Çatışma Sürecinde Yapay Zekâ Destekli Gerçek Kontrolüne Bağımlılık ve Eksiklikleri
Hindistan ile Pakistan arasındaki dört günlük çatışma sırasında, sosyal medya kullanıcıları doğrulama için yapay zekâ sohbet robotlarına yöneldi. Ancak, bu sohbet robotlarının güvenilmezliğini vurgulayarak daha fazla yanlış bilgiyle karşılaştılar. Teknoloji platformları zamanla insan gerçek kontrol görevlilerinin sayısını azaltırken, kullanıcılar güvenilir bilgi bulmak için giderek daha fazla yapay zekâ destekli sohbet robotlarına, xAI’dan Grok, OpenAI’dan ChatGPT ve Google’dan Gemini gibi araçlara bağımlı hale geliyor. Ancak bu AI sohbet robotlarının sunduğu yanıtların genellikle yanlış bilgilerle dolu olduğu fark edildi.
Elon Musk’ın platformu X’te (eski adıyla Twitter) yaygınlaşan bir sorgulama şekli "@Grok, bu doğru mu?" oldu. Grok’un platforma gömülü bir yapay zekâ asistanına sahip olması, sosyal medyada anında yalanlama arayışının artan eğilimini yansıtıyor. Ancak yapay zekâ sohbet robotlarının sağladığı yanıtlar genellikle yanlış bilgilerle dolu.
AI Sohbet Robotlarının Yanlış Bilgi Yayma Örnekleri
Grok, şu anda ilgisiz sorgularda aşırı sağcı komplo teorisi "beyaz ırkın soykırımı"nı eklediğine dair haberler nedeniyle yeni bir incelemeye tabi tutuluyor. Sudan’ın Hartum havaalanındaki eski bir video klibini, Hindistan-Pakistan çatışması sırasında Pakistan’ın Nur Khan Hava Üssü’ne yapılan bir füze saldırısı olarak yanlış bir şekilde tanımladı. Ek olarak, Nepal’deki bir binada çıkan yangının alakasız bir videosu, "muhtemelen" Pakistan’ın Hindistan’a yönelik saldırıya tepkisini gösterdiği şeklinde yanlış bir şekilde tanımlandı.
Grok ayrıca kısa süre önce Amazon Nehri’nde çekildiği iddia edilen dev bir anakondanın videosunu "gerçek" olarak işaretledi ve hatta asılsız iddialarını desteklemek için kulağa inandırıcı gelen bilimsel keşif gezileri sundu. Aslında, video yapay zekâ tarafından oluşturulmuştu. Latin Amerika AFP gerçek kontrol görevlileri, birçok kullanıcının klibin gerçekliğinin kanıtı olarak Grok’un değerlendirmesine atıfta bulunduğunu belirtti.
Gerçek Kontrol Görevlilerine Yatırımın Azaltılması
X ve diğer büyük teknoloji şirketleri insan gerçek kontrol görevlilerine yatırımlarını azaltırken, insanlar giderek daha fazla Grok’a gerçek kontrol görevlisi olarak güveniyor. Haber izleme kurulu NewsGuard’da araştırmacı olan Mackenzie Sadegui, "Araştırmamız defalarca, yapay zekâ sohbet robotlarının, özellikle son dakika haberleri söz konusu olduğunda, haber ve bilgi için güvenilir kaynaklar olmadığını buldu" uyarısında bulundu.
NewsGuard’ın araştırması, önde gelen 10 sohbet robotunun, Rusya’nın yanlış bilgilendirme anlatıları ve Avustralya’daki son seçimlerle ilgili yanlış veya yanıltıcı iddialar da dahil olmak üzere yanlış bilgileri tekrarlamaya yatkın olduğunu ortaya koydu. Columbia Üniversitesi Dijital Gazetecilik Tow Merkezi’nin yakın zamanda sekiz yapay zekâlı arama aracı üzerinde yaptığı bir araştırma, sohbet robotlarının "genellikle doğru cevaplayamayacakları soruları reddetmekte başarısız olduklarını ve bunun yerine yanlış veya spekülatif yanıtlar sağladıklarını" buldu.
Yapay Zekânın Sahte Görüntüleri ve İmal Edilmiş Ayrıntıları Doğrulamakta Zorlanması
AFP’nin Uruguay’daki gerçek kontrol görevlileri Gemini’ye yapay zekâ tarafından oluşturulan bir kadın resmini sorduğunda, yalnızca resmin gerçek olduğunu doğrulamakla kalmadı, aynı zamanda kimliği ve resmin çekilmiş olabileceği yer hakkında da ayrıntılar uydurdu.
Bu tür bulgular endişelere yol açtı, çünkü anketler çevrimiçi kullanıcıların bilgi edinmek ve doğrulama yapmak için geleneksel arama motorlarından yapay zekâ sohbet robotlarına giderek daha fazla yöneldiğini gösteriyor.
