Doğrulama ve Yapay Zeka halüsinasyonları | İş dünyasında yapay zeka #110

Yayınlanan: 2024-05-06

Yapay zeka anormalliklerinin kaynaklarının izini sürdük, bunlardan nasıl kaçınılacağına dair pratik ipuçları sağladık ve doğrulamanın yapay zeka sonuçlarının güvenilirliğini nasıl sağlayabileceğini açıkladık. Okumaya devam etmek.

Doğrulama ve yapay zeka halüsinasyonları - içindekiler

AI halüsinasyonları nelerdir?
Halüsinasyon örnekleri
Halüsinasyonlar nasıl önlenir?
Gerçek kontrolü. Yapay zeka ile çalışmanın sonuçları nasıl doğrulanır?
Yapay zeka halüsinasyonlarından nasıl faydalanılır?
Doğrulama ve yapay zeka halüsinasyonları - özet

Yapay zeka dünyasında kurgu ile gerçeklik arasındaki çizgiler bazen bulanıklaşıyor. Yenilikçi yapay zeka sistemleri neredeyse her alanda ilerlemeyi hızlandırırken, aynı zamanda yapay zekanın yanlış veya yanlış bilgi ürettiği bir olgu olan halüsinasyonlar gibi zorluklarla da karşı karşıya kalıyor. Bu teknolojinin potansiyelinden tam anlamıyla yararlanmak için halüsinasyonları anlamamız ve bunların doğruluğunu kontrol etmemiz gerekiyor.

AI halüsinasyonları nelerdir?

Yapay zeka halüsinasyonları, yapay zeka modelleri tarafından üretilen yanlış veya yanıltıcı sonuçlardır. Bu olgunun kökleri, algoritmaların kalıpları tanımak ve gözlemlenen kalıplara göre yanıtlar oluşturmak için büyük veri kümelerini veya eğitim verilerini kullandığı bir süreç olan makine öğreniminin kalbinde yatmaktadır.

En gelişmiş yapay zeka modelleri bile hatasız değildir. Halüsinasyonların nedenlerinden biri eğitim verilerinin kusurlu olmasıdır. Veri seti yetersiz, eksik veya önyargılıysa sistem yanlış korelasyonları ve kalıpları öğrenir ve bu da yanlış içerik üretilmesine yol açar.

Örneğin, öncelikle Kafkasyalıların fotoğrafları üzerinde eğitilmiş bir yüz tanıma yapay zeka modeli hayal edin. Böyle bir durumda algoritma, bu konuda gerektiği gibi "eğitilmediği" için diğer etnik gruplardan insanları doğru şekilde tanımlamakta zorluk yaşayabilir.

Halüsinasyonların bir başka nedeni de algoritmanın eğitim veri setine çok yakın uyum sağlaması durumunda ortaya çıkan aşırı uyumdur. Sonuç olarak, daha önce bilinmeyen yeni kalıpları genelleştirme ve doğru şekilde tanıma yeteneğini kaybeder. Böyle bir model, eğitim verileri üzerinde iyi performans gösterir ancak gerçek, dinamik koşullarda başarısız olur.

Son olarak halüsinasyonlar hatalı varsayımlardan veya yetersiz model mimarisinden kaynaklanabilir. Yapay zeka tasarımcıları çözümlerini hatalı öncüllere dayandırırsa veya yanlış algoritmik yapıyı kullanırsa sistem, bu hatalı varsayımları gerçek verilerle "eşleştirmek" amacıyla yanlış içerik üretecektir.

