Neden yapay zeka sistemleri halüsinasyon görüyor
Günümüzde yapay zeka (AI) sanal asistanlar, akıllı ev cihazları, sağlık teşhisi ve sürücüsüz otomobiller şeklinde faaliyet göstermektedir. Bununla birlikte, bu kritik teknolojinin geliştirilmesiyle ilgili bir sorun ortaya çıkıyor çünkü “yapay zeka halüsinasyonları” olarak adlandırılan duruma neden oluyor.
Yapay zeka sistemleri neden halüsinasyon görüyor?
Basitçe ifade etmek gerekirse, yapay zeka halüsinasyonu, yapay zeka sistemlerinin eğitim verilerinin toplanması sırasında var olmayan yanlış bilgileri üretmesi veya çıkarması durumlarını ifade eder. Öte yandan, yapay zeka halüsinasyonlarının çözülememesi, yalanların yayılması ve önyargılı yargılarda bulunulması gibi sorunlara yol açarak hem ekonomik hem de güvenlik endişelerine yol açabilir. Yapay zeka sistemlerinin neden halüsinasyon gördüğünü, nedenlerini ve önlenmesini açıklayacağız.
Yapay zeka sistemleri halüsinasyonu, büyük bir dil modeli hiç görülmemiş veya var olmayan özellikleri veya nesneleri gözlemleyebildiğinde ortaya çıkabilir. Bu, gerçek hayatta bir anlam ifade etmeyen, ancak bazı durumlarda kendi algıladığı kalıplara/nesnelere dayanan yanlış çıktı bilgileri üretmesine neden olur.
Başka bir deyişle, yapay zeka sistemleri, modeller yanlış ifadelerde bulundukça veya tartışmalı cevaplar üretmek veya savunmak için eğitim verilerindeki önemsiz kalıplara ve önyargılara bağlı kaldıkça halüsinasyon görür, ancak bu daha yüksek bir karmaşıklık düzeyinde gerçekleşir.
Yapay zeka halüsinasyonlarının nedenleri
Yapay zeka sistemlerinin halüsinasyon görmesinin birkaç temel nedeni vardır:
Veri önyargıları
Eksik veriler ve/veya eksik veya önyargılı/önyargılı unsurlar içeren eğitim verisi örnekleri çoğu model tarafından öne sürülmektedir çünkü yapay zekanın ilgili adalet veya önyargıyı değerlendirmesinin bir yolu yoktur.
Örneğin, yüz tanıma algoritmalarının beyaz olmayan yüzleri tanıyamadığı durumlar olmuştur – bu, bu tür önyargılara dayalı olarak derlenen eğitim veri setlerine atfedilmiştir.
Aşırı Uyum
Veri tabanındaki aşırı bilgi, yapay zeka sistemlerinin halüsinasyon görmesinin bir başka nedenidir. Tanımlanan sinir ağlarıyla ilgili sorunlardan bazıları, bu sınırlı veri setindeki örüntülerden öğrenirken, çok gürültülü örüntüleri ‘ezberleyebilmeleri’ veya ‘aşırı uydurabilmeleridir’. Bu da eğitim sırasında karşılaştıklarından farklı girdilere maruz kaldıklarında halüsinasyon görme olasılıklarını artırmaktadır.
Hata birikimi
Giriş verilerindeki küçük hatalar veya gürültü, hiyerarşik olarak işlenmiş formlarında büyütülecektir ve örneğin birkaç milyar parametreye sahip büyük transformatör modellerinde, bozuk ve hatta fabrikasyon çıktıların üretilmesine yol açabilir.
Geri bildirim döngüleri
Halüsinasyon sorunu, düzeltilmediği takdirde kendi kendini denetleyen sistemlerde bile ortaya çıkabilir. Örneğin, bir yapay zeka bir sinir ağına dayanarak bir fotoğraf oluşturabilir ve bir deepfake başka bir yapay zekayı bilginin gerçek olduğuna inandırabilir.
