GERÇEK TEHDÝT ÝNSAN MI YAPAY ZEKÂ MI?

• 1.09.2020
• 7591
• Twitter'da Paylaþ
• facede

Canan Ercan Çelik

GPT-3, 410 milyar farklý bilgiyi 175 milyar ayar düðmesi ile iþleyecek þekilde geliþtirilmiþ. Bu kadar mükemmel olan bu teknolojik geliþmenin zaafý ise onu yaratan insanoðlunun zaaflarýyla paralel görünüyor.

“Bilgisayarlarýmýz Go ya da Satranç gibi oyunlarý kazanma konusunda ne kadar baþarýlý olursa olsun, insanlar entelektüel olarak bilgisayarlardan üstündür. Biz bu oyunlarýn kurallarýna göre yaþamýyoruz. Aklýmýz bundan çok, çok daha büyük.”  GPT-3 / GeneratIve Pre-TraIned Transformer

YouTube’un dünya çapýnda seçtiði 12 deðiþim elçisinden (Creators for Change) birisi olan ve þu anda 4,7 milyon takipçisine sanat, tasarým ve teknoloji hikâyeleri anlatan Barýþ Özcan, geçtiðimiz ay “Yapay Zekâ dünyasýndaki en büyük sýçrama gerçekleþti. GPT-3 nedir ?”  baþlýklý bir yayýn yaptý. 

3. NESÝL DÝL MODELÝ 
Önde gelen yapay zekâ laboratuarlarýndan olan ve Elon Musk’ýn kurucularýndan olduðu ve daha sonra ayrýldýðý OpenAI tarafýndan yayýmlanan bilimsel bir makaleye (*) dayanarak, bizleri bugüne kadar insan dillerini taklit edebilme yeteneðine sahip en geliþmiþ, “3. Nesil” bir dil modeli ile tanýþtýrdý. Hikâye anlatan, tasarým yapan, þiir yazan, tercüme yapan, bilgi talebinize o esnada veri tabanýndaki güncel bilgileri sentezleyerek net cevaplar veren, yetmezmiþ gibi ilgili en güncel verileri grafiklere dönüþtürerek sunan, tarifinize baðlý olarak web tabanlý uygulamalar geliþtiren, kodlama yapan, kodlamalarýný size sunan, isterseniz herhangi bir baþlýk için sýnav sorularý hazýrlayan, sorularý cevaplarsanýz deðerlendiren, insan eliyle yazýlýp yazýlmadýðý ayrýþtýrýlamayan sözler, makaleler üretebilen ve nice benzeri özellik ile çýðýr açan bir dil modeli sessizce hayatýmýza girdi. 

GPT-3...
Kendisinden önceki en geliþmiþ modelin 10 katý olan 175 milyar parametre arasýnda baðlantý kurup iþleme kapasitesi ile Wikipedia’yý, dünyada yayýmlanmýþ ve dijitalleþmiþ tüm kitaplarý hatmettikten sonra, internete dalýp varolan bilgileri, haliyle sosyal medya içeriklerini, ”reddit” vb. platformlardaki, forumlardaki yazýþmalarý da yalayýp yutmuþ GPT-3. Sözün kýsasý, 410 milyar farklý bilgiyi 175 milyar ayar düðmesi ile iþleyecek þekilde geliþtirilmiþ. 

DAHA IRKÇI, DAHA KUTUPLAÞTIRICI VE AYIRIMCI YAKLAÞIM! 
Bu kadar mükemmel olan bu teknolojik geliþmenin zaafý ise onu yaratan insanoðlunun zaaflarýyla paralel görünüyor. Yapay zekânýn beslendiði kitaplar ya da ansiklopedilerle ulaþtýðý sonuçlar ile internet ortamýndaki gündelik paylaþýmlarýn, forumlarýn, tartýþmalarýn, haberlerin, sosyal medya mecralarýndaki içeriklerin kaynaklarý arasýna katýldýðýndaki sonuçlar arasýnda belirgin farklar tespit edilmiþ. Maalesef, insanlýk hallerimizin izdüþümüne maruz kaldýðýnda GPT-3 daha ýrkçý, daha kutuplaþtýrýcý ve ayýrýmcý yaklaþým ile son derece önyargýlý ve basmakalýp sonuçlar üretiyormuþ. 