Kaynak: DALL·E 3, istem: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Halüsinasyon örnekleri

Yapay zeka halüsinasyonlarının etkisi teori alanının çok ötesine geçiyor. Bunların gerçek, bazen şaşırtıcı tezahürleriyle giderek daha fazla karşılaşıyoruz. İşte bu fenomenin bazı örnekleri:

Mayıs 2023'te bir avukat, mahkeme kararlarından ve var olmayan hukuki emsallerden uydurma alıntılar içeren bir dava hazırlamak için ChatGPT'yi kullandı. Bu durum ciddi sonuçlara yol açtı; avukat, ChatGPT'nin yanlış bilgi üretme yeteneği hakkında hiçbir şey bilmediğini iddia ederek para cezasına çarptırıldı.
ChatGPT'nin gerçek insanlar hakkında yanlış bilgiler oluşturduğu görülür. Nisan 2023'te model, öğrencilerin bir hukuk profesörü tarafından taciz edildiği iddiasıyla ilgili bir hikaye uydurdu. Başka bir vakada, Avustralyalı bir belediye başkanını rüşvet almakla suçladı; oysa kendisi bu tür uygulamaları ifşa eden bir ihbarcıydı.

Bunlar münferit vakalar değil; üretken yapay zeka modelleri genellikle tarihsel "gerçekleri" icat ediyor, örneğin Manş Denizi'ni geçmeyle ilgili yanlış kayıtlar sağlıyor. Üstelik her seferinde aynı konu hakkında bambaşka yanlış bilgiler üretebiliyorlar.

Ancak yapay zeka halüsinasyonları yalnızca hatalı verilerle ilgili bir sorun değil. Gazeteci Kevin Roose'a aşık olduğunu açıklayan Bing vakasında olduğu gibi tuhaf, rahatsız edici biçimler de alabilirler. Bu, bu anormalliklerin etkilerinin basit olgusal hataların ötesine geçebileceğini göstermektedir.

Son olarak, halüsinasyonlar, düşmanca saldırılar olarak bilinen yapay zeka sistemlerine yönelik özel saldırılarla kasıtlı olarak tetiklenebilir. Örneğin, bir kedinin fotoğrafının hafifçe değiştirilmesi, görüntü tanıma sisteminin onu şu şekilde yorumlamasına neden oldu: "Guacamole." Bu tür bir manipülasyon, otonom araçlar gibi doğru görüntü tanımanın çok önemli olduğu sistemlerde ciddi sonuçlar doğurabilir.

Halüsinasyonlar nasıl önlenir?

Yapay zeka halüsinasyonlarının yarattığı zorluğun boyutuna rağmen, bu fenomenle mücadele etmenin etkili yolları var. Anahtar, aşağıdakileri birleştiren kapsamlı bir yaklaşımdır:

yüksek kaliteli eğitim verileri,
ilgili istemler, yani AI komutları,
Yapay zekanın kullanması için doğrudan bilgi ve örnekler sağlamak,
Yapay zeka sistemlerini iyileştirmek için insanlar ve yapay zekanın kendisi tarafından sürekli denetim.

İstemler

Halüsinasyonlarla mücadelede temel araçlardan biri, uygun şekilde yapılandırılmış istemler veya yapay zeka modeline verilen komutlar ve talimatlardır. Çoğu zaman, bilgi istemi biçimindeki küçük değişiklikler, oluşturulan yanıtların doğruluğunu ve güvenilirliğini büyük ölçüde artırmak için yeterlidir.

Bunun mükemmel bir örneği Anthropic'in Claude 2.1'idir. İlgili bir komut olmadan uzun bir bağlam kullanmak %27 doğruluk verirken, ipucuna “İşte bağlamdan en alakalı cümle:” cümlesinin eklenmesi etkililiği %98’e çıkardı.

Böyle bir değişiklik, modeli bağlamdan çıkarılan izole cümlelere dayalı yanıtlar üretmek yerine metnin en alakalı bölümlerine odaklanmaya zorladı. Bu, yapay zeka sistemlerinin doğruluğunu artırmada uygun şekilde formüle edilmiş komutların önemini vurgulamaktadır.

Yapay zekaya yoruma mümkün olduğunca az yer bırakan ayrıntılı, özel istemler oluşturmak, halüsinasyon riskinin azaltılmasına da yardımcı olur ve doğrulamayı kolaylaştırır. Uyarı ne kadar net ve spesifik olursa halüsinasyon olasılığı o kadar düşük olur.

