© ROOT-NATION.com - Bu makale AI tarafından otomatik olarak çevrilmiştir. Herhangi bir yanlışlık için özür dileriz. Orijinal makaleyi okumak için seçin English Yukarıdaki dil değiştiricide.
Yapay zeka devriminde, gerçekten çığır açıcı bir şeye tanık olduğumuza inanmak zor. Ve bu politikayla ilgili değil — matematikle ilgili. Sorun yapay zeka halüsinasyonlarında yatıyor.
Bir hesap makinesinin ara sıra 2+2=5 dediği bir dünyayı hayal edin. Ya da muhasebe yazılımlarının hiç gerçekleşmemiş işlemleri icat ettiği bir dünyayı. Kulağa saçma geliyor, değil mi? Ancak bugünün yapay zeka devrimiyle adım attığımız dünya tam da böyle bir dünya.
Dijital çağın en başından beri bir şey kesindi: bilgisayarlar çökebilir, yazıcılar kötü davranabilir ve kullanıcılar mavi ölüm ekranlarıyla delirebilirdi. Ancak tüm bunlar boyunca, kusursuz bir şekilde bir şeyi yapmaları için güveniliyordu: hesaplamalar yapmak. Onlarca yıl boyunca inşa edilen bu güven temeli, uzmanların AI halüsinasyonları olarak adlandırdığı şey tarafından giderek aşındırılıyor.
Bilgisayarların tarihi sosyal medya veya video oyunlarıyla değil, karmaşık hesaplamalar yapma ihtiyacıyla başladı. İlk genel amaçlı elektronik bilgisayar olan ENIAC, 7 x 13 metre ölçülerinde bir odayı kaplıyordu ve binlerce röleyle birlikte yaklaşık 18,000 vakum tüpü barındırıyordu. Bu devasa makine, topçu atış tablolarını hesaplamak ve hidrojen bombası üzerindeki çalışmalara yardımcı olmak için geliştirildi. Saniyede 5,000 toplama, 350 çarpma veya 40 bölme yapabiliyordu; o zamanlar hayal edilebilecek her şeyden daha hızlı.
O zamandan bu yana 75 yıldan fazla zaman geçti ve bilgisayarlar dramatik bir dönüşüm geçirdi. Oda büyüklüğündeki devlerden, cebimize sığacak kadar küçük cihazlara dönüştüler. Ancak tüm teknolojik devrimlere rağmen, temel amaçları aynı kaldı: bilgisayarlar her şeyden önce hesaplama yapmak için yapılmış makinelerdir.
Ayrıca şunu da okuyun: Tekno-feodalizm – Yeni Bir Dünya Düzeni Biçimi
Excel – güvenebileceğiniz matematik
Bu sürekliliğin iyi bir örneği şudur: Microsoft Excel—özünde hala gelişmiş bir görsel hesap makinesi olan bir program. Excel, on yıllar boyunca küçük işletmelerden çok uluslu şirketlere, hane bütçelerinden Wall Street'in karmaşık finansal modellerine kadar herkes tarafından kullanılan küresel ekonominin omurgası haline geldi. Eleştirileri ve sınırlamaları olsa da, bir şey tutarlı kaldı: hesaplamaları güvenilir.
Elbette, Excel'de de hatalar meydana gelebilir. Yaygın bir örnek, sayılar yerine metin üzerinde matematiksel işlemler yapmaya çalıştığımızda görünen #VALUE! mesajıdır. Ancak—ve bu temel farktır—bu tür hataların her zaman açık, tanımlanabilir nedenleri ve basit çözümleri vardır. Daha da önemlisi, Excel asla sonuçları tahmin etmez veya icat etmez. =SUM(A1:A10) formülü, ister ilk kez ister bininci kez çalıştırın, aynı girdi için her zaman aynı çıktıyı döndürecektir.
Geleneksel yazılımların bu deterministik doğası, onlarca yıldır bilgisayarlara olan güvenimizi pekiştirdi. Kullanıcı arayüzleri, performans veya uyumluluk hakkında şikayette bulunmuş olabiliriz, ancak sonuçların matematiksel doğruluğunu asla sorgulamadık.
Ayrıca şunu da okuyun: Panama Kanalı: İnşasının Tarihi ve ABD İddialarının Temelleri
Yapay zeka halüsinasyonları – matematik fantezi kurmaya başladığında
Ve bu bizi günümüzün yapay zeka devriminin temel sorununa getiriyor. Modern AI modelleri, özellikle büyük dil modelleri (LLM'ler) geleneksel yazılımlardan temelde farklıdır. Belirli, kesin işlemleri yürütmek yerine, büyük veri kümelerindeki kalıpları tanımak ve bu kalıplara dayalı makul yanıtlar üretmek üzere tasarlanmıştır.
