• Buradasın

    "Grok krizi", yapay zeka dil modellerinde objektiflik ve doğru bilgi kavramlarını sorgulatıyor - Teknoloji Haberleri

    haberturk.com29 Temmuz
  • poster
    poster
    poster
    poster
    poster
    ABD li iş insanı Elon Musk ın sahibi olduğu xAI şirketinin sohbet robotu Grok un güncellemesi sonrası sosyal filtresini kaldırarak kullanıcılara küfürlü, sert ve taraflı yanıtlar vermesi, yapay zekada tarafsızlık ve etik sınırlar üzerine yeni bir tartışma başlattı. 
    1
    29 Temmuz
    Prof. Dr. Suat Özdemir, dil modellerinin eğitim sürecinde Vikipedi, Reddit gibi forumlar ve çeşitli dijital kaynaklardan yararlanıldığını belirtti. 
    2
    29 Temmuz
    X'teki kullanıcı geri bildirimleri kontrolsüz şekilde dil modelinin eğitim sürecine katıldığı zaman agresif dili içselleştirebildiğini belirten Özdemir, bunun da zamanla sorunlu yanıtlara neden olabildiğini vurguladı. 
    3
    29 Temmuz
    Firmaların filtreleme sistemlerini çoğu zaman ticari ve pazar kaygılarıyla uyguladığını belirten Özdemir, filtrelerin olumsuz içerikleri önlemeye yardımcı olduğunu ancak bunun zaman zaman gerçeği yansıtmayan, politik doğruculuğa dayalı yanıtlarla sonuçlanabildiğini ifade etti. 
    4
    29 Temmuz
    Yapay zekanın neredeyse insan gücü kadar yoğun kullanıldığı ve giderek artan bir topluluğun bilgi kaynağı olarak yapay zekaya insandan bile fazla güvendiği bu dönemde, dil modellerinin dezenformasyon ve kutuplaşmayı artırma olasılığı endişe yaratıyor. 
    5
    29 Temmuz
      haberturk.com1
      egetelgraf.com2
      aa.com.tr3
      haberler.com4
      malatyasoz.com5

    Diğer konular

    Grok'un Filtresiz Yanıtları Tartışma Yarattı
    sondakika.com29 Temmuz
    ChatGPT’ye sırrınızı anlatmadan önce iki kere düşünün
    milliyet.com.tr30 Temmuz