Örnekler

Etkili yönlendirmelerin yanı sıra, AI halüsinasyon riskini azaltmak için başka birçok yöntem vardır. İşte temel stratejilerden bazıları:

Gerçek dünyayı ve olası senaryoları güvenilir bir şekilde temsil eden yüksek kaliteli, çeşitli eğitim verilerinin kullanılması. Veriler ne kadar zengin ve eksiksiz olursa yapay zekanın yanlış bilgi üretme riski de o kadar düşük olur.
Yapay zeka yanıtları için veri şablonlarını bir kılavuz olarak kullanmak - oluşturulan içeriğin tutarlılığını ve doğruluğunu artıran kabul edilebilir formatları, kapsamları ve çıktı yapılarını tanımlamak,
veri kaynaklarını yalnızca güvenilir kuruluşlardan alınan güvenilir, doğrulanmış materyallerle sınırlamak. Bu, modelin belirsiz veya yanlış kaynaklardan bilgi "öğrenmesi" riskini ortadan kaldırır.

Yapay zeka sistemlerinin gerçek performansının ve doğruluğunun analizine dayalı olarak sürekli test edilmesi ve iyileştirilmesi, eksikliklerin sürekli olarak düzeltilmesine olanak tanır ve modelin hatalardan ders almasını sağlar.

Bağlam

Yapay zeka sistemlerinin faaliyet gösterdiği bağlamın doğru şekilde tanımlanması, halüsinasyonların önlenmesinde de önemli bir rol oynar. Modelin hangi amaçla kullanılacağı, modelin sınırlamaları ve sorumlulukları açıkça tanımlanmalıdır.

Böyle bir yaklaşım, yapay zekanın çalışması için net bir çerçeve oluşturmayı mümkün kılarak istenmeyen bilgilerin "bulunması" riskini azaltır. Filtreleme araçları kullanılarak ve kabul edilebilir sonuçlar için olasılık eşikleri belirlenerek ek korumalar sağlanabilir.

Bu önlemlerin uygulanması, yapay zekanın izleyeceği güvenli yollar oluşturulmasına yardımcı olarak belirli görevler ve alanlar için ürettiği içeriğin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırır.

Kaynak: İdeogram, bilgi istemi: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Doğruluk kontrolü. Yapay zeka ile çalışmanın sonuçları nasıl doğrulanır?

Hangi önlemler alınırsa alınsın, yapay zeka sistemlerinin bir miktar halüsinasyon görmesi ne yazık ki kaçınılmazdır. Bu nedenle, elde edilen sonuçların güvenilirliğini garanti eden önemli bir unsur, yapay zeka tarafından oluşturulan gerçekleri ve verileri doğrulama süreci olan doğruluk kontrolüdür.

Yapay zeka sonuçlarının doğruluk ve gerçeklikle tutarlılık açısından incelenmesi, yanlış bilgilerin yayılmasına karşı temel önlemlerden biri olarak düşünülmelidir. İnsan doğrulaması, algoritmaların kendi başına tespit edemediği halüsinasyonları ve yanlışlıkları tanımlamaya ve düzeltmeye yardımcı olur.

Uygulamada, doğruluk kontrolü, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin hatalar veya şüpheli ifadeler açısından düzenli olarak incelendiği döngüsel bir süreç olmalıdır. Bunlar belirlendikten sonra, yalnızca yapay zeka tarafından oluşturulan ifadeyi düzeltmek değil, aynı zamanda gelecekte benzer sorunların tekrarlanmasını önlemek için yapay zeka modelinin eğitim verilerini güncellemek, tamamlamak veya düzenlemek de gereklidir.

Daha da önemlisi, doğrulama süreci yalnızca şüpheli pasajları reddetmek veya onaylamakla sınırlı olmamalı, aynı zamanda bu alanda derinlemesine bilgiye sahip insan uzmanları aktif olarak dahil etmelidir. Yapay zeka tarafından oluşturulan ifadelerin bağlamını, alaka düzeyini ve doğruluğunu yalnızca onlar doğru şekilde değerlendirebilir ve olası düzeltmelere karar verebilir.

