Yapay zeka halüsinasyonu, bir yapay zeka aracının, algoritmalarının verilerdeki mevcut olmayan kalıpları bulması veya bu kalıpları yanlış yorumlaması nedeniyle yanlış, yanıltıcı veya tutarsız çıktılar verdiği bir durumdur.
Son birkaç yıl içinde yapay zekanın yetenekleri ve popülaritesi arttığından, yapay zekanın bazı kusurları ve güvenlik açıkları ortaya çıkarılmıştır.
İnsanların sahip olduğu en büyük sorulardan biri, yapay zekanın doğru olup olmadığıdır. Çoğu durumda, gerçekleri doğrulamak ve bilgileri araştırmak için inanılmaz derecede faydalı bir araç olduğu kanıtlanmıştır, ancak bazılarında sağladığı sonuçlar yanlış veya yanıltıcı olmuştur.
Modern dünyada yapay zekanın uygulandığı kullanım senaryolarının kapsamı dikkate alındığında, bu hataların sonuçları son derece ciddi olabilir. Bu makalede, bir YZ halüsinasyonunun neden olabileceğine, teknolojik ve toplumsal açıdan sonuçları ve kendi kullanımınız sırasında YZ halüsinasyonları riskini en aza indirmek için neler yapabileceğinize bakacağız.
Bir yapay zeka halüsinasyonu nasıl olur?
Bir yapay zeka halüsinasyonunun olmasının birkaç farklı nedeni vardır ve çoğu durumda, aynı anda birkaçının bir kombinasyonundan kaynaklanmaktadır. Bunlar arasında şunlar olabilir (ve bunlarla sınırlı değildir):
- AI modelinden kapsamlı ve doğru sonuçlara rehberlik etmek için yeterli eğitim verisine sahip olmama.
- Çok fazla eğitim verisine sahip olmak, bu da çok fazla alakasız 'veri gürültüsünün' ilgili ve önemli bilgilerle karıştırılmasına yol açar.
- Oluşturulan sonuçlara yansıyan veriler içindeki sapmalar .
- Yapay zeka modeli, beslediği bilgilerden yanlış varsayımlar ve sonuçlar çıkarıyor .
- Yapay zeka modelinde, nesnelerin fiziksel özellikleri veya oluşturulmakta olan sonuçlarla ilgili daha geniş bilgiler gibi gerçek dünya bağlamındaki eksiklik .
Bir yapay zeka halüsinasyonu nasıl görünür?
AI halüsinasyonları için tek bir belirti seti yoktur, çünkü modeldeki hatalara ve ilgili sürece bağlıdır. Bununla birlikte, tipik olarak, bir YZ halüsinasyonu kendini şu beş yoldan biriyle gösterebilir:
- Yanlış tahminler : YZ modelleri, gelecekte, gerçekçi olma ihtimali çok az olan veya muhtemelen hiç olmayan bir şeyin olacağını tahmin ederek sonuçlanabilir.
- Eksik bilgi içeren özetler : bazen yapay zeka modelleri doğru, kapsamlı sonuçlar oluşturmak için ihtiyaç duyacakları hayati bağlamı veya bilgileri kaçırabilir. Bu, modele beslenen veri eksikliği veya modelin diğer kaynaklarda doğru bağlamı arayamaması nedeniyle olabilir.
- Sahte bilgiler içeren özetler : önceki noktaya benzer şekilde, bazı yapay zeka modelleri, doğru bilgi eksikliğini tamamen uydurarak telafi edebilir. Bu durum, genellikle modelin dayandığı veriler ve bağlam ilk başta yanlış olduğunda ortaya çıkabilir.
- Yanlış pozitif ve negatifler : AI genellikle bir sağlık hizmeti ortamındaki hastalık belirtileri ya da bankacılık ve finans alanındaki hileli etkinlik vakaları gibi potansiyel riskleri ve tehditleri belirlemek için kullanılır. Yapay zeka modelleri bazen var olmayan bir tehdidi tanımlayabilir veya ölçeğin diğer tarafında bulunan bir tehdidi tanımlayamayabilir.
- Tutarsız sonuçlar : Yanlış sayıda kol ve bacağı olan kişilerin veya çok fazla tekerleği olan arabaların AI tarafından oluşturulmuş görüntülerini gördüyseniz, AI'nın hala insanlar için hiçbir anlam ifade etmeyen sonuçlar üretebileceğini bileceksiniz.
AI halüsinasyonlarından kaçınmak neden önemlidir?
Bir yapay zeka halüsinasyonunun büyük bir sorun olmadığını ve sadece verileri model üzerinden tekrar çalıştırmanın doğru sonuçları oluşturarak sorunu çözebileceğini düşünebilirsiniz.
