da böyle çok uzun yazıştınız mı bilmiyorum. Bazen üstleri unutuyor mesela. Niye unutuyor mesela bunu? Bilmeniz lazım. Mesela Cloud'yu konuşmanın başından beri bir iki kere bahsettim. Mesela bunun kapasitesi normalde 8000 GPT 3.5 Turbo'nun. Sanırım. 16K'sı da var da. Cloud'un 100K mesela context size. Yani neredeyse 70000 kelime bilgi verebiliyorsun buna. Yani buna ver bir tane kocaman bir kitabı. 70000 kelimeye sığan. Bununla ilgili soru sorabiliyorsun mesela. Manyak bir şey. Şöyle şeyler yapıyorum ben Cloud'da. Bir web sitesine gidiyorum.
CMDA yapıyorum. Yani tümünü seç yapıyorum. CMDC yapıyorum. Kopyala yapıyorum. Gidiyorum Cloud'a yapıştırıyorum. Bu web sitesi ne iş yapıyor ya? Bana bir anlatsana diyorum. Ya da bu artikle ne anlatıyor? Mesela Hacker News'da bazen bir şey okuyorum. Anlamıyorum. Kopyalıyorum onu. Bana bir şunu 13 yaşında bir çocuğa anlatır gibi basit bir dille anlatır mısın diyorum mesela. Çok işe yarıyor. Ya da bir YouTube videosu var. Psikoloji hakkında. Çok kafam basmıyor. Alıyorum onu kopyalıyorum. O videoyla ilgili sorular soruyor. Bu burada ne demek istemiş? Çünkü videodaki bütün teksti ona verebiliyorum mesela. Mükemmel bir şey. Bu biraz araştırılabilir bir konu. Bizim mesela bizim şirkette bayağı AI bir kültür yani. Toplantılarımızın kayıtlarını alıyoruz.
Sonra bu kayıtları sese çeviriyoruz. Bu sesler üzerinden doküman yazıyoruz. Mesela bizim Mirzamin'le tasarımcımızla yaptığımız toplantıdan biz API dokümanı çıkardık mesela. Onu tekst olarak çevirdik. Dedik ki biz bu toplantıda ne konuşmuşuz? Bunu bir anlat dedik. Bunu bir parçalara böl. Bundan bir API dokümanı yap. Ve gerçekten o API dokümanıyla bu feature yazıldı yani. Gerçekten de o da biraz hatalıydı. Özür dilerim Recep ama. Çözdük yani bir şekilde. Ama çok kolay oldu yani. Çünkü API dokümanı yazmak cehennem gibi bir şey yani. Ben hiç sevmiyorum. Ve sevmediğiniz işleri de aslında sevmediğiniz işlerden kaçmak için süper bir bahane işte AI yani. Bence çok keyifli. Birkaç proje var. GPT for Sheets güzel. Geçen etkinliğimizde Zeon'un YouTube kanalına Burak'ın yaptığı sunum güzel.
Eğer böyle bir video ile başlamayı sevenlerdenseniz kurcalamaktansa. Keyword'ü verdim. Search'leyebilmemiz için. Bu alan çok hızlı değişiyor. Ben bazen çok moralim bozuluyor böyle. Yeni bir şey görünce Twitter'da acaba kaçırıyor muyum falan oluyor. FOMO oluyor çok. Sürekli takip etmek lazım. Bunun için de yani Twitter'daki takip ettiğiniz kişileri biraz değiştirmeniz gerekebilir. YouTube kanallarınızı biraz daha AI'a bulamanız gerekebilir. Çünkü çok hızlı değişiyor cidden. Yani ben mesela şu an 6 ay askere gitsem depresyona girerim ya. Geçen bunu düşündüm de. İnternete 6 ay giremesem bayağı sıkıntı olurdu. Çünkü çok şey değişiyor. Bir ayda iki ayda bayağı bir dünya değişiyor. O yüzden bayağı yani şu Hacker News'u zaten takip etmeniz lazım. Biraz yazılımcıysanız GitHub'daki trend projelere bakarsınız.