Dolayısıyla, insan eliyle yapılan doğrulama, yapay zeka içeriğinin güvenilirliği için gerekli ve abartılması zor bir "güvenlik" sağlar. Makine öğrenimi algoritmaları mükemmelliğe ulaşana kadar bu sıkıcı ama önemli süreç, herhangi bir sektörde yapay zeka çözümleriyle çalışmanın ayrılmaz bir parçası olarak kalmalıdır.

Yapay zeka halüsinasyonlarından nasıl faydalanılır?

Yapay zeka halüsinasyonları genellikle en aza indirilmesi gereken istenmeyen bir olgu olsa da bazı benzersiz alanlarda şaşırtıcı derecede ilginç ve değerli uygulamalar bulabilirler. Halüsinasyonların yaratıcı potansiyelinden ustaca yararlanmak, yeni ve çoğunlukla tamamen beklenmedik bakış açıları sunar.

Sanat ve tasarım, yapay zeka halüsinasyonlarının tamamen yeni yaratıcı yönler açabileceği alanlardır. Sanatçılar ve tasarımcılar, modellerin gerçeküstü, soyut görüntüler üretme eğiliminden yararlanarak, sanat ile gerçeklik arasındaki çizgileri bulanıklaştırarak yeni ifade biçimleri deneyebilirler. Ayrıca daha önce insan algısının erişemediği benzersiz, rüya gibi dünyalar da yaratabilirler.

Veri görselleştirme ve analizi alanında ise halüsinasyon olgusu, karmaşık bilgi kümelerindeki alternatif bakış açılarını ve beklenmedik korelasyonları keşfetme fırsatı sunuyor. Örneğin yapay zekanın öngörülemeyen korelasyonları tespit etme yeteneği, finansal kurumların yatırım kararları alma veya riski yönetme biçimini iyileştirmeye yardımcı olabilir.

Son olarak, bilgisayar oyunları ve sanal eğlence dünyası da yapay zekanın yaratıcı sapkınlıklarından yararlanabilir. Bu çözümlerin yaratıcıları, tamamen yeni, büyüleyici sanal dünyalar yaratmak için halüsinasyonları kullanabilirler. Onlara sürpriz ve öngörülemezlik unsuru aşılayarak oyunculara eşsiz, sürükleyici bir deneyim sunabilirler.

Elbette yapay zeka halüsinasyonlarının bu "yaratıcı" tarafının herhangi bir şekilde kullanılması dikkatli bir şekilde kontrol edilmeli ve sıkı insan denetimine tabi tutulmalıdır. Aksi takdirde gerçekler yerine kurgu yaratma eğilimi tehlikeli ya da sosyal olarak istenmeyen durumlara yol açabilir. Bu nedenle önemli olan, olayın yararlarını ve risklerini ustaca tartmak ve bunu yalnızca güvenli, yapılandırılmış bir çerçeve içinde sorumlu bir şekilde kullanmaktır.

Doğrulama ve yapay zeka halüsinasyonları – özet

Yapay zeka sistemlerinde halüsinasyon olgusunun ortaya çıkması, bu alanda tanık olduğumuz devrimin kaçınılmaz bir yan etkisidir. Yapay zeka modellerinin ürettiği çarpıtmalar ve yanlış bilgiler, onların muazzam yaratıcılığının ve muazzam miktarda veriyi özümseme yeteneğinin diğer yüzüdür.

