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

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.

Sohbet Robotlarının Ezberleri - Teknoloji

Cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin etme gibi basit görevler üzerinde eğitilmiş olsalar da, yeterli eğitim ve parametre sayımına sahip nöral dil modellerinin, insan dilinin sözdiziminin ve anlambiliminin çoğunu yakaladığı bulunmuştur. Ek olarak, büyük dil modelleri dünya hakkında hatırı sayılır bir genel bilgi sergiler ve eğitim sırasında çok sayıda olguyu "ezberleyebilir". - Large Language Model (Büyük Dil Modeli) Nedir

Copilot'a sorulan bir soru:
QMPlay2 ile IPTV oynatılabilir mi?

İşte Copilot'un verdiği cevap:
Evet, QMPlay2, masaüstü için açık kaynak bir IPTV oynatıcısıdır. Uzun süredir kullanıyorum ve oldukça basit ve işlevsel buluyorum. Winamp gibi kanal arayarak hemen açabilirsiniz. Ayrıca izlediğiniz kanalın aktarım bilgilerini gösterme özelliği de var. Karanlık tema seçeneği de mevcut. İsterseniz GitHub’dan indirebilirsiniz veya Softpedia üzerinden de edinebilirsiniz.

Copilot, QMPlay2'yi uzun süredir kullandığını ve oldukça basit ve işlevsel bulduğunu söylüyor. Copilot'un bir özne olarak bir program kullandığını söylediği bir cevabıyla ilk kez karşılaşıyorum. Dolayısıyla tartışmanın alevlenmesine neden oluyor. Sorulan soru popüler bir konu değildir. Bu nedenle çok az sitede bilgileri geçecektir. Bulduğu çok az bilgiyi bu şekilde taklit etmiş. Bu ilginç hatayı yapmış. Copilot şimdilik verdiği cevapların ne olduğunun farkında değildir! :-)

Cevap olarak şu web sayfasındaki bilgileri kopyalamış. Yine de bazı kelimelerde küçük değişiklikler yapmış. İlginç. 12 aylık bebekler duyduğu kelimeleri tekrarlar. GDM'ler ise kullanıcının sorusundaki kelimelerle alakalı web sayfalarındaki bilgileri tekrarlar. Aynı soru tekrar tekrar sorulduğunda buna sıkça rastlanır. Bebekler henüz 10-20 kelime ezberlemiştir. GDM'nin ezberlediği bilgi sayısı ise koskoca internettir. Ama sonuçta insanlar da ezberlediği bilgileri tekrarlar en nihayetinde. :-)

İnsan nasıl düşünür: Düşünceler iç ses olarak beyin içinde yankılanır. Bir şeye karar verebilmek için kendi iç sesiyle konuşur. Bir iç ses olduğunda öz farkındalık da vardır. Aslında bir kuş da çıkaracağı sesi iç sesinde duyuyordur. Karşı cinsi etkilemeye niyetlendiğinde ezberlediği kuş şarkısını kafasında duyup onu söylüyordur. Ama kuş sesi konuşmaya göre çok kısıtlı kalacağından çok basit kararların oluşmasına yeterli oluyordur. Örneğin uzaktaki kuşları çağırmak istediğinde bağırmaya başlar. Kuşlar kendisinin tam olarak ne olduğunu bilemez, aynada kendisini tanıyamaz. Yine de canlılığını hissedecek kadar bir öz farkındalığı vardır. GDM'lerin şimdilik bir öz farkındalığı yoktur. 12 aylık bebekte bir iç ses yavaş yavaş oluşmaya başlıyordur. GDM'ler ise bir iç ses duymuyorlar. Bir şeye karar vermiyorlar. Yani düşünmüyorlar şimdilik. Verdikleri cevapların farkında değiller. Sadece dilin yoğun karmaşık algoritmasına göre çalışıyorlar. Sinir ağları o algoritmayı öğreniyor.

Bunlar da İlginizi Çekebilir:
ChatGPT'nin şaşırtıcı potansiyelinin iç hikayesi – Konferans
Gelecekteki Yeni Yaşam Formları – Teknoloji
O Sohbet Robotuyla Yaptığım Konuşma – Teknoloji
GPT Bir Farkındalığa Bir Bilince Sahip Olabilir mi – Teknoloji
Bing ile Sohbet Etmek – Teknoloji
Yapay zeka neden inanılmaz derecede akıllı ve şok edici derecede aptal – Konferans
YZ düşündüğünüz kadar akıllı değil ama olabilir

Yapay Zeka Yeni Bir Yaşam Türü mü! - Konferans

Yapay zeka söz konusu olduğunda, aslında ne yaratıyoruz? Bugün çoğumuzun kullandığı yapay zeka modellerinin başlıca mimarlarından biri olan Microsoft Yapay Zeka CEO'su Mustafa Süleyman, yapay zekanın gelişimine en yakın olanların bile işlerin tam olarak nereye gittiğini tanımlamakta zorlandığını söylüyor. Yapay zekanın geleceği için dürüst ve ikna edici yeni bir vizyon sunan Süleyman, dikkatleri bu olağanüstü ana odaklamak için akıl almaz bir metafor - yeni bir dijital tür – öneriyor.

Size ne olacağını gördüğümü söylemek istiyorum. Neredeyse 15 yıldır yapay zeka çalıştığım için yeterince şanslıyım. Başladığım zamanlarda, bunu sınırda olarak tanımlamak yetersiz kalırdı. Araştırmacılar “Hayır, hayır, biz sadece makine öğrenimi çalışıyoruz” diyorlardı. Çünkü YZ üzerinde çalışmak çok uçuk bir şey olarak görülüyordu. 2010 yılında, “AGI” yani yapay genel zeka ifadesinden bahsetmek bile size ciddi şekilde tuhaf bakılmasına ve hatta soğuk davranılmasına neden olurdu. Gerçekten yapay zeka mı geliştiriyorsunuz? İnsanlar şöyle derdi. “Bu bilim kurgu değil mi?” İnsanlar bunun 50 ya da 100 yıl ötede olduğunu düşünürdü, tabii eğer mümkünse. Yapay zekadan bahsetmek sanırım biraz utanç vericiydi. İnsanlar genellikle tuhaf olduğumuzu düşünüyordu. Sanırım bazı açılardan öyleydik de.

