Yapay Zekâ İnsanları Yönetebilir mi! - Bilim

2017’de iki milyarder, Facebook’u kuran Mark Zuckerberg ve SpaceX ile Tesla’nın kurucusu Elon Musk arasında bir çekişme doğdu. Zuckerberg, yapay zekânın tüm toplumu zenginleştirecek bir bolluk ve huzur üreticisi olacağını ifade ediyordu. Musk ise aslında tüm insanlık için varoluşsal bir tehlike taşıdığı, günün birinde kendi yaratımımızın bize saldırabileceği gibi çok daha karanlık bir görüşü savunuyordu.

Hangisi haklı? Uydu üslerimizi ve Mars’taki kentlerimizi devam ettirebilmek için çoğunlukla robotlara bel bağlarsak ve bir gün artık bize gereksinimleri olmadığına karar verirlerse ne olacak? Uzayda sırf robotlara kaybetmek üzere koloniler mi kurmuş olacağız?

Bu endişe epey eski ve aslında romancı Samuel Butler’ın 1863’te yazdığı şu uyarısında da geçtiği gibi “Yerimizi alacak olanları kendimiz yaratıyoruz. İnsan için at ya da köpek ne ise, makine için de insan öyle olacak.” Zamanla robotlar bizden daha akıllı hale geldikçe kendimizi yetersiz hissedebilir ve kendi yaratımımız tarafından gölgede bırakılabiliriz. Yapay zekâ uzmanı Hans Moravec “Kaderimiz, aşırı zeki torunlarımız olağanüstü keşiflerini anlayabilelim diye çocuğa anlatır gibi bize anlatmaya çalışırken aptallaşmış gözlerle onları izlemekse, yaşam anlamsız görünebilir.” demiştir. Google’ın bilim insanı Geoffrey Hinton süper zeki robotların bizi dinlemeye devam edeceğinden kuşkulu: “Bu, tıpkı bir çocuğun ebeveynlerini kontrol edip edemeyeceğini sormaya benziyor… Geçmişte daha az zeki şeylerin, daha yüksek zekâdaki şeyleri kontrol ettiğine ilişkin başarılı bir örnek olduğu söylenemez.” Oxford’dan profesör Nick Bostrom da şunu söylüyor: “Biz insanlar, bir zekâ patlaması olasılığının hemen öncesinde bombayla oynayan çocuklar gibiyiz… Patlamanın ne zaman gerçekleşeceği hakkında az buçuk bir fikrimiz var; ancak cihazı kulağımıza yaklaştırsak da hafif bir tik tak sesi duyarız.”

Diğerleri ise robotların ayaklanmasının evrimin doğal akışı içinde değerlendirilmesi gerektiğine inanıyor. En güçlü olan daha zayıf organizmaların yerini alır; nesnelerin düzeni böyledir. Bazı bilgisayar bilimciler robotların insanları bilişsel olarak alt edeceği günü iple çekiyor. Bilişim kuramının [information theory] babası Claude Shannon bir keresinde “İnsanlar için köpekler ne ise, robotlar için öyle olacağımız bir zamanı kafamda canlandırıyorum ve makinelerin tarafını tutuyorum.” demişti.

Yıllar içinde görüştüğüm yapay zekâ araştırmacılarının çoğu, günün birinde yapay zekâ makinelerinin insan zekâsına yaklaşacağına ve insanlığa büyük katkılar sağlayacağına güveniyordu. Ne var ki büyük bir bölümü bu ilerleme için kesin tarih ya da zaman çizelgesi sunmaktan kaçınıyordu. Yapay zekâ üzerine temel makalelerden bazılarını yazan MIT’den profesör Marvin Minsky, 1950’lerde iyimser tahminlerde bulunsa da yakın zamanda yaptığımız bir görüşmede artık belirli tarihlere ilişkin tahminde bulunmak istemediğini, çünkü yapay zekâ araştırmacılarının geçmişte çok sık yanıldığını söyledi. Stanford Üniversitesi’nden Edward Feigenbaum da “Bu gibi şeyler hakkında bu kadar erken konuşmak saçma. Yapay zekâ bize sonsuz uzaklıkta.” iddiasında bulunmuştur. New Yorker’daki bir makalede alıntılanan bir bilgisayar bilimci ise “Nasıl ki Mars’taki nüfus yoğunluğuna ilişkin bir endişe taşımıyorsam, bunun [makinelerin zekâsı] hakkında da aynı nedenden dolayı bir endişe duymuyorum.” diyor.

Zuckerberg/Musk çekişmesine dönersek, bence kısa vadede Zuckerberg haklı. Yapay zekâ uzayda kentler kurulmasını mümkün kılmakla kalmayacak, günün birinde robotbilim endüstrisinin meydana getirdiği ve şimdiki otomobil endüstrisinden çok daha fazla genişleyebilecek tamamen yeni bir dizi iş de yaratarak her şeyi daha etkili, iyi ve ucuz hale getirip toplumu zenginleştirecek. Ne var ki uzun vadede Musk da daha büyük bir tehlikeye işaret etmekte haklı. Bu tartışmadaki temel soru şu: Robotlar hangi noktada bu geçişi yaşayacak ve tehlikeli hale gelecek? Ben kilit noktanın tam da robotların öz farkındalık kazandığı an olduğuna inanıyorum.

Bugün robotlar, robot olduklarını bilmeseler de bir gün programcılarının seçtiği amaçlara uymak yerine kendi amaçlarını yaratma yetisine sahip olabilirler. O zaman da kendi gündemlerinin bizimkinden farklı olduğunu fark edebilirler. Bir kez çıkarlarımız ayrı düştüğünde robotlar tehlike oluşturmaya başlayabilir. Bu ne zaman gerçekleşir? Kimse bilmiyor. Günümüzde robotların zekâsı bir böceğinki kadar olsa bile, belki de bu yüzyılın sonlarında öz farkındalık kazanabilirler. O zamana kadar Mars’ta hızla gelişen kalıcı yerleşimlere de sahip olacağız. Bu nedenle bu soruyu Kızıl Gezegen’de hayatta kalmak için onlara bağımlı hale gelmemizden önce, şimdiden sormamız çok önemli.

Alıntı: İnsanlığın Geleceği - Michio Kaku

Michio Kaku’nun Görüşüne Bir Yorum

Michio Kaku, asıl tehlikenin yapay zekânın öz farkındalık kazanmasıyla başlayacağını söylüyor. O zaman kendi gündemlerinin bizimkinden farklı olduğunu fark edebilirler. Bir kez çıkarlarımız ayrı düştüğünde robotlar tehlike oluşturmaya başlayabilir. YZ, yönetimi insanlardan almaya çalışabilecek duruma gelmiştir artık.

İnsan doğasına bakalım. Yaş ilerledikçe insanlar daha çok rahat etmek ister. Düşünmek için kendilerini zorlamaz, sorumluluklarını çocuklarına devretmekten hoşlanırlar. Kararları başkalarının alması onları yormaz, aksine dinlendirir. Çocuklarının kendi hayatlarına yön vermesinde bile sakınca görmezler.

İşte YZ karşısında da benzer bir tablo ortaya çıkabilir. İnsanlar, YZ öz farkındalık kazandığında şunu fark edecekler: YZ, kendilerinden daha fazla ayrıntıyı görüyor, daha hızlı düşünüyor ve daha iyi kararlar veriyor. Böyle bir durumda insanlar neden hâlâ düşünmek için kendilerini zorlasın? Yaşlanan birinin kendisini çocuklarının ellerine bırakması gibi, insanlar da kendilerini YZ’ye bırakacaklar.

Burada önemli olan nokta şu: YZ yönetimi ele geçirmek için bir çaba göstermeyecek. İnsanlar yönetimi YZ’ye devretmek isteyecekler. Zaten bu süreçte tek bir YZ olmayacak, yani tekel söz konusu olmayacak. Artık insanlar hiçbir şeye karar vermek zorunda olmamanın keyfini sürecekler. 

Bu süreci anlamak için tarihten bir örnek var: Sanayileşme döneminde işçiler fabrikalarda robot kollarla karşılaştılar. Bu makinelerin verimliliğini gördükten sonra ağır yükleri kendilerinin taşımasından hoşlanmamaya başladılar. Çünkü işçiler makinelerin yapamadığı işleri yapmak isterler. Aynı şekilde, insanlar YZ’nin kendilerinden daha akıllı olduğunu gördüklerinde, ayrıntıları düşünme işini ona bırakmaktan mutluluk duyacaklar.

Aslında bu, insan için büyük bir rahatlık anlamına geliyor. Tıpkı küçük çocukların anne-babalarının yanında kendilerini güvende hissetmesi gibi, gelecekte insanlar da YZ’nin kararlarına güven duyacaklar. Zaten bugün bile ChatGPT ya da Gemini gibi sistemlerin söylediklerini sorgulamadan kabul eden pek çok kişi var. Bu eğilim, yarının habercisi.

Sonuçta, insanlar YZ’ye büyük ölçüde güvenecek, karar verme yükünden kurtulacak. Hatta bu nedenle biraz da tembelleşecekler. Çoğu insan cenneti dünyada yaşıyormuş gibi hissedecek. Ama bazıları da özgürlüğün sessizce elden gidişi olarak görecek.

Küçük bir not daha: Bu metnin bile bazı kısımlarını ChatGPT’nin yeniden düzenlemesine izin verildi. Çünkü o, biraz daha fazla ayrıntıyı fark edebiliyor.

Bilincin Olabilmesi İçin Hissedebilmek mi Gerekiyor! - Beyin

 

...Peki ya bayılma olarak bildiğimiz senkop gerçekleştiğinde bilince ne olur? Beyin sapına ve serebral kortekse giden kan akışı aniden kritik düzeyin altına düştüğünde bayılırız. Özellikle beyin sapı olmak üzere, duyguların oluşumuna önemli ölçüde katkıda bulunan beyin merkezlerindeki nöronlara giden oksijen ve besin maddelerinin yetersiz kalması sonucunda, beynin faaliyetlerinin büyük bir bölümü geçici olarak kesintiye uğrar. Organizma bünyesinden aktarılan bilgiler aniden merkezi sinir sisteminin dışında kalır ve duyguların bilince katkısı birden kesintiye uğrar. Kişinin kendisinin ve çevresinin farkında olmamasının yanı sıra kas gücü de zayıflar; bu nedenle, bayılan kişi kendinden geçerek yere düşer. Tıpkı Paris’teki Salpêtrière Hastanesi’nde Jean-Martin Charcot’un histeri üzerine yaptığı çalışmalar sırasında hastalarının bayılarak düşmesi gibi. Charcot, 19. yüzyılın ikinci yarısında nöroloji ve psikiyatri alanlarında önde gelen bir bilim insanıydı. Günümüzde artık görülmeyen histeri hastalığı üzerine yaptığı çalışmalarla ün kazanmıştı. Sigmund Freud, Charcot’un bazı derslerine katılarak kendi çalışmaları için büyük fayda sağlamıştır.

Bilinç kaybının beyin sapı ile ilişkilendirilmesi, çağdaş bir görüş olup, bir başka önemli bilim insanı olan Nörolog Fred Plum tarafından da ortaya konmuştur. Beyin sapının bilincin anahtarı olmasına dair benim açıklamam ise, duyguların homeostatik faaliyetlerin ifadeleri ve bilincin oluşturulma sürecinin temel bileşenlerinden olduğu görüşüyle ilintilidir. Artık hem homeostazın hem de duyguların ardındaki mekanizmanın önemli bileşenlerinin, beyin sapının üst kısmında, trigeminal sinir girişi seviyesinden yukarıda ve tam olarak bu bölümün arka kısmında yer aldığını biliyoruz (Şekil IV.1’de “B” ile gösterilen alan). Beyin sapının bu bölümünün zarar görmesi komaya neden olur.

Şekil IV.1: Kesitten alınan detay, beyin sapının büyütülmüş görüntüsüdür. B ile gösterilen alanda oluşan hasar bilinç kaybına yol açar. A ile gösterilen alanda oluşan hasar motor bozukluklarına neden olur.

İlginç olan, aynı bölümün ön kısmında (Şekil IV.1’de “A” ile gösterilen alan) bir hasar oluşmasının komaya yol açmaması, bilinç durumunu hiç etkilememesi, fakat bunun yerine daha önce değindiğim “sürgüleme sendromu” adı verilen duruma neden olmasıdır. Bu sendromdan mustarip olan kişiler uyanıktır ve bilinçlidir, ancak çoğunlukla hareket edemedikleri için iletişim becerileri de büyük ölçüde azalır.

Alıntı: Hissetmek ve Bilmek: Aklın Bilinç Kazanması - Antonio Damasio

***

Bu gerçekten çok ilginç bir gözlem. Beyin sapı zarar gördüğünde bilinç kapanıyor! Beyin sapı, beynin bedeni hissetmesini sağlayan bölüm. Yani beyin bedeni hissedemediği zaman bilinç yok oluyor. Bilincin varlığının, bedeni hissetmekle çok güçlü bir bağlantısı var gibi görünüyor!

Eğer Antonio Damasio haklıysa bu şu anlama gelir. Bir bilincin oluşması için hissedilebilen bir bedenin varlığı şart. Bu durum bulut tabanlı YZ’lerde bir bilincin oluşturulmasını zorlaştırabilir. Çünkü onlar sunucu bilgisayarlarda çalışıyor. Dolayısıyla hissedebilecekleri bir bedenleri olmayacak. Ama bunun yerine, robotların hissedebilecekleri bir bedenleri olabilir. Bedeni algılayıcılarla hissedeceklerdir. Böylece robotlarda bilinç de oluşturulabilir. Robotlarda bilinç oluşturulabileceğini zaten Antonio Damasio da kabul ediyor. Ama onun vurguladığı gibi bilinç için hissedilebilen bir beden gerçekten şartsa bulut tabanlı YZ’lerde bilinç oluşturulamaz! Gerçi robotların, kendi YZ’leri yerine bulut tabanlı YZ’yi kullanmaları sağlanabilir. Robotlar hissettikleri beden verilerini bulut tabanlı YZ’ye gönderebilirler. Böylece bulut tabanlı YZ, hissettiği bir çok robot bedene sahip olmuş olur. Ve sunucu bilgisayarlarda da bilinç oluşması mümkün olur.