Featurepedia diye bir site var. AI ile yapılan ürünleri gösteriyor. Twitter'da Yusuf'un takip ettiği bütün follower'ları takip edebilirsiniz. Ben bu arada Yusuf'un şey yani sapık gibi bütün takipçilerini Türkiye'den takip eden insanlar var. Ben herkese Yusuf'un takip ettiği yerleri takip ettiriyorum. Benim takip ettiklerime de bakmak isterseniz. Benimkiler de burada. Dinlediğiniz için teşekkür ederim. Umarım çok pessimist bir aura yaratmadan fikirlerimi anlatabilmişimdir.
Let me share my story. About 3 or 3.5 years ago, I found OpenAI on Hacker News. I told Burak. "Let's build something with this." We thought it would be great for content. We played with the Playground but couldn't do much. We thought it wasn't a big deal. We focused on updating macOS instead. Everything changed after that. Later, I was chatting with a friend on Discord. He runs a startup for form backends. People send their forms to him. He had a problem. He was trying to filter spam. It’s a tough problem. Now, it's super easy. He started a Discord stream. He pasted an email and said, "Score these emails 1 to 100 for spam."
He hit enter and got a score of 80. I looked at it and agreed. It was definitely spam. I was blown away. My life hasn't been the same since. We've been building a lot around this at Woop. I have tons of automations on my computer now. I’m hooked. The world got hooked when they launched the chat interface. Sam Altman said they expected someone else to build ChatGPT. They offered GPT-3 cheaply, but nobody did it, so they did. It hit 1 million users in 5 days. That’s 15 times faster than Instagram. It kept that pace to reach 100 million users. That is no small feat. It’s not just for fun like Instagram.
You can’t take photos or flex your status. It doesn’t hit those primal instincts. Still, it’s fascinating. Since then, everything AI related has blown up. Take Auto-GPT. It’s a major AI project on GitHub. It hit 100,000 stars faster than almost anything in history. We have a slight echo here. Tons of projects followed. Everyone is focused on AI now. If your company isn't talking about AI, you’re at the wrong place. I’m being bold. So, what’s the deal, Yiğit? Is it just ChatGPT? What are we doing? Just rewriting or summarizing stuff? Why is the hype so real? The energy has dipped a bit lately.
It’s not the main topic anymore. Some fanatics like me are obsessed. Others gave up. Some don't care at all. Some just use it for quick tasks. But it’s deeper than we think. I found a dystopian example for you. A paper on Generative Agents came out last year. Stanford led the research. If you’ve played Pokémon Red, you’ll recognize this interface. It’s just a game. You might ask, what’s the point of this? Stanford created 25 unique characters. One is a painter, one is an engineer. They have distinct personas like you. They placed them in different environments with a sense of time.
All 25 have an LLM, like OpenAI. They have a reasoning engine. They have a logic flow. They shower, brush their teeth, and make breakfast. Their day starts just like ours. They’re living in a real universe. I’ll explain why they ran this experiment later. I printed this paper and read it. I was so hyped. These 25 characters are all unique individuals. They move around during the day. They make their own decisions. Don't let the basic graphics fool you. The backend is solid. There’s a fridge, for example.
The fridge can run empty. Someone has to go shopping and restock it. They chat clearly. They gossip and talk behind each other's backs. Like, "What do you think of Yiğit?" They might say, "Yiğit is just talking nonsense." They form negative opinions about him. It changes how they view him. They call this reflection. It has its own specific prompting pattern. By the end of the day, there’s so much action. There are choices, parties, and family ties. They even discuss their work with each other.
You can guess how timeless this is. It doesn't run on real-time. You can simulate 10 or 100 years in a single day. Just one click. This world doesn't follow our timeline. It moves as fast as your compute power allows. Isabella is throwing a party here. People RSVP, but some flake out. They’re building a truly realistic universe. Thinking about this gets pretty wild. It’s actually unsettling. Don't dig too deep. You’ll lose your mind. It’s all just cloud computing. Stanford ran this experiment to create social simulations. Think about LLM and ChatGPT. Look at what people are building with them. The goal is to test new governance models.
Communism never worked in the real world. Maybe it would have worked under different conditions. People always claim, "It would work if..." Now we can actually test that. We have a world and simulated humans with emotions. These humans interact and make decisions. They gossip, fight, fall in love, and get jobs. They earn money, get fired, and find new work. Just like us. They’re doing this entirely with LLMs. Think about that. It means simulating human outcomes infinitely. It’s a massive power. That’s why LLM is such a big deal.
