- 18:00Fas Heyeti, Nouakchott'ta Moritanya Kuvvetleriyle Askeri İstihbarat Konusunu Tartıştı
- 17:06İspanyol gazetesi, İngiltere'nin Fas özerkliğine verdiği desteği tarihi bir dönüm noktası olarak selamladı
- 16:01Erdoğan: Son dönemde İstanbul'da gerçekleşen Rusya-Ukrayna görüşmeleri tarihi bir adımdır.
- 15:46Trump, Harvard'da okuyan uluslararası öğrencilerin girişini askıya aldı
- 15:30Meta, 2047'ye Kadar Enerji Arzını Güvence Altına Almak İçin Nükleer Santrale Milyarlarca Dolar Yatırım Yaptı
- 14:56Fas-Moritanya: Atlantik Afrika'da Sürdürülebilir Bir Gelecek İçin Örnek Deniz İşbirliği
- 14:39Avrupa Merkez Bankası, düşen enflasyon karşısında faiz oranlarını düşürerek parasal gevşeme döngüsüne başlıyor
- 14:00Fas, Manila'daki Afrika Günü Kutlamaları Sırasında Kültürel ve Diplomatik Varlığını Vurguladı
- 13:37Yeniden tanımlanan diplomasi: Washington'dan Rabat'a bir strateji ve gösteri hikayesi
Facebook’ta Bizi Takip Edin
Elon Musk, yapay zeka tehlikeleri konusunda uyardı: Yapay verilerle "halüsinasyon" riski
Elon Musk, öğrenmek ve cevaplar üretmek için internetten büyük miktarda veriye dayanan GPT-4 ve ChatGPT gibi yapay zeka modellerinin potansiyel tehlikeleri konusunda güçlü endişelerini dile getirdi. Musk'a göre bu modeller çok büyük miktarda veri tüketiyor ve çevrimiçi verilerin tükeneceği bir noktaya gelmemiz mümkün. Bu da geliştiricilerin, modeller tarafından oluşturulan "yapay" verilere başvurmasını zorunlu kılıyor.
Bu olgu, Musk'ın sinir ağlarının "halüsinasyon" olarak adlandırdığı duruma yol açabilir. Somut olarak, bu, yapay zekaların öğrenmek için kendi veri üreteçlerine güvendiklerinde hatalı veya tutarsız sonuçlar, başka bir deyişle "halüsinasyonlar" üretme riskiyle karşı karşıya oldukları anlamına gelir. Aslında bir yapay zeka modeli ilk bakışta doğru gibi görünen ama aslında yanlış veya anlamsız olan bir cevap sağlayabilir.
Musk, yapay zekanın gerçeklikle hiçbir ilgisi olmayan, yanlış ve ikna edici cevaplar üretebileceği bu "halüsinasyon" durumunun potansiyel sonuçları konusunda uyarıyor. Bu temel bir soruyu gündeme getiriyor: Bir yapay zeka tepkisinin geçerli mi yoksa sadece değersiz bir halüsinasyon mu olduğunu nasıl bileceğiz?
Yapay zekanın yapay olarak üretilen verilere giderek daha fazla bağımlı hale gelmesi, bu sistemlerin başlangıçtaki verilerde bulunan hataları ve önyargıları yeniden üretme veya büyütme riski nedeniyle zamanla bilgi kalitesini düşürebilir. Musk, yapay verilere olan bu bağımlılığın sınırlandırılması gerektiğini vurgulayarak, yapay zeka modelleri tarafından kullanılan bilginin çeşitliliğini ve kalitesini sağlamanın önemini vurguluyor.
Bu olgunun önüne geçmek için, yapay zekanın verdiği tepkilerin doğruluğunu değerlendirecek otomatik doğrulama sistemleri geliştirilebilir. Örneğin, gerçekleri doğrulamak veya sonuçları diğer veri tabanlarıyla karşılaştırmak için güvenilir kaynaklardan yararlanmak mümkün olacaktır. Ayrıca hassas bölgelerde, hataları ve halüsinasyonları en aza indirmek amacıyla, yapay zeka tarafından oluşturulan tepkilerin incelenmesi ve doğrulanmasında insan müdahalesi önemli bir rol oynayabilir.
Yorumlar (0)