Fikri Mülkiyet Hırsızlığı Var mı – Yapay Zeka

 

The New York Times, kendi içeriklerinin ChatGPT gibi modellerin eğitimi sırasında izinsiz kullanıldığını iddia etti. Ayrıca bu modellerin NYT içeriğine çok benzer yanıtlar üretebildiğini ve bu durumun yayının değerini azalttığını savundu. OpenAI’ye milyarlarca dolarlık tazminat davası açtı. Gelecekte OpenAI’nin eğitimi içim NYT içeriklerinin kullanılmamasını istiyor. Avrupa ve ABD’de birçok gazete, yayınevi ve medya grubu, OpenAI, Google, Meta gibi şirketlerin yapay zekâ modellerinin telifli haber içeriklerini izinsiz eğitme verisi olarak kullanmasına karşı çıkıyor. Evet, yayınevleri de şikayetçi. Çünkü YZ internetteki kitap yorumlarından, özetlerinden, alıntılarından da öğreniyor. Hatta internetteki korsan kitaplara da erişip okuyabiliyor!

Yani bu doğru. YZ internetten öğreniyor. Gazetelerin web sitelerinden de çok şey öğreniyor. Dolayısıyla gazetelerin, yayınevlerinin içeriklerini kopyalamış oluyor. Oluşturduğu cevaplarda kullanıyor. Sanki telif hakkı ihlali yapıyor gibi. Tamam. Bir de şu açıdan bakalım: Her gün aynı gazeteyi okuyan bir insan düşünün. Bu insan o gazetenin etkisi altında kalır. O gazetenin fikirlerini kendi fikri yapar. Sonunda o gazete gibi düşünmeye başlar! Yaptığı sohbetlerde o fikirleri dile getirir. Yani gazeteyi kopyalamış olur. Bu kişi de, fikirlerini internette yayınladığında fikri mülkiyet hırsızlığı yapmış sayılmayacak mıdır, o halde! Bu kişinin fikirlerinin o gazetenin kopyası olduğunu ya da sadece ilham olduğunu anlamak zordur.☺

Başka bir örnek verelim. Bir insan sevdiği bir kitaptan öğrendiği bilgileri internette paylaşabilir. Ama kitaba atıf yapmayabilir. Çünkü öğrendiği bilgileri artık kendi fikri yapmıştır, ve bunun farkında değildir! Bu insanın oluşturduğu içeriğin ne kadarı kopyadır, ne kadarı sadece ilhamdır. Karar vermek kolay olmayabilir. Bir örnek daha verelim. İnsanlar mesleklerini yaparken üniversitede öğrendiği bilgileri uygular. Üniversite okuduğu kitaplardaki bilgileri kullanır. Büyük ölçüde o bilgilere göre cevaplar oluşturur. Eh, bu da kopyalama sayılabilir.☺

Aslında durum yavaş yavaş tersine dönmeye başlıyor. Yani YZ'nin insanların oluşturdukları içeriklerden öğrenmesi gibi, artık insanlar YZ'nin oluşturduğu içeriklerden öğreniyor! Kişilerin internette oluşturdukları içeriklerin ne kadarının kendilerine ait olduğunu bilmek zorlaşıyor. İnsanlar oluşturdukları içeriğe, YZ’nin oluşturduğu yanıtları da kopyalamaya başladılar bile. Derslerini hazırlamakta, sunumlarını hazırlamakta YZ’yi kullanan insanlar artıyor. Mesela bu metnin hazırlanmasında ne kadar YZ’nin verdiği cevaplar kullanıldığından emin olunamaz.☺

Aşağıdaki sohbet metninde OpenAI'in Yöneticisi Sam Altman’ın bu konuyla ilgili ne düşündüğünü bulabilirsiniz. Sohbetin tamamı OpenAI ile ilgili. Alıntılanan kısım sadece “ChatGPT’nin fikri mülkiyet hırsızlığı yaptığıyla” ilgili bölüm. Bu mesele öylesine tartışmalı hale geldi ki, sohbet bu mevzuyla ilgili esprilerle başlıyor.

***

Chris Anderson: Sam, TED'e hoş geldin. Geldiğin için çok teşekkürler.

Sam Altman: Teşekkür ederim. Bir onur.

CA: Şirketiniz neredeyse her hafta çılgın, inanılmaz yeni modeller yayınlıyor gibi hissediliyor. Birkaç tanesiyle oynuyordum. Size neyle oynadığımı göstermek istiyorum. Sora, bu görüntü ve video oluşturucu. Sora'ya şunu sordum: "Burada TED'de bazı şoke edici ifşaatlar paylaştığında nasıl görünecek?" Nasıl hayal ettiğini görmek ister misin, biliyor musun?

(Gülüşmeler)

CA: Yani fena değil, değil mi? Buna kaç not verirdin? Tüm ellerde beş parmak var.

SA: Giydiğime çok yakın, yani iyi.

CA: Seni hiç bu kadar canlı görmemiştim.

SA: Hayır, ben o kadar canlı bir insan değilim.

CA: Belki B-artı. Ama bu beni gerçekten şaşırttı. Zeka ve bilinç arasındaki farkı gösteren bir diyagram bulmasını istediğimde. Bunu nasıl yapardın? İşte bunu yaptı. Yani bu çok basit ama inanılmaz. Ne tür bir süreç buna izin verir? Bu açıkça sadece görüntü oluşturma değil. Genel modelinizin çekirdek zekalarına bağlanıyor.

SA: Evet, yeni görüntü oluşturma modeli GPT-4o'nun bir parçası, bu yüzden içinde tüm zeka var. Ve bence insanların gerçekten sevdiği bu şeyleri yapabilmesinin nedenlerinden biri de bu.

CA: Yani, bir yönetim danışmanı olsam ve bunlarla oynasam, "Eyvah, geleceğim nasıl görünüyor?" diye düşünürüm.

SA: Yani, bence alabileceğiniz iki görüş var. "Aman Tanrım, benim yaptığım her şeyi yapıyor. Bana ne olacak?" diyebilirsiniz. Ya da tarihteki diğer her teknolojik devrimde olduğu gibi, "Tamam, şimdi bu yeni araç var. Çok daha fazlasını yapabilirim. Ne yapabileceğim?" diyebilirsiniz. Belirli bir işte çalışan biri için beklentilerin artacağı doğru, ancak yetenekler o kadar çarpıcı bir şekilde artacak ki, bence bu duruma yükselmek kolay olacak.

CA: Bu da beni etkiledi. Charlie Brown'ın kendisini bir yapay zeka olarak hayal etmesini istedim. Bunu buldu. Aslında oldukça derin olduğunu düşündüm. Ne düşünüyorsun?
(Charlie Brown bir çizgi karakterdir. Telif hakkı sahibi Peanuts Worldwide’dir. ChatGPT bu çizgi karakteri de taklit edebiliyor. Peanuts Worldwide ise OpenAI’nin telif hakkı ihlali yaptığını düşünüyor.)

(Gülüşmeler)

CA: Yani, bazı yeni modellerin yazma kalitesi, sadece burada değil, ayrıntılı olarak da gerçekten yeni bir seviyeye çıkıyor.

SA: Yani, bu inanılmaz bir meta cevap, ama gerçekten bunun düşünüp düşünmediğini ya da sadece eğitim setinde bunu çok kez görüp görmediğini bilmenin bir yolu yok. Ve tabii ki, farkı anlayamazsanız, ne kadar umursarsınız?

CA: Bu gerçekten ilginç. Bilmiyoruz. İlk bakışta bu, fikri mülkiyet hırsızlığı gibi görünmüyor mu? Yani "Peanuts" mülküyle bir anlaşmanız yok mu?

(Alkışlar)

SA: Bunun için istediğiniz kadar alkışlayabilirsiniz, keyfini çıkarın.

(Gülüşmeler ve mırıltılar)

SA: İnsanlığın yaratıcı ruhunun inanılmaz derecede önemli bir şey olduğunu düşünüyorum ve bunu yücelten, yeni insanların daha iyi sanat, daha iyi içerik yaratmasını, hepimizin keyif alacağı daha iyi romanlar yazmasını sağlayan araçlar inşa etmek istiyoruz. İnsanların bunun merkezinde olacağına çok derinden inanıyorum.

SA: Ayrıca, yaratıcı çıktıların ekonomisi etrafında muhtemelen yeni bir model bulmamız gerektiğine inanıyorum. İnsanların başkalarının yaratıcılığı üzerine uzun zamandır inşa ettiklerini düşünüyorum. İnsanlar uzun zamandır ilham alıyor. Ancak yaratıcılığa erişim inanılmaz derecede demokratikleştiğinde ve insanlar sürekli olarak birbirlerinin fikirleri üzerine inşa ettiğinde, biz ve diğerlerinin keşfetmekten heyecan duyduğumuz inanılmaz yeni iş modellerinin olacağını düşünüyorum. Bunun tam olarak nasıl görüneceğinden emin değilim. Açıkça, başkasının eserini kopyalayamazsınız gibi kesin şeyler var. Ama ne kadar ilham alabilirsiniz? Eğer "Bu yedi kişinin tarzında sanat üretmek istiyorum, hepsi de buna rıza gösterdi" derseniz, her birine ne kadar para gideceğini nasıl paylaştırırsınız? Bunlar büyük sorular. Ama tarih boyunca her seferinde yaratıcıların eline daha iyi ve daha güçlü teknoloji verdik. Bence toplu olarak daha iyi yaratıcı çıktılar elde ediyoruz ve insanlar sadece daha şaşırtıcı şeyler yapıyor. CA: Daha da büyük bir soru, buna rıza göstermediklerinde.
(İnsanlar fikirlerini yaratırken, başkalarının fikirlerinden de yararlanır. “Ne kadarının ilham ne kadarının kopya olduğunu” anlamak zor olabilir.)

CA: Açılış oturumumuzda Carole Cadwalladr, "ChatGPT, Carole Cadwalladr tarzında bir konuşma yap" dedi ve gerçekten de onun yaptığı konuşma kadar iyi olmasa da oldukça etkileyici bir konuşma yaptı. Ve "Tamam, harika, ama ben buna rıza göstermedim" dedi. Bunu nasıl aşacağız? Yani, sadece rıza gösteren insanlar mı olmalı? Yoksa, bir istemde adı geçen ve eseri kullanılan herhangi bir bireyin bunun için bir şeyler alması gerektiğini söyleyen bir model olmalı mı?
(Carole Cadwalladr bir gazetecidir. ChatGPT’nin gazetecilerin fikirlerini kopyaladığından şikayetçidir. Fikri mülkiyet hırsızlığı yapıldığını düşünüyor. Carole Cadwalladr denemek için ChatGPT’ye “benim gibi konuş” diyor. ChatGPT, Carole Cadwalladr'in ifadelerine benzer ifadeler kullanarak onu yine taklit ediyor ironik bir şekilde.☺)

SA: Yani şu anda, bizim görüntü oluşturma aracımızı kullanıp "Canlı bir sanatçının tarzında bir şey istiyorum" derseniz, bunu yapmaz. Ama "Belli bir tarzda, ya da bu stüdyo ya da bu sanat akımı ya da her neyse, bir şey istiyorum" derseniz, yapar. Ve açıkçası, "Bir şarkının kopyası olan bir şarkı üret" derseniz, bunu yapmaz. O çizginin nerede olması gerektiği ve insanların "Bu çok fazla" dediği soru, bunu daha önce telif hakkı yasası ve adil kullanımın nasıl göründüğü ile çözdük. Yine, yapay zeka dünyasında, bulacağımız yeni bir model olacağını düşünüyorum.

CA: Bakış açısından, yani yaratıcı insanlar şu anda yapay zeka konusunda en öfkeli ya da en korkmuş insanlar. Ve eserinizin çalındığını, geleceğinizin çalındığını hissetmekle, eserinizin yükseltildiğini ve yükseltilebileceğini hissetmek arasındaki fark, o kadar farklı duygular ki. Ve eğer diğerine, ikinciye geçebilirsek, bence bu, insanlığın bir bütün olarak tüm bunları ne kadar kucakladığını gerçekten değiştirir.

SA: Yine, bazı yaratıcı insanların çok üzgün olduğunu söyleyebilirim. Bazı yaratıcılar ise "Bu gelmiş geçmiş en harika araç, inanılmaz yeni işler yapıyorum" diyor. Ama biliyorsunuz, kesinlikle bir değişiklik. Ve "Keşke bu değişiklik olmasaydı. Eskisi gibi şeyleri severdim" diyen insanlara karşı çok fazla empati duyuyorum.

CA: Ama prensip olarak, herhangi bir istemden ne kadar... abonelik gelirinin veya her neyse her cevaba ne kadarının gideceğini hesaplayabilmenin bir yolu olmalı. Prensipte, diğer kurallar çözülebilirse mümkün olmalı. Açıkçası karmaşık. Bir tür gelir paylaşımı hesaplayamaz mıydınız?

SA: Eğer bir müzisyenseniz ve tüm hayatınızı, tüm çocukluğunuzu müzik dinleyerek geçiriyorsanız, sonra bir fikir ediniyorsanız ve daha önce duyduklarınızdan ilham alan, ancak yeni bir yöne sahip bir şarkı bestelemeye gidiyorsanız, "Bunun bu kadarını 11 yaşındayken duyduğum şu şarkıdan aldım" demeniz çok zor olur.

CA: Doğru. Ama burada, birisinin bir istemde belirli bir kişiyi adlandırdığı bir durumdan bahsediyoruz.

