Washington Üniversitesi'nden araştırmacılar, yapay zekanın insanları izleyerek kültürel değerleri alıp almayacağını test etti. Çalışmada beyaz ve Latino kimlikli yetişkinlerden veri toplandı ve her grup için ayrı bir yapay zeka ajanı eğitildi.
Katılımcılar Overcooked adlı bir oyunun uyarlanmış versiyonunu oynadı. Oyunda oyuncular birine soğan verip yardım edebiliyordu fakat bu durumda kendi teslim sayıları azalıyordu. Araştırma, Latino grubunun genel olarak daha fazla yardım etmeyi seçtiğini ve bu verilerle eğitilmiş ajanın da daha yardımsever olduğunu gösterdi.
Zor kelimeler
- araştırmacı — bilimsel çalışma yapan kişi veya ekiparaştırmacılar
- yapay zeka — bilgisayarın insan gibi düşünen programıyapay zekanın
- kimlikli — bir grupla veya kültürle ilişkili olan
- ajan — bilgisayar içinde çalışan bir program veya birimajanı
- eğitmek — birine veya bir şeye bilgi öğretmek, geliştirmekeğitildi
- yardımsever — başkalarına yardım etmeyi seven, yardım yapan
İpucu: Türkçe metni okurken veya ses kaydını dinlerken, vurgulanan kelimelerin üzerine gel, odaklan ya da dokun; anında kısa tanımlar görünür.
Tartışma soruları
- Bu tür bir oyunda siz yardım eder miydiniz? Neden?
- Yapay zekanın insanlardan davranış öğrenmesi sizce iyi mi? Kısa cevap verin.
- Farklı grupların farklı davranması sizi şaşırtıyor mu? Neden?
İlgili makaleler
Bilimi Herkese Ulaştıran Etkinlikler
Deneyler, konuşmalar ve uygulamalı etkinlikler bilimi çocuklar ve yetişkinler için daha ilgi çekici hâle getirir. Etkinlikler farklı yaşlara göre okullarda, kütüphanelerde veya müzelerde düzenlenir; başarı ziyaretçi sayısı ve geri bildirimle ölçülür.
TikTok ve Somali'de Klan Siyaseti
Araştırma TikTok’un Somali klan siyasetini yeniden şekillendirdiğini, canlı yayın mücadeleleri ve dijital coin bağışlarının çatışmaları finanse ettiğini gösteriyor. Platform 2020 başından itibaren popülerleşti ve 3.9 million aktif kullanıcıya ulaştı.
Kuş sürülerinden esinlenen yöntem yapay zekâ özetlerini iyileştiriyor
Araştırmacılar, kuş sürüsü davranışından esinlenen bir ön işleme çerçevesi geliştirdi. Yöntem, uzun belgeler için LLM'lere daha kısa ve temsilî girdi vererek özetlerdeki halüsinasyonları azaltmayı hedefliyor; sonuçlar 9.000'den fazla belgede test edildi.
