Yeni çalışma, ChatGPT, Claude ve LLaMa gibi yaygın erişilebilen yapay zekâ modellerinin kişilik, temel davranışlar ve günlük duyguları tahmin etme yeteneğini inceledi. Araştırmacılar yapay zekâya kısa video günlükleri ve insanların akıllarından geçenleri kaydettiği daha uzun metinleri okuttu.
Çalışma için gerçek hayat ve laboratuvar ortamlarında 160'dan fazla kişiden veri toplandı. Yapay zekâ daha sonra her kişi adına kişilik sorularına yanıt verdi; eski metin analiz yöntemleri aynı başarıyı gösteremedi. Sonuçlar, yapay zekânın kişisel puanlarının kişilerin kendi değerlendirmeleriyle yakından eşleştiğini ve sık sık arkadaş ya da aile değerlendirmelerinden daha iyi olduğunu gösterdi.
Yapay zekânın değerlendirmeleri duygular, stres düzeyleri, sosyal davranışlar ve bir kişinin psikiyatrik tanı alıp almadığı ya da tedavi arayıp aramadığı gibi gerçek yaşam alanlarını da öngördü. Araştırmacılar ve diğer akademisyenler bulguları önemli buldu, fakat çalışmanın öz-değerlendirmelere dayanması ve demografik farklılıkların henüz test edilmemiş olması gibi sınırlamalar mevcut.
Zor kelimeler
- yapay zeka — bilgisayarların insan benzeri görev yapma yeteneğiyapay zekâ
- kişilik — bir kişinin karakter ve davranış özellikleri
- öz-değerlendirme — kişinin kendisi hakkında yaptığı değerlendirmeöz-değerlendirmelere
- öngörmek — gelecekteki durumu veya sonucu tahmin etmeköngördü
- laboratuvar — bilimsel deneylerin ve testlerin yapıldığı yer
- demografik — toplulukların yaş, cinsiyet ve benzeri özellikleri
- yetenek — bir işi yapma kapasitesi veya beceriyeteneğini
- video günlüğü — kişinin kısa sesli veya görüntülü kayıtlarıvideo günlükleri
İpucu: Türkçe metni okurken veya ses kaydını dinlerken, vurgulanan kelimelerin üzerine gel, odaklan ya da dokun; anında kısa tanımlar görünür.
Tartışma soruları
- Sence yapay zekânın kişilik veya duyguları tahmin edebilmesi olumlu mu yoksa olumsuz mu olur? Neden kısa bir açıklama yap.
- Bu tür çalışmaların kişisel gizlilik veya veri güvenliği açısından hangi endişeleri yaratabileceğini düşünüyorsun?
- Demografik farklılıkların test edilmemiş olması neden önemli olabilir? Kısa cevap ver.
İlgili makaleler
Asya şehirlerinde trafik, kirlilik ve temiz ulaşım
Asya'nın birçok kentinde trafik sıkışıklığı ve hava kirliliği artıyor; bu durum ekonomilere zarar veriyor. New Delhi, Bangkok, Metro Manila ve Jakarta gibi şehirler elektrikli otobüsler, metro genişletmeleri ve politika değişiklikleriyle ulaşımı temizlemeye çalışıyor.
Hong Kong’da Gençler Yapay Zeka Sohbet Botlarından Destek Alıyor
Hong Kong Free Press 12 Ekim 2025 tarihli haberde, gençlerin duygusal destek için sohbet botlarını nasıl kullandığı; riskler, gizlilik endişeleri ve bazı geliştiricilerin daha güvenli araçlar üretme çabaları anlatılıyor.