Cümlelerinizi daha iyi bir cümle biçimi kullanarak tamamlayabilen bir bilgisayar hayal edin; ya da sanki siz yazmışsınız gibi görünen müzik bestelemek için bir melodi parçası kullanın (asla bunu asla yapmazsınız) ya da yüzlerce satırlık bilgisayar kodu oluşturarak bir sorunu çözün; böylece daha da zor bir şeye odaklanmanızı sağlar. Bir bakıma bu bilgisayar, Sanayi Devrimi'ni hızlandıran elektrikli tezgâhların ve buharlı makinelerin soyundan geliyor. Ama aynı zamanda yeni bir makine sınıfına da ait çünkü dil, müzik ve programlamadaki sembolleri yakalıyor ve bunları yaratıcı görünen şekillerde kullanıyor. Biraz insan gibi.
Bunları yapabilen “temel modeller”, yapay zeka veya yapay zeka alanında bir atılımı temsil ediyor. Onlar da bir devrim vaat ediyor ama bu, Sanayi Devrimi'nin asla dokunmadığı yüksek statülü beyin çalışmasını etkileyecek. Gelecekte ne olacağına dair hiçbir garanti yok; sonuçta yapay zeka geçmişte tökezledi. Ancak artık makine zekasındaki bir sonraki büyük şeyin vaatlerine ve tehlikelerine bakmanın zamanı geldi.
Temel modeller, on yıl önce öne çıkan ve şu anda yapay zeka alanına hakim olan bir teknik olan “derin öğrenme” (dl) konusundaki en son gelişmedir. İnsan beynindeki nöronların ağ yapısına gevşek bir şekilde dayanan dl sistemleri, milyonlarca veya milyarlarca metin, resim veya ses klibi örneği kullanılarak “eğitilir”. Son yıllarda giderek daha büyük dl sistemlerinin eğitiminin zaman ve para açısından artan maliyeti, tekniğin sınırlarına ulaştığına dair endişelere yol açtı. Bazıları “ai kışı”ndan endişe ediyordu. Ancak temel modeller, daha büyük ve daha karmaşık DL oluşturmanın gerçekten de çok daha etkileyici yeni yeteneklerin kilidini açmaya devam ettiğini gösteriyor. Sınırın nerede olduğunu kimse bilmiyor.
Ortaya çıkan modeller, yaratıcı, insan dışı zekanın yeni bir biçimidir. Sistemler hem dili kavrayabilecek hem de kuralları tutarlı bir şekilde yıkabilecek kadar gelişmiştir. Bir köpek New Yorker'daki bir şakaya gülemez, ancak bir yapay zeka bunun neden komik olduğunu açıklayabilir; açıkçası bu, bazen New Yorker okuyucularını aşan bir başarıdır. Bu modellerden birinden, bu liderin unvanını kullanarak bir kolaj oluşturmasını istediğimizde, Amerika ve Asya baskılarımız için bir kapak resmi ortaya çıkardı (Avrupa dergimizde farklı bir kapakla kaygılı insan tasarımcılarımızın dikkatini dağıtmaya çalıştık). basımlar).
Temel modellerinin bazı şaşırtıcı ve kullanışlı özellikleri vardır. Bunlardan en ürkütücü olanı “ortaya çıkan” davranışlarıdır; yani kasıtlı bir davranışın sonucu olmaktan çok, modellerin boyutundan ve derinliğinden kaynaklanan beceriler (şaka yapma veya bir durumu ve atasözünü eşleştirme yeteneği gibi). tasarım. Tıpkı hızlı bir şekilde birbirini takip eden sabit fotoğrafların hareket hissi vermesi gibi, trilyonlarca ikili hesaplama kararı da, filozoflar ne derse desin, gerçeğe çok benzeyen, akışkan insan kavrayışı ve yaratıcılığının bir simulakrına dönüşüyor. Bu sistemlerin yaratıcıları bile onların gücüne şaşırıyor.