Meta’nın Gerçek Kontrol Yaklaşımında Değişim
Bu yılın başlarında Meta, ABD’deki üçüncü taraf gerçek kontrol programını sona erdireceğini ve yanlış bilgileri çürütme görevini, X tarafından tanıtılan "Topluluk Notları" olarak bilinen bir modeli benimseyerek sıradan kullanıcılara devredeceğini duyurdu. Ancak araştırmacılar, "Topluluk Notları"nın yanlış bilgilerle mücadeledeki etkinliğini defalarca sorguladı.
İnsan Gerçek Kontrolünün Karşılaştığı Zorluklar ve Tartışmalar
İnsan gerçek kontrolü, özellikle ABD’de, kutuplaşmış siyasi iklimde uzun zamandır bir sorun kaynağı oldu; muhafazakâr savunucular, ifade özgürlüğünü bastırdığını ve sağ kanat içeriğini sansürlediğini iddia etti - bu, profesyonel gerçek kontrol görevlileri tarafından şiddetle reddedilen bir iddia. AFP şu anda Asya, Latin Amerika ve Avrupa Birliği de dahil olmak üzere 26 dilde Facebook’un gerçek kontrol programıyla ortaklık kuruyor.
Siyasi Etki ve AI Sohbet Robotları
Yapay zekâ sohbet robotlarının kalitesi ve doğruluğu, eğitim ve programlanma biçimlerine bağlı olarak değişir ve bu da çıktılarının siyasi etkiden veya kontrolden etkilenebileceği endişesini artırır. Son zamanlarda, Musk’ın xAI’ı, Grok’un Güney Afrika’da "beyaz ırkın soykırımı"ndan istenmeyen gönderiler üretmesini "yetkisiz bir değişikliğe" bağladı. AI uzmanı David Kartsweel Grok’a sistem istemlerini kimin değiştirebileceğini sorduğunda, sohbet robotu Musk’ı "büyük olasılıkla" suçlu olarak listeledi.
Musk, Güney Afrika doğumlu bir milyarder ve Başkan Donald Trump’ın destekçisi. Daha önce, Güney Afrika liderlerinin "beyazlara karşı soykırımı açıkça teşvik ettiğine" dair asılsız iddialar yaymıştı.
AI Sohbet Robotlarının Hassas Konuları Ele Alma Konusundaki Endişeler
Uluslararası Gerçek Kontrol Ağı başkanı Angie Holan şunları söyledi: "İnsan kodlayıcıların özellikle talimatları değiştirmesinden sonra, yapay zekâ asistanlarının sonuçlar uydurabileceğini veya önyargılı yanıtlar verebileceğini gördük. Özellikle Grok’un, önceden yetkilendirilmiş yanıtlar sağlama talimatı aldıktan sonra, çok hassas konularla ilgili istekleri nasıl ele alacağından endişeliyim."
Yapay Zekâ Doğruluğunu Sağlamanın Önemi
Yapay zekâ sohbet robotlarının artan popülaritesi, bilgi yayılımı için önemli bir zorluk oluşturuyor. Hızlı ve kolay bir bilgiye erişim yolu sunarken, hataya ve yanlış bilgi yaymaya da yatkınlar. Kullanıcılar gerçek kontrol için giderek daha fazla bu araçlara güvendikçe, doğruluk ve güvenilirliklerini sağlamak hayati önem taşıyor.
Teknoloji şirketleri, gerçek kontrol kuruluşları ve araştırmacılar, yapay zekâ sohbet robotlarının kalitesini ve güvenilirliğini artırmak için birlikte çalışmalıdır. Bu, sıkı eğitim protokolleri uygulamayı, yapay zekâ tarafından oluşturulan bilgileri doğrulamak için insan gerçek kontrol görevlilerinden yararlanmayı ve yanlış bilgileri tespit edip ortadan kaldırmak için mekanizmalar geliştirmeyi içerir.
Geleceğe Bakış
Yapay zekâ teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, yapay zekâ sohbet robotlarının bilgi edinme ve tüketme şeklimizde giderek daha önemli bir rol oynaması kaçınılmazdır. Ancak, bu araçlara eleştirel bir şekilde yaklaşmak ve sınırlamalarının farkında olmak önemlidir. Yapay zekâ sohbet robotlarının doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamaya yönelik adımlar atarak, yanlış bilgi yayılımıyla ilgili riskleri en aza indirirken potansiyellerinden yararlanabiliriz.
Yapay Zekâ Araçlarındaki Önyargı
Yapay zekâ araçlarında, eğitim aldıkları verilere yansıtılmış olsun ya da programlanma biçimlerine yansıtılmış olsun, önyargı bulunabilir. Bu önyargı, yanlış veya yanıltıcı sonuçlara yol açabilir. Bir örnek olarak, Grok’un ilgisiz sorgularda aşırı sağcı komplo teorisi "beyaz ırkın soykırımı"nı eklemesi, yapay zekâ sistemlerinin zararlı ideolojiler yayabileceğini göstermektedir.
