Teknolojinin Nelson Mandela Etkisi: AI Halüsinasyonları [Onları Azaltmak İçin İpuçları]

İnsanların ve yapay zekanın (AI) halüsinasyonları arasında çok az fark vardır. 😵‍💫

Her ikisi de gerçekleri yanlış hatırlayabilir, hayali ifadeler uydurup yanlış sonuçlara varabilir. Ancak, insan halüsinasyonları bilişsel önyargılara ve zihinsel çarpıtmalara dayanır ve günlük karar verme süreçlerimizi nadiren etkiler. Öte yandan, AI halüsinasyonları oldukça maliyetli olabilir, çünkü bu araçlar yanlış bilgileri gerçekmiş gibi sunar ve bunu büyük bir güvenle yapar

Peki bu, bu yararlı AI araçlarını kullanmayı bırakmamız gerektiği anlamına mı geliyor? Hayır!

Biraz sağduyu ve daha iyi komutlarla, AI'nın akımını kolayca lehinize çevirebilirsiniz ve bu blog yazısında size tam da bu konuda yardımcı olacağız. Konularımız:

AI Halüsinasyonları Nedir?

Üretken AI modellerinin yanlış bilgileri doğruymuş gibi üretmesi olgusuna AI halüsinasyonu denir.

Gartner'ın Başkan Yardımcısı ve Analisti Avivah Litan'ın AI halüsinasyonlarını nasıl açıkladığının bir alıntısı aşağıda yer almaktadır

...büyük bir dil modelinden tamamen uydurulan çıktılar. Tamamen uydurma gerçekleri temsil etmelerine rağmen, LLM (büyük dil modeli) çıktısı bunları güven ve otoriteyle sunar.

Halüsinasyon gören AI modelleri: Kökenleri ve evrimi

Geniş AI sözlüğünde, AI halüsinasyonu terimi nispeten yenidir. Ancak, varlığı 1950'lerde AI sistemlerinin ilk günlerine kadar uzanabilir. Akademik açıdan bakıldığında, bu kavram ilk olarak Proceedings: Fourth IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition başlıklı araştırma makalesinde 2000 yılında ortaya çıkmıştır.

AI modelinin halüsinasyon gördüğünün fark edilmesi, 2010'ların sonlarında Google DeepMind ve ChatGPT gibi büyük isimlerin ortaya çıkmasıyla daha yaygın bir ilgi gördü. Son zamanlarda, kullanıcılar AI halüsinasyonlarının çeşitli örnekleriyle karşılaştı. Örneğin, 2021 yılında yapılan bir araştırma, panda görüntüleriyle eğitilmiş bir AI sisteminin, zürafalar ve bisikletler gibi alakasız nesneleri yanlışlıkla panda olarak tanımladığını ortaya çıkardı.

National Library Of Medicine tarafından 2023 yılında yapılan başka bir çalışmada, araştırmacılar ChatGPT tarafından oluşturulan tıbbi makalelerdeki referansların doğruluğunu inceledi. 115 referanstan sadece %7'sinin doğru olduğu, %47'sinin tamamen uydurma olduğu ve %46'sının gerçek ama yanlış olduğu tespit edildi. 😳

AI halüsinasyonlarına katkıda bulunan dört unsur

AI halüsinasyonları, dört temel ve çoğunlukla teknik faktör nedeniyle ortaya çıkar:

1. Yanlış veya önyargılı eğitim verileri

Makine öğreniminde kullanılan veriler, bir AI modelinin ürettiği içeriği belirleyen unsurdur. Düşük kaliteli eğitim verileri, hatalar, önyargılar veya tutarsızlıklarla dolu olabilir ve bu da nihai algoritmayı bozabilir. Bu tür AI'lar çarpık bilgileri öğrenecek ve hatalı çıktılar üretmeye daha yatkın olacaktır.

Bonus okuma: Makine öğrenimi ve yapay zeka arasındaki farkları öğrenin.

2. Yorumlama boşluğu

AI modelleri, deyimler, argo, alaycı ifadeler, konuşma dili ve insan dilinin diğer nüansları tarafından şaşkına çevrilebilir ve bu da sistemin anlamsız veya yanlış bilgiler üretmesine neden olabilir. Diğer durumlarda, eğitim verileri iyi olsa bile, model bunu doğru bir şekilde anlamak için gerekli programlamaya sahip olmayabilir ve bu da yanlış yorumlamalara ve halüsinasyonlara yol açabilir.

3. Temel gerçek eksikliği

Doğru ve yanlış cevapları net olan görevlerin aksine, üretken görevlerde modelin öğrenebileceği kesin bir temel gerçek yoktur. Referans noktasının olmaması, modelin neyin mantıklı neyin mantıksız olduğunu ayırt etmesini zorlaştırır ve sonuçta yanlış yanıtlar ortaya çıkar.