We need to take this seriously. My marketing peers just want to write ads or summaries. No, man. This tech is coming for our jobs fast. If you don't internalize this, you're in trouble. I actually feed off the negativity. A little stress is good for you. I analyzed seven McKinsey papers on this before this talk. Most of us are in marketing. They analyzed the commercial impact of various fields. It hits 500 billion dollars. They checked how much AI can solve. Marketing is right at the top.
What do we do as marketers? Some handle search engines or ad platforms. Others do A/B testing. Some crunch Web Analytics data to make decisions. Are these things LLMs can't do? LLM stands for Large Language Model. It’s the core tech behind ChatGPT. It can definitely do them. It’s unlikely they can’t handle our simplified, machine-ready tasks. This won't happen overnight. Things won't just stop instantly. But trust me, it’s a slow fade. It’s already started in some fields. Look at the translation industry. Don't you think it’s been shrinking? Google Translate had a massive jump.
Some of you remember that. Google Translate took off overnight. The old-timers remember. If you're over 30, you know. What happened 6-7 years ago? The Transformer paper was published and implemented. That was the turning point. Maybe there was another context. Translation agencies started doing post-editing. People who used to translate from scratch now just edit machine output. They stopped translating sentence by sentence. Their entire routine changed. They had to adapt. Now, if someone says. "I won't sacrifice my pride as a translator," they are free to do that. They can translate sentence by sentence if they want.
But the results don't sound very healthy to me. Look at these statistics. There are many different fields here. I’ll tweet this out. Follow me on Twitter at Yiğit Konur. We have departments like marketing, customer relations, and product. And here are the sectors. Generative AI has the biggest impact on productivity in marketing and sales. That’s where Generative AI is currently providing the most value. What does productivity mean? It’s output. It’s maximizing work units per day. Most of us work in 30-40 person departments. Next year, those teams might run better with just 20 people.
Who gets cut? Those who don't adapt to AI. If that stresses you out, good. You should be stressed. Things won't end well for those who don't adapt. I’m not optimistic about this. It forces us to take real responsibility. That’s why we’re positioning WOP carefully. It’s a content suite for SaaS and e-commerce. It’s not just basic content from ChatGPT. We use data-driven workflows. We run hundreds of prompts to craft one piece of content. We combine those outputs. If we didn't feel this pressure, we’d be vulnerable. What if Amazon says they’re moving their budget to Semrush AI?
Semrush AI might offer them everything they need. That could actually happen. How would that affect Zero? We must keep our vision clear. We have to watch what’s happening globally. Look at the departments using Generative AI most. It’s marketing and product. Damn it, I have two careers. I moved from marketing to product. Both are under the AI influence. Let’s see what’s happening. It's mostly for drafting docs. Or personalized marketing. Or querying text docs. This is just the start. I shared that Stanford experiment to show the potential.
Look at companies doing Generative AI. There’s Jasper. There are like 140 content assistants and writers. They’re all just copies of each other. They all do the exact same tasks. But someone will innovate soon. Then that will get copied too. They’ll learn and iterate. Eventually, they’ll handle most of our daily work. At first, we’ll love it. We’ll think it’s great. Developers are already seeing this. There are amazing plugins out now. Like Cursor. It’s a great AI-based IDE. Or the new GitHub plugin.
Aykut sent it over. I’ve been checking these out. It’s a massive productivity boost for developers. A dev could work 3 hours instead of 8. Nobody would even notice. It’s that clear. Will you use it to slack off? Or will you use that productivity to 10x yourself? That’s the real question. That’s what Yusuf was saying. And he’s not even a marketing guy. The guy is a hardcore engineer. But look at his marketing work. He clearly copied it from somewhere. It’s so obvious. An engineer with no marketing experience couldn't pull that off.
How did he do it? He probably spent two hours talking to AI about it. It was a high-quality conversation. I’ll show you how to have those chats. I’m not here to scare you. But the market is moving incredibly fast. It started in early 2022. ChatGPT really accelerated things. Google launched a new LLM. Meta went open source. Facebook is doing great work. Salesforce is investing. Google is backing a company called Anthropic. It’s Google’s version of OpenAI. They released a product called Claude. It’s excellent. Definitely use it. In many scenarios, it beats ChatGPT. Bloomberg released LLMs trained only on financial data. People are using them to analyze quarterly earnings reports.