Bu zeka geniş ve uyarlanabilir. Doğru, temel modeller aptal gibi davranabiliyor ama insanlar da öyle. 1625'te Nobel Fizik Ödülü'nü kimin kazandığını sorarsanız, Galileo, Bacon ya da Kepler'in birincilik ödülünün 1901'de verildiğini anlamadıklarını söyleyebilirsiniz. Çizim, yaratıcı yazarlık ve bilgisayar programlama gibi birbirinden çok farklı disiplinlerdeki sembolleri işlemeye yönelik kurallar arasında bir düzeyde benzerlik vardır. Bu genişlik, temel modellerin, proteinlerin üç boyutlu olarak nasıl katlandığına ilişkin tahminleri kullanarak yeni ilaçların bulunmasına yardımcı olmaktan, veri kümelerinden ilginç grafikler seçmeye ve cevapları formüle etmek için devasa veritabanlarını tarayarak açık uçlu sorularla uğraşmaya kadar birçok uygulamada kullanılabileceği anlamına gelir. yeni araştırma alanları açar.
Bu heyecan verici ve büyük faydalar getirmeyi vaat ediyor; bunların çoğunun hala hayal edilmesi gerekiyor. Ama aynı zamanda endişeleri de artırıyor. İnsanlar, yaratıcılarını şaşırtacak kadar yaratıcı yapay zekaların kötü niyetli olabileceğinden kaçınılmaz olarak korkuyor. Aslında temel modeller, Hollywood'un sevdiği duyarlı katil robotlardan ışık yılı uzaktadır. Sonlandırıcılar genellikle odaklanmış, takıntılı ve eylemlerinin daha geniş sonuçlarına karşı kör olma eğilimindedirler. Temel yapay zeka ise tam tersine bulanıktır. Benzer şekilde insanlar, bu modellerin tükettiği muazzam güç antrenmanı miktarları ve ürettikleri emisyonlar konusunda endişeli. Ancak yapay zekalar giderek daha verimli hale geliyor ve onların içgörüleri yenilenebilir enerjiye geçişi hızlandıracak teknolojinin geliştirilmesinde önemli olabilir.
Daha derin bir endişe ise temel modellerini kimin kontrol ettiğidir. Google'ın PaLM'si gibi gerçekten büyük bir sistemin eğitiminin maliyeti 10 milyon dolardan fazladır ve büyük miktarda veriye erişim gerektirir; ne kadar fazla bilgi işlem gücü ve ne kadar fazla veri o kadar iyidir. Bu, az sayıda teknoloji şirketinin veya hükümetin elinde yoğunlaşan bir teknolojinin hayaletini artırıyor.
Eğer öyleyse, eğitim verileri dünyadaki önyargıları daha da sağlamlaştırabilir; hem de özellikle boğucu ve nahoş bir şekilde. Tüm gerçeklik algısı internette gezinerek şekillenen on yaşındaki bir çocuğa güvenir miydiniz? Çinli ve Amerikalı eğitimli yardımcılar, zihinleri yönlendirmek için ideolojik bir mücadeleye katılabilir mi? İnternette yeterince temsil edilmeyen kültürlere ne olacak?
Ve sonra erişim sorunu var. Şimdilik en büyük modeller, sahte haber üretmek gibi kötü amaçlarla kullanılmalarını önlemek amacıyla kısıtlanıyor. Yeni kurulan Openai, şiddet içeren veya pornografik görüntüler üretmesini engellemek amacıyla DALL-E 2 adlı modelini tasarladı. Firmalar istismardan korkmakta haklı, ancak bu modeller ne kadar güçlüyse, bunlara erişim de o kadar kısıtlanıyor ve yeni bir elit kesim oluşuyor. Öz-düzenlemenin bu ikilemi çözmesi pek olası değildir.
Devrimi getirin
Yıllardır yapay zeka destekli otomasyonun tekrarlayan, rutin işlerde çalışan insanlar için bir tehdit oluşturduğu ve sanatçıların, yazarların ve programcıların daha güvende olduğu söylendi. Temel modelleri bu varsayıma meydan okuyor. Ancak aynı zamanda yapay zekanın üretkenliği artırmak için bir yazılım yardımcısı olarak nasıl kullanılabileceğini de gösteriyorlar. Bu makine zekası insanoğluna benzemiyor ancak tamamen farklı bir şey sunuyor. İyi ele alındığında, insanlığı gasp etmektense tamamlaması daha olasıdır.
Yalnızca aboneler için: Her haftanın kapağını nasıl tasarladığımızı görmek için haftalık Kapak Hikayesi bültenimize kaydolun.
© 2023, The Economist Gazetesi Limited. Her hakkı saklıdır. The Economist'ten lisanslı olarak yayınlandı. Orijinal içeriğe www.economist.com adresinden ulaşılabilir.
Bir yanıt yazın