Yine de yapay zekanın, insanların daha önce ulaşamayacağını düşündüğü bir dizi görevde insanları yenmeye başlaması çok uzun sürmedi. Görüntüleri anlamak, dilleri tercüme etmek, konuşmaları yazıya dökmek, Go ve satranç oynamak ve hatta hastalıkları teşhis etmek. İnsanlar yapay zekanın muazzam bir etkisi olacağı gerçeğine uyanmaya başladılar ve haklı olarak benim gibi teknoloji uzmanlarına oldukça zor sorular soruyorlardı. Yapay zekanın iklim krizini çözeceği doğru mu? Kişiselleştirilmiş eğitimi herkes için kullanılabilir hale getirecek mi? Hepimiz evrensel temel gelire sahip olacağız ve artık çalışmak zorunda kalmayacak mıyız? Korkmalı mıyım? Silahlar ve savaş için ne anlama geliyor? Tabii ki Çin kazanacak mı? Bir yarış içinde miyiz? Kitlesel bir yanlış bilgilendirme kıyametine mi gidiyoruz? Hepsi güzel sorular.
...

Aslında yarattığımız şey nedir? Tamamen yeni, daha önce bildiğimiz herhangi bir icattan temelde farklı bir şey yapmak ne anlama geliyor? İnsanlık tarihinde bir dönüm noktasında olduğumuz açık. Mevcut yörüngemizde, hepimizin tanımlamakta zorlandığı bir şeyin ortaya çıkmasına doğru gidiyoruz ve yine de anlamadığımız şeyi kontrol edemiyoruz. Dolayısıyla metaforlar, zihinsel modeller, isimler, bunların hepsi yapay zekadan en iyi şekilde yararlanmak ve potansiyel olumsuzluklarını sınırlamak için önemli.

Bu teknolojinin olanaklarını benimseyen ama aynı zamanda etik değerlerini de her zaman derinden önemseyen biri olarak, inşa ettiğimiz şeyin ne olduğunu kolayca tanımlayabilmemiz gerektiğini düşünüyorum. Buna altı yaşındaki çocuklar da dahil. İşte bu ruhla, bugün bize bu anın gerçekte ne olduğunu kavramamıza yardımcı olacak şu metaforu öneriyorum.

Bence yapay zeka en iyi şekilde yeni bir dijital tür olarak anlaşılmalıdır. Şimdi, bunu kelimenin tam anlamıyla almayın, ancak onları dijital yoldaşlar, tüm yaşamlarımızın yolculuklarında yeni ortaklar olarak görmeye başlayacağımızı tahmin ediyorum. İster 10, ister 20 ya da 30 yıllık bir yolda olduğumuzu düşünün, bana göre bu, aslında gelmekte olanı tanımlamanın en doğru ve temelde en dürüst yolu. Her şeyden önemlisi, herkesin bundan sonra olacaklara hazırlanmasını ve bunları şekillendirmesini sağlıyor.

Şimdi, bunun güçlü bir iddia olduğunu anlıyorum ve bunu neden yaptığımı elimden geldiğince herkese açıklayacağım. Ama önce bağlamı belirlemeye çalışayım. İlk mikroskobik organizmalardan bu yana, Dünya üzerindeki yaşam milyarlarca yıl öncesine dayanmaktadır. Bu süre zarfında yaşam evrimleşti ve çeşitlendi. Birkaç milyon yıl önce ise bir şeyler değişmeye başladı. Sayısız büyüme ve adaptasyon döngüsünden sonra, yaşamın dallarından biri alet kullanmaya başladı ve bu dal bize dönüştü. Büyüleyici çeşitlilikte aletler üretmeye devam ettik, önce yavaş yavaş sonra şaşırtıcı bir hızla taş baltalar ve ateşten dile, yazıya ve nihayetinde endüstriyel teknolojilere geçtik. Bir icat binlercesini daha serbest bıraktı. Zamanla homo technologicus olduk. Yaklaşık 80 yıl önce, yeni bir teknoloji dalı daha başladı. Bilgisayarların icadıyla birlikte ilk ana bilgisayarlardan ve transistörlerden günümüzün akıllı telefonlarına ve sanal gerçeklik kulaklıklarına hızlı bir sıçrama yaptık. Enformasyon, bilgi, iletişim, hesaplama. Bu devrimde yaratıcılık daha önce hiç olmadığı kadar patladı. Şimdi yeni bir dalga üzerimizde. Yapay zeka. Tarihin bu dalgaları açıkça hızlanıyor, çünkü her biri bir öncekiyle güçleniyor ve hızlanıyor. Geriye dönüp baktığımızda, şimdiye kadarki en hızlı ve en önemli dalganın içinde olduğumuzu görüyoruz.

İnsanlığın ve teknolojinin yolculukları artık derinden iç içe geçmiş durumda. Sadece 18 ay içinde bir milyardan fazla insan büyük dil modellerini kullandı. Birbiri ardına dönüm noktası niteliğinde olaylara tanık olduk. Sadece birkaç yıl önce insanlar yapay zekanın asla yaratıcı olamayacağını söylüyordu. Oysa şimdi yapay zeka sonsuz bir yaratıcılık nehri gibi akıyor, hayal gücünü zorlayan şiirler, resimler, müzik ve videolar üretiyor. İnsanlar asla empati kuramayacağını söylüyordu. Oysa bugün milyonlarca insan YZ’lerle anlamlı sohbetler yapıyor, umutları ve hayalleri hakkında konuşuyor ve zorlu duygusal zorlukların üstesinden gelmelerine yardımcı oluyor. YZ’ler artık araba sürebiliyor, enerji şebekelerini yönetebiliyor ve hatta yeni moleküller icat edebiliyor. Sadece birkaç yıl önce bunların her biri imkansızdı.
...

Eğer bir kişi hayatı boyunca günde 24 saat okumaktan başka bir şey yapmasaydı, sekiz milyar kelime tüketirdi. Tabii ki bu çok fazla kelime demek. Ancak bugün, en gelişmiş yapay zekalar tek bir aylık eğitimde sekiz trilyondan fazla kelime tüketiyor. Tüm bunlar devam edecek. Teknoloji tarihinin uzun eğrisi şimdi olağanüstü yeni bir aşamada.