You’re in the market, reading reports under time pressure. Others are reading everything and acting on it. Companies are panicking because of this. One of the biggest risks companies see with AI is the herd mentality. AI doesn't always give the right answer. It can lie with total confidence. If you’ve played with it, you’ve seen it. It sounds so convincing. In the AI world, we call this hallucination. That’s how it’s defined. It’s a major risk. Cyber security is the second one. I haven't worked in many enterprise companies. It’s not a huge issue for me personally. Like intellectual property violations. Companies are currently focused on cyber security to solve these problems.
They want to mitigate risks. Is it because it’s critical? No. It’s because it’s easy. They email IT and block chat.openai.com for the whole company. You know companies like that exist. I get the regulation part. But you can just set up a local LLM instance. If you want to do it, you can. You don't have to use Zero. You can get consulting from other firms. OpenAI Enterprise is out. Azure offers this service. You can definitely find companies in Turkey to set this up.
Most companies just find it easier to ban it entirely. I think that’s terrible. It’s bad for management’s reputation too. If we don't use AI effectively at work. We’ll be the losers in this global shift. Look at where the world is heading. People are talking about Universal Basic Income. I suggest you look into it. In wealthy countries, as human labor becomes obsolete, they’re considering a fixed salary. This ensures people don't starve when there are no jobs left. They’ve tested this in the US and Finland. The poverty line in the US is around $1,000. Will we be the ones receiving Universal Basic Income? Or will we be the talent demanded by this changing economy?
This is crucial. That’s why I started on a pessimistic note. Nobody cares if I just say AI is amazing. I wanted to share my own mindset. Let’s talk about consuming AI content. We search Google or YouTube. We see videos claiming AI made them a fortune. They claim they make $8,000 a day. Yet they explain every detail on YouTube. As if their income won't drop if others copy them. That goes against how the global economy works. They claim you can make $23,000 a month. We should all quit our jobs after watching that. That’s the level of content being produced on YouTube right now.
It’s the same in Turkey. You see it on Instagram. There’s a series of ads claiming 99% of people use ChatGPT wrong. There are thousands of them. They all try to sell you a prompt. Prompts aren't meant for copy-pasting, guys. If you copy-paste prompts, you’ve outsourced your brain. Can you outsource your brain? Can you hire an agency for your brain? You need your brain to live. It’s ridiculous. We need to understand how AI works first. We really need to grasp the logic behind it. There are great academic papers on this. I’ll explain how it works without boring you. I can’t sit and read those papers either.
Reading 50-page papers kills my soul. I use AI to summarize them. That’s the only way I can read. AI helps you search smarter. I won't dive too deep. It’s all about embeddings. It can summarize things for you. Don't copy-paste random prompts from strangers. AI can write new content. It adapts to your specific needs. AI can classify data too. If you run an e-commerce site, you need to know this. It’s not just about generation. ChatGPT is just generation. There is so much more. It can cluster data. It can extract insights.
If you’re an e-commerce site, why not use it? Especially if you manufacture products. You have 10,000 reviews. Don't dump that on a junior dev. Don't make them extract insights manually. Managers love assigning that busy work. I never do that. Humans shouldn't waste time on this. It’s beneath human dignity. We need to let AI handle it. Say I produce goods in 8 factories. I have 10,000 reviews for each. I can identify all the pros and cons. I can generate a report for my manufacturer. I can tell them, "People say your sweaters stretch at 40 degrees."
Say you have 87 reviews on this. Your leverage increases. That’s the power of data. No wiggle room there. 87 reviews are set in stone. If your site lacks reviews, pull them from Trendyol. Pull them from Hepsiburada. Get them however you can. There’s so much to do. Don’t just view this as ChatGPT. Understand what this really is. I’m showing these screenshots for a reason. They’ve cheapened prompt engineering. Selling prompts for 50 bucks is a joke. These researchers are from OpenAI, Google Brain, or other LLM firms.
