- 19:52Hasan II Köşkü: Sevilla'nın kalbindeki mimari bir şaheser
- 15:00Elon Musk, yapay zeka tehlikeleri konusunda uyardı: Yapay verilerle "halüsinasyon" riski
- 14:00Fitch: Fas'ta banka kredilerinde altyapı projeleri ve yatırımlar sayesinde güçlü büyüme
- 13:15"Pyramids" şirketi üretiminin bir kısmını Fas'a taşımayı planlıyor
- 12:30Sparc Hydrogen, yenilikçi yeşil hidrojen teknolojisi için Fas'taki ilk patentini aldı
- 11:45Casablanka'daki ulusal robotik etkinliğine 1200 genç katıldı
- 11:11Görevden alınan Güney Kore Devlet Başkanı, tutukluluğunun uzatılması talebiyle mahkemeye çıktı
- 10:35Morocco ve Boston Consulting, Ticari Nakliye Filosunu Modernize Etmek İçin Ortaklık Kurdu
- 10:00Gazze ateşkesi Pazar günü yürürlüğe giriyor
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)