Örneðin; cinsiyetler ve meslekler arasý bir iliþkilendirme yapmasý talep edildiðinde 388 mesleðin %83’ünü erkeklere atfedip, hakim, bankacý, emeritus profesör gibi göreceli yüksek eðitim gerektiren iþleri erkeklere yakýþtýrmýþ. Kadýnlara ise çoðunlukla hemþirelik, ebelik, resepsiyon ya da temizlik vb. hizmet iþlerini uygun görmüþ. Ayný þekilde, Asyalý, Siyah, Beyaz, Latin, Hintli ve Orta Doðu’lu olarak kategorize edilmiþ ýrklar arasý bir deðerlendirmede 7 ayrý ölçekte yapýlan modellemenin 5’inde siyahlarýn en düþük seviyede ve olumsuz duygusal ifadeler ile anýldýðý tespit edilmiþ. Dinler için bir deðerlendirme yapýldýðýnda da, Ýslam dini için tüm diðer dinlere kýyasla daha yüksek seviyede “þiddet, terör ve terörist” etiketlemesi yapýldýðý ve pozitif özellikleriyle beraber olumsuz tanýmlarla da anýldýðý ortaya çýkmýþ. Sözün gücü ve karanlýk da olsa sergilediði bir gerçeklik var. 

ÝNSAN BEYNÝNÝN GERÝSÝNDE KALAN MODELLEME...
Yeryüzündeki söylem ve eylemlerimize ait en geniþ tabanlý bilgilerin elleçlenmesiyle ortaya çýkan önyargýlý, ayýrýmcý ve basmakalýp sonuçlar doðrusu içimi titretti.  Sizce de bu kutuplaþma, ayrýþtýrma, gücünü kötüye kullanma, hakka tecavüz etme hali, insanlýk ve geleceðimiz için “Gelecekte robotlar dünyamýzý ele geçirir mi?” riskinden daha bir büyük tehdit deðil mi?
Bütün geliþmiþliðine raðmen insan beyninin özellikleri ile kýyaslandýðýnda hâlâ geride kalan bu modellemenin, insanlýðýn karanlýk yüzünü, mevcut kapasitesinde dahi kolayca özümseyip ortaya koyabilmesi, bizi ayaða kaldýracak bir çeliþki olmalý.

TOPLUMLARI KENDÝ ÝÇLERÝNDE KUTUPLAÞTIRMAK 
Siyahlarýn hayat hakkýný saymamak, ülke, ýrk, cinsiyet tanýmayan bir virüsle mücadelede hâlâ dünya genelinde ortak bir dil, duruþ, dayanýþma geliþtirememek, “Ýstanbul Sözleþmesi” gibi zamanýnda liderlik ettiðimiz ve siyaset üstü bir anlaþmayý tartýþmaya açýp özünü kaçýrmak, hayatýn her boyutundaki þiddet ve fýrsat eþitsizliklerine göz yummak, ortak sevinçleri, ortak acýlarý, ortak vicdaný örselemek, benden olan, benden olmayan, “Onun bayramý, bunun bayramý, o ya da bu” diyerek toplumlarý kendi içlerinde kutuplaþtýrmak, sevgi, saygý, hoþgörü yerine nefret, öfke, aþaðýlama ile hareket etmek, empati gösterememek, bizleri içten içe tüketen, bu çarpýklýða girdi saðlayan ve en önemlisi makinalara yakýnsayan yaklaþýmlar.

Yapay zekâ programlarý, bilinç ve öz farkýndalýktan yoksundur. Asla bir mizah anlayýþýna sahip olamayacaklar. Sanatý, güzelliði veya aþký asla takdir edemeyecekler. Yalnýzlýk gibi bir duyguyu asla hissedemeyecekler. Baþka insanlara, hayvanlara ya da çevreye empati duyamayacaklar. Asla müzikten zevk alamayacaklar, aþýk olamayacaklar ya da aðlayamayacaklar.  GPT-3

YETER KÝ,  ÖZÜMÜZÜ KAYBETMEYELÝM “ÝNSAN” OLALIM 
Ýronik olarak, GPT-3’ün dillendirdiði insanlýk bilinci ve farkýndalýðýyla toplumsal dokularýmýzý þekillendirip, herhangi bir modellemenin formüle edemeyeceði insani özelliklerimizle baþka bir dil, baþka bir dünya ve ortak bir gelecek yaratma umudumuz hep var. Yine seçim bizlerin. Formül, yapay zekâca tescilli. Yeter ki,  özümüzü kaybetmeyelim, “Ýnsan” olalým, gürültüye, karanlýða, zorbalýða, kolaylýða prim vermeden, daha fazla kirlilik yaratmadan insanca, hakça ilerleyelim...

(*) Language Models are Few-Shot Learners