Like Cohen and others. I’ll share some examples. They won’t be boring. I’ll keep it clean. People always tell me, "We use AI, but the results suck." Let’s be real. If AI isn't working, it’s 99% your fault. The world has mastered this tech. You think it can’t solve your basic problem? That doesn't make sense to me. Let’s be honest with ourselves. If you can’t solve it with AI, you’re doing it wrong. You haven't researched it properly. I see this online constantly. Whenever I meet someone, I ask, "What are you doing with AI?"
What’s your company talking about? I keep asking this. Most answers are just nonsense. Let’s start with few-shot. It’s the simplest thing on earth. The projection is perfect. I’m here to help you out. You are an AI travel guide expert. You specialize in beach vacation spots. Give clear answers to questions. Question. Can you list places to visit in Izmir? Look, I want beach spots. Okay? Ephesus ruins? As an Izmir local, there’s no beach there. Here is the point of few-shot. It’s very basic. I write the same message. You are an AI that does this and that.
Question. Can you list places to visit in Izmir? For swimming. Alaçatı, Urla, Foça, Dikili, Karaburun. Then I ask. Can you list places to visit in Muğla? The first answer was wrong and poorly structured. I only want the names of the spots. No fluff. I don’t want any of that. I just want this specific part. I gave an example here. Answer. Alaçatı, Urla. I used commas and spaces. LLM models always try to continue the text above. That’s the logic. Just knowing that is enough. Going deeper is hard and unnecessary. My knowledge is pretty surface-level too. When I ask for Muğla, it gives me Bodrum, Marmaris, Fethiye. It follows my Izmir pattern perfectly.
Why? Yiğit already gave an example for İzmir above. When I ask for Muğla, it doesn't write a wall of text. It copies the format. Providing examples is crucial. It boosts your output quality by 10x. This is called few-shot prompting. Look it up. You'll see it's easy. Just write your own examples. It's not hard. Now, let's go deeper. It's about understanding how AI thinks. This is called chain of thought prompting. You can research this too. These are just jargon terms. Before I got into IT, jargon used to scare me off. Don't run away. There are simple ways to learn this. Forget the tutorials.
Just ask the AI. It explains it itself. That's the beauty of it. The only issue is AI training data isn't always current. It can be outdated. Use Claude for that. I recall Claude's data goes up to 2023. Let's move on. Ready? Let's make this fun. The left side is a weak prompt. The right side is a solid one. Let's expand the right one. I'm listing the rappers I enjoy listening to. I like Tupac, Biggie, Nas, Ice Cube, Snoop Dogg, Eazy E. I dislike Future, Migos, Lil Baby, DaBaby. I don't like them. Based on this list, suggest new rappers I might enjoy. You probably don't write prompts like this.
I shared this because it's a great example. If you just ask AI directly, it gives you an answer. You might like Kendrick Lamar or J-Cole. I personally don't like 4 or 5. Why? It says, "Yiğit, you're old school." It says you like artists with political and social messages. It gets straight to the point. Now, let's move to the second topic. I go to AI and ask the same question. I list the rappers I like. Then I add a paragraph. I tell it to think step by step. Analyze why I like or dislike them. Then find results that actually fit my taste.
Honestly, just saying "think step by step" is enough. I wrote all of this in Turkish. I don't usually recommend using Turkish with AI. I just used it so everyone could understand. So, what did it tell me? It said, "Yiğit. You like 80s and 90s hip-hop culture." It noted the strong social themes and storytelling. It identified that I hate mumble rap and trap. It correctly noted the repetitive hooks and heavy autotune. Based on that, it gave me better recommendations. It should have included MF DOOM. It shouldn't have included Logic. I forced it to reason through the prompt. Think of it like this. If I ask you a question, a quick answer is more likely to be wrong.
Give it some time. Tell it to slow down. Think out loud. Take it step by step. Tell it, "You like these things, Yiğit. So, you don't like those." That’s how the human brain works anyway. You need to create space for AI. Don't just fire questions at it. Force AI to think step by step. This applies to ChatGPT too. By the way, I’m using ChatGPT for all of this. You can combine chain of thought with these examples. This is super valuable. It’s the same setup on the left. You can also teach AI how to think. For example, I explain why I like or dislike certain rappers. I wrote this part myself.