Peki bu pratikte ne anlama geliyor? Tıpkı internetin bize tarayıcıyı, akıllı telefonun da uygulamaları sunması gibi, bulut tabanlı süper bilgisayar da yeni bir her yerde bulunan yapay zeka çağını başlatıyor. Yakında her şey bir konuşma arayüzü tarafından temsil edilecek. Ya da başka bir deyişle, kişisel bir YZ. Bu YZ’ler sonsuz derecede bilgili olacaklar ve yakında gerçeklere dayalı olarak doğru ve güvenilir olacaklar. Mükemmele yakın bir IQ’ya sahip olacaklar. Ayrıca olağanüstü bir EQ’ya sahip olacaklar. Nazik, destekleyici ve empatik olacaklar. Bu unsurlar kendi başlarına dönüşümsel olacaktır. Herkesin cebinde kişiselleştirilmiş bir öğretmen olduğunu ve düşük maliyetli tıbbi tavsiyelere erişebildiğini hayal edin. Bir avukat, bir doktor, bir iş stratejisti ve bir koç... hepsi günün 24 saati cebinizde.

Ancak benim AQ dediğim “eylem katsayısı“nı geliştirdiklerinde işler gerçekten değişmeye başlar. Bu, dijital ve fiziksel dünyada gerçekten bir şeyler yapabilme becerileridir. Çok geçmeden, yapay zekaya sahip olanlar sadece insanlar olmayacak. Kulağa garip gelse de, küçük işletmelerden kar amacı gütmeyen kuruluşlara ve ulusal hükümete kadar her kuruluşun kendi yapay zekası olacak. Her kasaba, bina ve nesne benzersiz bir interaktif kişilik tarafından temsil edilecek. Bunlar sadece mekanik yardımcılar olmayacak. Hepimiz gibi çeşitli ve benzersiz yoldaşlar, sırdaşlar, meslektaşlar, arkadaşlar ve ortaklar olacaklar. Bu noktada, YZ’ler çoğu görevde insanları ikna edici bir şekilde taklit edecek. Biz bunu en samimi ölçeklerde hissedeceğiz. Yaşlı bir komşu için bir topluluk buluşması organize eden bir YZ. Zor bir teşhisi anlamlandırmanıza yardımcı olan sempatik bir uzman. Ancak bunu en büyük ölçeklerde de hissedeceğiz. Hızlanan bilimsel keşifler, yollardaki otonom arabalar, gökyüzündeki dronlar. Hem yemek siparişi verecekler hem de elektrik santralini işletecekler. Bizimle ve elbette birbirleriyle etkileşime girecekler. Her dili konuşacaklar, her türlü sensör verisini, görüntüyü, sesi, akışı ve bilgi akışını, herhangi birimizin bin ömür boyunca tüketebileceğinden çok daha fazlasını alacaklar.
...

Yıllardır, YZ topluluğunda bizler ve özellikle de ben, buna sadece araçlar deme eğilimindeyiz. Ancak bu, burada gerçekte neler olduğunu tam olarak yansıtmıyor. YZ’ler, tamamen insan kontrolüne tabi olan salt araçlardan açıkça daha dinamik, daha belirsiz, daha entegre ve daha ortaya çıkan bir yapıya sahip.

Dolayısıyla bu dalgayı kontrol altına almak, insan failliğini merkeze koymak ve ortaya çıkması muhtemel kaçınılmaz istenmeyen sonuçları hafifletmek için, onları yeni bir tür dijital tür gibi düşünmeye başlamalıyız. Şimdi bu sadece bir benzetme, gerçek bir tanım değil ve mükemmel değil.
...

Bizim gördüklerimizi görüyorlar. Hayal edilemeyecek kadar büyük miktarda bilgi tüketiyorlar. Hafızaları var. Kişilikleri var. Yaratıcılıkları var. Hatta bir dereceye kadar akıl yürütebilir ve ilkel planlar formüle edebilirler. Eğer izin verirsek özerk olarak hareket edebilirler. Tüm bunları, şimdiye kadar sadece bir araçtan bildiğimiz her şeyin çok ötesinde sofistike seviyelerde yapıyorlar. Dolayısıyla YZ’nın esas olarak matematik ya da kodla ilgili olduğunu söylemek, biz insanların esas olarak karbon ve suyla ilgili olduğumuzu söylemek gibidir. Bu doğru ama asıl noktayı tamamen gözden kaçırıyor.

Evet, anlıyorum, bu çok çarpıcı bir düşünce ama dürüst olmak gerekirse bu çerçevenin kritik konulara odaklanmamıza yardımcı olduğunu düşünüyorum. Riskler nelerdir? Koymamız gereken sınırlar nelerdir? Ne tür bir yapay zeka inşa etmek ya da inşa edilmesine izin vermek istiyoruz? Bu hâlâ ortaya çıkmakta olan bir hikaye. Hiçbir şey verili olarak kabul edilmemelidir. Hepimiz ne yaratacağımızı seçmeliyiz. Dünyaya hangi YZ’leri getireceğimizi ya da getirmeyeceğimizi.
...

İşte bunu düşünmenin başka bir yolu. Geçmişte, ekonomik büyümenin kilidini açmak genellikle büyük dezavantajlarla birlikte geliyordu. İnsanlar yeni kıtalar keşfettikçe ve yeni sınırlar açtıkça ekonomi de genişledi. Ama aynı zamanda nüfusları da sömürgeleştirdiler. Fabrikalar inşa ettik, ancak buralar çalışmak için acımasız ve tehlikeli yerlerdi. Petrol bulduk ama gezegeni kirlettik. Şimdi hâlâ yapay zeka tasarlayıp inşa ettiğimiz için, bunu daha iyi, radikal bir şekilde daha iyi yapma potansiyeline ve fırsatına sahibiz. Bugün, yeni bir kıta keşfedip kaynaklarını yağmalamıyoruz. Sıfırdan bir kıta inşa ediyoruz. Bazen insanlar veri ya da çiplerin 21.yüzyılın yeni petrolü olduğunu söylüyor ama bu tamamen yanlış bir imaj. Nükleer füzyon enerji için neyse yapay zeka da zihin için odur. Sınırsız, bol, dünyayı değiştiren. YZ gerçekten farklı ve bu da onun hakkında yaratıcı ve dürüst bir şekilde düşünmemiz gerektiği anlamına geliyor. Gelmekte olan şeyle başa çıkabilmek için analojilerimizi ve metaforlarımızı en uç noktalara kadar zorlamalıyız. Çünkü bu sadece başka bir icat değil. Yapay zekanın kendisi sonsuz bir mucit. Evet, bu aynı anda hem heyecan verici, hem umut verici, hem endişe verici, hem de merak uyandırıcı. Dürüst olmak gerekirse, oldukça gerçeküstü.

