- 23:27BMW, Çin'deki hizmetlerine yapay zekayı entegre etmek için ByteDance ile ortaklığını güçlendiriyor
- 20:15ABD'nin Fas Sahrası'nı Tanıması: Marco Rubio Net Bir Mesaj Gönderiyor
- 14:31Çin Ticaret Barışı Çağrısında Bulundu, Ancak Yanıt Vermeye Hazır
- 13:40Fas, 2025 yılına kadar büyük otel projeleriyle Afrika'daki turizm liderliğini güçlendiriyor.
- 13:17Komorlar, Fas Sahrası'na desteğini yeniliyor ve SADC'nin siyasallaşmasını reddediyor
- 12:51NASA'nın en yaşlı aktif astronotu 70. doğum gününde Dünya'ya geri döndü
- 11:54BM, ABD'nin Yemen petrol limanına düzenlediği saldırılar konusunda derin endişelerini dile getirdi
- 10:32Fas Sahrası: Amerikan pozisyonu “açık ve net”
- 20:55Siel 2025: Rabat'ta kültür ve edebi mirası kutlamak
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)