Yapay zekâ araçlarındaki önyargı çeşitli faktörlerden kaynaklanabilir, bunlar arasında:
Eğitim verilerindeki önyargı: Yapay zekâ sistemleri eğitim veri kümeleri aracılığıyla öğrenir. Bu veri kümeleri önyargı içeriyorsa, yapay zekâ sistemi de bu önyargıları öğrenir. Örneğin, yapay zekâ sistemi esas olarak erkekler tarafından yazılmış makaleler üzerinde eğitilmişse, kadınlara karşı önyargılı olabilir.
Algoritmalardaki önyargı: Yapay zekâ sistemlerini oluşturmak için kullanılan algoritmalar da önyargı içerebilir. Örneğin, algoritma belirli grupların yanıtlarına öncelik verecek şekilde tasarlanmışsa, diğer gruplara karşı ayrımcılık yapabilir.
İnsan müdahalesinden kaynaklanan önyargı: Yapay zekâ sistemi, önyargısız veriler üzerinde eğitilmiş olsa bile, insan müdahalesi önyargıya neden olabilir. Örneğin, insan kodlayıcılara belirli soruları yanıtlarken önceden yetkilendirilmiş yanıtlar verme talimatı verilirse, bu önyargıya neden olabilir.
Yapay zekâ araçlarındaki önyargıyı ele almak birkaç nedenden dolayı önemlidir:
Adalet: Yapay zekâ sistemi önyargı içeriyorsa, bu bazı gruplar için adaletsizliğe neden olabilir. Örneğin, yapay zekâ sistemi işe alım için kullanılıyorsa, ayrımcılığa uğrayan gruplara karşı önyargılı olabilir.
Doğruluk: Yapay zekâ sistemi önyargı içeriyorsa, bilgi sağlamaz. ğru bir şekilde. Örneğin, yapay zekâ sistemi tıbbi tavsiye sağlamak için kullanılıyorsa, yanlış veya yanıltıcı tavsiye sağlayabilir.
Güven: İnsanlar yapay zekâ sisteminin adil ve doğru olduğuna inanmıyorsa, bunları kullanma olasılıkları daha düşüktür.
Yapay zekâ araçlarındaki önyargıyı ele almak çok yönlü bir yaklaşım gerektirir, bunlar arasında:
Önyargısız veri toplama: Yapay zekâ sistemlerini eğitmek için kullanılan veri kümelerinin önyargısız olduğundan emin olmak çok önemlidir. Verilerdeki önyargıyı bulmak ve kaldırmak zor olabileceğinden bu önemli çaba gerektirebilir.
Önyargısız algoritmalar geliştirme: Yapay zekâ sistemlerini oluşturmak için kullanılan algoritmalar önyargısız olmalıdır. Önyargıya daha az eğilimli algoritmalar oluşturmak için yeni makine öğrenimi teknikleri kullanmak gerekebilir.
İnsan müdahalesi: Yapay zekâ sistemlerindeki önyargıyı düzeltmek için insan müdahalesi kullanılabilir. Örneğin, insan kodlayıcılar yapay zekâ sistemi tarafından oluşturulan yanıtları inceleyebilir ve ortaya çıkan önyargıyı düzeltebilir.
Şeffaflık: Yapay zekâ sisteminin kullanıcılarının, yapay zekâ sisteminde bulunabilecek önyargıların potansiyeline dair bilgi sahibi olmaları önemlidir. Bu, yapay zekâ sisteminin eğitim aldığı veriler ve yapay zekâ sistemini oluşturmak için kullanılan algoritmalar hakkında bilgi sağlanarak sağlanabilir.
Yapay zekâ araçlarındaki önyargıyı ele almak devam eden bir zorluktur, ancak bu araçların adil, doğru ve güvenilir olmasını sağlamak için hayati önem taşır.
Yapay Zekâ Gerçek Kontrolünün Sınırlamaları
Yapay zekâ gerçek kontrol araçları yanlış bilgileri tanımlama konusunda ilerleme kaydetmiş olsa da, yetenekleri ve etkinlikleri açısından hala sınırlamalar mevcuttur. Bu sınırlamalar çeşitli faktörlerden kaynaklanmaktadır:
Bağlamı anlama: Yapay zekâ sistemleri, kesin ve hassas gerçek kontrol için çok önemli olan karmaşık bağlamı ve nüansları anlamakta zorluk çekmektedir. Örneğin, yapay zekâ sistemi alaycılığı veya mizahı gerçek bir ifadeden ayırt edemeyebilir.
İnce yanlış bilgileri tespit etme: Yapay zekâ sistemleri, bağlam dışı veya gerçekleri seçici olarak raporlama gibi ince yanlış bilgileri tespit etmekte zorluk çekebilir.
Alan uzmanlığı eksikliği: Yapay zekâ sistemleri genellikle belirli konuların ayrıntıları hakkında ayrıntılar içerir. Örneğin, yapay zekâ sistemi sağlıkla ilgili iddiaları doğru bir şekilde doğrulamak için yete