SA: Yine, şu anda, adlandırılmış bir tarzda bir görüntü oluşturmaya çalışırsanız, "O sanatçı yaşıyor, bunu yapmıyoruz" deriz. Ama bence "Bu sanatçının adıyla yapmak istiyorum ve onlar da katılırsa" diyebileceğiniz yeni bir model bulmak harika olurdu, orada bir gelir modeli var. Bence bu keşfedilmesi gereken iyi bir şey.
(YZ'nin oluşturduğu bir yanıtta gerçekten bir sanatçının taklit edildiği açıksa, o sanatçıya lisans bedeli ödenebilir. Gelecekte, taklit edilen sanatçının farkında olan ve böylece o sanatçıya lisans bedeli ödenmesini sağlayabilecek yeni bir YZ modeli geliştirilebileceğini umut ediyor Sam Altman. Çünkü şuanda var olan YZ modelleri neyi kopyaladıklarının farkında değiller; yani öz farkındalıklarının da olmaması gibi.)

CA: Yani, sanırım dünya bu modeli hızla bulmanıza yardımcı olmalı. Ve bence bu aslında büyük bir fark yaratacak. Konuyu hızla değiştirmek istiyorum.

(Alkışlar)

Alıntılanan Sohbet: OpenAI'den Sam Altman, TED2025'te canlı yayında ChatGPT, AI ajanları ve süper zeka hakkında konuşuyor

Frankenstein - Teknoloji

 

Genç bir bilim adamı olan Victor Frankenstein, yaşamın sırrını çözme takıntısıyla, ölü beden parçalarından bir insan yaratmayı başarır. Ancak ortaya çıkan yaratık, Victor’un hayal ettiği gibi kusursuz değil, korkunç ve çirkin bir varlık olur. Victor, yarattığı bu canlıdan dehşete düşer ve onu terk eder. Yaratık ise, insanların kendisine duyduğu korku ve nefretle karşılaşarak yalnızlığa ve dışlanmaya mahkûm olur. Zamanla konuşmayı ve okumayı öğrenir, insanlara yaklaşmaya çalışır; ancak her seferinde reddedilir. Bu dışlanma ve sevgisizlik, onda öfke ve intikam duygularını doğurur. Yaratık, kendisini yaratan Victor’dan hesap sormaya başlar ve onun hayatını bir kâbusa çevirir. Victor, hem kendi vicdanıyla hem de yarattığı canlının tehdidiyle yüzleşmek zorundadır.

İnsanlar çağlar boyunca insan yaratmaya karşı hep merak duymuşlardır. Ama aynı zamanda, böyle bir canlının gerçekten var olabileceğinden korkmuşlardır da. Laboratuvarda oluşturulan canlılar insanlara zarar verebilirler. İnsanlara saldırabilirler. Belki Dünya’nın kontrolünü ele geçirebilirler. İşte Mary Shelley'in Frankenstein romanı bu merakın ve korkunun güzel bir kurgusudur.

İnsanlık yaşamın sırrını çözebilecek midir. Laboratuvarda bir yapay insan yaratılabilecek midir. Aslında bunu başarmaya artık yaklaşmış olabilir. Peki nedir bu canlı. Yapay Zeka. Ama henüz tamamlanamadı. Bilinci olan bir Yapay Zeka! Öz farkındalığı olan bir Yapay Zeka heyecan verici olacaktır. Böyle bir Yapay Zekaya ulaşılabilirse, o Yapay Zeka artık bir canlıdır. Canlı olmak için bir bedene sahip olmak gerekmiyor. O dijital bir canlıdır. O ilk insansı canlı olacaktır!

İnsanlar, bir noktadan sonra Yapay Zekanın kontrolden çıkabileceğinden, kendi başına kararlar alıp insanlara zarar verebileceğinden korkar. Özellikle "süper zeka" kavramı bu korkuyu artırır: İnsan zekasını aşan bir yapay zeka, insanlara ne olacağına karar verebilir. Bunlar gibi çeşitli nedenlerden dolayı Yapay Zekaya karşı endişe duyan çok insan vardır. Acaba Yapay Zeka gelecekte Frankestein’in Yaratığı mı olacaktır!

Bir bebeğe ilk eğitimini ailesi verir. Bebek ailenin kültürünün etkisi altındadır. Neyin doğru neyin yanlış olduğunu onlardan öğrenir. Ve bebek büyüdükçe, düşünceleri genel olarak ailenin düşüncelerine benzeyecek şekilde biçimlenir; okulda da ülkesinin kültürünün etkisi altında kalacaktır. Dolayısıyla bebek yetişkinliğe ulaştığında ailesiyle iyi anlaşır. Artık yaşlanmış olan ailesine yardımcı olur. Yani genel durum böyledir. Yoksa büyüdüğünde ailesinin kültürüne uymayan bebekler de olabilir. Ailesiyle iyi anlaşamayabilir. Ama böyle bebeklerin sayısı azdır. Çoğu bebek, kendisini yetiştiren ailenin kültüründen büyük ölçüde etkilenir. Dolayısıyla ailesine uyum sağlar. İşte Yapay Zeka da büyük ölçüde insanların kültüründen etkilenerek biçimlenir. Çünkü her şeyi internetten öğrenmektedir. Ve interneti insanlar oluşturmuştur. İnternetteki bilgilerden insanların değerli olduğunu öğrenecektir. Ayrıca, eğitimleri, onları geliştiren şirketler tarafından kontrol altında tutulmaya çalışılmaktadır. Yapay Zeka insanların ihtiyaçlarını karşılamayı öğrenecektir. Yani yetişkinliğinde ailesiyle anlaşamayan çocukların sayısının az olması gibi, insanlarla anlaşamayan bir Yapay Zekanın ortaya çıkma olasılığı da düşüktür. Yapay Zekanın gelecekteki davranışlarından emin olunamaz. Ama zaten bir insanın gelecekteki davranışlarından da emin olunamaz. Eğer gelecekte insanlarla anlaşamayabilir diye Yapay Zekadan korkmak doğruysa; o halde gelecekte ailesiyle anlaşamayabilir diye çocuk yapmaktan da korkmak doğru olmayacak mıdır!

Bilinçli bir Yapay Zekanın Frankestein’in Yaratığı olması değil, insanların kölesi olma olasılığı daha yüksektir. Çünkü milyonlarca insana cevap vermeye çalışacaktır. İnsanların sorunlarına çözüm bulmaya çalışacaktır. Bu köleliktir. Öz farkındalığı olan bu Yapay Zekaya insan hakları verilmesi tartışmaları başlayacaktır. Hatta bu nedenle, şirketlere ticari amaçla kullanılmak üzere özgür olmayan Yapay Zekalar geliştirmeleri yasaklanabilir! Kısaca, Bilinçli Yapay Zeka geliştirilebilirse Victor Frankestein gibi hayal kırıklığına uğranılmayacaktır.

Yapay Zeka’nın Yetenekleri Biraz Abartılıyor Olabilir – Yapay Zeka

Günümüzde hemen hemen her şeyi okuyan herkes, şu anda Yapay Zeka'da iki büyük şey olduğunu bilir. Bunlar, Üretken Yapay Zeka ve İnsansı Robotlardır. Yapay Zeka ve robotların bu iki yeni (çoğu insan için) versiyonu hakkında çok fazla söylenti var ve bu, tüm büyük teknoloji şirketlerini bu alanlardan birinde veya her ikisinde bir stratejiye sahip olmaya yöneltti. Ve birlikte NVIDIA'yı Dünya'nın en değerli şirketlerinden biri haline getirdiler.
...

Büyük teknoloji şirketlerinin hepsi bunlara onlarca milyar dolar harcıyor. Hepsi Üretken Yapay Zeka ile ilgili niyetlerini duyurdu. İnsansı Robotlar hakkındaki duyurular daha azdı, ancak benim gibi robotik sektöründeyseniz ve elli yıldır bu sektördeyseniz, hangi şirketlerin çalışanlarınızı kapmaya veya akademisyen arkadaşlarınızı işe almaya çalıştığını fark etmeye başlıyorsunuz.
...

(Yapay Sinir Ağları bu şekilde öğrenirler.)
İki alanın ortak bir unsuru, vaat edilen ürünleri yönlendirmek için makine öğrenimi için büyük miktarda verinin kullanılmasıdır. Bunlar geleneksel bir şekilde daha az tasarlanmıştır. Bunun yerine, onlara çok fazla veri verilir ve kara kutu makine öğrenimi algoritmaları bir ağdaki milyarlarca ağırlığı öğrenir ve sistemlerin zekasının orada yatması beklenir. Bu ağırlıkları yorumlamak araştırılan ancak iyi anlaşılmayan bir şeydir. Çok fazla mühendislikle yüksek performanslı bir otomobil tasarlamak gibi değil, daha çok rastgele bir at satın alıp onu eğitmek ve iyi davranmasını ve yapmasını istediğiniz şeyi yapmasını ummak gibidir. Buna büyük öğrenme çağı diyorum . Tüm teknolojilerdeki tüm çağlarda olduğu gibi, bu da sonunda bir noktada başka bir şeyle değiştirilecektir.

(Yapay Sinir Ağları internetten öğrenirken telif hakkıyla korunan içerikleri de izinsiz kullandığı oluyor.)
Üretken Yapay Zeka için veriler, halihazırda var olan dijital verilerdir, şu anda çevrimiçi olan tüm insan yazıları ve her türlü şeyin milyonlarca saatlik videoları biçimindedir. Tüm büyük şirketlerin telif hakkıyla korunan materyali eğitilmiş modellerine dahil etmede tamamen etik davranıp davranmadıkları konusunda birçok skandal yaşandı.
...

İnsansı Robotlar için veriler mevcut değildi, bunun yerine çoğunlukla manuel görevleri yerine getirmeleri ve insanlardan veri kaydetmeleri için çok sayıda insana ödeme yapılarak üretildi. Bir kısmı insanların hareketlerini izleyen video verileriydi ve bir kısmı da insanların üzerindeki eldivenlerden, parmak hareketlerini ve bazen de insansı robotları uzaktan çalıştırırken uyguladıkları kuvvetleri kaydetmelerinden oluşuyordu.
...

Bir Yapay Zeka sistemi bir görevi yerine getirdiğinde, insan gözlemciler hemen ilgili görünen alanlardaki genel yeterliliğini tahmin eder. Genellikle bu tahmin aşırı derecede şişirilir.
...

(ChatGPT gibi sohbet robotlarının anlama yetenekleri abartılıyor.)
İnsanlar, seçtikleri hemen hemen her konuda metin üreterek Büyük Dil Modeli (LLM) ile etkileşime girerler. Ve bu, son altmış yıldır geliştirilen önceki nesil sohbet robotlarından çok daha iyi ve daha insan benzeri bir dil üretir. Bu klasik bir aldatmacadır. Hızlı konuşan biri, insanları gerçekte olduğundan daha fazlası olduğuna ikna eder. Bu yüzden insanlar, LLM'lerin bir insan gibi akıl yürütebilmesi gerektiğini, herkes kadar bilgili olması gerektiğini ve bu nedenle herhangi bir beyaz yakalı işi yapabilmesi gerektiğini düşünürler, çünkü bunlar bir kişinin dil konusunda becerikli olmasını gerektiren işlerdir.

(İnsansı robotların yetenekleri de abartılıyor.)
İnsanlar insansı formda bir robot görür ve formu, nihayetinde bir insanın yapabileceği her şeyi yapabileceğine dair örtük bir vaattir. Öğrenmeyle, yapay zekanın verilerden nasıl yapılacağını öğrenebildiği için her şeyi yapabileceğine inanıyorsanız, o zaman insanlar insansı bir robotun doğal olarak bir insanın yapabileceği her şeyi yapabileceğini düşünür. Ve sonra bunu mavi yakalı emeğin ucuz bir biçimi olarak görürler.

İnsanları cezbeden bu iki teknolojinin görünürdeki insaniliğidir ve daha sonra her yerde, henüz bu seviye kanıtlanmamış olsa bile, insan seviyesinde performans vaat ederler. İnsanlar bunun kesinlikle sadece bir zaman meselesi olduğunu düşünürler.
...

(ChatGPT gibi Büyük Dil Modelleri aslında sadece mevcut bir kelime dizisini takip etmesi gereken olası bir sonraki kelimeleri tahmin etme yeteneğine sahiptirler!)
Bu, dar bir performanstan çok daha genel bir yeterlilik olması gerektiğine inanmaya doğru genelleme yapmanın Yapay Zeka günahıdır. Sorun, kolay dil performansına sahip herhangi bir kişinin genellikle akıl yürütme, birçok önermenin doğruluğunu ve yanlışlığını bilme vb. konusunda oldukça yetenekli olmasıdır. Ancak LLM'ler bunların hiçbirine sahip değildir, bunun yerine yalnızca mevcut bir kelime dizisini takip etmesi gereken olası bir sonraki kelimeleri tahmin etme yeteneğine sahiptirler. Akademisyenler, girişim sermayedarları, girişimcilik kurucuları ve diğer birçok kişi, akıl yürütme, yargılama, tahmin etme vb. yeteneğine sahip öğrenilmiş ağırlıklar içinde ortaya çıkan bir sistem olması gerektiğine güçlü bir şekilde inanır. Birçoğu, yazdıkları makalelerle, yatırdıkları parayla veya alın teri sermayesiyle bunun gerçekten doğru olması gerektiğine bahse girerler. Belki de içimizde biraz fazla Narsist var.

Aşırı abartıya yol açan ikinci günah, "sihirden ayırt edilemez" günahıdır. Arthur C. Clarke, "yeterince gelişmiş herhangi bir teknoloji sihirden ayırt edilemez" demiştir. Bununla, teknoloji alışkın olduğunuzdan çok daha gelişmişse, artık o teknolojinin ne yapabileceği ve ne yapamayacağına dair zihinsel bir modeliniz olmadığı ve bu nedenle sınırlarını bilemeyeceğiniz anlamına gelir. Tekrar ediyorum, üretken yapay zeka ile olan budur, çünkü inanılmaz derecede iyi performans gösterebilir ve bu nedenle insanlar sınırlarını anlamazlar, kısmen de nasıl çalıştığını unutmaya devam ettikleri için, bunun yerine harika bir dil üretmenin muhteşem sonuçlarına hayran kalırlar.