Okay? I wrote this section. AI wrote this other part. Let's say you listen to Tupac, Biggie, and Yiğit together. These are controversial rappers. But you aren't into them. You care about the actual music output. Ice Cube, Eazy-E from NWA, Snoop Dogg, and so on. That’s why I’d recommend this to you. If you like Nas, you like New York rappers. You should listen to Rakim. I wrote this. This is an example of how to think. Now, I’m listing classical musicians. I gave an example. You can use rock, pop, or whatever you want. You could even write Batu Flex. It’s better if you don't. I mentioned classical artists here. I said I like Erik Satie, John Cage, and Philip Glass.
I said I don't like Wagner, Mahler, or Schönberg. See what it did here? In the white section, it’s mimicking my thought process. I just taught AI how to think by writing it out. It’s thinking just like me now. Look what it wrote. It says I like minimalist and experimental works. It identifies those as minimalist elements. It notes I dislike complex, heavy, romantic, or dodecaphonic pieces. Then it suggests what I should listen to. That’s it. I gave it an example and defined the logic. Then I asked a follow-up. You must create examples and thought patterns. The third technique is Tree of Thoughts.
I just started using this. It’s very simple. It’s a great way to understand how AI works. Imagine a panel in your head. Tell it you have a question. Imagine three experts for this. Each expert writes one step of their thought process. They share it. Then they move to the next step together. If an expert realizes they’re wrong, they leave the group. Then we ask our question. We write the prompt right here. This is the English version. Don't just copy-paste it. I’m showing you the logic behind it. Now, let’s get back to my music talk.
Yiğit is hunting for rappers again. There’s a three-person panel here. It says Yiğit, you didn't write these down. We don't know your thoughts. But you clearly love the late 90s and early 2000s. Three experts are debating this. This is so addictive. Or maybe just to me. It says Yiğit loves Nas, Biggie, and Tupac. So he likes lyrical rappers. One expert suggests Jay-Z. Okay? Then the second expert chimes in. If he likes Ice Cube and Eazy E, he’s West Coast. He should listen to Dre and Lamar. The third says if he likes Snoop and Ice Cube, he loves G-Funk. He should listen to Warren G. They start debating. Expert one evaluates expert two.
He says you're right. Jay-Z fits his lyrical taste. He gives a thumbs up. Number two says G-Funk is a solid call. Let's recommend those. Look, they’re actually talking to each other. I’m obsessed with this. I do this with like 10 people. I create different characters. Sometimes I go crazy. The presentation goes off the rails. It shows wild stuff. Sometimes I do this. This might be cringe, but I create a panel of 10 or 20 people. I give them random names. It’s a bit schizophrenic, but it works. They give examples. I might not like John or Mark’s suggestions.
I tell John and Mark they're out. Two new people are coming in. I tell the others why I swapped them. See? It works. John and Mark's outputs were just nonsense. The others see that nonsense. The next iteration gets better results. They eventually agree. Expert 1 and 2 say they've reached a consensus. They suggest Lamar, Jay-Z, and Warren G. I actually listen to all three. That's the story. What's the point? It's not about copy-paste prompts. It's about understanding reasoning. It's about teaching AI how to think. It's about asking the right questions. You don't even need me for that.
I want to improve my prompt engineering. I'll work on my soft skills. What should I do? I have AI translate this for me. GPT-4 does it automatically. I ask how to improve myself. Check out Perplexity AI. It's a great project. Seriously, it's amazing. You know what it does? It doesn't just give an AI answer. It asks follow-up questions. It doesn't annoy you. It uses multiple-choice questions. It really understands you. It even searches the web. It says "Developing soft skills as prompt engineers." It articulates the problem clearly. It runs a few searches. It reads all the results. Then it gives you an answer. Perplexity AI is free. You should definitely use it.
I’ve cut way back on Google searches. Seriously. It reads the info for me. Google used to be a nightmare. Ten results. Hope no one from Hürriyet is here. If you land on Hürriyet without an adblocker, your fan starts screaming. I don't know if they're running Flash or what. It’s awful. You get lost in the clutter. AI ignores all that junk. It reads it for you. It gives you the core message directly. It says, "To improve your prompt engineering skills. Do this." You need to break problems down. It gives me the output I want directly. That’s huge. So, just ask AI everything.