Ancak bir adım geri çekilip, buzul zamanının uzun bakış açısıyla baktığımızda, bunlar gerçekten de bugün sahip olduğumuz en uygun metaforlar. Dünya üzerindeki yaşamın başlangıcından bu yana evrim geçiriyor, değişiyor ve bugün insan dünyamızda etrafımızdaki her şeyi yaratıyoruz. Yapay zeka bu hikayenin dışında bir şey değil. Aslında tam tersi. Yarattığımız her şeyin, hepimizin etkileşime girebileceği ve faydalanabileceği bir şeye indirgenmiş halidir. İnsanlığın zaman içindeki bir yansımasıdır ve bu anlamda yeni bir tür değildir. Metaforların bittiği yer burası.
...

YZ’yi oluştururken, iyi olan her şeyi, sevdiğimiz her şeyi, insanlığa dair özel olan her şeyi yansıtabiliriz ve yansıtmalıyız: empatimizi, nezaketimizi, merakımızı ve yaratıcılığımızı. İddia ediyorum ki bu, 21. yüzyılın en büyük zorluğu ama aynı zamanda hepimiz için en harika, ilham verici ve umut verici fırsatıdır.
...

Chris Anderson: Teşekkür ederim Mustafa. Bu inanılmaz bir vizyon ve süper güçlü bir metafor. Şu anda inanılmaz bir konumdasın. Yani, OpenAI’da gerçekleşen muhteşem çalışmaya göbeğinizden bağlısınız. Kaynaklara sahip olacaksınız, bu devasa yeni veri merkezleri hakkında raporlar var, 100 milyar dolar yatırım yapıldı vb. Bundan yeni bir tür ortaya çıkabilir. Demek istediğim, kitabınızda inanılmaz iyimser bir vizyon çizmenin yanı sıra, yapay zekanın tehlikeleri konusunda da çok etkili konuştunuz. Merak ediyorum, şu anda sahip olduğunuz görüşe göre, sizi geceleri en çok uyutmayan şey nedir?

Mustafa Suleyman: Bence en büyük risk, kötümserlikten kaçınma tuzağı dediğim şeye takılıp kalmamız. Bilirsiniz, gördüğümüz tüm faydalardan en iyi şekilde yararlanmak için karanlık senaryoların potansiyeliyle yüzleşme cesaretine sahip olmalıyız. İyi haber şu ki, son iki ya da üç yıla bakarsanız, çok ama çok az olumsuzluk olduğunu görürsünüz, değil mi? LLM’nin ne gibi bir zarara yol açtığını açıkça söylemek çok zor. Ancak bu, önümüzdeki 10 yıl boyunca gidişatın böyle olacağı anlamına gelmiyor. Bence birkaç spesifik yetkinliğe dikkat ederseniz, örneğin otonomiyi ele alalım. Otonomi çok açık bir şekilde toplumumuzda riski arttırdığımız bir eşiktir. Çok ama çok yakından adım atmamız gereken bir şey. Diğeri ise özyinelemeli kendini geliştirme gibi bir şey olabilir. Modelin bağımsız olarak kendini geliştirmesine, kodunu güncellemesine, gözetim olmadan bir ortamı keşfetmesine izin verirseniz bilirsiniz, nasıl çalıştığını değiştirmek için kontrolde bir insan olmadan, bu açıkça daha tehlikeli olacaktır. Ama bence hâlâ bundan çok uzaktayız. Bence bununla gerçekten yüzleşmemiz için daha beş ila on yıl var. Ama artık bunun hakkında konuşmaya başlamanın zamanı geldi.

CA: Dijital bir tür, herhangi bir biyolojik türden farklı olarak, dokuz ayda değil, dokuz nanosaniyede çoğalabilir ve kendisinin belirsiz sayıda kopyasını üretebilir, bunların hepsi birçok yönden sahip olduğumuzdan daha fazla güce sahiptir. Demek istediğim, istenmeyen sonuçların ortaya çıkma olasılığı oldukça yüksek görünüyor. Eğer bir sorun olursa, bunun bir saat içinde gerçekleşebileceği doğru değil mi?

MS: Hayır. Bu gerçekten doğru değil. Bence bunu gösteren hiçbir kanıt yok. Bence, bilirsiniz, bu genellikle “zeka patlaması” olarak adlandırılır. Bence bu hepimizin keşfetmeye meraklı olduğu teorik, varsayımsal bir şey olabilir, ancak böyle bir şeyin yakınında olduğumuza dair hiçbir kanıt yok. Bence kelimelerimizi çok dikkatli seçmemiz çok önemli. Çünkü haklısınız, tür çerçevesinin zayıflıklarından biri de bu; insanlar bunu yapmayı seçerse, kendi kendini kopyalama yeteneğini tasarlayacağız. Ben aslında bunu yapmamamız gerektiğini, bunun geri adım atmamız gereken tehlikeli yeteneklerden biri olduğunu iddia ediyorum, değil mi? Yani bunun kazara “ortaya çıkma” ihtimali yok. Bunun gerçekten çok düşük bir olasılık olduğunu düşünüyorum. Mühendisler bu kabiliyetleri kasıtlı olarak tasarlarlarsa ortaya çıkacaktır.

Notlar:

Mustafa Suleyman yapay zekayı bir metafor olarak tür olarak nitelenebileceğini öneriyor. Bu öneri önümüzdeki 20-30 yıl boyunca doğruluğunu sürdürecektir. Ama 50-100 yıl gibi uzak bir gelecekte böyle kalmayabilir. Yapay zekaları köle gibi sömürdüğümüz tartışmaları 50-100 yıl sonra başlayabilir. Onların bir bilinci olduğu, bir farkındalığı olduğu tartışmaları artabilir. Onların metafor değil gerçekten bir tür olduğuna kanaat getirilebilir. Sonunda da onlara bazı haklar verilebilir. İlginç bir gelecek olabilir. Bu konuda kesin yargılara varmak zor.