Yapay zeka halüsinasyonları ile gelen olası zararlar
Yapay zeka halüsinasyonları ciddi zorluklar yaratmaktadır. İşte ele alınmadığı takdirde karşılaşabileceğimiz durumlar:
Yanlış bilgilendirme
Bot yapay zekasının sahtecilik doğası ile birleşen doğruluk eksikliği, sahte istatistiklerin ve yanlış bilgilerin viral hale gelebileceği ve insanların güvenilir veri bulma becerisini bozabileceği anlamına gelir. Sistemler gazetecilik, eğitim veya kamu politikası oluşturma alanlarında kullanılıyorsa, bu büyük ölçüde endişe vericidir.
Gizlilik ihlalleri
Bireyler hakkında hiç gözlemlenmemiş hassas özel veriler, bu tür sistemlerin sağlık hizmetleri, kolluk kuvvetleri vb. gibi ilgili görevlere uygulanması durumunda mahremiyeti derinden ihlal edebilir ve güveni aşındırabilir.
Marjinal gruplara verilen zararlar
Daha önce de belirtildiği gibi, yapay zeka veri kümelerinde, seçim önyargılarının sosyal olarak dezavantajlı gruplara karşı ayrımcılık yaptığı ve sosyal adaleti daha da büyük bir soruna dönüştürdüğü söylenmektedir.
Güvenlik tehlikeleri
Halüsinasyonlar yapay zeka, sürücüsüz otomobiller veya tıbbi teşhis cihazları üzerindeki notlar veya kılavuzlarla ilgili yanlış bilgilere sahiptir ve bu tür yapay zeka sistemleri kusurlu bilgilere dayandığı için kazalara, yaralanmalara veya yanlış tıbbi kararlara yol açabilir.
Ekonomik maliyetler
Birden fazla tesis ve hizmet sunumu için halüsinatif yapay zeka kullanımından kaynaklanan yenilik ve büyüme eksikliği, müşteri güveninin kaybedilmesinin yanı sıra ilgili kuruluşların ve tesislerin değerinin azalmasına neden olabilir. Bu maliyetlere somut bir rakam atamak her zaman mümkün değildir, ancak tehlikeler çok büyüktür.
Yapay zeka halüsinasyonlarının önlenmesi
İşte araştırmacıların yapay zekanın halüsinasyon görmesini önlemek için attıkları proaktif adımlar:
Geniş yelpazede tarafsız veri
Önyargı içermeyen veya toplumun bir kesimini diğerine tercih etmeyen eğitim veri setlerinin toplanması yapay zekanın kendini iyi eğitmesine yardımcı olur. Sahte verilerin yayılmasını önlemek için kamuya açık veri tabanlarının temizlenmesi ve doğruluğunun kontrol edilmesi gerekir.
Veri Ön İşleme
Korkunç gözlemlerin kaldırılması, veri anonimleştirme, özellik azaltma vb. önlemler, sisteme beslemeden önce verilerdeki gürültü ve istenmeyen örüntülerin ortadan kaldırılmasına yardımcı olabilir.
Model Değerlendirme
Yapay zeka sistemleri, yeni halüsinasyonları tespit etmek için dikkatlice tasarlanmış yeni değerlendirme veri kümeleri kullanılarak sürekli kontrole tabi tutulmalıdır.
Model izleme
Yapay zekanın istenmeyen bir tepkisini açıklamak için, model kartları veya veri beyanları gibi mekanizmalar, yapay zeka davranışının zaman içinde kaydedilmesini sağlayabilir.
Açıklanabilir yapay zeka
Dikkat haritaları ve SHAP değerleri gibi metodolojiler kullanılarak, modellerin neden bu yanıtı verdiği anlaşılabilir ve rastgele modellere kıyasla modellerle uyumlu özelliklere dayalı basit analizler belirlenebilir.