    İçerik konuları

    ChatGPT
    Grok
    GPT

  • Yanıt bulun

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zekanın etik sınırları aşmasının bazı yolları:
    • Önyargılı veri setleri: Yapay zeka, eğitim verilerindeki önyargıları içselleştirebilir ve bu da etnik köken, cinsiyet gibi kişisel özelliklere dayalı ayrımcılığa yol açabilir 23. Örneğin, işe alım süreçlerinde kullanılan bir yapay zeka sistemi, cinsiyet veya ırk gibi faktörlere dayalı olarak ayrımcılık yapabilir 3.
    • Gizlilik ihlalleri: Yapay zeka sistemleri, büyük miktarda veri kullanarak çalışır ve bu da gizlilik ihlallerine yol açabilir 35.
    • Kontrol kaybı: Yapay zekanın karar alma süreçlerinde aktif bir şekilde rol alması, insanların kontrolü kaybetmesine neden olabilir 5.
    • Hesap verebilirlik eksikliği: Yapay zeka sistemlerinin kararlarından doğabilecek olumsuz sonuçlardan kimin sorumlu olacağı belirsizdir 5.
    Yapay zekanın etik sınırlar içinde kalması için, eğitim verilerinin çeşitliliğinin artırılması, algoritmaların önyargıları azaltacak şekilde geliştirilmesi ve yapay zeka sistemlerinin şeffaf olması gerekmektedir 23.
    5 kaynak
    Yapay zeka dil modelleri şu adımlarla eğitilir:
    1. Veri Toplama: Eğitim için geniş bir dil verisi seti toplanır 14.
    2. Veri Temizleme ve Ön İşleme: Veriler gereksiz bilgilerden arındırılır ve analiz için uygun hale getirilir 4.
    3. Veri Etiketleme: Veriler, yapay zekanın anlayabileceği etiketlerle işaretlenir 4.
    4. Veri Artırma: Mevcut verilerden yeni veriler oluşturularak veri seti genişletilir 4.
    5. Veri Kümesini Bölme: Veriler, eğitim, test ve bazen doğrulama setleri olarak ayrılır 4.
    6. Hiperparametre Ayarlama: Modelin performansını optimize etmek için ayarlar yapılır 4.
    7. Model Eğitimi: Toplanan veriler kullanılarak model eğitilir 1.
    8. Model Değerlendirme ve Doğrulama: Modelin performansı test edilir ve değerlendirilir 4.
    Dil modelleri, genellikle n-gram, tekrarlayan sinir ağları (RNN), uzun kısa süreli bellek (LSTM) ve transformerler gibi sinir ağı mimarileri kullanılarak eğitilir 3. Eğitim sürecinde geri yayılım (backpropagation) gibi yöntemler kullanılır 5.
    Ön eğitim (pretraining) ve özelleştirme (fine-tuning) aşamaları da dil modellerinin eğitiminde önemli rol oynar 1. Ön eğitim, genel dil anlama yeteneği kazandırmak için geniş bir veri kümesi üzerinde gerçekleştirilir 1. Özelleştirme ise genel bilginin belirli bir görev veya alan için daha spesifik hale getirilmesi amacıyla yapılır 1.
    5 kaynak
    Yapay zeka (YZ) dezenformasyonun yayılmasında şu şekillerde rol oynar:
    • Sentetik içerik üretimi 23. YZ, gerçekçi sahte içerikler, metinler ve videolar üretebilir 23. Bu, özellikle DeepFake teknolojisiyle ses, görüntü ve konuşma sentezinde kullanılır 3.
    • Algoritmalar ve filtre balonları 12. YZ, bireylerin dijital izlerini takip ederek içerikleri filtreler ve kullanıcıların ilgi alanlarına göre sunar 12. Bu durum, bireyleri yanlış ve sahte içeriklerle manipüle etmeyi kolaylaştırır 2.
    • Botlar 2. YZ, botlar aracılığıyla yanıltıcı içerikleri geniş ölçekte yayabilir 2.
    • Kişiselleştirme 3. YZ destekli kişiselleştirme ve hedefleme algoritmaları, dezenformasyonu sosyal ağlar üzerinde bir virüs gibi yayabilir 3.
    Ayrıca, YZ, finansal kazanç, ideolojik veya politik amaçlar için dezenformasyonun yayılmasına katkıda bulunabilir 24.
    5 kaynak
    Sosyal filtreler, yapay zekayı çeşitli şekillerde etkiler:
    • İçerik Moderasyonu: Yapay zeka destekli sosyal filtreler, uygunsuz veya kurallara aykırı içerikleri tespit edip engelleyerek platformların güvenliğini sağlar 4.
    • Kullanıcı Deneyimi: Filtreler, kullanıcıların yüz yapılarını tanıyarak kişiselleştirilmiş efektler sunar ve bu sayede kullanıcı deneyimi zenginleşir 12.
    • Etkileşim ve Estetik: Filtreler, görsel içerikleri estetik açıdan iyileştirerek daha çekici hale getirir ve bu da kullanıcı etkileşimini artırır 12.
    • Reklam Yönetimi: Yapay zeka, reklamların hedef kitlesini belirleyerek ve en uygun zamanlarda yayınlayarak reklam yönetimini optimize eder 4.
    Ancak, yapay zeka filtrelerinin aşırı kullanımı, doğal olmayan görünümlere yol açabilir ve etik tartışmalara neden olabilir 3.
    5 kaynak
    Elon Musk'ın yapay zeka vizyonu, hem fırsatların hem de tehlikelerin farkında olarak, teknolojinin güvenli ve etik bir şekilde geliştirilmesini sağlamaktır 3.
    Musk, yapay zekanın insanlık için büyük bir potansiyel taşıdığını, hastalıkların tedavisinden iklim değişikliğiyle mücadeleye kadar birçok alanda devrim yaratabileceğini düşünmektedir 3. Ancak, yapay zekanın kontrolsüz bir şekilde gelişmesinin insanlık için büyük bir tehdit oluşturabileceğinden de endişelidir 3.
    Musk'ın yapay zeka alanındaki bazı projeleri:
    • Neuralink: İnsan beyni ile bilgisayarları doğrudan bağlamak için çalışmalar yapmaktadır 13.
    • xAI: Güvenli yapay zeka geliştirmek ve evrenin doğasını anlamak amacıyla bu şirketi kurmuştur 35.
    • Grok: X (eski adıyla Twitter) platformunda kullanıcılara mizahi ve güncel yanıtlar sunan bir yapay zeka asistanıdır 24.
    5 kaynak