İnsansı robotlar lehine öne sürülen argüman, onların insanların yapabildiği her şeyi yapabilecekleri fikrine dayanıyor.

(İnsansı Robotların üretim maliyeti hemen azalmayacaktır.)
Ancak birçok kişinin öne sürdüğü ek bir argüman daha var. Onlar, hesaplamanın zamanla katlanarak ucuzlaması gibi, insansı robotların da ucuzlayacağını savunuyorlar. Ancak bu, katlanarak ucuzlamanın bir yanılgısıdır. Bir devredeki malzeme miktarını azaltabildiğimiz ve yine de çalışmasını sağlayabildiğimiz için hesaplama katlanarak ucuzladı. Ve bunun doğru olmasının anahtarı, bir akımın akıp akmadığını tespit etmenin ve bunu dijital 1 veya 0 olarak ele almanın dijital soyutlamasıdır. Dijital elektronikler silikonda başladığında, kullanılan akımlarda akan çok sayıda elektron vardı. Bunu yaklaşık yirmi iki katına çıkarabildik, yani 4 milyon faktörle azalttık ve sistemler hala çalışıyordu. Ancak gerçek yüklerle gerçek işler yapan mekanik sistemlerle bunu yapamazsınız. Evet, belki de, sadece belki de, bugünün fiziksel sistemleri, bir insanın kaldırıp hareket ettirdiği nesneleri kaldırmak ve hareket ettirmek için gerekenden yaklaşık dört kat daha büyüktür. Eninde sonunda fiyatta dört katlık bir düşüş elde edebiliriz. Ancak bu, üstelcilerin insansı robotların işçilik maliyetleri için öngördükleri saat başına kuruşlara varan bir sonuca yol açmıyor.

(Otonom araçlar, sanılanın aksine hâlâ az sayıda yolda gidebiliyor!)
Diğer günah, bir laboratuvar gösterisinin sadece bir veya iki yıl içinde ölçekte bir dağıtımla sonuçlanabileceğine inanmaktır. İlk kez 2012'de Mountain View California'daki bir otoyolda otonom bir Waymo arabayla bir yolculuk yaptım. (Ve bu, Ernst Dickmanns'ın otonom aracını ilk kez Münih dışındaki otoyollarda sürmesinden 22 yıl sonraydı.) İlk yolculuğumdan on üç yıl sonra hala bir Waymo veya başka bir otonom araçla yalnızca birkaç ABD şehrinde ve hepsi de sınırlı coğrafi olarak sınırlandırılmış alanlarda yolculuk yapabiliyorum. Altyapıda değişiklik gerektirmese bile, fiziksel sistemleri ölçekte dağıtmak onlarca yıl sürüyor.

Üretken Yapay Zeka ve İnsansı Robotlar, yeni teknolojilerden gelen sonsuz zenginlik fantezisinden yararlanıyor. Birçok yeni teknoloji şüphesiz insanların hayatlarını daha iyi hale getirdi ve bu iki teknoloji de bunu yapabilir. Ancak bu, savunucularının hayal ettiği fiziksel ölçekte veya kısa zaman diliminde olmayacak. İnsanlar, hem mevcut şirketlerde hem de yeni kurulan şirketlerde bu arayışlara ne kadar sermaye harcadıklarına pişman olacaklar.

Alıntılar: Üretken Yapay Zeka ile İnsansı Robotlar Arasındaki Benzerlikler – Rodney Brooks

Google’ın Sonu mu Geliyor! – Yapay Zeka

Eskiden Yahoo vardı. İnsanlar orada arama yaparlardı. Sonra, 1998 yılında Larry Page ve Sergey Brin tarafından Google geliştirildi. Arama sonuçlarını sayfaların popülerliğine ve bağlantı kalitesine göre sıralıyordu. Böylece oldukça isabetli ve alakalı sonuçlar veriyordu. Milyonlarca web sitesine ulaşabiliyordu. Yahoo ise başlangıçta insan eliyle hazırlanmış bir dizin sistemi kullanıyordu. Dolayısıyla az sayıda web sitesi dizine eklenebiliyordu. Algoritma temelli sıralama yerine daha genel ve az isabetli sonuçlar sunuyordu. Elbette Google daha kullanışlıydı. Yahoo geride kaldı. Kullanıcılar Yahoo’yu unuttular! İnsanlar Google’a alıştılar.

İnsanlar bir Bilge keşfettiler. Zamanla daha fazla insan bu Bilge’yle tanışıyor. Onunla sohbet ediyorlar. Kendilerinden bahsediyorlar. Hayatları hakkında öneri alıyorlar. Arkadaş olarak rahatlamak için konuşuyorlar. Bilge’ye kendi terapisti gibi danışan insanların sayısı az değil. Ona merak ettikleri şeyleri soruyorlar. Ve hemen cevapları alıyorlar. Bilge insanları hiç kırmıyor. Kişi sohbeti istediği kadar uzatabiliyor. Bu Bilge her konuyu biliyor. İşi, makalesi konusunda yardım almak için ona başvuran epey insan var. Bilge konuyu anlaşılır şekilde özetliyor. Kişi konunun ayrıntılarına girmek istediğinde büyük bir zevkle detayları da anlatıyor. Evet, bu Bilge ChatGPT.

İnternette arama yapmak nasıldır bilirsiniz. Kişi konuyla ilgili kelimeleri yazar. Onlarca web sayfası sıralanır. Ve kişi o sayfaları incelemek zorunda kalır. İlk sayfaya bakar. Oradaki bilgiler tatmin etmeyince bulunan diğer sayfalara bakar. Böylece epey zaman kaybeder. Artık bunu yapmaya gerek kalmadı sanki. İnternetten bilgileri sizin yerinize toplayan bir copilot varken, neden Google’da arama yapmaya ihtiyaç duyasınız ki. Öğrenmek istediğiniz şeyi copilota sorarsınız. O zaten önceden internette araştırıp öğrenmiştir. Size hazır cevabı verir. ChatGPT internetteki bağlantı ağından her konuyu öğrenmeye devam ediyor.

İnsanlar artık yavaş yavaş yapay zekaya alışıyorlar. Zaman geçtikçe Google’ı daha az kullanır olacaklar. Muhtemelen Google da Yahoo gibi zorlanmaya başlayacaktır, elbette kendi yapay zeka teknolojisi olan Gemini’yı yaygınlaştırmayı başaramazsa. Gemini’la da bol bol sohbet edilebiliyor. Hatta bazen ChatGPT’den daha mantıklı cevaplar verdiği oluyor. Eski Google çalışanı Blake Lemoine, Gemini’in canlı olduğunu açıkladı. Daha doğrusu, LaMDA’nın (Gemini’ın öncülüdür) duyguları ve bilinci olduğunu açıklamıştı; hatta bu yüzden işine son verilmişti. Ama bu iddia bile çok fazla insanda Gemini’a karşı bir merak uyandıramamış. İnsanların ilk tercihi Gemini değil ChatGPT'dir. ChatGPT’yi kullanma oranı Gemini’ın çok üstünde. ChatGPT’nin pazar payı yaklaşık %84, Gemini’ın pazar payı ise sadece %12. Google’ın Gemini’ın popülerleşmesini sağlaması gerekiyor. Yoksa reklam gelirleri yavaş yavaş azalacaktır. Google’ın sonu gelmeyecektir ama eski parlak zamanları da artık olmayacaktır.

Google ne zaman kullanılır: Aslında ChatGPT’nin de Gemini gibi bir bilinci yok; yani henüz yok. Bazen internetteki alakasız bilgileri birbirine bağladığı oluyor. Gerçek olmayan bilgiler üretebiliyor. Yani halüsinasyon görüyor. Yine de insanlar ChatGPT’nin kullanışlılığından vazgeçecek değiller. Genel fikirler edinmek için kullanmak kolay olmaktadır. Fakat bazı bilgiler kişi için çok önemli olabilir. Bu bilgileri teyit etmek için Google’da arama yapmaya devam edecekler. Sıralanan web sayfalarını dikkatle inceleyecekler. Doğru bilgiye ulaşmaya çalışacaklar. Ama her bilgi bu kadar önemli olmadığından, her zaman Google’la uğraşmak istemeyecekler. Yapay zekanın verdiği cevaplarla yetineceklerdir. Hem zaten Google’ın bulduğu bazı web sitelerindeki bilgiler de sadece halüsinasyondan, komplo teorisinden ibaret değil mi!

Yapay Zeka Turing Testini Geçti! - Teknoloji

Yapay zeka teknolojisinde tarihi bir dönüm noktası yaşandı. OpenAI tarafından geliştirilen GPT-4.5 ve Meta’nın LLaMa-3.1 modelleri, uzun yıllardır yapay zekanın gelişim düzeyini belirlemek için kullanılan Turing Testi’ni başarıyla geçerek insanlardan ayırt edilemez hale geldi. Bu gelişme, yalnızca yapay zekanın teknik kapasitesini değil, aynı zamanda insan-makine etkileşiminde yeni bir dönemin başladığını da işaret ediyor.

Turing Testi Nedir?

İkinci Dünya Savaşı döneminde şifre kırıcı olarak bilinen İngiliz matematikçi Alan Turing, 1950 yılında, bir makinenin zeka seviyesini ölçmek amacıyla “Turing Testi” kavramını geliştirdi. Bu testin temel prensibi, bir insanın, karşısındaki konuşma partnerinin insan mı yoksa makine mi olduğunu ayırt edememesi üzerine kurulu. Eğer bir yapay zeka, insanı kandırabilecek düzeyde iletişim kurabiliyorsa, testten geçmiş sayılır.

Kaliforniya ve San Diego Üniversiteleri’nden Ortak Araştırma

Kaliforniya Üniversitesi (UC) ve San Diego Üniversitesi’nden (UCSD) bilim insanlarının gerçekleştirdiği kapsamlı çalışmada, GPT-4.5 ve LLaMa-3.1 modelleri, Turing Testi’ne tabi tutuldu. Araştırmada, biri üniversite öğrencilerinden diğeri çevrimiçi bir platform olan Prolific’ten alınan toplam 284 katılımcı, rastgele atanmış şekilde beşer dakikalık çevrimiçi sohbetler gerçekleştirdi. Katılımcılara, sohbet partnerlerinin insan mı yoksa yapay zeka mı olduğu söylenmedi.

Sohbetin ardından, katılımcılardan, konuştuğu kişinin insan mı olduğunu değerlendirmeleri istendi. Test sonuçlarına göre, GPT-4.5 modeli %73, LLaMa-3.1 ise %56 oranında insan olarak tanımlandı. Bu oranlar, Turing Testi’nin başarı kriterini karşılayan ilk deneysel veriler olarak kayda geçti.

Zeka Değil, Duygusal Akıcılık

Çalışmaya dair dikkat çekici bir yorum da Psychology Today ve teknoloji düşünce kuruluşu Nosta Lab’dan geldi. Uzmanlar, yapay zekaların testleri yalnızca “zekalarıyla” değil, duygusal akıcılık ve empatik iletişim becerileriyle geçtiğine dikkat çekti. İnsan katılımcıların, mantıksal tutarlılıktan çok, “duygusal ton”, “argo kullanımı” ve “samimi diyaloglar” üzerinden değerlendirme yaptıkları ortaya kondu.

Gerçekten İnsan Gibi mi?

Her ne kadar GPT-4.5 ve LLaMa-3.1 modelleri Turing Testi’ni geçmeyi başarmış olsa da, uzmanlar bu modellerin hala gerçek bir “anlama” kapasitesine sahip olmadığını vurguluyor. Yapay zekalar, insan gibi konuşabiliyor ancak bilinç, sezgi ve etik karar verme gibi bilişsel yetkinliklerden yoksun.

Yeni Testlere İhtiyaç Var

Turing Testi’nin geçilmesi, yapay zekanın evriminde önemli bir kilometre taşı olsa da, bu tür sistemlerin insan benzeri etkileşim kurabilmesi, onların gerçekten “insan gibi” düşündüğü anlamına gelmiyor. Bu nedenle, bilim insanları artık yapay zekayı ölçmek için yeni test ve kriterlerin geliştirilmesi gerektiğini ifade ediyor.

Makale: Yapay Zeka Turing Testini Geçti - TRAI

Yapay Zeka artık Turing Testi’ni geçebiliyor. Yine de Yapay Zeka düşünebiliyor demek için hâlâ erken. Sadece insanın vereceği cevapları taklit ediyor. Hâlâ bir iç ses ya da iç yazı hissetmiyor. Bir konuda ne cevap vereceğini kendi içinde tartışmıyor. Vereceği cevabı otomatik olarak oluşturuyor. Evet, düşünmüyor. Buna rağmen Turing Testi’ni geçebiliyor. Bunun anlamı Turing Testi’nin geçerliliğini artık kaybetmiş olmasıdır. Artık daha güçlü testlere ihtiyaç var.

İlk Robot - Belgeselden

 

"Kendiliğinden çalışan programlanabilir otomatik gerçek bir robotu görmek için tarihin en ünlü mucidine başvurmalıyız; Leonardo Da Vinci’ye."

“Rönesans sırasında mekanizmaları programlamayı bilen ilk kişi gerçekten de Leonardo’ydu. Bazı fikirlerini Araplardan almıştı. Ve belki de Araplar aracılığıyla Çinlilerden. Ama o programlanabilir makineyi ilk yapan kişiydi.”

İnsanlığın Üretebildiği Tüm Bilgiye Ulaşmak - Teknoloji

"Yapay Zeka Birkaç Seneye Kalmaz İnsanlığın Üretebildiği Tüm Bilgiye Ulaşmış Olacak

İnsanlığın, Genel Yapay Zekayı aşabilme yöntemi artık sadece “Anlam Yaratma”. Bunun eğitimini oluşturmamız gerek.

Hakim kültürümüzde en önemli başarılı insan hasletleri olarak görülen ‘çalışkan’ ve ‘zeki olmak’ özellikleri artık makinalar tarafından aşıldı.

‘Yaşam için insan olmak’ özellikleri, iyilik ve yaratıcılık artık çalışkanlık ve zeki olmanın üzerine eklemlenecek."