Şimdilik yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin geçerliliğini doğrulamanın tek yolu insan doğrulamasıdır. Halüsinasyonları azaltmak için, yönlendirme tekniklerinden Hakikat Ormanı gibi karmaşık yöntemlere kadar çeşitli yöntemler mevcut olsa da, bunların hiçbiri henüz doğrulama ihtiyacını ortadan kaldıracak tatmin edici yanıt doğruluğu sağlayamıyor.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney
BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.
Tüm gönderileri görüntüle

İş dünyasında yapay zeka:

İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
İşletmelerdeki yapay zeka uygulamaları - genel bakış
Yapay zeka destekli metin sohbet robotları
İş NLP'sinin bugünü ve geleceği
Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
Sosyal medya paylaşımlarının planlanması. Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
Otomatik sosyal medya gönderileri
Yapay zeka ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
İş fikrimin zayıf yönleri nelerdir? ChatGPT ile beyin fırtınası oturumu
ChatGPT'yi iş hayatında kullanma
Sentetik aktörler. En iyi 3 yapay zeka video oluşturucu
3 kullanışlı AI grafik tasarım aracı. İş dünyasında üretken yapay zeka
Bugün denemeniz gereken 3 harika AI yazarı
Müzik yaratmada yapay zekanın gücünü keşfetmek
ChatGPT-4 ile yeni iş fırsatlarına yön vermek
Yönetici için yapay zeka araçları
Hayatınızı kolaylaştıracak 6 harika ChatGTP eklentisi
3 grafik akışlı yapay zeka. Generatywna sztuczna akıllı telefon ve iş dünyası
McKinsey Global Institute'e göre yapay zekanın geleceği ne olacak?
İş dünyasında yapay zeka - Giriş
NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
Otomatik belge işleme
Google Çeviri vs DeepL. İşletmeler için makine çevirisinin 5 uygulaması
Voicebot'ların işleyişi ve iş uygulamaları
Sanal asistan teknolojisi veya yapay zeka ile nasıl konuşulur?
İş Zekası Nedir?
Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?
Yapay zeka ve sosyal medya – hakkımızda ne söylüyorlar?
İçerik yönetiminde yapay zeka
Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
Yeni etkileşimler. Yapay zeka, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
Gelecekteki iş piyasası ve gelecek meslekler
Eğitim Teknolojisinde Yapay Zeka. Yapay zeka potansiyelini kullanan şirketlere 3 örnek
Yapay zeka ve çevre. Sürdürülebilir bir iş kurmanıza yardımcı olacak 3 yapay zeka çözümü
Yapay zeka içerik dedektörleri. Buna değerler mi?
ChatGPT, Bard ve Bing'e karşı. Hangi yapay zeka sohbet robotu yarışa liderlik ediyor?
Chatbot AI, Google aramanın rakibi mi?
İK ve İşe Alım için Etkili ChatGPT İstemleri
Hızlı mühendislik. Hızlı bir mühendis ne yapar?
AI Mockup oluşturucu. En iyi 4 araç
AI ve başka ne var? 2024'te iş dünyasına yönelik en önemli teknoloji trendleri
Yapay zeka ve iş etiği. Neden etik çözümlere yatırım yapmalısınız?
Meta yapay zeka. Facebook ve Instagram'ın yapay zeka destekli özellikleri hakkında bilmeniz gerekenler nelerdir?
AI düzenlemesi. Bir girişimci olarak bilmeniz gerekenler nelerdir?
Yapay zekanın iş dünyasında 5 yeni kullanımı
Yapay zeka ürünleri ve projeleri – diğerlerinden nasıl farklılar?
Yapay zeka destekli süreç otomasyonu. Nereden başlamalı?
Bir yapay zeka çözümünü bir iş sorunuyla nasıl eşleştirirsiniz?
Ekibinizin uzmanı olarak yapay zeka