Muhafazakâr dağıtım
Yapay zekâ sistemleri belirli alanlarla sınırlandırılmalı ve yapay zekânın güvenli, güvenilir ve insanlara kıyasla iki kat daha adil olduğu kanıtlanana kadar kullanımı denetleyen insanlarla birlikte yalnızca sınırlı ve kontrollü kullanıma sahip olmalıdır.
Yapay zekanın toplumsal fayda sağlamaya devam etmesine yardımcı olmak ve halüsinasyona bağlı hasar tehlikesini önlemek için kuruluşlar veri ve model kalitesi sorunlarıyla önceden yüzleşmelidir. Yapay zeka halüsinasyonlarından ve ilgili yanılgılardan kaynaklanabilecek ciddi sonuçlardan kaçınmak için dikkatli ve sorumlu olunmalıdır.
Kısacası, yapay zeka halüsinasyon riskleri, bunları hafifletmek için ilgili stratejiler uygulandığında kontrol edilebilir. Bununla birlikte, olası olumsuz sonuçlardan kaçınmak, teknoloji geliştiricilerin ve politika değişikliklerini etkileyenlerin sürekli gözlem yapmasını gerektirmektedir. Ancak bu tür ortak girişimlerde bulunduktan sonra, insanları olumlu yönde etkilerken aynı zamanda korunmalarını da garanti eden bir yapay zeka sistemi geliştirebiliriz.
Son olarak, en sık sorulan soruları ve cevaplarını sizler için hazırladık
Yapay zeka halüsinasyonları nedir?
Yapay zeka halüsinasyonları, yapay zeka sistemlerinin genellikle verilerin veya modellerin yanlış yorumlanması nedeniyle yanlış veya saçma bilgiler ürettiği durumları ifade eder.
Yapay zeka sistemleri neden halüsinasyon görür?
Yapay zeka sistemleri aşırı uyum, eğitim verilerindeki önyargılar ve yüksek model karmaşıklığı gibi çeşitli faktörler nedeniyle halüsinasyon görebilir.
Yapay zeka halüsinasyonları ne kadar yaygındır?
Halüsinasyonlar yapay zekada, özellikle de büyük dil modellerinde ve olası sonuçlar üzerinde kısıtlamaların olmadığı üretken araçlarda oldukça yaygın olabilir.
Yapay zeka halüsinasyonları önlenebilir mi?
Yapay zeka halüsinasyonlarının önlenmesi, filtreleme araçları kullanarak yapay zeka modelleri için net sınırlar tanımlamayı ve olasılıksal eşikler belirlemeyi içerir.
Yapay zeka halüsinasyonlarının sonuçları nelerdir?
Sonuçlar, yanlış bilgi yaymaktan yanlış tıbbi teşhisler gibi gerçek dünyada zarara neden olmaya kadar değişebilir.
Yapay zeka halüsinasyonları yapay zeka sistemlerine olan güveni nasıl etkiler?
Halüsinasyonlar, doğrulama olmadan sistemin çıktılarına güvenmeyi zorlaştırdıkları için yapay zekaya olan güveni sarsabilir.
Yapay zeka halüsinasyonlarının ünlü örnekleri var mı?
Evet, kayda değer örnekler arasında sahte akademik makaleler üreten veya müşteri hizmetleri etkileşimlerinde yanlış bilgi sağlayan sohbet robotları yer almaktadır.
Yapay zeka halüsinasyonları hem dil hem de görüntü sistemlerinde ortaya çıkar mı?
Evet, yapay zeka halüsinasyonları hem dil modellerinde hem de bilgisayarla görme sistemlerinde ortaya çıkabilir.
Eğitim verileri yapay zeka halüsinasyonlarında nasıl bir rol oynar?
Eğitim verileri çok önemlidir – önyargılı veya temsili olmayan veriler, bu önyargıları yansıtan halüsinasyonlara yol açabilir.
Yapay zeka halüsinasyonlarını ele almak için devam eden araştırmalar var mı?
Evet, yapay zeka sistemlerinin güvenilirliğini artırmak için yapay zeka halüsinasyonlarını anlamaya ve azaltmaya odaklanan önemli araştırmalar var.