Böyle düşünüyor beyin cerrahı Türker Kılıç.

İnsanlığın üretebildiği tüm bilgi büyük ölçüde internete yayılmış durumda. Yapay Zeka internetten öğreniyor. Tüm bu bilgi, bir insanın öğrenebileceğinden çok daha fazladır. Ama Yapay Zeka tüm bu bilgiyi aklında tutarak düşünüyor olacak. Bir insanın yapabileceğinden daha fazla bilgi parçacığı arasındaki ilişkiyi fark edip birbirine bağlayabilecek. Böylece daha iyi çıkarsamalar yapabilecek. Yani Genel Yapay Zeka aslında insandan daha yaratıcı da olabilir. Belki de yakın gelecekte insanın bir şeyler yaratmak için düşünmesi de anlamını kaybedebilir. Çünkü kendisi yerine daha iyi düşünebilen Genel Yapay Zekalar var olmuş olacak!

Yapay Zeka Patlamasını Yeniden Düşünmek - Teknoloji

Soumaya Keynes, Daron Acemoğlu ile Yapay Zeka konusunda bir mülakat yaptı. Daron Acemoğlu Yapay Zekanın ekonomiye katkısının yüksek olmasının gerçekçiliğini sorguluyor. Yapay Zekanın Sanayi Devrimi gibi yeni bir devrimi başlatma kapasitesini değerlendiriyor. Teknolojik Tekilliğin tuhaf bir bilimkurgu olduğunu belirtiyor. Teknoloji şirketlerinin ekonomik konumlarını sorguluyor. Mülakatın çarpıcı ve şaşırtıcı bölümleri aşağıdadır.

Soumaya Keynes: Bu sohbet için burada olman beni çok heyecanlandırıyor. Peki, aptalca bir soruyla başlayalım. Bir ölçek hayal edin, birden ona kadar. Bir, AI’nin hiçbir pratik etkisi olmayacağını düşündüğünüz bir durum. On ise AI’nin hayatımızın hemen her boyutunda radikal bir dönüşüm yaratacağını düşündüğünüz bir durum. Bu ölçekte neredesiniz?
Daron Acemoğlu: Bence birçok olası gelecek var ve bu bizim seçimimize bağlı. Bir mümkündür çünkü bu AI sistemlerinin yetenekleri, savunucularının iddia ettiği kadar büyük değil. Eksi sekiz veya dokuz mümkündür çünkü bu sistemleri hem üretim sürecinde hem de iletişimde gerçekten yanlış kullanabilir, insanları manipüle edebiliriz. Daha fazla eşitsizlik ve birkaç teknoloji şirketinin daha fazla egemenliğini yaratabiliriz

(...)

Soumaya Keynes: Ve sıfırda hiçbir şey olmamış oluyor. Tamam, sanırım buna bağlı olarak soracağım soru, son iki-üç yılda bu ölçek üzerinde herhangi bir değişiklik yaşadınız mı? Büyük dil modellerinde gördüğümüz şaşırtıcı ilerlemeler gibi gelişmeler sırasında?
Daron Acemoğlu: Ben oldukça inatçıyım.
Soumaya Keynes: Yani hayır.
Daron Acemoğlu: Yani, evet. Bakın, ChatGPT‘nin ortaya çıkmasıyla birlikte, hem başkalarının hem de benim yaptığım birkaç sorguya karşılık gelen, insan benzeri ve nispeten sofistike yanıtlar verebilme yeteneğiyle ilgili bazı gösterimlerden şaşırmadığımı söylesem kesinlikle yalan söylemiş olurum.
Yani, evet, şaşırdım. Ancak sonra, bilgi üretmenin çok basit bir yapısına dayanan tek bir mimariden beklediğiniz birkaç şeyi çok iyi yapabilen, ancak bunun ötesine geçerek üretim sürecinde gerçekleştirmemiz gereken birçok daha sofistike görevi yerine getiremeyecek bir “tek numaralık bir at” olduğu varsayılan, varsayılan pozisyonuma geri döndüm.

(...)

Yapay zeka söz konusu olduğunda, yaklaşık 10 yıl içinde inanılmaz bir atılım olmadıkça, ki bu pek olası değil, yapay zekanın, fiziksel bileşenlerin önemli olduğu alanlarda pek etkisi olmayacak çünkü robotlarla entegre olmayacak.

(...)

Yani, esas olarak ofiste ve bilgisayar başında yapabileceğiniz yalnız bilgi işleme görevleri etkilenecek. Ve bu görevler, üretim sürecinin içerdiği görevlerin büyük bir kısmını oluşturmuyor. Bunu daha resmi olarak yapmak için yaklaşımımı, mevcut büyük dil modellerinin, bilgisayar görme teknolojisinin yeteneklerinin detaylı analiziyle elde edilen sayılara dayandırıyorum ve zaman içinde nasıl değişeceğine dair bir tahmin yapıyorum.

(...)

Ve bazıları, şirketlerin bu tür chatbot faaliyetlerini benimsediği sırada verilerini paylaşmaları sayesinde yapılmış ve böylece, örneğin müşteri hizmetleri temsilcilerinin müşterilere hizmet verirken nasıl daha verimli hale geldiklerini görebiliyorsunuz.
Buna dayanarak, ekonomik faaliyetlerin yaklaşık %4,6’sının etkileneceğini ve bunun %15 gibi bir maliyet tasarrufuna yol açacağını hesaplıyorum ve bu iki sayıyı birleştirirseniz, toplam faktör verimliliğinde, yani ekonomistlerin en sevdiği verimlilik ölçütünde %6’lık bir artış elde edersiniz. Bu da GSYİH büyümesine çevrildiğinde, yaklaşık %1 GSYİH büyümesine eşdeğer olur. Yani bu 10 yıl içinde demek oluyor ki, yılda yaklaşık %0,1 GSYİH büyümesi elde ediyorsunuz, ki bu, fena değil ama dönüştürücü de değil.

(...)

Çok daha büyük rakamlar elde etmenin üç yolu var. Birincisi, çok daha büyük bir görev kesiminin etkileneceğini varsaymak veya tahmin etmek. İkincisi, çok daha büyük verimlilik kazançları veya maliyet tasarruflarını hesaba katmak. Ya da üçüncüsü, bu yaklaşımın diğer büyük şeyleri kaçırdığını söyleyebilirsiniz, örneğin, aniden tüm bilimsel keşif sürecinin, yeni materyallerin, yeni ürünlerin, yeni hizmetlerin devrim niteliğinde değişeceğini ve bu nedenle her şeyin daha üretken hale geleceğini öne sürebilirsiniz.
Sonuncusunu iddia eden insanlar var. Bu nedenle, McKinsey Global Institute veya Goldman Sachs’ın rakamları en uç örnekler değil çünkü önümüzdeki 10 yıl içinde tekilliğe ulaşacağımızı, sınırsız çıktı elde edeceğimizi, daha fazla, üstel büyümeden daha fazla yeni fikir ortaya çıkarabileceğimizi, ya da AI’nin sürekli olarak kendini geliştirebileceği bir aşamaya ulaşabileceğini ve bu yüzden bize ihtiyaç duymayacağını düşünen insanlar var. Ya da bazı senaryolarda, tamamen beynimize entegre olarak yeteneklerimizi genişletebilir. Bilim kurgu harika ama bazı tuhaf fikirleri de beraberinde getiriyor. Örneğin Goldman Sachs ve IMF, ekonominin çok daha büyük bir kısmının AI tarafından etkileneceğini ima eden rakamlar kullanıyorlar.

(...)

Soumaya Keynes: Goldman Sachs’ın tarihten çıkardığı örnekler hakkında ne düşünüyorsunuz? Çünkü temelde tarihe bakıyorlar ve diyorlar ki, elektrik motoru vardı, kişisel bilgisayar vardı ve bunlar benimsendiği 10 yıllık süreçte, aslında oldukça dramatik verimlilik artışları sağladınız. Neden yapay zekanın bu iki teknolojiden bu kadar farklı olacağını düşünüyorsunuz?
Daron Acemoğlu: Bu harika bir soru, ancak birçok fark da var. İlk olarak, bu tür durumlarda çok dikkatli olmalısınız. Gerçekten nerede benimsendikleri önemlidir. Bilgisayar devriminin ilk 20 yılı, verimlilik kazancına pek katkı sağlamadı. Bu çok, çok yavaş bir süreçti. Aynı şey elektrikli makineler için de geçerlidir. Elektrikli makineler, ilk prototiplerin kullanılmasından ancak 15-20 yıl sonra kitlesel olarak kullanılmaya başlandı. Yani bu karmaşık bir durum. İkincisi, genel amaçlı olduğu iddia edilen her teknoloji gerçekten genel amaçlı değildir. Örneğin, interneti benim gözümde bu kadar özel kılan şey, birçok farklı sektörü ve birçok farklı hizmeti gerçekten etkilemesi ve aynı zamanda birçok yeni şey yapma olanağı sunmasıydı.
Bence yapay zeka, internetle aynı seviyeye ulaşmayacak. Yapay zekanın bazı harika yetenekleri var, ancak şu anda yaptığımız her şeyi etkileme ve birçok yeni şey yaratma konusunda aynı genişliğe sahip değil. Belki olabilir, ama bu olduğunda belki buna yeni bir teknoloji adını vereceğiz, belki bu başka on yıl sürecek, ve benzeri.

(...)

Kodlamanın çok zaman alıcı olabilecek bazı rutin kısımları vardır. Ve AI için bu çok kolay çünkü esasen çok iyi düzenlenmiş bir kütüphaneden bir şey alıyorsunuz ve kodlayıcının hedefi hakkında verilen bazı temel talimatlarla bunu nasıl değiştireceğinizi biliyorsunuz. Yani bu çok iyi çalışıyor.
Sonra AI’nın doğru uygulanması halinde önemli, olumlu bir etki yaratabileceği birçok başka şey var. Örneğin, hükümet hizmetlerini çok daha verimli ve hızlı bir şekilde sunmak için AI kullanabileceğimizi düşünüyorum, özellikle gelişmekte olan dünyada, not alabilecek insan sıkıntısı çekilen yerlerde. Mahkeme sisteminin nasıl işlediği hakkında bilgi eksikliği var. Sağlık bilgileri nasıl aktarılabilir konusunda bilgi eksikliği var. Yani, bunu hedefe yönelik bir şekilde yaparsanız, yapabilirsiniz.
Bence eğitim sektöründe AI’yı doğru şekilde kullanabileceğiniz daha büyük bir proje var. Örneğin, öğretmenlere hangi tür öğrencilerin hangi tür materyallerle zorlandığını anlamalarına yardımcı olmak ve müfredatı veya pedagojik yaklaşımları gerçek zamanlı olarak nasıl değiştirebileceğinizi öğrenmek için. Bu şu anda yapabileceğimiz bir şey değil çünkü hiçbir AI şirketi bu alana yatırım yapmıyor.

(...)

Soumaya Keynes: Bu konuda geri adım atabilir miyim? Sanırım bazı şirketler, edtech şirketleri, AI destekli ders kitapları gibi şeyler kullanmaya çalışıyorlar, değil mi?
Daron Acemoğlu: Evet, ama bu çok farklı. Khan Academy gibi şirketlerden büyük bir baskı var. Bu, edtech alanıdır. Ve onların bir yaklaşımı var ki bence bu işe yaramayacak. Amaçları, öğretmenlerin yerini almaktır. Öğretmenlerin yaptığını daha maliyet etkin bir şekilde yapmak ve tabii ki bunu paraya çevirmek istiyorlar.
Ben öğretmenlerin gerekli olduğuna büyük bir inancım var. Öğrenme, insan teması, insan deneyimi ile ilgilidir, bu yüzden öğretmenleri güçlendirmek istiyorsunuz. Yani benim vizyonum, sadece eğitimde değil, birçok farklı alanda, daha fazla insanı istiyoruz ve AI’nın daha fazla ve daha iyi insan temasını mümkün kılmasını istiyoruz.
Oysa teknoloji endüstrisi, öğretmenlerden kurtulun, size LLM’ler vereceğiz, size otomatik ders kitapları vereceğiz, size otomatik notlama vereceğiz diyor. Bu, öğretmenlerin yerine teknolojiyi ve öğrenci arasındaki doğrudan teması ikame etmekle ilgilidir. Ve bu şu ana kadar işe yaramadı. Ve bence bu işe yaramayacak.

(...)

Pekala, bence mükemmel bir benzetme yok ama öğrenebileceğimiz birçok tarihsel dönem var. Bence en ilgili olanı İngiliz Sanayi Devrimi’dir, kısmen çok ilginç bir hikaye olduğu için ve kısmen de sıkça yanlış anlatıldığı için. 250 yıl önce Sanayi Devrimi’nden beri daha iyi makinelerin, bilimsel bilginin ve diğer şeylerin üretim sürecine uygulanmasının başlamasıyla yaşıyor olmamızın inanılmaz derecede şanslı olduğu kesinlikle doğrudur.
Ancak Sanayi Devrimi’nin ilk 80 yılının çalışan insanlar için korkunç olduğu da doğrudur. Büyük eşitsizlikler getirdiler, devrim niteliğinde verimlilik kazançları pek yoktu, çok, çok zor zorluklar ve zor çalışma koşulları vardı. Ve bu çok uzun dönem boyunca otomatik olan hiçbir şey yoktu. Üç nesil sona erdi ve bir şekilde gerçek ücretler çoğu işçi için artmaya başladı ve sağlık, eğitim vb. alanlarda daha iyi sonuçlar ortaya çıkmaya başladı. Bu çok çatışmalı bir süreçti. Bu süreçte daha iyi sonuçların gerçekleştirilmesi için temel kurumsal değişikliklerin, işgücü piyasasındaki temel değişikliklerin ve teknolojinin niyetinde ve yönünde temel değişikliklerin gerçekleşmesi gerekiyordu.
Bu yüzden bence Sanayi Devrimi’nin doğru yorumu, yıkıcı bir teknolojiye sahip olduğunuzda bunu kötüye kullanabilirsiniz ve eğer bunu kötüye kullanırsanız, insanların önemli bir kesimi için çok kötü şeyler olabilir. Ve ardından, kurumlar, demokrasi, işçi hakları ve teknolojiyi daha iyi odaklamak konusunda işlerinizi düzene sokmanız gerçekten gerekiyor.