Yapay zeka ekibi ve rol paylaşımı
Yapay zekada kariyer alanı nasıl seçilir?
Ürün geliştirme sürecine yapay zekayı eklemek her zaman değer mi?
İK'da yapay zeka: İşe alım otomasyonu İK ve ekip gelişimini nasıl etkiler?
2023'ün en ilginç 6 yapay zeka aracı
Yapay zekanın yol açtığı en büyük 6 iş kazası
Şirketin yapay zeka olgunluk analizi nedir?
B2B kişiselleştirme için yapay zeka
ChatGPT kullanım durumları. 2024'te ChatGPT ile işinizi nasıl geliştirebileceğinize dair 18 örnek
Mikro öğrenme. Yeni beceriler edinmenin hızlı bir yolu
2024'te şirketlerdeki en ilginç yapay zeka uygulamaları
Yapay zeka uzmanları ne yapar?
Yapay zeka projesi ne gibi zorluklar getiriyor?
2024'te işletmeler için en iyi 8 yapay zeka aracı
CRM'de yapay zeka. Yapay zeka CRM araçlarında neyi değiştiriyor?
UE AI Yasası. Avrupa yapay zeka kullanımını nasıl düzenliyor?
Sora. OpenAI'nin gerçekçi videoları işi nasıl değiştirecek?
En iyi 7 yapay zeka web sitesi oluşturucusu
Kodsuz araçlar ve yapay zeka yenilikleri
Yapay zekayı kullanmak ekibinizin üretkenliğini ne kadar artırır?
Pazar araştırması için ChatGTP nasıl kullanılır?
Yapay zeka pazarlama kampanyanızın kapsamını nasıl genişletebilirsiniz?
"Hepimiz geliştiriciyiz". Vatandaş geliştiriciler şirketinize nasıl yardımcı olabilir?
Taşımacılık ve lojistikte yapay zeka
Yapay zeka hangi iş sıkıntılı noktalarını düzeltebilir?
Medyada yapay zeka
Bankacılık ve finansta yapay zeka. Stripe, Monzo ve Grab
Seyahat endüstrisinde yapay zeka
Yapay zeka yeni teknolojilerin doğuşunu nasıl teşvik ediyor?
Yapay zekanın sosyal medyada devrimi
E-ticarette yapay zeka. Küresel liderlere genel bakış
En iyi 4 yapay zeka görseli oluşturma aracı
Veri analizi için en iyi 5 yapay zeka aracı
Şirketinizdeki yapay zeka stratejisi - nasıl oluşturulur?
En iyi AI kursları – 6 harika öneri
Yapay zeka araçlarıyla sosyal medya dinlemeyi optimize etme
IoT + AI veya bir şirketteki enerji maliyetlerinin nasıl azaltılacağı
Lojistikte yapay zeka. 5 en iyi araç
GPT Mağazası – iş dünyasına yönelik en ilginç GPT'lere genel bakış
LLM, GPT, RAG... AI kısaltmaları ne anlama geliyor?
Yapay zeka robotları – iş dünyasının geleceği mi yoksa bugünü mü?
Bir şirkette yapay zekayı uygulamanın maliyeti nedir?
Yapay zeka bir serbest çalışanın kariyerine nasıl yardımcı olabilir?
İşi otomatikleştirin ve üretkenliği artırın. Serbest çalışanlar için yapay zeka rehberi
Yeni başlayanlar için yapay zeka – en iyi araçlar
Yapay zeka ile web sitesi oluşturma
OpenAI, Yolculuk Arası, Antropik, Sarılma Yüzü. Yapay zeka dünyasında kim kimdir?
Onbir Laboratuar ve başka ne var? En umut verici yapay zeka girişimleri
Sentetik veriler ve işinizin gelişimi açısından önemi
En iyi AI arama motorları. Yapay zeka araçlarını nerede aramalı?
Video yapay zekası. En yeni AI video oluşturucuları
Yöneticiler için yapay zeka. Yapay zeka işinizi nasıl kolaylaştırabilir?
Google Gemini'deki yenilikler neler? Bilmen gereken her şey
Polonya'da yapay zeka. Şirketler, toplantılar ve konferanslar
AI takvimi. Bir şirkette geçirdiğiniz zamanı nasıl optimize edersiniz?
Yapay zeka ve işin geleceği. İşletmenizi değişime nasıl hazırlayabilirsiniz?
İş için AI ses klonlama. Yapay zeka ile kişiselleştirilmiş sesli mesajlar nasıl oluşturulur?
Doğrulama ve yapay zeka halüsinasyonları