Yapay zeka ve konuşma botları, günümüzün dijital dünyasında önemli bir rol oynuyor. Ancak, bu teknolojilerin, yanlış bilgi üretme ve bu yanlışları doğruymuş gibi sunma eğilimleri endişe verici bir noktada. Bu fenomen, AI halüsinasyonları olarak adlandırılıyor ve hem yapay zekanın faydalarını sınırlıyor hem de insanlara gerçek dünyada zarar verebiliyor.
Son dönemde, büyük dil modelleri (LLM’ler) tarafından üretilen hatalı bilgiler, bazen itibar kaybına yol açıyor, bazen ise daha ciddi zararlar doğuruyor. Örneğin, Microsoft Bing AI’nin bir hata dolu analiz yapması gibi durumlar sadece güvenilirlik sorunlarına neden olmuyor, aynı zamanda yanlış bilgiye dayalı önemli kararların alınmasına da yol açabiliyor.
Bu sorunların farkında olan bir grup Avrupa araştırmacı, AI halüsinasyonlarını azaltma yolunda büyük bir adım atmış gibi görünüyor. İşte bu yeni gelişme hakkında daha fazla bilgi.
Avrupa merkezli bir ekip, AI halüsinasyonlarının azaltılması için yoğun bir çaba sarf ediyor. Geçtiğimiz hafta, bu ekip umut verici bir çözümün perdesini araladı. Bu çözüm, İris.ai adlı bir Oslo merkezli bir startup’ın ürünü. Şirket, 2015 yılında kuruldu ve bilimsel metinleri anlamak için bir yapay zeka motoru inşa etti. Yazılım, büyük miktarlarda araştırma verisini tarar, analiz eder, kategorilere ayırır ve özetler.
Bu teknoloji, araştırma alanında hız kazandıran çeşitli uygulamalara sahip. Örneğin, Finlandiya Gıda Otoritesi, olası bir kuş gribi krizi hakkında hızlı araştırma yapmak için İris.ai’nin sistemini kullandı ve bir araştırmacının zamanının %75’ini tasarruf etti. Ancak, bu teknolojinin sorunlu yanı da var: AI halüsinasyonları.
AI Halüsinasyonları ve Güven Sorunu
AI halüsinasyonları, yapay zekanın ürettiği yanlış bilgileri doğrulamak ve düzeltmek zorunda kalan insanlar için ciddi bir sorun teşkil ediyor. İris.ai’nin yaptığı bir ankete göre, kurumsal Ar-Ge çalışanlarının sadece %22’si bu tür sistemlere güvendiğini söylüyor. Ancak, çoğu hala bu sistemleri araştırmalarını desteklemek için başlıca araç olarak kullanıyor.
İris.ai, bu soruna bir çözüm getirmek için farklı teknikler kullanıyor. En önemlisi, AI çıktılarının doğruluğunu doğrulamak için bilgi kavramlarını haritalama ve güvenilir kaynaklardan gelen bilgilere dayanma yaklaşımıdır. Ayrıca, doğrulanan bir “gerçek değer” ile karşılaştırarak AI tarafından üretilen yanıtın semantik benzerliğini ölçen özel bir metrik kullanıyor.
Her ne kadar İris.ai’nin yaklaşımı önemli bir adım olsa da, sorun henüz tam olarak çözülmemiş durumda. Bu çözüm, şu anda platformlarında çalışan araştırmacılara yönelik etkili görünüyor, ancak popüler LLM’ler için uygulanması daha zor olabilir.
AI halüsinasyonlarının temel nedeni eğitim verileri sorunlarıdır. Microsoft gibi büyük teknoloji şirketleri, bu sorunu çözmek için yeni yöntemler geliştiriyor. Örneğin, “ders kitabı kalitesinde” verilerle önceden eğitilmiş modeller geliştiriyorlar.
Ancak, AI halüsinasyonlarının önüne geçmek için daha fazla çalışma gerekecek gibi görünüyor. İnsanların bu teknolojiyi nasıl anladığı, yorumladığı ve kullanacağı önemli bir faktör. Açıklanabilirlik ve şeffaflık, gelecekte AI halüsinasyonlarını azaltmak için kritik olacak.
AI halüsinasyonları, yapay zekanın ilerlemesine ve güvenilir bir şekilde kullanılmasına yönelik ciddi bir engel teşkil ediyor. İris.ai gibi şirketler, bu sorunu ele almak ve çözüm üretmek için çaba sarf ediyorlar. Ancak, sorunun çözülmesi, hem teknoloji hem de kullanıcılar arasında daha fazla işbirliği ve anlayış gerektiriyor. Gelecekte, AI halüsinasyonlarını azaltmak için daha fazla adım atılmalıdır, çünkü yapay zekanın insanların güvenini kazanabilmesi için bu sorunun üstesinden gelmesi gerekiyor.