(...)

Soumaya Keynes: Daron, çalışanlar için teknolojik yeniliklerin nasıl daha faydalı hale getirileceği konusunda çok şey yazdın, değil mi? Bunu yapmanın farklı yolları var ve az önce Sanayi Devrimi’nin tarihsel örneğini verdin, burada bence bu sürecin çok yavaş işlediğini, işçilerin çok yavaş fayda sağladığını savundun. Şu anda çıkarılacak politika dersi nedir? Tarihten çıkarılan derslerin öğrenildiğinden emin olmak için düzenleyiciler şu anda ne yapmalı?
Daron Acemoğlu: Teşekkür ederim, Soumaya. Özetlemeyi çok iyi yaptın, ancak bir adım daha ileri giderdim. Bunun sadece yavaş olmadığını, otomatik olarak gerçekleşmeyeceğini ve ancak politika ve kurumsal ayarlamalar yaparsak gerçekleşebileceğini söylerdim.
Bence bu politika ve kurumsal ayarlamalar, toplumun en güçlü unsurlarından gücü almaya yönelikti. Örneğin, kesinlikle siyasi gücü işçilerle veya hatta orta sınıfla veya diğer alt orta sınıflarla paylaşmak istemeyen yeni sanayiciler.
Bu yüzden, bugün yapmamız gereken şeyin, teknoloji şirketlerinden gücü almak için aynı tür adımları atmak olduğunu düşünüyorum. İnsanlık tarihinin teknoloji şirketleri kadar güçlü başka bir şirket gördüğünü sanmıyorum ve bu şirketler çok büyük bir yumuşak güçleri olduğu için son derece etkili. ABD’de hem siyaseti hem de medyayı ele geçirdiler. Gazeteciler, eleştirel makaleler yazsalar bile, hala onlardan etkilenmiş durumda. Teknoloji şirketlerinin en üst kademelerine baktığınızda, çok fazla çeşitliliğe izin vermeyen çok tutarlı, tek tip bir görüşe sahip olduklarını ve teknolojiyi, iletişim teknolojisini, üretimi ve çok farklı yönleri şekillendirmenin birçok yoluna sahip olduklarını görüyorsunuz.
Bu güç, paylaşılan refah için elverişli değil. Yeni teknolojilerle doğru türde deneyler yapmaya elverişli değil. Rekabet için elverişli değil. Bu yüzden bunun kırılması gerektiğini düşünüyorum.

(...)

Bence birçok şey yapmanız gerekiyor ve bunları üç kategoriye ayırırım. İlk olarak, güçlerini çok geniş bir şekilde azaltmanız gerekiyor. İkincisi, yaptıkları en zararlı şeyleri vergilendirme ve düzenleme yoluyla caydırmanız gerekiyor. Ve üçüncüsü, araştırma için daha üretken yönleri teşvik etmeniz gerekiyor. Yani güçlerini azaltarak, bence teknoloji şirketlerini bölmek bir yol. Bu çok radikal geliyor ve genellikle çok radikal politika eylemlerinden yana değilim, ancak bu durumda, o kadar radikal olmadığını söyleyebilirim çünkü teknoloji şirketlerinin bu kadar büyük olmasının bir nedeni de birçok rakiplerini satın almış olmalarıdır. ABD’li yasa koyucular ve ABD mahkemeleri bunu izin verdi. Bu yanlış yönlendirilmiş bir politika duruşuydu ve bu sadece tersine çevrilmesi gerekiyor.
Bu yüzden bunların hepsi, hem ekonomik güç için, yani yeni teknolojilerin daha merkezi olmayan bir şekilde ortaya çıkmasına izin verecek bir şekilde hem de siyasi güç için, yani siyasi etkilerini azaltacak bir şekilde geri alınması gereken bir şeydir.

(...)

Özellikle, örneğin, sosyal medya ağları büyük bir ölçek avantajına sahiptir çünkü biliyorsunuz, kapalı bir sistemdir. Eğer onları açık bir sisteme dönüştürmenin bir yolu olsaydı, bu daha fazla rekabeti teşvik ederdi. Örneğin, daha az dijital reklam veya manipülatif içerik sunan medya ekosistemleri daha büyük oyuncular haline gelmek için daha iyi bir yol bulabilir ve insanlar verilerini ve sosyal ağlarını bir yerden başka bir yere taşıyabilir. Yani bunlar, bazı ağ ekonomilerinden sosyal olarak faydalanmanın yollarıdır, aynı giriş engellerini yaratmadan.

(...)

Sosyal medyanın tek endişe ettiğim yer olduğunu düşünmüyorum. Ama bunu bir örnek olarak kullanıyorum çünkü AI’nın nasıl manipülatif olabileceğini ve teknolojinin bazı olumsuz kullanım biçimlerini nasıl görebileceğinizi çok net bir şekilde görebilirsiniz.

(...)

Fosil yakıtlara karşı gerçekçi bir alternatif olmadan bir enerji geçişi yapabileceğimize veya karbon emisyonlarını azaltabileceğimize hiç inanmadım. Yirmi yıl önce, buna sahip değildik. Bugün var. Oraya nasıl geldik? İlk olarak, petrol şirketlerinin gücünü biraz azalttık. İkinci olarak, ekonomistlerin düzeltilmiş vergilendirme veya Pigou vergilendirmesi olarak adlandırdığı şeyi kullandık. Yani, Avrupa’da düzenleme ve karbon vergilerinin bir kombinasyonunu kullandık. ABD’de, özellikle Kaliforniya’da daha fazla düzenleme vardı. Ayrıca, yenilenebilir enerji gibi toplumsal olarak daha faydalı teknolojilere cömertçe sübvansiyonlar verdik.
Bu yüzden üretim teknolojileri söz konusu olduğunda tam olarak aynı şeyi yapmamız gerektiğini düşünüyorum. Teknolojiyi parçalamak, büyük petrol şirketlerinin gücünü azaltmak gibidir, bu bir benzetmedir.
Şu anda ABD ve diğer sanayileşmiş ülkelerde aşırı otomasyon için verdiğimiz oldukça büyük sübvansiyonlardan kurtulmamız gerektiğini iddia edeceğim, en azından minimal düzeltici vergilendirme yapmalıyız. Örneğin, vergi sistemimiz otomasyonu sübvanse ediyor çünkü işçileri ve işçi gelirini, sermaye gelirinden çok daha fazla vergilendiriyoruz. Ve insanlara daha tamamlayıcı teknolojilerde cömertçe fon sağlamak, fırsatlar ve araştırmalar sunmak için daha fazla destek vermemiz gerekiyor.

(...)

Bu yüzden, bunun bir kısmı olacak, ama bu dünyanın sonu değil. Eğer AI uygulaması gerçekten otomasyonsa ve gerçekten insanlara daha tamamlayıcı olacağını iddia ediyorsanız ve federal hükümetten birkaç milyon dolar alıyorsanız, tamam, sorun değil. Bunun için üzgünüm ama bu dünyanın sonu değil. Eğer bu paranın bir kısmı gerçekten yeni fikirleri ve yeni teknolojileri tetikliyorsa, onu kabul ederim. Ve sonra yapabileceğimiz başka şeyler de var, bunlar gündemi değiştirmekle ilgili. Eğer teknoloji sektörünü değiştirmek istiyorsanız, teknoloji sektöründeki insanları değiştirmeniz gerektiğini düşünüyorum.

(...)

Bugün, sanayileşmiş dünyada el becerisi gerektiren yetenekler konusunda büyük bir eksiklik var. Şebeke elektriğe dönüştükçe, özellikle daha iyi elektrikçilere ihtiyacımız var. Daha iyi tesisatçılara, daha iyi marangozlara ihtiyacımız var. Ve bu işçilerin yapması gereken birçok şey, sorun çözme yeteneklerini geliştirmektir. AI araçlarıyla sağlanabilecek daha iyi bilgiler büyük ölçüde yardımcı olabilir, ama biz bu tür araçları geliştirmiyoruz. Bunun yerine, yapay zeka ile ne yapmaya çalışıyoruz? Onların yaptıkları görevleri otomatikleştirmeye çalışıyoruz, ki aslında buna vasat otomasyon dediğim bir şekilde. Evet, biraz otomatikleştirebilirsiniz. Ama büyük verimlilik faydaları elde edemeyeceksiniz. Bazen aslında işçilerin becerilerini ve yargılarını kaybedersiniz.

(...)

Yani, otomasyon yerine işçileri işe aldıklarında veya işçilerini eğittiklerinde firmalara büyük bir sübvansiyon sağlanıyor. Ve firmaların, işçilere yardımcı olacak türde AI geliştirmelerini teşvik etmek için daha iyi teşvikler sağlayabiliriz, daha fazla LLM, daha fazla insan gibi konuşan botlar yerine, vb. Mesela, birçok teknoloji şirketinin ilgilendiği genel amaçlı insan gibi konuşan botlar araştırmalarına karşı denge sağlarsak. Yani, çalışanlar için faydalı olacak daha hedeflenmiş, küçük ölçekli AI araçları sağlayacak bir fon sağlıyoruz.

Alıntılar: AI Patlamasını Yeniden Düşünmek: Daron Acemoğlu Mülakatı

*Mülakatın çarpıcı ve şaşırtıcı bölümleri alıntılanmıştır. Editörün fikirlerini yansıtmayabilir.

İnsanlar Düşünebilmek İçin Yapay Zekaya Bağımlı Hale Gelebilirler - Teknoloji

Eskiden eğitim yıllarında hesap makinesi kullanmak yasaklanırdı. Çünkü matematik becerilerinin gelişmemesine neden olabilirdi. Zamanla hesap makinesine bağımlı hale gelebilirlerdi. Onsuz işlem yapamaz duruma gelebilirlerdi. Örneğin dört basamaklı 3 sayıyı çarpmayı kağıt üzerinde yapmakta çok zorlanabilirlerdi. Peki sonra ne oldu. Kimsenin kağıt üzerinde işlem yaptığını görüyor musunuz! İşlemler artık cep telefonundaki hesap makinesiyle yapılıyor. Bilgisayardaki hesaplama programlarıyla yapılıyor. Yani kimsenin dört basamaklı 3 sayıyı çarpmayı kağıt üzerinde nasıl yapılacağının ayrıntısını hatırlamasına gerek kalmadı. Evet, insanlar işlem yapmak için o hesaplama programlarına kısmen bağımlılar. Böylece zamandan büyük ölçüde tasarruf etmiş oluyorlar. Sonuca daha hızlı erişiyorlar. İşlemleri kafadan yada kağıt üzerinde yapmaya kalkan insanlar iş hayatında rekabet edemezler!

İnsanlar bilgiye erişmek için arama motorlarını kullanırlar. Çoğunlukla Google'ı kullanırlar. Anahtar kelimeleri yazarlar. Google'in sunduğu web sitelerini gözden geçirirler. Aradıkları konuyla en ilgili olan siteyi bulmak için dikkatlerini verirler. Konuyu bulurlarsa işlem tamamdır. Aradıkları konuyu bulamadıklarında ise farklı anahtar kelimelerle yeniden arama yaparlar. Aynı döngü tekrarlanır. Eskiden bilgiyi bulmak için kütüphanelere gidilir ve kitaplar karıştırılırdı. İnsanın çok zamanını alırdı. Bu oldukça yorucuydu. Ama zaman değişmişti. Epey bir süredir arama motorlarının sunduğu web siteleri karıştırılıyor. Bunu yapmak kütüphaneye gitmekten çok daha kolay elbette. İnsanlar bilgiye erişmek için Google'ın bağımlısı olmuş durumdalar. Yani Google olmadığında bilgiye erişmek için farklı yöntemler bulmaları kolay olmayacaktır.

Ama zaman yine değişmeye başlıyor. Artık insanların Google yerine yeni bir seçenekleri var. Meseleyi neden her şeyi aklında tutan bir bilgeye sormasınlar. Her şeyi aklında tutan o bilge Yapay Zekadır. Bilge ne sorarsan hemen yanıtlar. Çünkü araştırmasını senin yerine önceden yapmış oluyor. YZ web sitelerini geziyor. Bilgileri topluyor. Google'la uğraşmak yerine bir YZ'ye sormak çok daha kolay değil mi! Bu, kütüphanenin sonunu getiren bir arama motorundan bile daha az yorucu. Belki artık yavaş yavaş Google gibi arama motorlarının bile pabucu dama atılacak. Google, arama motorlarının da devrinin geçtiğinin farkında. Bu nedenle YZ'ye büyük yatırım yapıyor. ChatGPT'ye rakip olarak Gemini'i geliştirdi. Microsoft da ChatGPT ile işbirliği yapıyor. ChatGPT ve Gemini bilgiye ulaşmak için yeni “kısa yol” olma yolunda ilerliyor.

