Yapay Zekada Bu Hafta: Üretken Yapay Zeka akademik dergilere spam yağdırıyor

Merhaba millet, TechCrunch’ın düzenli AI bültenine hoş geldiniz.

Yapay zekada bu hafta, üretken yapay zeka akademik yayıncılığa spam göndermeye başlıyor; bu, dezenformasyon cephesinde cesaret kırıcı yeni bir gelişme.

Felsefe yardımcı doçentleri Tomasz Żuradzk ve Leszek Wroński, akademik çalışmaların son zamanlarda geri çekilmesini takip eden bir blog olan Retraction Watch’taki bir gönderide, Addleton Academic Publishers tarafından yayınlanan ve tamamen yapay zeka tarafından üretilen makalelerden oluştuğu anlaşılan üç dergi hakkında yazdı.

Günlükler aynı şablonu takip eden, “blockchain”, “metaverse”, “nesnelerin interneti” ve “derin öğrenme” gibi moda sözcüklerle dolup taşan makaleler içeriyor. Aynı yayın kurulunu (10 üyesi ölmüş) ve Queens, New York’ta bir ev gibi görünen sıradan bir adresi listeliyorlar.

Peki önemli olan ne? diye sorabilirsiniz. Yapay zeka tarafından oluşturulan spam içeriğine göz atmak, bugünlerde internette iş yapmanın maliyeti değil mi?

İyi evet. Ancak sahte dergiler, araştırmacıları terfi ve işe alım açısından değerlendirmek için kullanılan sistemlerle oynamanın ne kadar kolay olduğunu gösteriyor ve bu, diğer sektörlerdeki bilgi çalışanları için bir öncü olabilir.

Yaygın olarak kullanılan en az bir değerlendirme sistemi olan CiteScore’da dergiler felsefe araştırmaları açısından ilk 10’da yer almaktadır. Bu nasıl mümkün olabilir? Birbirlerine kapsamlı bir şekilde çapraz alıntı yapıyorlar. (CiteScore hesaplamalarında alıntıları dikkate alır.) Żuradzk ve Wroński, Addleton’ın dergilerinden birindeki 541 alıntıdan 208’inin yayıncının diğer sahte yayınlarından geldiğini buldu.

“[These rankings] Żuradzk ve Wroński, sıklıkla üniversitelere ve finansman kuruluşlarına araştırmanın kalitesinin göstergesi olarak hizmet ediyor” diye yazdı. “Akademik ödüller, işe alma ve terfi ile ilgili kararlarda çok önemli bir rol oynuyorlar ve bu nedenle araştırmacıların yayın stratejilerini etkileyebilirler.”

Sorunun CiteScore olduğu iddia edilebilir; açıkça kusurlu bir ölçümdür. Ve bu yapılacak yanlış bir argüman değil. Ancak üretken yapay zekanın ve onun istismarının, insanların geçimlerinin bağlı olduğu sistemleri beklenmedik ve potansiyel olarak oldukça zarar verici şekillerde bozduğunu söylemek de yanlış değil.

Üretken yapay zekanın, CiteScore gibi sistemleri daha eşitlikçi, bütünsel ve kapsayıcı olacak şekilde yeniden düşünmemize ve yeniden yapılandırmamıza neden olacağı bir gelecek var. Daha korkunç alternatif (ve şu anda geçerli olan), üretken yapay zekanın kontrolden çıkmaya devam ettiği, ortalığı kasıp kavurduğu ve profesyonel yaşamları mahvettiği bir gelecek.

Umarım yakında rotayı düzeltiriz.

Haberler

DeepMind’ın film müziği oluşturucusu: Google’ın yapay zeka araştırma laboratuvarı DeepMind, videolar için müzikler oluşturmak üzere yapay zeka teknolojisi geliştirdiğini söylüyor. DeepMind’ın yapay zekası, videonun karakterleri ve tonuyla eşleşen müzik, ses efektleri ve hatta diyalog oluşturmak için bir videoyla eşleştirilen bir film müziğinin tanımını (örneğin, “su altında titreşen denizanası, deniz yaşamı, okyanus”) alır.

Bir robot şoför: Tokyo Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, küçük bir elektrikli arabayı test pistinde sürmek için Musashi adında bir “kas-iskelet sistemi insansı” geliştirdi ve eğitti. İnsan gözünün önünde duran iki kamerayla donatılan Musashi, önündeki yolun yanı sıra otomobilin yan aynalarına yansıyan görüntüleri de “görebiliyor”.

Yeni bir yapay zeka arama motoru: Yapay zeka destekli yeni bir arama platformu olan Genspark, arama sorgularına yanıt olarak özel özetler yazmak için üretken yapay zekadan yararlanıyor. Şu ana kadar aralarında Lanchi Ventures’ın da bulunduğu yatırımcılardan 60 milyon dolar toplandı; Şirketin son finansman turunda, para sonrası 260 milyon dolar değerlendi; Genspark, Perplexity gibi rakipleriyle mücadele ederken bu saygın bir rakam.

ChatGPT’nin maliyeti ne kadar?: OpenAI’nin sürekli genişleyen yapay zeka destekli sohbet robotu platformu ChatGPT’nin maliyeti ne kadar? Cevaplaması düşündüğünüzden daha zor bir soru. Mevcut çeşitli ChatGPT abonelik seçeneklerini takip etmek için ChatGPT fiyatlandırmasına ilişkin güncellenmiş bir kılavuz hazırladık.