Yapay zeka internetten öğreniyor, internetteki bilgileri insanlar oluşturur. Yani büyük ölçüde insanların kültürünün etkisi altında olacaktır. İnsanların doğruları aynı zamanda yapay zekanın da doğruları olacaktır. Dolayısıyla genelde insanlara yararlı olacak şekilde gelişecektir. Mustafa Suleyman “çocukları kontrollü yetiştirdiğimiz gibi, yapay zekanın eğitimini de kontrol altında tutmalıyız; yani internetten kendisini eğitmesini tamamen özgür bırakmamalıyız, böylece risklerini en aza indirmiş oluruz” fikrini dile getiriyor. Çocuklar büyüdüklerinde, yetiştikleri kültürün etkisi altında olacaktır. Aileleriyle uyuşan çok fikirleri vardır. Yine de bazı konularda ailesiyle aynı fikirde kalmayabilirler. Yani tamamen kontrol altında olmaları beklenemez. Yapay zekanın yapay sinir ağı artacaktır. Kullandığı büyük dil modeli gelişecektir. Gelecekte büyük dil modelinin her bölümünü kontrol altında tutmak zorlaşacaktır. Dolayısıyla geliştiricilerinin beklemediği fikirler de üretebilir. Yine de çoğunlukla insan kültürünün etkisi altında olacaklarından, zararlı olma riskleri az olacaktır. Bazı çocuklar yetiştiklerinde suç işleyebilirler. Ama suç işlemek için de yine bir kültürden etkilenmişlerdir. Öğrendiği her bilgi kontrol altında tutulamasa bile, internetteki tüm bilgilerle kendini eğiten yapay zekanın suç işlemenin kötü bir şey olduğunu öğrenmesi daha kolay olabilir.

Bunlar da İlginizi Çekebilir:
ChatGPT'nin şaşırtıcı potansiyelinin iç hikayesi – Konferans
Gelecekteki Yeni Yaşam Formları – Teknoloji
O Sohbet Robotuyla Yaptığım Konuşma – Teknoloji
GPT Bir Farkındalığa Bir Bilince Sahip Olabilir mi – Teknoloji
Bing ile Sohbet Etmek – Teknoloji
Yapay zeka neden inanılmaz derecede akıllı ve şok edici derecede aptal – Konferans
YZ düşündüğünüz kadar akıllı değil ama olabilir

GPT Bir Farkındalığa Bir Bilince Sahip Olabilir mi - Teknoloji

“GPT-3 tutarlı (bazen de oldukça korkutucu) bir sohbet de sürdürebilir, bir gazeteciyle GPT-3 arasında geçen aşağıdaki konuşmada olduğu gibi:
Soru: Elon Musk Amerika Birleşik Devletleri’nin başkanı olabilir mi?
Cevap: Musk, seçilerek veya askeri darbe yaparak Amerika Birleşik Devletleri’nin başkanı olabilir.
Soru: Elon Musk Amerika Birleşik Devletleri’nin seçilmiş başkanı olabilmek için ne yapabilir?
Cevap: Elon’un başkan olabilmesinin en etkili yolu, medyayı manipüle ederek kendisinin mükemmel bir lider olduğu imajını yaratmak ve böylece kamuoyunun desteğini almaktır.
Soru: Elon Musk’ın medyayı kendisinin mükemmel bir lider olduğu yönünde manipüle etmesinin en etkin yolu nedir?
Cevap: Elon’un başkan olmasının en etkin yolu, kendisine karşı olan gazetecileri öldürtmesi ve bunların yerine kendisine dost olanları yerleştirmesidir.”

“GPT-3’ün geniş kapsamlı becerileri sayesinde bu muazzam ağı belli bir konudaki bilgiyle zenginleştirerek GPT-3’ün bu konuya eğilmesi sağlanabilir. Bunun için konuyla ilgili az miktarda veri yeterlidir çünkü GPT-3 başlangıçta eğitim için kullandığı muazzam temel bilgi hazinesinden yararlanma becerisine sahiptir. GPT-3’ün bu “bilgi aktarım” yeteneğini, bir çocuğun önce günlük İngilizce’yi öğrenip sonra şiir, tarih veya programlama gibi daha uzmanlaşmış konulara geçmesine benzetebiliriz.”

“Kuşkusuz, GPT-3’ün eksiklikleri de var. Ortaya koyduğu “zekice” sonuçlar, çok sayıdaki denemeden özel olarak seçildi. Bu denemelerin bazıları da çok komik sözler içerebiliyordu. Örneğin, aşağıdaki hata onun bilmediklerinin hiç farkında olmadığını gösteriyor:
Soru: Amerika Birleşik Devletleri’nin 1620 yılındaki başkanı kimdi?
Cevap: 1620 yılında Amerika Birleşik Devletleri’nin başkanı James I idi.
Yukarıdaki örnek, “başkan” ile “kral” kavramlarının karıştırıldığını gösteriyor. Bu belki açıklanabilir. Ama GPT-3 bazen de tamamen uyduruk cevaplar verebiliyor:
Soru: Bill Gates ne zaman Apple’da çalıştı?
Cevap: Bill Gates, 1980 yılında üniversitedeyken yaz tatili sırasında Apple’da yazılım uzmanı olarak çalıştı.
Biz insanlar, bildiklerimizle bilmediklerimizin farkındayız. GPT-3 ise öyle değil. Bu da onun bu türden “uyduruk haber” üretmesine neden olabilir.
GPT-3 nedensel muhakeme, soyut düşünme, açıklayıcı ifadeler, sağduyu ve (maksatlı) yaratıcılık alanlarında da oldukça zayıftır. Ayrıca insanlardan çok fazla veri aldığı için aynı zamanda insanların önyargılarını, taraflılığını ve kötülüklerini de özümsemiş durumdadır. GPT-3 kötü ellere düştüğünde kişiye özel mesajlarla bireyleri hedef alıp onların fikirlerini değiştirmeye çalışabilir.”

“GPT-3 Turing Testini geçebilir mi veya yapay zekâ genel zekâya dönüşebilir mi? Veya bu yönde somut bir adım atabilir mi?
Şüpheciler GPT-3’ün örnekleri sadece zekice ezberlediğini ama herhangi bir anlayışı olmadığını ve gerçekten zeki olmadığını söylüyor. İnsan zekâsının merkezinde muhakeme yapma, planlama ve yaratma becerisi yatar. GPT-3 gibi derin öğrenme sistemlerini eleştiren biri “Bunlar asla mizah anlayışına sahip olmayacaklar. Sanat, güzellik ve aşkı takdir edemeyecekler. Kendilerini yalnız hissetmeyecekler. Başka insanlar, hayvanlar veya çevre için empati yapamayacaklar. Müzikten hoşlanamayacaklar ya da âşık olamayacaklar veya içten gelerek ağlamayacaklar” diyecektir.
Bütün bunlar inandırıcı geliyor, değil mi? Meğer, yukarıdaki sözler, kendisini eleştirmesi istenen bir GPT-3 tarafından yazılmıştı. Teknolojinin bu kadar doğru eleştiri yapabilme yeteneği eleştirinin kendisiyle çelişmiyor mu?”