Ancak işler bu kadar basit değildir ve pratik kullanım alanlarına uygulanan veya kamu malı olan herhangi bir YZ halüsinasyonlarının çok sayıda insan için çok ciddi sonuçları olabilir:
YZ'nin etik olmayan kullanımı
genel, şu anda öne çıkıyor ve teknolojiden yararlanan kuruluşların yapay zekayı insanlara zarar vermeyen veya onları riske atmayan sorumlu ve etik bir şekilde kullanmaları giderek daha fazla bekleniyor. Bir YZ halüsinasyonunun kontrol edilmeden - bilerek veya bilmeyerek - geçmesine izin vermek bu etik beklentileri karşılamaz.
Kamu ve tüketici güveni
Bir önceki noktayla bağlantılı olarak, kişisel verilerinin nasıl kullanıldığından yapay zekanın artan yeteneklerinin işlerini modası geçmiş hale getirip getiremeyeceğine kadar birçok kişi hala YZ kullanımı konusunda endişeli. Kamusal alanda devam eden YZ halüsinasyon örnekleri, halk arasında yavaş yavaş oluşan güveni aşındırabilir ve uzun vadede YZ kullanım alanları ve işletmeler için sınırlı başarıya yol açabilir.
Yanlış bilgilendirilmiş karar verme
İşletmelerin ve insanların mümkün olan en iyi, en bilgili kararları alabilmesi gerekir ve bu kararlardaki tahminleri ve belirsizliği ortadan kaldırmak için veri, analiz ve yapay zeka modellerine giderek daha fazla önem veriyorlar. Yapay zeka modellerinin yanlış sonuçlarıyla yanıltırlarsa verdikleri yanlış kararlar, bir işletmenin karlılığını tehdit etmekten tıbbi bir hastaya yanlış tanı koymaya kadar feci sonuçlar doğurabilir.
YZ tarafından yanlış bilgilendirmenin yasal ve finansal riskleri
Yukarıda belirtilen mahkeme vakasının da ustaca gösterdiği gibi, YZ tarafından oluşturulan yanlış bilgiler, yasal ve finansal açılardan büyük zararlara neden olabilir. Örneğin, yapay zeka kullanılarak oluşturulan içerik belirli kişi veya işletmelere karşı karalayıcı olabilir, belirli yasal düzenlemeleri ihlal edebilir veya bazı uç durumlar insanları yasa dışı faaliyetlerde bulunmaya teşvik edebilir veya teşvik edebilir.
Önyargıdan kaçınmak
İnsanların herkese eşit ve bir tür insan diğerine karşı ön yargısız olarak muamele edildiğinden emin olmak için yorulmadan çalıştığı bir dünyada yaşıyoruz. Bununla birlikte, yanlı yapay zeka verileri, bu ön yargıların çoğunun, genellikle istemeden de olsa güçlenmesine yol açabilir. İşe alma ve işe almada yapay zekanın kullanılması buna iyi bir örnektir: AI halüsinasyonları, kuruluşun çeşitliliği, eşitliği ve dahil etme çabalarını etkileyebilecek ön yargılı sonuçlara yol açabilir.
Bazı tipik AI halüsinasyon örnekleri nelerdir?
AI halüsinasyonlarından kaçınmak, sektördeki herkes için zor bir görev olarak görülmektedir. Ve bu sadece uzmanlığa ve kaynaklara sahip olmayan daha küçük işlemlerle olmaz. Bu üç YZ halüsinasyon örneği, bunların dünyanın en büyük teknoloji aktörlerinden bazılarının başına geldiğini kanıtlıyor:
Meta AI ve Donald Trump suikast girişimi
Zamanın başkan adayı Donald Trump'a 2024 Temmuz'unda düzenlenen suikast girişiminden sonra, Meta'nın yapay zekası chatbot ilk başta olayla ilgili herhangi bir soruyu cevaplamayı reddetti ve daha sonra olayın asla olmadığını iddia etti. Sorun Meta'nın yapay zeka aracının algoritmalarını ayarlamasına neden oldu, ancak ancak kamuya açık taraflılık iddialarına ve muhafazakar bakış açılarının sansürlenmesine yol açtı.
ChatGPT halüsinasyonu ve sahte yasal araştırma
2023'te Kolombiya'da bir adam bir havayolu şirketinden kişisel yaralanma talebinde bulundu . Avukatları, onun vakasını derlemek ve yasal bildirimler hazırlamak için ilk kez önde gelen AI aracı ChatGPT'yi kullandı. Ancak, ChatGPT'nin bulduğu altı yasal emsal vakanın gerçek olduğuna dair güvencelerine rağmen, bunların hiçbiri mevcut değildi.