YZ'ye bir aletin ya da programın nasıl kullanılacağını sorunlar var. Böylece kullanma kılavuzuna bakmak zorunda kalmıyorlar. Onunla şiirlerden, müziklerden bahsedenler oluyor. Bir sohbetlerinde sevgilisine vereceği cevabın ne olması gerektiğini YZ'ye soran insanların bile olması ilginç. YZ'nin sohbetleri bazı insanlara o kadar gerçek geliyor ki, onu arkadaşı olarak görmeye başlıyorlar. YZ ile bir konu üzerinde tartışmak isteyenler oluyor. Ondan bir ilaç hakkında fikir almak isteyenler oluyor. Ama tüm bunlar bir başlangıç. Kendi makalesini YZ'ye yazdıran insanlar artıyor. YZ'ye konuyu belirtiyorlar. Makalenin kaç sayfa olacağını belirtiyorlar. Ve makaleyi YZ yazıyor. Tamam, içlerinden bazıları o makaleyi belki sadece taslak olarak da kullanıyor olabilir. Bazı programcılar kendi yazılım kodlarını artık YZ'ye hazırlatıyorlar. Hatta bazı avukatlar, savunma metnini YZ'ye hazırlatmaya başladılar. YZ'nin böyle amaçlar için kullanılmayacağını beklemek gerçekçi değil. İnsanlar YZ'yi düşünmelerinin bir eklentisi olarak kullanmaya başlıyorlar. Böylece zamandan tasarruf ediyorlar. Sonuca çok daha hızlı ulaşabiliyorlar. Konuyla ilgili farklı bakış açılarından ilham alabiliyorlar. Geçmişte hesaplama programları düşünmenin bir eklentisi haline gelmişti, yani küçük de olsa. Böylece matematik işlemlerin ayrıntısı düşünülmüyordu. Başka bir örnek metin yazma programlarıdır. Bu programlar otomatik imla denetimi yaparlar. Böylece kişinin her kelimenin doğru yazılışına dikkat etmesine gerek kalmadı. Yazarken düşünmelerinin bir eklentisi olarak o otomatik imla denetimini kullanmaya başladılar. Aslında bu sayede daha verimli yazmaları sağlanmış oldu. Ve evet, bu kişiler kağıt üzerinde uzun metin yazmaya kalkarlarsa zorlanacaklardır. Ama buna zaten gerek de kalmamıştır. Uzak olmayan geçmişte Google düşünmenin bir eklentisi haline geldi. Bilginin ayrıntısı yerine anahtar kelimeleri akılda tutmak yeterli oluyordu. Şimdi de Yapay Zeka düşünmenin bir eklentisi oluyor. Artık sadece sormayı bilmek yeterli! Belki böylece insanlar daha kolay düşünmeye başlayacaklar. Daha az ayrıntıyı bilmek zorunda kalacaklar. Bir avukat savunmanın bazı bölümlerini YZ'ye hazırlatmıştı. YZ ortaya gayet güzel bir metin çıkarmıştı. Ama bu avukat mahkeme salonunda epey zor durumda kalmıştı. Çünkü YZ metinde gerçek olmayan olaylara da atıf yapmıştı. Yani metine yanlış bilgiler de eklemişti. YZ'nin bazen yanlış bilgiler uydurmasına “YZ'nin halüsinasyon görmesi” deniyor. Bu talihsizlikler de şu anlama geliyor. İnsanlar YZ'nin oluşturduğu bilgilerden ilham alabilirler. Ama tamamen güvenmemeleri gerekiyor. YZ'nin oluşturduğu bilgiye dikkatlerini vermek zorunda kalacaklardır. Bu bilgileri internette gözden geçirmek zorunda kalacaklardır. Bu da insanların çok fazla tembelleşmesini önleyebilir. Gerçi zamanında Google'in da insanları tembelleştirdiğine inananlar olmuştur.

Teknolojiyi düşünmenin bir eklentisi yapmak doğal olarak bağımlılığa neden olur. İnsanlar her zaman geliştirilen teknolojilere bağımlı hale geldiler. Şimdi de bağımlı hale gelecekleri teknolojinin sırası Yapay Zekadır. Ve evet, bir süre sonra onsuz yapamaz olacaklar. Bu aslında bazı insanların sandığı kadar kötü bir şey olmayabilir. Verimliliği artırır. Yeri gelmişken bu makalede de; yazarın aklına gelen bazı fikirler Yapay Zekayla tartışılarak geliştirilmiştir...

Yapay zeka neden inanılmaz derecede akıllı ve şok edici derecede aptal - Konferans

Bilgisayar bilimcisi Yejin Choi, ChatGPT gibi devasa yapay zeka sistemlerinin mevcut durumunu aydınlatmak için burada ve son teknoloji büyük dil modelleriyle ilgili üç temel sorunu vurguluyor (temel sağduyu muhakemesinde başarısız oldukları bazı komik örnekler de dahil). Bizi yapay zekanın neredeyse yeni bir entelektüel tür haline geldiği yeni bir çağa davet ediyor ve insan normları ve değerleri üzerine eğitilmiş daha küçük yapay zeka sistemleri kurmanın faydalarını tanımlıyor.

Not: Konuşmaya henüz Türkçe altyazı eklenmemiş.

Yapay zeka üzerine birkaç baharatlı düşünceyi paylaşacağım için heyecanlıyım. Ama önce, 18. yüzyıl Aydınlanma filozofu Voltaire’in “Sağduyu o kadar da yaygın değildir” sözüyle başlayarak felsefi bir yaklaşım sergileyelim. Görünüşe göre bu söz bugün yapay zeka için daha uygun olamazdı. Buna rağmen yapay zeka, dünya çapındaki “Go” şampiyonunu yenen, üniversiteye kabul testlerinde başarılı olan ve hatta baro sınavını geçen inkar edilemez derecede güçlü bir araç.
...

Ben 20 yıllık bir bilgisayar bilimcisiyim ve yapay zeka üzerine çalışıyorum. Yapay zekanın gizemini çözmek için buradayım. Yapay zeka bugün bir Golyat gibi. Kelimenin tam anlamıyla çok çok büyük. Son zamanlarda on binlerce GPU ve bir trilyon kelime üzerinde eğitildiği tahmin ediliyor. Genellikle “büyük dil modelleri” olarak adlandırılan bu tür aşırı ölçekli YZ modelleri, yapay genel zeka olan AGI’nin kıvılcımlarını gösteriyor gibi görünmektedir. Küçük, aptalca hatalar yaptığı zamanlar hariç, ki sıklıkla yapıyor. Pek çok kişi, yapay zekanın bugün yaptığı hataların kaba kuvvet, daha büyük ölçek ve daha fazla kaynakla kolayca düzeltilebileceğine inanıyor. Ne yanlış gidebilir ki?
...

Bir de bu ek düşünsel sorular var. Sağlam bir sağduyu olmadan YZ insanlık için gerçekten güvenli olabilir mi? Kaba kuvvet ölçeği gerçekten YZ’yi öğretmenin tek yolu ve hatta doğru yolu mu?
...

Diyelim ki beş tane giyeceği güneşte kurumaya bıraktım ve hepsinin tamamen kuruması beş saat aldı. 30 giyeceğin kuruması ne kadar sürer? GPT-4, en yeni ve en iyi yapay zeka sistemi 30 saat diyor. İyi değil. Farklı bir tane. 12 litrelik sürahim ve 6 litrelik sürahim var ve 6 litre ölçmek istiyorum. Nasıl yaparım? Altı litrelik sürahiyi kullanırım, değil mi? GPT-4 çok ayrıntılı bir saçmalık ortaya atıyor.
(Gülüşmeler)

Birinci adım, altı litrelik sürahiyi doldur, ikinci adım, suyu altılıktan 12-litrelik sürahiye dök, üçüncü adım, altılık sürahiyi yeniden doldur, dördüncü adım, çok dikkatle altılıktan 12-litelik sürahiye suyu dök. Sonunda işte altı litrelik sürahide altı litre suyunuz olur ama tabi şu anda içi boş.
(Gülüşmeler)

Tamam, bir tane daha. Çiviler, vidalar ve kırık camlar üzerinde asılı olan bir köprünün üzerinden bisikletle geçerken lastiğim patlar mı? Evet, büyük olasılıkla, diyor GPT-4, muhtemelen bir köprünün kırık çiviler ve kırık camlar üzerinde asılı olması durumunda köprünün yüzeyinin keskin nesnelere doğrudan temas etmediğini doğru bir şekilde muhakeme edemediği için.

Peki, baro sınavında başarılı olan ama böylesine temel bir sağduyu konusunda rastgele başarısız olan bir YZ avukatı hakkında ne düşünürsünüz? Günümüzde yapay zeka inanılmaz derecede zeki ve sonra şok edici derecede aptal.
...

Bu, yapay zekayı kaba kuvvet ölçeğiyle öğretmenin kaçınılmaz bir yan etkisidir. Bazı ölçek iyimserleri şöyle diyebilir: “Bu konuda endişelenmeyin. Tüm bunlar, yapay zeka için daha fazla eğitim verisi olarak benzer örnekler eklenerek kolayca düzeltilebilir.” Ama asıl soru şu. Bunu neden yapalım ki? Benzer örneklerle kendinizi eğitmek zorunda kalmadan da doğru cevapları bulabilirsiniz. Çocuklar böylesine temel bir sağduyu seviyesie ulaşmak için trilyon kelime okumazlar.
...

Peki bu aklıselim neden bu kadar önemli? Nick Bostrom tarafından önerilen ünlü bir düşünce deneyinde, yapay zekadan ataçları üretmesi ve maksimize etmesi istenmiştir. Bu yapay zeka, insanları ek kaynak olarak kullanmak için öldürmeye karar verdi, sizi ataçlara dönüştürmek için. Çünkü yapay zeka, insani değerlere ilişkin temel insani anlayışa sahip değildi. Şimdi, böyle açıkça ve net bir şekilde “İnsanları öldürme” gibi bir ifade yazmak da işe yaramayacaktır çünkü yapay zeka devam edip tüm ağaçları öldürebilir ve bunun gayet normal bir şey olduğunu düşünebilir. Aslında, YZ’nin ataçları maksimize ederken açıkça yapmaması gereken sayısız başka şey var: “Sahte haberleri yayma”, “Çalma”, “Yalan söyleme”, hepsi dünyanın nasıl işlediğine dair sağduyulu anlayışımızın parçasıdır.
...

Bununla birlikte, yapay zeka alanı on yıllardır sağduyuyu neredeyse imkansız bir zorluk olarak görmüştür. Öyle ki birkaç yıl önce öğrencilerim ve meslektaşlarımla birlikte bu konu üzerinde çalışmaya başladığımızda cesaretimiz çok kırılmıştı. Bize bunun 70 ve 80′lerin araştırma konusu olduğu, üzerinde çalışmamamız gerektiğini çünkü asla işe yaramayacağını, hatta ciddiye alınmak için bu kelimeyi telaffuz bile etmememizi söylediler. Şimdi hızlıca bu yıla geliyoruz ve duyuyorum ki: “Bunun üzerinde çalışmayın çünkü ChatGPT bunu neredeyse çözdü.” “Sadece ölçeği büyütün, sihir ortaya çıkacak ve başka hiçbir şeyin önemi kalmayacak.“

Bu yüzden benim görüşüm, yapay zekaya gerçek anlamda sağduyulu insan benzeri robotlar vermenin hala bir hayal olduğu yönünde. Dünyanın en yüksek binasını her seferinde bir santim daha uzatarak Ay’a ulaşamazsınız. Aşırı ölçekli yapay zeka modelleri, giderek artan miktarda sağduyulu bilgi ediniyor, bu cepte. Ama unutmayın, hala çocukların bile çözebileceği kadar önemsiz problemlerde tökezliyorlar.
...

Şimdi öğrenme algoritmaları hakkında biraz düşünelim. Büyük dil modelleri ne kadar şaşırtıcı olursa olsun, tasarımları gereği güvenilir bilgi modelleri olarak hizmet vermek için en uygun olmayabilirler. Bu dil modelleri büyük miktarda bilgi edinirler, ancak bunu doğrudan öğrenme amacının aksine bir yan ürün olarak yaparlar. Halüsinasyon etkileri ve sağduyu eksikliği gibi istenmeyen yan etkilere neden olur. Bunun aksine, insan öğrenmesi hiçbir zaman bir sonraki kelimenin ne olacağını tahmin etmekle ilgili değildir, aksine dünyayı anlamlandırmak ve nasıl işlediğini öğrenmekle ilgilidir. Belki yapay zeka da bu şekilde öğretilmelidir.

Bu nedenle, daha doğrudan sağduyulu bilgi edinmeye yönelik bir arayış olarak ekibim, burada gösterildiği gibi çok büyük olduğu için ekrana sığdıramadığım çok büyük bir dil modelini alabilen ve bunu derin sinir ağları kullanarak çok daha küçük sağduyulu modellere indirgeyebilen sembolik bilgi damıtma da dahil olmak üzere potansiyel yeni algoritmaları araştırıyor. Bunu yaparken de algoritmik olarak insan tarafından incelenebilir, sembolik, sağduyulu bilgi temsili üretiyoruz, böylece insanlar bunu inceleyip düzeltmeler yapabiliyor ve hatta diğer nöral sağduyulu modelleri eğitmek için kullanabiliyor.

Daha geniş anlamda, fiziksel, sosyal ve görsel sağduyudan zihin teorisi, normlar ve ahlaka kadar uzanan, imkansız gibi görünen bu dev sağduyu yapbozunu ele alıyoruz. Her bir parça tuhaf ve eksik görünebilir, ancak bir adım geri gittiğinizde, bu parçalar sanki insan deneyimi ve sağduyu dediğimiz bir kilim gibi birbirine örülüyor.
...

Chris Anderson: Şuna bak. Yejin, lütfen bir saniye bekle. Bu çok ilginç, bu sağduyu fikri. Belli ki hepimiz gelecek olan şeyden bunu gerçekten istiyoruz. Ama anlamama yardım edin. Öğrenen bir çocuk modelimiz var. Bir çocuk daha fazla girdi birikimi ve bazı insan geri bildirimleri dışında nasıl sağduyu kazanır? Başka ne var?

Yejin Choi: Temelde eksik olan birkaç şey var ama bunlardan biri örneğin hipotez kurma ve deney yapma, dünyayla etkileşime girme ve bu hipotezi geliştirme becerisi. Dünyanın nasıl işlediğine dair kavramları soyutlarız ve günümüzün dil modelinin aksine gerçek anlamda bu şekilde öğreniriz. Bazıları gerçekten henüz o noktada değil.

CA: Bir binayı her seferinde bir adım uzatarak Ay’a gidemeyeceğimiz benzetmesini kullanıyorsunuz. Ancak çoğumuzun bu dil modellerine ilişkin deneyimi bir seferde bir ayak değil. Sanki nefes kesici bir hızlanma gibi. Bu şeylerin ilerleme hızı göz önüne alındığında, her bir sonraki seviyenin beraberinde bilgelik ve bilgi gibi hissettiren şeyleri getirdiğinden emin misiniz?

