Chatbotların sağladığı zeki yanıtların arkasında genellikle trilyonlarca kelimenin bulunduğu büyük bir veritabanı yatar. Bu kelimeler genellikle makalelerden, kitaplardan ve çevrimiçi yorumlardan elde edilen verilerdir ve yapay zeka sistemlerini kullanıcı sorgularını anlaması için eğitmektedir. Endüstride yaygın bir inanç vardır ki, gelecek nesil yapay zeka ürünlerinin geliştirilmesinde mümkün olduğunca fazla bilginin birikmesi önemlidir.
Ancak, bu yaklaşımla önemli bir zorluk bulunmaktadır: çevrimiçi olarak yalnızca belirli bir miktarda yüksek kaliteli veriye ulaşılabilir. Bu verileri elde etmek için, yapay zeka şirketleri genellikle yayıncılara milyonlarca dolar ödeyerek içerik lisansları alır veya web sitelerinden bilgi toplar, bu da telif hakkı ihlali davalarına yol açabilir.
Önde gelen yapay zeka firmaları, yapay zeka topluluğu içinde alternatif ve biraz tartışmalı bir yaklaşımı keşfetmektedir: sentetik veya temelde ‘sahte’ veri kullanımı. Örneğin, teknoloji şirketleri AI sistemlerinden metin ve medya üretmektedir. Bu yapay veri daha sonra bu AI sistemlerinin gelecek sürümlerini eğitmek için kullanılmaktadır ve bu yaklaşım, Anthropic’in CEO’su Dario Amodei tarafından olası bir “sınırsız veri üretim aracı” olarak tanımlanmaktadır. Bu metodoloji, yapay zeka şirketlerinin bir dizi yasal, etik ve gizlilik sorununu atlamalarına olanak tanır.
Bilgisayar biliminde sentetik veri yeni bir konu değildir – kişisel bilgileri anonim hale getirme ve otonom araç teknolojileri için sürüş koşullarını simüle etme dahil olmak üzere farklı amaçlar için on yıllardır kullanılmaktadır. Ancak, yapay zeka üretken ilerlemeleri, sentetik verilerin daha büyük ölçekte ve daha yüksek kalitede üretilmesini sağlamıştır, bu da uygulamasını aciliyetlendirmiştir.
Temel olarak yeni bilgiler oluşturmayı amaçlayan üretken yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenim gibi süreçler aracılığıyla veri, metin, görüntü, ses, video ve daha fazlasını üretmektedir. Bunun önemli bir örneği olan OpenAI’in GPT modelleri, önceki eğitim verilerine dayanarak yeni metinler oluşturma yeteneğine sahiptir.
Anthropic, Bloomberg’e sentetik verileri chatbot’u Claude’ü destekleyen en son modelini oluşturmak için kullandığını bildirdi. Meta Platforms ve Google da son açık kaynak modellerini geliştirirken sentetik verileri uygulamışlardır.
Microsoft’un yapay zeka araştırma ekibi, dört yaşındaki bir çocuğun anlayabileceği 3.000 kelime listesinden çocuk hikayeleri oluşturarak dil öğrenme sürecini taklit etmeye çalışmış ve milyonlarca kısa hikaye ortaya çıkarmıştır. Bu araştırma, kullanıma uygun ve kompakt bir dil modeli olan Phi-3 olarak bilinen bir modelin geliştirilmesine yol açmıştır.
Microsoft’un Yapay Zeka Başkan Yardımcısı Sébastien Bubeck, sentetik verinin modelin öğrenme süreci üzerinde daha fazla kontrol sağladığını, başka türlü mümkün olmayan ayrıntılı yönergelerin mümkün hale geldiğini belirtmiştir. Ancak, uzmanlar bu tekniklerin riskleri konusunda endişelerini dile getirmekte olup, Oxford ve Cambridge gibi önde gelen üniversitelerden gelen araştırmalar tarafından işaret edilen ‘model çöküşü’ne karşı uyarıda bulunmaktadırlar.
En önemli sorular ve bu soruların yanıtları:
1. Sentetik veri nedir?
Sentetik veri, gerçek dünya verilerine alternatif olarak kullanılan yapay olarak oluşturulan bilgidir. Algoritmalar ve simülasyonlar aracılığıyla oluşturulur ve metin, görüntü, ses, video vb. şeklinde olabilir.
2. Sentetik veri, yapay zeka öğrenmesi için neden önemlidir?
Sentetik veri, yapay zekaya kazanma hakkında sağlık, etik ve gizlilik kaygıları olmayan “sonsuz” miktarda eğitim materyali sağlayabileceği için önemlidir.
3. Yapay zekada sentetik veri kullanmanın karşılaşılan temel zorluklar nelerdir?
Ana zorluklardan biri, sentetik verinin yeterli kalitede ve gerçek dünya senaryolarının çeşitliliğini ve karmaşıklığını doğru şekilde temsil ettiğinden emin olmaktır. Ayrıca, yapay veriye dayalı olduğu için, AI’nın homojen veya anlamsız çıktılar üretmeye başladığı ‘model çöküşü’ riski bulunmaktadır.
Tartışmalar:
– Etik İhtimaller: Bazıları, sentetik verinin önyargıların büyümesine izin verebileceğinden veya yanlış bilgilendirme için kullanılabilecek derin sahte görüntüler oluşturmaya yol açabileceğinden endişe duymaktadır.
– Gerçeklik Endişeleri: Tamamen sentetik veri üzerinde eğitilen bir AI’nin gerçek dünya verilerinden doğan anlayış ve bağlamlı farkındalığı elde edebilip edemeyeceği konusunda bir tartışma bulunmaktadır.
Avantajlar:
– Hukuksal ve Etik Faydalar: Veri sızdırma ve telif hakkı ihlalleri ile ilgili olası hukuki sorunları önler.
– Kontrol Edilebilirlik: Tasarımcılara verinin senaryolarını ve parametrelerini belirleme ve kontrol etme olanağı sağlar, bu da daha iyi eğitim sonuçlarına yol açabilir.
– Ölçeklenebilirlik: Gerçek dünya verilerini temin etme maliyetine kıyasla, büyük miktarlarda veri hızlı bir şekilde ve daha düşük maliyetle üretebilir.
Dezavantajlar:
– Kalite Güvencesi: Sentetik verinin etkili AI modellerini eğitmek için yeterince temsilci olmasını sağlamak zor olabilir.
– Aşırı Uyum Riski: Sentetik veri üzerinde eğitilen AI modellerinin yapay veri setlerine aşırı uyumu nedeniyle gerçek dünya verilerle iyi performans göstermeme riski bulunmaktadır.
– Komplekslik: Yüksek kaliteli sentetik veri oluşturmak karmaşık ve kaynak yoğun olabilir.
Önerilen ilgili bağlantılar:
– Yapay zeka ve makine öğrenimi hakkında genel bir bakış için OpenAI sitesini ziyaret edebilirsiniz.
– Sentetik veri oluşturmada üretken AI’nın rolünü öğrenmek için DeepMind sitesine göz atabilirsiniz.
– Yapay zekanın etik kullanımı hakkında bilgi edinmek için Partnership on AI sitesini ziyaret edebilirsiniz.
Üretken yapay zeka ve sentetik veri teknikleri, AI öğrenmede mümkün olan sınırları zorlamaya devam ediyor ve geleceğin teknolojisini şekillendirebilecek yeni olanaklar sunuyor.
The source of the article is from the blog japan-pc.jp