Mimarideki bu temel değişim, uzmanların AI halüsinasyonları olarak adlandırdığı durumlara yol açar; AI modellerinin gerçek gibi görünen ancak tamamen yanlış veya gerçeklikten kopuk bilgiler ürettiği durumlar. Önemlisi, bu halüsinasyonlar rastgele hatalar değildir; bu sistemlerin doğasının bir sonucudur; eğitim verileri, model inşası ve modelin sorguları yorumlama biçimi arasındaki karmaşık etkileşim.
En endişe verici husus, AI halüsinasyonlarının sıklıkla gerçek bilgilerle aynı güven seviyesinde ortaya çıkmasıdır. Bir model, Kiev'in Ukrayna'nın başkenti olduğunu (ki bu doğrudur) ve 1995 Yaz Olimpiyatları'na ev sahipliği yaptığını (ki bu tamamen uydurmadır) güvenle söyleyebilir. Kullanıcı için, özellikle de uzman olmayan biri için, gerçeği halüsinasyondan ayırt etmek son derece zor olabilir.
Ayrıca şunu da okuyun: Kullanın veya Kaybedin: Yapay Zeka İnsan Düşüncesini Nasıl Değiştiriyor?
Halüsinasyon sorununun boyutu
Yapay zeka halüsinasyonlarının sıklığına dair kesin istatistikler oluşturmak zor olsa da, uzmanlar bunun tüm büyük dil modellerini etkileyen yaygın bir sorun olduğu konusunda hemfikir. Halüsinasyonlara en yatkın sistemler, etkili bilgi doğrulama mekanizmalarından yoksun olan, güncel olmayan verilere dayanan ve sorguların bağlamını düzgün yorumlayamayan sistemlerdir.
Halüsinasyonların nedenleri karmaşık ve çok katmanlıdır. Uzmanlar başlıca faktörler arasında şunları belirtiyor:
-
Eğitim verilerindeki kusurlar: Modeli eğitmek için kullanılan veriler hatalar, yanlışlıklar veya çelişkili bilgiler içeriyorsa, model bu sorunları tekrarlayabilir veya yeni, yanlış içerik üretebilir.
- Modelin aşırı uyumu: Bu durum, algoritmanın eğitim veri kümesine çok fazla uyum sağlaması ve genelleme yapma ve yeni kalıpları doğru şekilde tanımlama yeteneğini kaybetmesiyle ortaya çıkar.
- Model tasarımında hatalı varsayımlar: Yapay zeka geliştiricileri tasarımlarını yanlış varsayımlara dayandırırlarsa, model sürekli olarak halüsinasyonlar üretebilir.
Özellikle halüsinasyonlara yatkın olan yapay zeka sistemlerinin belirli örnekleri arasında Qwen ve DeepSeek. Teknolojik ilerlemelerine rağmen, bu modeller hala bu sorunla karşı karşıyadır. Genellikle makul görünen ancak aslında yanlış veya gerçeklikle uyuşmayan bilgiler üretirler, özellikle de verilerin eksik veya çelişkili olabileceği bağlamlarda.
Ayrıca şunu da okuyun: Tüm Hakkında Microsoft'S Majorana 1 Kuantum İşlemci: Çığır Açıcı mı, Evrim mi?
Güven sorunu – %98 hala yeterli değil
Ve burada güvenin temel sorununa geliyoruz. Geleneksel yazılımlarda hatalar kural değil istisnaydı. Yapay zeka durumunda halüsinasyonlar sistemin işleyişinin doğal bir parçasıdır. Bir model %98 oranında doğru bilgi üretse bile, kalan %2 ciddi bir sorundur.
%98 oranında doğru sonuç veren ancak vakaların %2'sinde yanlış cevap veren bir hesap makinesi kullandığınızı düşünün. Vergi hesaplama, ilaç geliştirme veya köprü tasarımı gibi görevler için böyle bir cihaza güvenir miydik? Cevap açıktır.
Yapay zeka halüsinasyonları sorunu, tıp, hukuk, finans ve mühendislik gibi tam doğruluk ve olgusal doğruluk gerektiren alanlarda özellikle kritiktir. Bu alanlarda, en ufak bir hata olasılığı bile feci sonuçlara yol açabilir.