Microsoft'tan Sidney'in kullanıcılara aşık olduğu
Microsoft'un yapay zeka destekli sohbet robotu Sidney'in, New York Times'taki bir teknoloji yazarına kendisini sevdiğini ve bunun yerine eşini bırakması gerektiğini söylediği öğrenildi. Kevin Roose, iki saat boyunca Sidney'in onunla YZ hakkında yanlış bilgiler yaymak ve insan olmak hakkında bazı “karanlık fanteziler” paylaştığını söyledi.
AI halüsinasyon riskini en aza indirmek için ne yapılabilir?
Bir YZ halüsinasyonu riskinden kaçınmanın önemi göz önüne alındığında, sorunlara yol açabilecek durumlardan herhangi birini azaltmak için tüm pratik adımları atmak, YZ modellerini kullanan kişilerin görevidir. Aşağıdakileri öneririz:
Yapay zeka modelinin net bir amacı olduğundan emin olun
Yapay zeka kullanımı son yıllarda arttığından, kuruluşlar tarafından yapılan yaygın hatalardan biri, kurumların yapay zeka modellerini, aldıkları çıktıyı dikkate almadan kullanmalarıdır arıyorum. Bir yapay zeka modeli kullanmanın genel amacını açıkça tanımlamak, çok genel bir yaklaşım ve veriler aracılığıyla sonuçların odaklanmasını sağlayabilir ve bir YZ halüsinasyonu riskinden kaçınılmasını sağlayabilir.
Eğitim verilerinin kalitesini artırın
Bir yapay zeka modeline giren verilerin kalitesi ne kadar iyi olursa, bundan çıkacak sonuçların kalitesi de o kadar iyi olur. İyi bir yapay zeka modeli, ilgili, önyargısız, iyi yapılandırılmış ve herhangi bir yabancı "veri gürültüsü" filtrelenmiş verileri temel alacaktır. Bu, oluşturulan sonuçların doğru, doğru bağlamda olduğundan ve daha fazla soruna yol açmayacağından emin olmak için gereklidir.
Veri şablonları oluşturma ve kullanma
Bir yapay zeka modelinin sonuçlarının kullanım amacı ile yakından uyumlu olmasını sağlamanın iyi bir yolu, bunlara beslenen veriler için şablonlar kullanmaktır. Bu, bir yapay zeka modelinin her kullanıldığında, verilerin aynı tutarlı şekilde sağlanmasına alışmasını ve doğru bağlamda tutarlı, doğru sonuçlar sunabilmesini sağlar.
Yanıt ve sonuç aralığını sınırlayın
Bir yapay zeka modeline daha fazla kısıtlama getirmek, ihtiyaç duyulanlara yönelik potansiyel sonuçların daraltılmasına yardımcı olabilir. Burada filtreleme araçları ve eşikler devreye girerek AI modellerine analizlerini ve oluşturmalarını sürekli olarak doğru yolda tutmak için çok ihtiyaç duyulan bazı sınırları verir.
Modeli sürekli olarak test edin ve geliştirin
Sürekli değişen bir dünyada iyi bir yazılım geliştirme için sürekli iyileştirmenin hayati önem taşıması gibi, aynı şey iyi bir yapay zeka modeli için de geçerlidir. Bu nedenle, tüm yapay zeka modelleri, verilerdeki, gereksinimlerdeki ve mevcut bağlamsal bilgilerdeki gelişmelere göre yeniden kalibre edilmeleri için düzenli olarak test edilip iyileştirilmelidir.
İnsani kontrol ve dengeleri uygulayın
AI henüz tamamen otonom olarak çalıştığına güvenilebilecek kadar hatasız değildir, bu nedenle yerinde en azından bir miktar insan gözetimi bulunduğundan emin olmak şarttır. Bir kişinin YZ çıktısını kontrol etmesi, meydana gelen YZ halüsinasyonlarını tespit edebilir ve çıktının doğru ve belirtilen gereksinimleri için uygun olmasını sağlayabilir.
Siber güvenlik tedarikinizi güçlendirin
Bir yapay zeka halüsinasyonun siber güvenlik zayıf noktalarına yol açma riski varsa bu, mümkün olan en iyi siber güvenlik çözümünün yerinde olmasını sağlamak için iyi bir nedendir. Kaspersky Plus Internet Security standart olarak gerçek zamanlı antivirüs taraması içerir, böylece AI halüsinasyonları nedeniyle ortaya çıkan güvenlik tehditleri herhangi bir olumsuz etki yaratmadan önce ele alınır ve elenir.
İlgili Makaleler:
