Yapay zeka araçları hızla büyüyor. Nisan ayında OpenAI'nin ChatGPT'si haftalık bir milyar aktif kullanıcıya ulaştı. Aynı zamanda gazeteciler ve araştırmacılar, önyargılı yapay zekanın bazı insanlara zarar verdiğini belgeledi.
Teksas Üniversitesi Austin'den bir araştırma, önyargının önemli bir kaynağının gerçek dünyayı doğru modelleyememek olduğunu ortaya koyuyor. Araştırmacılar problemli algoritmaları inceleyip benzer algoritmalarla karşılaştırdı. Çalışma üç ana faktörü vurguluyor: yerleşik gerçeklik eksikliği, gerçek dünyanın basitleştirilmesi ve paydaşların sürece dahil edilmemesi.
Araştırma, sadece doğruluğu artırmanın yetmeyeceğini söylüyor; geliştiricilerin daha açık ve çeşitli girdileri dikkate alması gerektiğini belirtiyor.
Zor kelimeler
- önyargılı — Bazı insanlara haksız zarar veren tutum
- algoritma — Bir problemi çözmek için adım adım yöntemalgoritmaları, algoritmalarla
- modellemek — Gerçek bir şeyi bilgisayarda benzetmekmodelleyememek
- yerleşik — Zaten var olan ve sistemin parçası olan
- paydaş — Bir projede çıkarı veya rolü olan kişipaydaşların
- girdi — Sisteme veya modele verilen bilgi veya verigirdileri
- doğruluk — Bir bilginin veya sonucun gerçek olması durumudoğruluğu
İpucu: Türkçe metni okurken veya ses kaydını dinlerken, vurgulanan kelimelerin üzerine gel, odaklan ya da dokun; anında kısa tanımlar görünür.
Tartışma soruları
- Sence neden bazı algoritmalar gerçek dünyayı doğru modelleyemiyor?
- Bir yapay zeka projesinde hangi paydaşların dahil edilmesi gerektiğini düşünüyorsun?
İlgili makaleler
Yapay zekâ EHR ile DEHB riskini erken tahmin ediyor
Araştırmacılar, rutin elektronik sağlık kayıtlarını kullanarak yapay zekâ ile DEHB riskini tanıdan yıllar önce tahmin edebileceğini bildirdi. Araç çocukları işaret ederek daha erken izleme veya sevk imkânı sağlayabilir; yine de daha fazla çalışma gerekiyor.
Afrika Bilimler Akademisi: Bilgi Açığı ve Bilim Diplomasisi
AAS başkanı Lise Korsten, kıtada bilimsel kanıt eksikliğinin iyi politika yapılmasını ve küresel ticarette rekabeti zorlaştırdığını söyledi. Akademi ağlar, bilim diplomasisi programları ve diaspora destekli projelerle durumu düzeltmeye çalışıyor.
Yeni küresel gözlemevi dengue eğilimlerini izliyor
Global Dengue Observatory adındaki platform, 88 ülkede dengue eğilimlerini aylık izliyor. Araç LSHTM ve WHO verilerini kullanıyor ve raporlardaki gecikmeleri düzeltme çabalarıyla özellikle Latin Amerika için daha doğru vaka tahmini sunuyor.