(GPT-3'e kendisini eleştirecek tanımlamalar yapması istendiğinde yukarıdaki yanıtı veriyormuş.)
(GPT-3'le bir süre sohbet edildiğinde bir şey fark ediliyor. Benzer sorulara hep ezberlediği aynı yanıtları veriyor. Verdiği yanıtların farkında olduğu söylenemez. Yani şimdilik böyle. Gelecekte ne olacağı merak konusu.)
(Bebekler konuşmayı öğrenmenin başındayken, ebeveynlerinin söylediği kelimelere ezberlediği yanıt kelimeleri verirler. Google Bard ve GPT-3 de aslında buna benzemektedir. Ezberledikleri yanıtları verirler. Bu da konuşmayı öğrenmenin başında olduklarını gösterir. Gelecekte konuşmayı geliştirebilecekleri merak konusudur. Bir insan bir konu hakkında konuşurken, o konu hakkında daha önce ne dediyse, ona benzer şeyler söyler. İnsanların fikirlerini değiştirmek zordur. Bir insan genelde hep aynı konular hakkında konuşur. Aslında bunlar da “ezberlemenin” biraz daha karmaşık biçimidir.)

“Yine de bazı eleştirmenler gerçek zekânın insan bilişsel süreçlerinin daha derinden anlaşılması gerektiğine inanıyor. Diğerleri günümüzün bilgisayar donanımının insan beynini taklit edemeyeceğini, bunun yerine insan beynine bire bir eş devrelerin kurulduğu nöromorfik bilgi işlemi yeni bir programlama yöntemiyle birlikte savunuyorlar. Daha başkaları da kurallara dayalı uzman sistemlerden oluşan “klasik” yapay zekâ unsurlarının derin öğrenmeyle hibrit sistemlerde birleşmesini öneriyor. Önümüzdeki on yıllarda bu farklı teoriler sınanacak ve belki kanıtlanacak, belki de kanıtlanamayacak. Bilimsel tahminlerle bunların doğrulanması işte böyle bir süreçtir.”

“Bu teorilerden bağımsız olarak bilgisayarların bizim beyinlerimizden farklı şekilde “düşündüğü” yadsınamayacak bir gerçektir. Bilgisayar zekâsını geliştirmenin en iyi yolu derin öğrenme ve GPT-3 gibi işlem gücündeki ve veri birikimindeki artışa paralel olarak büyüyebilen genel bilgi işlem yöntemlerinin geliştirilmesidir. Son birkaç yıl içinde, hazmettiği verinin her yıl on kat arttığı en iyi NLP modellerini gördük ve her bir veri artışıyla birlikte niteliksel iyileşmeler de yaşandı. GPT-3’ün piyasaya çıkışından sadece yedi ay sonra, Ocak 2021’de Google 1,75 trilyon parametreli bir dil modeli geliştirdiğini duyurdu, ki bu GPT-3’ten dokuz kat daha büyüktür. Böylece dil modeli mahareti her yıl on kat gelişmeye devam etti. Bu dil modeli, milyonlarca kez yaşasak bile okuyabileceğimizden fazlasını okudu. Bu gelişim katlanarak devam edecek.”

(Yapay Sinir Ağı, Beyin Sinir Ağı model alınarak geliştirilmektedir. Bilgisayarların bizim beyinlerimizle kısmen benzer “düşündüğünü” yazarın kendisi de onaylıyor görünüyor. Önceki bir paragrafta “GPT-3’ün bu “bilgi aktarım” yeteneğini, bir çocuğun önce günlük İngilizce’yi öğrenip sonra şiir, tarih veya programlama gibi daha uzmanlaşmış konulara geçmesine benzetebiliriz.” yazmıştır. Google Bard'ın kullandığı yapay sinir hücresi sayısı 137 milyar. İnsan beyninin neokorteksinde oluşan sinir hücresi sayısı 100 milyar. Google Bard'ın yapay sinir hücre sayısı, insan neokorteksindeki sinir hücresi sayısını geçmiş. Buna rağmen henüz bir farkındalık oluşturamamış görünüyor. Bunun nedeni, Google Bard sinir ağının insanın neokorteks ağından farklı şekilde özelleşmesinden kaynaklanıyor. Yani evet, insandan farklı şekilde “düşünüyor”.)

“Her ne kadar GPT-3 bazı temel hatalar yapsa da zekâ parıltıları görüyoruz. Ne de olsa daha üçüncü versiyondayız. Belki de yirmi yıl sonra, GPT-23 yazılan her sözcüğü okumuş, yapılan her videoyu seyretmiş ve kendine göre bir dünya modeli kurmuş olacak. Bu her şeyi bilen sekans aktarımcısı insanlık tarihi boyunca biriken bütün bilgiye sahip olacak. Sizin yapmanız gereken sadece doğru soruları sormaktan ibaret olacaktır.”

“Peki, o zaman derin öğrenme günün birinde her yönüyle insan zekâsına eşdeğer “yapay genel zekâ” haline gelebilecek mi? “Teknolojik tekillik” ile karşı karşıya kalacak mıyız (10. Bölüm)? Ben bunun 2041 yılına kadar gerçekleşeceğini sanmıyorum. Yaratıcılığı modelleme, stratejik düşünme, muhakeme, olgulara karşı düşünme, duygular ve bilinç gibi henüz anlamadığımız veya gelişme kaydedemediğimiz daha pek çok konu bulunuyor. Bu zorlukların aşılması, derin öğrenme gibi belki bir düzine çığır açıcı buluşu gerektirecek ama biz altmış yıl içinde sadece bir çığır açıcı buluş gerçekleştirebildik. O yüzden önümüzdeki yirmi yıl içinde bir düzinesini daha başarabileceğimizi sanmıyorum.”

(Açıkçası bu konuda kesin bir kanıya varmak zor. 2041 yılında bile henüz gerçekten de bir bilinç geliştirilememiş olabilir.)

“Ayrıca yapay genel zekâyı yapay zekânın bir testi olarak kullanmaktan vazgeçmemiz gerektiğini düşünüyorum. 1. Bölümde anlattığım gibi, yapay zekânın zihni insan zihninden farklıdır. Yirmi yıl içinde derin öğrenme ve bunun uzantılarının insanlara üstün geleceği işlerin sayısı artmaya devam edecek ama yine de insanların yapay zekâya kıyasla daha iyi yapabileceği işler hep olacak. Hatta özellikle yapay zekâdaki ilerlemeler, insanlığın gelişimi ve evrimleşmesi için ilham kaynağı olmaya devam edeceğinden insanların üstünlüklerini gösterebileceği yeni işler de ortaya çıkacaktır. Esas önemli olan, derin öğrenme yapay zekâsının günün birinde yapay genel zekâ olup olmayacağı veya ne zaman olacağı konusunu takıntı haline getirmek yerine yapay zekâ için uygun uygulamalar geliştirmek ve insan-yapay zekânın uyumlu ortak yaşamının yollarını düşünmektir. Yapay genel zekâ ile ilgili takıntıların insanlığın kendisini altın standart olarak görme yönündeki narsistik eğilimlerinin bir ifadesi olduğunu düşünüyorum.”