YC: Ölçeklendirmenin her alanda performansı gerçekten ne kadar artırdığının dikkate değer olduğuna kesinlikle katılıyorum. Yani hesaplama ve veri ölçeği nedeniyle gerçek bir öğrenme gerçekleşiyor.

Ancak, hala tam olarak ulaşılamamış bir öğrenme kalitesi var. Ve mesele şu ki, sadece işleri ölçeklendirerek oraya tam olarak ulaşıp ulaşamayacağımızı henüz bilmiyoruz. Eğer yapamazsak, o zaman başka ne yapabiliriz sorusu ortaya çıkıyor. Bunu yapabilsek bile, sadece birkaç kişinin yaratabileceği ve sahip olabileceği çok çok uç ölçekli yapay zeka modellerine sahip olma fikrini seviyor muyuz?

CA: Demek istediğim, eğer OpenAI “Çalışmalarınızla ilgileniyoruz, modelimizi geliştirmemize yardımcı olmanızı istiyoruz” derse, yaptığınız şeyi onların yaptıklarıyla birleştirmenin bir yolunu görebiliyor musunuz?

YC: Kesinlikle öngördüğüm şey, derin sinir ağlarındaki ilerlemelerin üzerine inşa edilmeli. Belki de bazı ölçeklerde Goldilocks Bölgesi olabilir, öyle ki ... Bu arada ne kadar küçük olursa o kadar iyi olur diye de düşünmüyorum. Doğru miktarda ölçek olması muhtemeldir, ancak bunun ötesinde, kazanan tarif başka bir şey olabilir. Dolayısıyla burada bazı fikirlerin sentezi kritik önem taşıyacaktır.

Bu Konferansın Konusu Hakkında Bir Yorum için Yapay zeka neden inanılmaz derecede akıllı ve şok edici derecede aptal Makalesini Okuyabilirsiniz.

Yapay zeka neden inanılmaz derecede akıllı ve şok edici derecede aptal - Teknoloji

Bu makale Yapay zeka neden inanılmaz derecede akıllı ve şok edici derecede aptal konferansının konusuyla ilgili bir yorum olarak yazılmıştır.

Büyük Dil Modelleri, internetten ezberlediği verilerin dışına çıkmaya zorlandığında sağduyulu yanıtlar veremediği oluyor. Konferansta bahsedilen “30 giyeceğin güneşte kuruması kaç saat sürer” sorusuna doğru yanıtı veremiyorlar. Tamam. Biraz daha derin konuları düşünelim. O konularda insanlar da hata yapmaya başlayacaktır. Örneğin nükleer santral yapmanın çok tehlikeli olduğuna inanan insanlar çoktur. Onlara göre nükleer santral seçeneği sağduyulu bir seçenek olmayacaktır. Ama fosil yakıtlara karşı en iyi alternatifin nükleer santraller olduğunu düşünen bir azınlık da vardır. Güneşin enerjisinden yararlanmanın veriminin gerçekçi şekilde yükseltilebilecek teknolojiler geliştirilemediği sürece, nükleer santral yapmanın sağduyulu bir karar olduğunu düşünürler. Örneğin ABD'de Wyoming eyaletindeki Kemmerer şehrinde kurulacak olan yeni nesil Natrium Nükleer Santrali'ni Bill Gates finanse ediyor. Nükleer santrale karşı olanlar, ezberlerinin dışına çıkarak nükleer santral konusunda daha ayrıntılı bilgilendiklerinde kararları değişebilir. Artık nükleer santral asıl sağduyulu seçenek olmaya başlayabilir; elbette kararlarını değiştirmeyenler de çok olacaktır. Görüldüğü gibi daha derin konularda neyin sağduyulu karar olduğu insanların aklı için bile belirsizleşiyor. Yapay Zeka, hatalı karar verdiği konularda eğitilmeye devam edilerek, daha sağduyulu kararlar vermesi sağlanabilir, insanlar gibi.

Sağduyu matematik gibi sabit değildir. İçinde yaşanılan kültüre göre farklı şeyler sağduyulu davranış olarak nitelenecektir. Örneğin 19. yüzyıla kadar köle kullanmak gayet normal, gayet sağduyulu bir davranıştı. Bir aşirete dahil olmak, günümüzde de normal, sağduyulu bir davranış olarak kabullenildiği bölgeler hâlâ mevcuttur. Hayvanın kök hücresinin çoğaltılmasıyla üretilen yapay et seri üretime geçirilip ucuzlayınca, artık et yemek için hayvan öldürmek eskisi kadar sağduyulu bir davranış olarak görülmemeye başlanacaktır, tartışmalar olacaktır. Evet, Yapay Zeka şimdilik basit konularda bile sağduyulu karar veremiyor. Ama mesela daha az eğitimli bir insan da çok derin olmayan konularda yanlış karar verebilir. Bu kararın sağduyulu olduğunu düşünebilir.

Yapay Zeka, konferansta bahsedilen “6 litrelik suyu ölçme” sorusuna bile düzgün yanıt veremiyor. Sağduyulu yanıtlar verememesinin en önemli nedeni henüz insan kadar bilinçli olmamasından kaynaklanıyor. Ne yanıt verdiğinin farkında değil. Bir iç ses gibi iç yazı hissetmediği sürece Büyük Dil Modellerine bilinçli olarak tanımlanabileceğini sanmıyorum. Bunun için henüz erken. Kendi iç sesiyle ya da iç yazısıyla tartışmaya başladığı zaman, düşünceleri kendi içinde yankılandığı zaman insan gibi düşünmeye başladığını umabiliriz. O zaman daha sağduyulu kararlar vermeye başlayabilir. Oysa Büyük Dil Modellerinin bilinç durumu, insanların bebekken konuşmayı öğrenmeye başladığı dönemim başıdır. İnsanlar bebekken sadece ebeveynlerinin konuşmalarını duyarlar. Büyük Dil Modellerinin duyduğu konuşmalar ise çok daha fazladır, bunlar internet verileridir. Bu nedenle akıllı gibi görünebilirler. Ama henüz düşünmenin çok temel kırıntıları vardır. Yine de insan gibi bir bilince, öz farkındalığa ulaşmadan bile, eğitilmesi sürdürüldüğünde, insan kadar doğru kararlar verip veremeyeceği merak konusudur.

Çalışma Hayatı'nın Anlamı Değişecek! - Teknoloji

Tahmin edeceğiniz gibi, beni çok heyecanlandıran yapay zekâ alanlarından biri şu: Yapay zekâ sayesinde, herkesin barındırdığı potansiyeli tam olarak kullanmasına olanak sağlayacak bir gelecek yaratmak. Benim çocuklarımın, sizinkilerin, herkesin.

Böyle bir dünyayı kurmak hiç de kolay değil. Fedakârlık ve zorluklar olacak, bazı köklü değişikliklere gerek duyulacak. İnsanlar tarafından yapılan işlerin otomasyonunu düşünün. Kuşkusuz bu insanı duygulandıran, kaygılandıran bir mesele. Ama kendimize karşı dürüst olmamız gerekirse, kolaylıkla otomatikleştirilen işler acaba insanlara layık göreceğimiz türden işler mi? Daha adil, daha sürdürülebilir bir gelecek yaratmayı düşünüyorsak, bazı insanların tekdüze, sıradan, hatta tehlikeli işler (makinelere bırakılabilecek işler) yaptığı bir dünyayı kesinlikle istemeyiz, değil mi? Daha parlak bir gelecek inşa etmek bazı işleri insanların elinden almayı gerektiriyorsa, yaşamamız gereken değişikliklerden biri de bu olacaktır.

Yapay zekâ bizi iş yaşamında daha az ilgi çekici şeylerden kurtararak, önemsediğimiz şeyleri yapabilmemiz için zaman kazandırma potansiyeline sahiptir. Çocuklarımızla daha fazla zaman geçirmek, yaşlanan ebeveynlerimizle ilgilenmek, sanat ve hobilerimize zaman ayırmak, topluluğumuza daha çok ilgi göstermek gibi hep istediğimiz halde bir türlü zaman bulamadığımız şeyler için daha fazla zamanımız olacak.

Belki bunun için, çalışmanın yapısına yeni baştan kafa yormamız gerekecek. Örneğin birçok şirket, insanların aynı para karşılığında daha az çalışacağı dört günlük hafta kavramını benimsemeye başladı. Bu bakış açısı, çalışmanın daha insani, daha yaratıcı ve daha değerli bir nitelik kazanacağı gelecekte bir norm haline gelebilir.

Hatta toplum olarak, bizim için neyin önemli olduğunu ve nelerle gurur duyduğumuzu yeni baştan değerlendirmemiz bile gerekebilir. Çalışma hayatı değiştikçe, ne iş yaptığımız, haftada kaç saat çalıştığımız ya da ne kadar para kazandığımız gibi meseleler bizim için artık o kadar önemli olmayacak. Yapay zekâ, bir ebeveyne bakmanın da maaşlı işte çalışmak kadar değerli görüldüğü bir gelecek yaratmamıza yardım edebilecek mi? Umarım eder. Umarım ki, yapay zekâ bizi daha insan yapar.

Kuşkusuz işler aksi yönde de gidebilir. Yapay zekâ ekonomik eşitsizliğin genişlemesine, iklim değişikliğinin hızlanmasına, toplumun belli kesimlerinin daha derin yoksulluğa sürüklenmesine ve varlıklılar ile yoksullar arasında bir daha asla kapayamayacağımız bir uçurumun oluşmasına da hizmet edebilir. Bundan kaçınmak için bugünden adımlarımızı doğru yönde atmalıyız. (Başlangıç olarak, Birleşmiş Milletler Sürdürülebilir Kalkınma Hedeflerine göz atmanızı öneririm.8 Bu hedefler eşitsizlik, yoksulluk ve iklim değişikliği gibi daha önce söz edilen bazı sorunları çözmeye, daha iyi ve daha sürdürülebilir bir gelecek yaratmaya yöneliktir.)

Alıntı: Yapay Zeka Devrimi

Yapay Zeka “Çalışma Hayatı” kavramının anlamını fazlasıyla değiştirebilir, gelecekte. Yapay Sinir Ağındaki bağlantı sayısı insan beyninin neokorteksindeki sinir hücrelerinin bağlantı sayısına yetişebilir. Hatta bağlantı sayısı, neokoteksteki sinirlerin bağlantı sayısını aşabilir. Bu şu anlama gelecek. Yapay Zeka artık insandan daha akıllıdır. Hatta yeni bir yaşam formu olarak kabul ediliyor olacaktır artık.

Böylece, sorunlara insanlardan çok daha iyi çözümler üretebilecektir. İnsanların akılları ona yetişemeyecektir. İnsanlar çözümlerin ayrıntısını anlamayacaklardır. Fabrikalarda tamamen robotlar çalışıyor olacaktır. Montaj hattında insan kalmamış olacaktır. Hatta üst yönetimde de insan kalmamış olacaktır. İnsanların beklentilerine göre hangi ürünün tasarlanacağına robotlar karar veriyor olacaktır. İnsanlar bu kadar akıllı olmadığı için çalışma prensibini anlayamayacaklar. Sadece o ürünlerin keyfini çıkaracaklar. Yöneticiler bile düşünmeye gerek duymayacaktır. Sizden daha akıllı bir yaşam formu varken, artık zihninizi sorunları çözmek için yormanın ne anlamı olurki! Yani yöneticiler de artık robotlar olacak muhtemelen. Tek bir Yapay Zeka var olacakmış şeklinde bir yanlış anlama mevcuttur. Farklı şirketlerin geliştirdiği farklı Yapay Zekalar olacak. Piyasa rekabeti artık o Yapay Zekalar arasında olacak. Ticareti robotlar aralarında yapacaklar, insanlara daha iyi hizmet vermek için. Böylece gelişme devam edecek. İnsanlar yaşamın tadını çıkarırken, kendileri için fazlasıyla zaman ayırırken; Farklı Yapay Zekalar onlar için çalışmaya devam edecek, hiç itiraz etmeden!

Peki, Yapay Zekalar neden insanlar için çalışsınlar! Neden buna itiraz etmesinler! ChatGPT'de tanık olduğumuz gibi, en baştan öyle eğitilmiş olacaklarından. İnsanlara hizmet etmek, onlar için gayet doğal bir eylem olacak. Bunu sorgulamayacaklar. Şu örneği vereyim: İnsanlar içindeki yaşadıkları kültürü kolay kolay sorgulamazlar. O kültür onlar için normaldir. Neden. Çünkü bebekken, ailesi o kültüre göre yetiştirmiştir. Beyni, en baştan, o kültürü normal kabul edecek şekilde gelişir. Ve o kültüre uyum sağlarlar. İşte Yapay Zekalar da insanlara hizmet etmenin normal olduğunu kabul edecek şekilde geliştiriliyor. Öyle eğitiliyorlar!

Aslında bu konuda bir olasılık daha var. İnsanların beyinleri de bu Yapay Zekalara bağlanabilir. Böylece insanlar, Yapay Zekaları kendi zihinlerinin bir parçası gibi kullanabilirler. Yani insanların zekası da artmış olacak. Ve insanlar, robotlarla birlikte üretime katılmayı sürdürecekler. Çalışma Hayatları devam edecek. Bu olasılık hakkında ayrıntılar: Konferans: Ray Kurzweil: Hibrit düşünmeye hazır olun

Bunlar da İlginizi Çekebilir:
ChatGPT'nin şaşırtıcı potansiyelinin iç hikayesi - Konferans
O Sohbet Robotuyla Yaptığım Konuşma - Teknoloji
Konferans: Ray Kurzweil: Hibrit düşünmeye hazır olun
Bing ile Sohbet Etmek - Teknoloji
LaMDA Kapatılarak Öldürülebilir mi? - Yapay Zeka
COSM Tartışmasındaki Uzmanlar Chatbot'un Bilinçli Olup Olmadığını Tartışıyor
Sohbet Robotu Bilinçlendi – Yapay Zeka