Haftanın araştırma makalesi

Otonom araçlar, konuma ve duruma bağlı olarak sonsuz çeşitlilikte uç durumlarla karşı karşıyadır. İki şeritli bir yoldaysanız ve birisi sol sinyal lambasını yakıyorsa, bu onun şerit değiştireceği anlamına mı gelir? Yoksa onları geçmen gerektiğini mi? Cevap, I-5’te mi yoksa Autobahn’da mı olduğunuza bağlı olabilir.

Nvidia, USC, UW ve Stanford’dan bir grup araştırmacı, CVPR’de yakın zamanda yayınlanan bir makalede, pek çok belirsiz veya olağandışı durumun, inanabiliyorsanız, bir yapay zekanın yerel sürücü el kitabını okumasıyla çözülebileceğini gösteriyor.

Geniş Dilde Sürüş Asistanı veya LLaDa, LLM’ye bir eyalet, ülke veya bölgeye ait sürüş kılavuzuna (ince ayar bile yapmadan) erişim sağlar. Literatürde yerel kurallar, gelenekler veya tabelalar bulunur ve korna sesi, uzun far veya koyun sürüsü gibi beklenmedik bir durum meydana geldiğinde uygun bir eylem (kenara çekme, dönüşü durdurma, kornaya geri dönme) oluşturulur.

Bu kesinlikle uçtan uca bir sürüş sistemi değil, ancak yine de sürprizlerle karşılaşan “evrensel” bir sürüş sistemine giden alternatif bir yol gösteriyor. Artı belki de geri kalanımızın, bilinmeyen yerleri ziyaret ettiğimizde neden korna çaldığımızı bilmesinin bir yolu.

Haftanın modeli

Pazartesi günü, film ve görüntü içeriği yaratıcılarına yönelik üretken yapay zeka araçları geliştiren bir şirket olan Runway, Gen-3 Alpha’yı tanıttı. Hem halka açık hem de şirket içi kaynaklardan çok sayıda görüntü ve video üzerinde eğitim almış olan Gen-3, metin açıklamalarından ve hareketsiz görüntülerden video klipler oluşturabilir.

Runway, Gen-3 Alpha’nın, Runway’in önceki amiral gemisi video modeli Gen-2’ye göre üretim hızında ve kalitesinde “büyük” bir gelişme sağladığını ve ayrıca oluşturduğu videoların yapısı, stili ve hareketi üzerinde ayrıntılı kontroller sağladığını söylüyor. Runway, 3. Nesil’in ayrıca “üslup açısından daha kontrollü” ve tutarlı karakterlere izin verecek şekilde özelleştirilebileceğini ve “belirli sanatsal ve anlatı gereksinimlerinin” hedef alınabileceğini söylüyor.

Gen-3 Alpha’nın sınırlamaları var; görüntülerin maksimum 10 saniyede çıkması da dahil. Ancak Runway kurucu ortağı Anastasis Germanidis, bunun Runway’in yükseltilmiş altyapısı üzerinde eğitilmiş yeni nesil model ailesinde yer alan birkaç video oluşturma modelinden yalnızca ilki olduğunu vaat ediyor.

Gen-3 Alpha, son aylarda sahneye çıkan birkaç sistemden yalnızca en yenisi üretken video sistemidir. Diğerleri arasında OpenAI’nin Sora’sı, Luma’nın Dream Machine’i ve Google’ın Veo’su yer alıyor. Birlikte, telif hakkı zorluklarını aşabileceklerini varsayarak, bildiğimiz film ve TV endüstrisini altüst etme tehdidinde bulunuyorlar.

Çantayı al

Yapay zeka bir sonraki McDonald’s siparişinizi almayacak.

McDonald’s bu hafta, fast food zincirinin üç yıldan fazla bir süredir test ettiği otomatik sipariş alma teknolojisini 100’den fazla restoran noktasından kaldıracağını duyurdu. IBM ile ortaklaşa geliştirilen ve restoranların arabaya servisine kurulan teknoloji, müşterileri yanlış anlama ve hata yapma eğilimi nedeniyle geçen yıl viral oldu.

Takeout’ta yakın zamanda yayınlanan bir makale, yapay zekanın fast-food işletmecileri üzerindeki hakimiyetini genel olarak kaybettiğini öne sürüyor; bu operatörler kısa bir süre önce teknolojiye ve onun verimliliği artırma (ve işgücü maliyetlerini düşürme) potansiyeline olan heyecanını dile getirmişti. Yapay zeka destekli arabaya servis şeritleri alanında önemli bir oyuncu olan Presto, yakın zamanda büyük bir müşterisi olan Del Taco’yu kaybetti ve giderek artan kayıplarla karşı karşıya.

Sorun yanlışlık.

McDonald’s CEO’su Chris Kempczinski, Haziran 2021’de CNBC’ye ses tanıma teknolojisinin yaklaşık %85 ​​oranında doğru olduğunu, ancak insan personelin yaklaşık beş siparişten birine yardımcı olması gerektiğini söyledi. Bu arada, Takeout’a göre Presto’nun sisteminin en iyi versiyonu, bir insanın yardımı olmadan siparişlerin yalnızca yaklaşık %30’unu tamamlıyor.

Yapay zeka, iş ekonomisinin belirli kesimlerini yok ederken, bazı işlerin (özellikle çeşitli aksan ve lehçelerin anlaşılmasını gerektiren işler) otomatikleştirilemeyeceği görülüyor. En azından şimdilik.