This sounds ridiculous. We went for hookah yesterday. Might sound a bit trashy to some. I live in Lisbon, so I enjoy these things back in Turkey. We had to pick a flavor. The menu was digital. I copied it. The names are weird. Hookah smokers know. I asked Perplexity for the ratings. I told it to pick the best one. It suggested a top-tier flavor. Keep that in mind. Try it if you go to Ukka. I’m talking about that level of integration. Install Perplexity on your phone. Get the app. Don't go to the website every time. There are great apps for this.
You can use them. It’s all about learning to think effectively. Yagiz showed me this site. It’s seriously great. Exactly. It’s all about critical thinking. It shows you these frameworks. It teaches you how to think deeply about a topic. It’s built for people. For example, there’s Six Thinking Hats here. I’ll dive into this more in a bit. You’ll see why I mentioned this site. It helps people, especially managers, with their decision-making processes. Antos. Very cool. That prompting technique I showed earlier? It’s actually an academic technique. Tree of Thoughts. Its background is actually critical thinking. It says to think by wearing six different hats.
Make the first hat positivity. Make the green hat creativity. Let the red hat be emotional. Let the white hat be data. Make the black hat the downside. Let the blue hat be the process. Think according to these. It creates six characters. Create them in your head. Put your decisions on the table using these. Tree of Thoughts comes from this, I think. It’s all about how you think. Projecting your internal monologue onto AI is the whole point. We’ll move to softer topics now. I have a weird way of using my computer. Or so people say. I love productivity hacks. The new macOS has a great dictation engine.
Check out the beta. It’s just me talking. It finishes with zero errors. I write entire paragraphs. This isn't huge for Americans. But Turkish dictation used to be terrible. It was broken for years. It still struggles if you mix Turkish and English. But it works perfectly in pure Turkish. People speak at 150 words per minute. Writing is only 50 words per minute. You can write 3x faster. I spend two hours a day on Discord. This is a game changer. I highly recommend it.
You talk to AI so much you get lazy. If you're lazy, you use AI less. That kills your learning curve. This is a big deal. There is a great app called MacWhisper. It’s for the Mac ecosystem. I recommend it. They built a solid product. You can even ask AI how to use AI. I’m a marketing manager. How should I use this? Perplexity searches for a Digital Marketing Manager Prompt Guide. It scans Google results. It reads them. It gives you exactly the output you need.
This is honestly super interesting. My favorite trick? Write a prompt. Feed it to AI. Let AI improve it. That’s a solid method. You can even write a prompt that optimizes other prompts. It’s smart to have one master prompt for all your prompts. I just say, "Optimize this." I do this all the time. For example, when we’re assigning tasks at the company. Yusuf mentioned CEOs using AI for decision-making. It’s the best way to stay neutral. Say we’re assigning tasks in the marketing department.
Let’s say we have Mehmet, Burak, and Oğulcan. I list their strengths and weaknesses based on my observations. I list the tasks. Then I ask AI who should handle what. Based on my input, it organizes everything perfectly. It really helps with decision-making. After optimizing, here is the most important step. Ask AI to critique your prompt in 10 points. Have it score each point out of 10. It might say, "Length is 7/10, clarity 8/10. Completeness 9/10." Then I say. "Fix this prompt so it gets 10/10 on every point. Propose a strategy and get my approval."
I tell it to optimize the prompt if it approves. We have a bit of a tough dynamic. Our moods shift sometimes. I don't even read the full output before moving on. I like your strategy. Now apply it, I say. I’m already prepping the next prompt while it’s still typing. GPT-4 is a bit slow. It says, "If you edit based on this strategy. I await your approval." It has such a sweet tone. What did we actually do? We forced a chain of thought. First, we made it critique. Then we asked it to explain how to apply those critiques.
Everything is clear now. It just needs to do the work. It created its own brief. Look, it cleaned everything up. You know what it did? It took Ali and Veli and assigned them digital marketing tasks. It simplified things. Ali is organized and an Excel pro, but weak on visuals. Veli is disciplined and great at Figma and Canva. It says to break down tasks like SEO, content creation, and visual design. It’s mapped out all the sub-topics. I only mentioned digital marketing tasks earlier. That’s the approach. You need to keep AI handy to do this. There are cool projects for using AI on Mac. One of them is ThinkBuddy.