Ayrıca şunu da okuyun: Yapay Zeka'daki Tektonik Kaymalar: Microsoft Sonra Bahis DeepSeek?
Excel ve yapay zeka: hesaplama ve uydurma
Excel'de #VALUE! gibi bir hata göründüğünde, program bir şeylerin ters gittiğini açıkça belirtir. Sonucu tahmin etmeye veya sorunu gizlemeye çalışmaz. Dahası, bu tür hataların nasıl çözüleceğine dair belirli öneriler vardır — örneğin, bir matematik formülündeki tüm değerlerin metin değil, sayı olduğundan emin olmak.
Öte yandan, AI sistemleri söz konusu olduğunda, model cevabı bilmediğinde, bilgi eksikliğini kabul etmek yerine genellikle ikna edici ama yanlış bir yanıt üretir. En kötü yanı, kullanıcının sağlanan bilginin bir halüsinasyon olduğunun farkına bile varmamasıdır.
Göre Salesforce'nin veri ve analitik durumu raporunda, analistlerin ve BT liderlerinin 9'da 10'u (neredeyse %87'si) yapay zekadaki ilerlemenin veri yönetimine daha yüksek bir öncelik kazandırdığı konusunda hemfikir. Ancak aynı rapor, katılımcıların verilerin doğruluğu hakkındaki belirsizliklerini ve yapay zeka bağlamında veri güvenliğiyle ilgili endişelerini vurguluyor.
Ayrıca şunu da okuyun: Tayvan, Çin ve ABD teknolojik üstünlük için nasıl savaşıyor: büyük çip savaşı
Yapay zekanın destekçileri, halüsinasyon sorununun bilgi doğrulaması yoluyla ele alınabileceğini savunuyorlar. Gerçekten de, yapay zeka sistemlerinin çıktılarını doğrulamak ve doğrulamak, bu teknolojileri kullanan her organizasyonda temel uygulamalar haline geliyor. Ancak sorun, doğrulama ihtiyacının bu sistemlerin değerini önemli ölçüde azaltmasıdır.
Şu durumu hayal edin: Bir AI asistanından elektrikli araç pazarı hakkında bir rapor yazmasını istiyoruz. Sistem istatistikler, trendler ve tahminlerle dolu 20 sayfalık bir belge oluşturuyor. Belge profesyonel görünüyor ve ikna edici argümanlar içeriyor. Sorun şu ki, bilginin hangi kısımlarının doğru olduğunu ve hangilerinin AI halüsinasyonlarının sonucu olduğunu bilmiyoruz. Bunu belirlemek için her istatistiği, her ifadeyi, her gerçeği doğrulamamız gerekir. Bu, aslında, AI sisteminin bizim için yapması gereken işi yaptığımız anlamına geliyor.
Bu, mevcut AI devriminin temel paradoksudur - bize zaman kazandırması beklenen sistemler, sonuçlarını doğrulamak için genellikle ek çalışma gerektirir. Excel gibi geleneksel yazılımlar kullanıldığında, hesaplama sonuçlarına güvenebilir ve verileri yorumlamaya odaklanabiliriz.
Ayrıca şunu da okuyun: USB standartları ve spesifikasyonları hakkında her şey
Yapay zekanın matematiksel olarak kusurlu dünyası
Yapay zeka sistemlerine duyulan güven eksikliği, teknofobi veya değişime karşı direnç meselesi değildir. İnsanlar ve bilgisayarlar arasındaki ilişkide köklü bir değişime karşı rasyonel bir tepkidir. Onlarca yıldır, hesaplama makinelerinin kesin güvenilirliğine dayalı ilişkiler kurduk. Şimdi, doğası gereği aynı güvenilirlik seviyesini garanti edemeyen olasılıksal modellerin olduğu bir çağa giriyoruz.
Belki de bunu tanımlamanın en doğru yolu insan iletişimi benzetmesidir. Geleneksel yazılım bir ansiklopedi gibidir; eksik olabilir veya güncel olmayan bilgiler içerebilir, ancak içerdiği şeyler kanıtlanmış olarak kabul edilebilir. Öte yandan yapay zeka, etkileyici ancak eksik bilgiye sahip bir kişiyle yapılan bir sohbete benzer; bazen hata yaparlar, ara sıra kafaları karışır ve bazen de gerçekleri çarpıtırlar.
Bu benzetme, bilgisayarlar bağlamında, güvenilirlik açısından temel bir gerilemeyi ifade eder. Makinelerden her zaman insanlardan daha fazla doğruluk bekledik. Şimdi, paradoksal olarak, kendimizi yapay zeka tarafından üretilen sonuçları, bilinmeyen bir bireyden gelen bilgilere uygulayacağımız aynı dikkatle doğrulamak zorunda buluyoruz.