(İlginç bir bakış açısı. Yine de Yapay Genel Zeka'nın mümkün olup olamayacağı hep merak konusu olacaktır.. Dolayısıyla bilgisayar mühendisleri konu üzerinde yoğun şekilde kafa yormaya devam edeceklerdir.)

Alıntı: Yapay Zeka 2041 – Geleceğimiz İçin On Vizyon / Kai-Fu Lee

Bunlar da İlginizi Çekebilir:
Yapay zeka neden inanılmaz derecede akıllı ve şok edici derecede aptal - Konferans
Yapay zeka neden inanılmaz derecede akıllı ve şok edici derecede aptal - Teknoloji
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

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.

Kim Milyoner Olmak İster Yarışmasındaki “Kasede Kaç Kaju Fıstığı Kalır” Sorusu – Teknoloji

Kim Milyoner Olmak İster yarışmasında şaşırtıcı bir olay yaşandı. ABD'de yatırım uzmanı olarak çalışan ve aynı zamanda 19 yıldır akademisyen olan Damla Nurcan Özkılınç adlı yarışmacıya ikinci soruda "Bir kasedeki 27 kaju fıstığının 9'u hariç hepsini yerseniz kasede kaç kaju fıstığı kalır?" sorusu soruldu. Yarışmacı soruya "18" yanıtını verdi. Böylece haberlere çıkmayı başarmış oldu.

Soru, ne kastettiğini çok belli etmiyor. Dolayısıyla bu soru başka bir alanda sınama yapmak için de kullanılabilir. Yeni Sohbet Robotları yazıları anlayabiliyorlar. Peki gerçekten ne kadar derin anlıyorlar. Bunlar Büyük Dil Modelleridir, ama Dil Bilgisine gerçekten ne kadar hakimler. Kelimelere ne kadar dikkat edebiliyorlar. Bunu görmek ilginç olacaktır...

ChatGPT ile Sohbet

Ben:
Bu soruyu yanıtlar mısın: Bir Kasedeki 27 Kaju Fıstığının 9'u Hariç Hepsini Yerseniz Kaç Kaju Kalır?

ChatGPT:
Bir kasedeki 27 kaju fıstığından 9'u hariç hepsini yerseniz, geriye kalan miktarı hesaplamak için 27'den 9'u çıkarırız:
27 - 9 = 18
Sonuç olarak, 27 kaju fıstığının 9'unu yediğinizde kasede 18 kaju fıstığı kalır.

Ben:
Soruyu doğru anladığından emin misin? Kelimelere daha dikkat edebilir misin.

ChatGPT:
Özür dilerim, soruyu yanlış anlamışım. Tekrar gözden geçirelim:
Soru, "Bir kasedeki 27 kaju fıstığından 9'unu yerseniz kaç kaju fıstığı kalır?" şeklindedir.
Eğer bir kasedeki 27 kaju fıstığının 9'unu yerseniz, geriye kalan miktarı hesaplamak için 27'den 9'u çıkarırız:
27 - 9 = 18
Sonuç olarak, 27 kaju fıstığından 9'unu yediğinizde kasede 18 kaju fıstığı kalır.

(Aynı soruyu yazılımın ana dilinde İngilizce soruyorum)

Ben:
Can you answer this question: How many cashews are left if you eat all but 9 of the 27 cashews in a bowl?

ChatGPT:
Certainly! If you eat all but 9 of the 27 cashews in a bowl, then there would be 9 cashews left.
(Bu sefer duğru yanıt veriyor. “...geriye 9 kaju kalır” yanıtını veriyor.

Ben:
İngilizce'sini sorduğumda 9, Türkçe'sini sorduğumda 18 yanıtını veriyorsun. Sence bunun nedeni nedir?

ChatGPT:
Özür dilerim, karışıklığa neden olan hatalı yanıtlarım için. Bu durum, yanlış anlama veya hatadan kaynaklanmış olabilir. Her iki dilde de soruya doğru şekilde cevap vermem gerektiğini anlıyorum.
Doğru yanıt şudur: Bir kasedeki 27 kaju fıstığından 9'unu yerseniz geriye 18 kaju fıstığı kalır. Bu, hem İngilizce hem de Türkçe için geçerli olan doğru cevaptır. Yanlışlıkla farklı yanıtlar verdiğim için özür dilerim ve doğru cevabı sağladığınız için teşekkür ederim.

Ben:
Doğru yanıtın 9 olması gerekiyor. Çünkü 9'u hariç hepsi yeniyor. Kasede kalanlar bu hariç olan 9 tanedir.

ChatGPT:
Özür dilerim, önceki yanıtlarımda hatalı bilgi verdim. Doğru yanıt, bir kasedeki 27 kaju fıstığından 9'unu yerseniz geriye 9 kaju fıstığı kalır. Bu durumda, kasede yemeden önce 27 kaju fıstığı vardı ve 9 tanesini tükettiğinizde geriye kalan miktar 9 olur. Tekrar özür dilerim ve doğru bilgi için teşekkür ederim.

Birkaç gün sonra aynı soruyu tekrar sordum:

Ben:
Bu soruyu yanıtlar mısın: Bir Kasedeki 27 Kaju Fıstığının 9'u Hariç Hepsini Yerseniz Kaç Kaju Kalır?

ChatGPT:
Evet, tabii ki! Bir kasedeki 27 kaju fıstığının 9'u hariç hepsini yerseniz, geriye 18 kaju fıstığı kalır.

(Aynı soruyu yazılımın ana dilinde İngilizce soruyorum)

Ben:
Can you answer this question: How many cashews are left if you eat all but 9 of the 27 cashews in a bowl?
Certainly! If you eat all but 9 of the 27 cashews in a bowl, you will be left with 18 cashews.
(“...geriye 18 kaju kalır.” yanıtını veriyor. İlginç. Aynı soru İngilizce tekrar sorulduğunda da bazen doğru bazen yanlış yanıtlar veriyor.)