It’s a project from Turkey. People you know might be behind it. Not an ad, though. A brilliant developer is leading it. They built a great tool. Use hotkeys to open an AI window and ask ThinkBuddy anything instantly. Ufuk is launching this next month. The best part is the voice feature. You can ask AI a question by voice. Just press a button. You might ask what it thinks about global warming. It takes your input directly. Speaking is so much easier than typing. It’s a great feature. It can also handle emails. Select an email and ask it to summarize. Or explain it like I’m five.
Or ask it to rewrite. It summarizes long emails instantly. Some people send way too much text. It gets annoying. It gives you three options based on your selection. You just click to take action. Coming soon. It’s 7 dollars a month. We’ll offer special pricing for Turkey. This is my weekend project, by the way. Most friends here didn't know. Now they do. Let's wrap this up. I definitely went over my allotted time. Beyond that, here are 6 or 7 quick points. You absolutely must speak to AI in English. It searches the English corpus much better. English is the language of the internet, after all.
You have to accept that. If you don't get the right output, it’s on you. You’re the one doing it wrong. You need to improve your approach. Now that you get these concepts, dive deeper into prompt engineering. Test what I’ve shared. Apply it to your own problems. Want to go further? Look into AI agent'ları. They let you program AI. I won't go into deep detail. But get your hands dirty. Check out embeddings. It’s about clustering documents. Searching through them. If you run an e-commerce site, you can redesign your product categories with AI. Here is the bad news. Companies have no one who knows AI.
Nobody is learning. Our company is great at this, thankfully. My friends' companies are too. But unfortunately, that’s the reality. People are ignoring it. They seem happy that way. Your dev team won't bring this to the table. As marketers and product people, you must bring it up. You know the value proposition for the user. It’ll hurt, but we have to learn. Ask Perplexity. There are concepts in AI you need to know. Have you ever had a long chat with AI? Sometimes it forgets the top of the chat. Why? You need to know that. I mentioned Claude a few times. GPT-3.5 Turbo has an 8K limit. Maybe 16K. Claude has a 100K context size.
You can feed it 70,000 words of info. Give it a massive book. Ask it questions about it. It’s insane. I do this with Claude. I go to a website. I do Cmd+A. Select all. Cmd+C. Copy. I paste it into Claude. I ask, what does this site do? Or what is this article about? I read stuff on Hacker News sometimes. I don't get it. I copy it. I ask it to explain like I'm 13. It works great. Or there's a YouTube video about psychology. I don't quite get it. I copy it.
I ask questions about the video. What did they mean here? I can feed it the whole transcript. It’s perfect. This is a researchable topic. Our company has an AI bir culture. We record our meetings. We transcribe the audio. We write docs from these transcripts. For example, we created an API dokümanı from a meeting with our designer. We turned it into text. We asked what we discussed. We asked it to break it down. Make an API dokümanı. That feature was actually built using that API dokümanı. It had some bugs. Sorry, Recep. But we fixed it. It was super easy.
Writing an API dokümanı is hell. I hate it. AI is a great excuse to avoid tasks you hate. It’s fun. There are cool projects. GPT for Sheets is great. Burak’s presentation on the Zeo YouTube channel is also great. If you prefer starting with a video instead of tinkering. I gave you the keyword. So you can search it. This field changes so fast. Sometimes it really bums me out. I see something new on Twitter and get FOMO. The FOMO is real. You have to stay on top of it. You might need to change who you follow on Twitter. You might need to flood your YouTube with AI. Things change seriously fast. If I went offline for six months, I’d be depressed.
I thought about that recently. Being offline for six months would be a disaster. Everything changes so much. The world shifts in just a month or two. You definitely need to follow Hacker News. If you're a dev, check trending GitHub projects. There’s a site called Futurepedia. It lists products built with AI. You can follow everyone Yusuf follows on Twitter. People in Turkey stalk Yusuf’s followers like crazy. I tell everyone to follow who Yusuf follows. You can check my follows too. They’re all right here. Thanks for listening. I hope I didn't create too much of a pessimistic vibe.
This transcript was generated using AI speech recognition and verified against subtitle style rules.