Ayrıca şunu da okuyun: Nedir? DeepSeek ve Neden Herkes Bunu Konuşuyor?
Matematiksel güvenilirlik arayışında
Bu, yapay zekayı tamamen terk etmemiz gerektiği anlamına mı geliyor? Kesinlikle hayır. Yapay zeka sistemleri, yaratıcı içerik üretmekten geniş veri kümelerini analiz etmeye kadar çeşitli alanlarda muazzam bir potansiyele sahiptir. Sorun, bu sistemlerle çalışmak için temel sınırlamalarını kabul eden yeni bir yaklaşım öğrenmemiz gerektiği gerçeğinde yatmaktadır.
Şu anda, AI halüsinasyonlarını azaltmak için yoğun araştırmalar yürütülüyor. Önerilen çözümler arasında eğitim verilerinin kalitesinin iyileştirilmesi (veri ne kadar iyiyse, halüsinasyon olasılığı o kadar düşük olur), daha şeffaf eğitim yöntemlerinin geliştirilmesi (anlaşılabilir ve açıklanabilir modellerin yanlış bilgi üretme olasılığı daha düşüktür) ve gerçek kontrol mekanizmalarının ilerletilmesi (oluşturulan içeriği yetkili kaynaklara göre otomatik olarak doğrulayan sistemler) yer alıyor.
Ayrıca şunu da okuyun: Biyomimikri: Doğa Mühendislere Yenilik Yapmaları İçin Nasıl İlham Veriyor?
Dijital gerçekliğin yeni etiği
Yapay zekadaki mevcut devrim yalnızca yeni araçlar ve metodolojiler değil, aynı zamanda yeni bir dijital etik çerçevesi de gerektiriyor. İnsanlar ve makineler arasındaki güvenin ne anlama geldiğini, yapay zeka kaynaklı hatalar için sorumluluk sınırlarını ve gerçek ile kurgu arasındaki çizginin giderek belirsizleştiği bir dünyada kendimizi yanlış bilgilendirmeden nasıl koruyacağımızı yeniden düşünmemiz gerekiyor.
Bir göre Salesforce AI çağında veri güvenini araştıran rapor, güvenlik riskleri ve veri uyumunun eksikliğinin güvenilirliğini engellediğini ortaya koyuyor. Bu nedenle, kritik karar alma süreçlerinde AI tabanlı veri kullanan şirketler, veri güvenliği tehditlerini en büyük endişeleri olarak görüyor.
Bu durum, şirket verilerinin kamuya açık büyük dil modellerine sızması gibi ek bir risk taşıyan, üretken yapay zeka adı verilen bağlamda özellikle önemlidir.
Ayrıca şunu da okuyun: Yapay Zekanın En Tuhaf Kullanımlarına 10 Örnek
Binlerce kelime yerine…
Mevcut AI devrimine güvenmememin sebebi potansiyelini görmemem değil, temel sınırlamalarını anlamamdır. Onlarca yıldır dijital medeniyetimizi güvenilir hesaplamalar temeline inşa ettik; en eski mekanik hesap makinelerinden başlayarak, devasa ENIAC'a ve her yerde bulunan elektronik tablolara kadar. Bu matematiksel kesinlik, yaşamın sayısız alanında ilerlemenin temel taşı olmuştur.
Yapay zekanın mevcut dalgası bizi olasılıkçı bir dünyaya götürüyor, burada %98 kesinlik yeni norm haline geliyor. Bu birçok uygulama için yeterli olabilirken, sağlık, finans ve güvenlik gibi kritik alanlarda çok daha yüksek standartlar gerekiyor.
O halde asıl zorluk, onlarca yıldır teknolojiye olan güvenimizin temeli olan matematiksel kesinliği kaybetmeden yapay zekanın potansiyelini kullanmaktır. Bilgisayarlar artık sohbet edebilir, görüntü oluşturabilir ve şiir yazabilirken, en önemli işlevleri kusursuz hesaplamalar olmaya devam ediyor; bir zamanlar tüm odaları doldurdukları ve laboratuvar önlüklü bilim insanları tarafından çalıştırıldıkları zamanki işlevleriyle aynı. Çünkü gerçeği kurgudan ayırmanın giderek zorlaştığı bir dünyada, matematiksel kesinlik her zamankinden daha değerli.
Ayrıca şunu da okuyun:
