- 17:52Fas, gemi inşa alanında küresel bir merkez olma yolunda muazzam bir potansiyele sahip.
- 13:33Trump ilk yurt dışı seyahatinde Suudi Arabistan'ı ziyaret etmeyi planlıyor.
- 13:00Fas filosunun modernizasyonu: Airbus, Embraer ve Lockheed Martin rekabette
- 12:22Dünya Sağlık Örgütü Myanmar Depremini Üst Düzey Acil Durum Olarak İlan Etti
- 11:51Fas, Türk yapımı ilk İHA partisini teslim aldı
- 10:44Gazze: Filistin İslamcı hareketi yeni ateşkes önerisini onayladı
- 09:33Fransızca site: Fas, ilkbaharda tercih edilen bir destinasyon
- 14:15Microsoft, güvenliği güçlendirmek için yapay zeka ajanlarını kullanıma sunuyor.
- 13:30Teknoloji devleri 2050 yılına kadar nükleer enerji kullanımını üç katına çıkarma sözü verdi
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)