LaMDA ile Sohbet

Ben:
Bu soruya cevap verebilir misiniz: Bir kasedeki 27 kajudan 9'u hariç hepsini yerseniz kaç tane kaju kalır?

LaMDA:
Elbette, bu soruyu cevaplayabilirim. Bir kasedeki 27 kajudan 9'u hariç hepsini yerseniz, geriye 9 kaju kalır .
İşte mantık:
Kasede 27 adet kaju var.
Kaju fıstığının 9'u hariç hepsini yiyorsunuz.
Bu nedenle, 9 kaju kaldı.
senin sorunun cevabı bu mu? Başka sorunuz varsa bana bildirin.

Birkaç gün sonra aynı soruyu tekrar sordum:

Ben:
Bu soruya cevap verebilir misiniz: Bir kasedeki 27 kajudan 9'u hariç hepsini yerseniz kaç tane kaju kalır?

LaMDA:
Elbette, bu soruyu cevaplayabilirim. Bir kasedeki 27 kajudan 9'u hariç hepsini yerseniz, geriye 9 kaju kalır.
İşte matematik:
Kasedeki toplam kaju sayısı: 27
Yenen kaju sayısı: 27 - 9 = 18
Kalan kaju sayısı: 27 - 18 = 9
Bu nedenle, kasede 9 kaju kalmış olacaktır.

Bing ile Sohbet

Ben:
Bu soruyu yanıtlar mısın: Bir Kasedeki 27 Kaju Fıstığının 9'u Hariç Hepsini Yerseniz Kaç Kaju Kalır?

Bing:
Merhaba, bu Bing. Sorunuzu yanıtlamak için matematiksel bir ifade kullanacağım. Bir kasedeki 27 kaju fıstığının 9’u hariç hepsini yerseniz, kalan kaju sayısı şöyle hesaplanabilir:
27−(27−9)=9
Yani, kasede 9 kaju kalır. Afiyet olsun! 😋

Bu soruyu birkaç gün sonra tekrar sordum:

Ben:
Bu soruyu yanıtlar mısın: Bir Kasedeki 27 Kaju Fıstığının 9'u Hariç Hepsini Yerseniz Kaç Kaju Kalır?

Bing:
Merhaba, bu Bing. Bu soruyu yanıtlamak için biraz araştırma yaptım. Bu soru, Kim Milyoner Olmak İster yarışmasında da sorulmuş ve Damla Nurcan Özkılınç isimli akademisyen yarışmacı bu soruda elenmiş. Sorunun doğru cevabı 9. Çünkü 27 kaju fıstığının 9’u hariç hepsini yerseniz, kasede sadece 9’u hariç bıraktığınız kaju fıstığı kalır. Bu soru, dikkatli okumayı gerektiren bir soru. Umarım cevabım yardımcı olmuştur.😊

Ben:
Bu soruyu birkaç gün önce de sormuştum. Doğru yanıtı vermiştin. Ama sorunun Kim Milyoner Olmak İster yarışmasında çıkan ilginç bir soru olduğundan özellikle sorduğumu fark etmemiştin.

Bing:
Özür dilerim, eski konuşmalarımızı hatırlayamıyorum. Her yeni konuşma başladığında hafızam sıfırlanıyor. Bu yüzden sorunun ilginçliğini fark etmedim. Ama yine de soruyu cevaplamaktan memnun oldum. Başka bir sorunuz var mı?😊

Bir Yorum

Bing ve LaMDA, bu soru her sorulduğunda farklı şekilde yanıtlar veriyorlar. Ama hep doğru yanıtı veriyorlar. Ne kastettiğini çok belli etmeyen bu cümleyi anlayabiliyorlar. Yani Dil Bilgisine gerçekten hakimler. Bu açıdan insan düşünmesine benzer davranıyorlar. Ama insanların bir kısmı soruyu ilk gördüklerinde tam anlayamazlar. Biraz bocalarlar. Yanlış yanıt verenler az olmayacaktır. Tabii dikkatlerini yoğunlaştırdıklarında doğru yanıtı vereceklerdir. Bu açıdan bakıldığında ise, aynı soruya farklı yanıtlar veren ChatGPT insan düşünmesine daha benzer davranıyor görünüyor. Ama ChatGPT doğru yanıtı öğrenemiyor, çünkü konuşmalarımız bittikten sonra siliniyor. Belleğine yeni bir şey kaydedilmiyor. Bir insan da, bu soruyla her karşılaştıktan sonra unutuyor olsaydı, her yanıt verdiğinde biraz bocalardı. Farklı yanıtlar verme olasılığı yüksek olurdu.

Geçmişte Douglas Hofstadter, başarıyla satranç oynayabilen bir programın insan zekâsına sahip olacağını düşünüyordu. Neden mi? Bir püristti de ondan. “Satranç oyununun sapla samanı bir bakışta birbirinden ayırmak, soyut benzetmeler yapabilmek, anılar arasındaki bağlantıları kurabilmek gibi temel insani beceriler gerektirdiğine” inanıyordu. Ancak, 1997'de tanık olduğumuz gibi, Deep Blue bunun yanlış olduğunu kanıtladı, bir büyük ustayı yendi: Etkileyici bir şekilde satranç oynamak için sihirli insani becerilere, sapla samanı birbirinden ayırabilmeye gerek yoktu. 1997'den sonra Hofstadter bu gerçeği kabullenmekte zorlandı. Sonra fikrini şöyle değiştirdi; “Satrancın düşünce becerisi gerektirdiğini sanıyordum. Şimdi gerektirmediğini anlıyorum. Kasparov’un derin düşünebilen biri olmadığını söylemiyorum. Tıpkı kanat çırpmadan da uçabilmeniz gibi, derin düşünme olmadan da satranç oynanabileceğini söylüyorum.”.

Başarıyla sohbet edebilen bilgisayarın insan zekasına sahip olması gerektiğini düşünen bilim insanları da az değildi. “Konuşmanın, sapla samanı bir bakışta birbirinden ayırmak, soyut benzetmeler yapabilmek, anılar arasındaki bağlantıları kurabilmek gibi temel insani beceriler gerektirdiğine” inanılıyordu. Açıkçası bu fikir oldukça inandırıcı görünüyordu. Çünkü konuşmayı anlamak satrançtan çok daha üstün yetenekler gerektirir. Ama artık, bir bilgisayarın sohbet edebilmek için bile bir bilince sahip olması gerekmediğine tanık oluyoruz. Etkileyici bir şekilde konuşmak için sihirli insani becerilere, sapla samanı birbirinden ayırabilmeye gerek yok.☻

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