Virginia Tech laboratuvarı yöneticileri bir çalışma yaptı ve sonuçları Nisan ayında CHI konferansında sundu. Araştırma, kullanıcılar sosyal tercihlerini sormadan önce otizmlerini açıkladıklarında yapay zekâ cevaplarının nasıl değiştiğini inceledi.
Araştırmacılar altı büyük dil modelini test etti; örnek sorular aktiviteler, yüzleşmeler, yeni deneyimler ve romantik ilişkiler hakkındaydı. Ayrıca otizmi olan 11 yapay zekâ kullanıcısıyla görüşüp örnek cevapları gösterdiler. Katılımcıların tepkileri karışıktı. Ekip geliştiricilerin daha şeffaf ve kullanıcı kontrolü sağlayan sistemler yapmasını öneriyor.
Zor kelimeler
- araştırma — Bilgi veya veri toplamak için yapılan çalışma
- otizm — Doğumdan itibaren görülen gelişim farklılığıotizmlerini, otizmi
- yapay zekâ — Bilgisayarların insan gibi düşünmesini sağlayan teknoloji
- dil modeli — Metin üretmek için eğitilmiş büyük yazılımdil modelini
- tercih — Bir kişi veya grubun seçtiği seçenektercihlerini
- karışık — Birden fazla ve farklı duygunun birlikte olmasıkarışıktı
- şeffaf — Bilginin açık ve kolay anlaşılır olması
İpucu: Türkçe metni okurken veya ses kaydını dinlerken, vurgulanan kelimelerin üzerine gel, odaklan ya da dokun; anında kısa tanımlar görünür.
Tartışma soruları
- Sizce neden katılımcıların tepkileri karışıktı?
- Bir yapay zekâ kullanıcısı olsaydınız otizminizi açıklamak ister miydiniz? Neden?
- Geliştiriciler şeffaflık ve kullanıcı kontrolü eklerse ne değişir?
İlgili makaleler
Yapay zekâ kişilik ve duyguları tahmin edebiliyor
Yeni bir çalışma, ChatGPT, Claude ve LLaMa gibi yapay zekâ modellerinin günlük kayıtları okuyarak kişilik, davranış ve duyguları insanların değerlendirmeleri kadar doğru tahmin edebildiğini gösteriyor. Bulgular Nature Human Behavior'da yayımlandı.
Veri merkezleri ve kripto madenciliği ABD elektrik maliyetlerini artırabilir
Yeni araştırma, veri merkezleri ve kripto para madenciliğinin artan elektrik talebinin ABD'de 2030'a kadar elektrik fiyatlarını ve karbondioksit emisyonlarını yükseltebileceğini gösteriyor. Çalışma saatlik ve bölgesel modellemeyle etkileri inceledi.
Antikor tedavisi multipl miyelomda erken başarı
Araştırmacılar, linvoseltamab adlı antikor ilacının multipl miyelomda kalan kanser izlerini temizlediğini bildirdi. Faz 2 denemede tedaviyi tamamlayan hastalarda yüksek duyarlılıktaki testlerle saptanabilir hastalık bulunmadı; güvenlik profili kabul edilebilir bulundu.
Xonorika Kira: Yapay Zekâda "İnsanı Merkeze Almak" Tartışması
Sanatçı ve yazar Xonorika Kira, yapay zekâda insanı merkeze koyma anlayışının dar olduğunu ve başka zeka biçimlerini dışlayabileceğini savunuyor. Kira, alternatif ilişki biçimleri ve daha küçük, yerel veri çözümleri öneriyor.