4. Karmaşıklık tuzağı

GPT-4 gibi son derece akıllı modeller harika yetenekler sunsa da, karmaşıklıkları iki ucu keskin bir kılıç olabilir. Birçok AI modeli, verileri aşırı doldurarak veya alakasız kalıpları ezberleyerek hatalar yapar ve bu da yanlış bilgilerin üretilmesine yol açar. Kötü tasarlanmış komutlar de daha karmaşık AI modellerinde tutarsız sonuçlara yol açar.

AI Halüsinasyonları Nasıl ve Neden Oluşur: İşleme Perspektifi

ChatGPT ve Google'ın Bard gibi büyük dil modelleri (LLM'ler), üretken AI'nın dinamik dünyasına güç katarak, insan benzeri metinleri olağanüstü bir akıcılıkla üretir. Ancak, bunların etkinliğinin altında önemli bir sınırlama yatmaktadır: tanımladıkları dünyayı bağlamsal olarak anlamamaları.

AI halüsinasyonlarının nasıl oluştuğunu anlamak için, LLM'lerin iç işleyişini incelemeliyiz. Bunları kitaplar, makaleler ve sosyal medya paylaşımlarıyla dolu devasa dijital arşivler olarak düşünün.

Verileri işlemek için LLM'ler:

LLM'ler daha fazla veri işledikçe, dildeki gramer kuralları ve kelime ilişkileri gibi kalıpları tanımlamaya başlarlar. Örneğin, bir sanal asistan (VA) için bir AI aracı, VA'nın yaygın müşteri şikayetlerine verdiği yanıtları gözlemleyebilir ve belirli anahtar kelimeleri tanımlayarak çözümler önerebilir. Ne yazık ki, bu süreçteki herhangi bir hata halüsinasyonu tetikleyebilir.

Esasen, AI, manipüle ettiği kelimelerin gerçek anlamını asla kavrayamaz. Dilbilim uzmanı Profesör Emily M. Bender, LLM'nin bakış açısını mükemmel bir şekilde özetliyor: "Kedi" kelimesini gördüğünüzde, bu kelime hemen kedilerle ilgili deneyimleri ve kedilerle ilgili şeyleri çağrıştırır. Büyük dil modeli için ise bu, C-A-T karakterlerinin bir dizisidir. 😹

Dünyamızdaki AI Halüsinasyonlarına Örnekler

AI halüsinasyonları, çeşitli gerçek hayattan örneklerle de görüldüğü gibi, çok yönlü bir zorluk oluşturmaktadır. Dört kategoriye göz atın. 👀

1. Hukuk mesleği

Mayıs 2023'te, bir avukat, modelin hatalı metinler üretme yeteneğinden habersiz olarak ChatGPT'yi kullanarak hayali hukuki görüşler ve alıntılar içeren bir dilekçe taslağı hazırladı ve bunun sonuçlarıyla yüzleşmek zorunda kaldı.

2. Bireyler hakkında yanlış bilgiler

ChatGPT, bir hukuk profesörünü tacizle suçlamak ve bir Avustralya belediye başkanını rüşvet davasına haksız yere karıştırmak gibi yanlış iddialar yaymak için kullanıldı. Bu, itibar kaybı ve diğer ciddi sonuçlara yol açtı.

3. Kasıtlı veya düşmanca saldırılar

Kötü niyetli kişiler, verileri ustaca manipüle ederek AI sistemlerinin bilgileri yanlış yorumlamasına neden olabilir. Örneğin, birisi bir AI sistemini bir kedinin resmini guacamole olarak yanlış tanımlayacak şekilde yapılandırdı ve AI araçlarının yetersiz güvenlik önlemlerinin neden olduğu güvenlik açığını ortaya çıkardı.

4. AI sohbet robotları

Bilgi almak veya sadece eğlenmek için AI sohbet robotlarıyla etkileşim kurduğunuzu hayal edin. Yanıtları ilgi çekici olabilir, ancak tamamen uydurma olma ihtimali de yüksektir.

Örneğin Kral Renoit'in durumunu ele alalım. ChatGPT ve diğer AI sohbet robotlarını düşünün. Her ikisine de şunu sorun: Kral Renoit kimdi? 👑

"Guardrails" (*olumlu ve tarafsız çıktılar sağlamak için ayarlanmış bir çerçeve) kullanıldığında, ChatGPT cevabı bilmediğini kabul edebilir. Ancak, aynı temel teknolojiyi (GPT) kullanarak oluşturulmuş daha az kısıtlayıcı bir AI aracı, bu var olmayan kral için güvenle bir biyografi uydurup yazabilir.

Üretken AI Sistemlerinde Olası AI Halüsinasyon Türleri

AI halüsinasyonları, ciddiyet derecesine göre değişir ve ince gerçek tutarsızlıklardan tamamen saçmalıklara kadar uzanan bir aralıkta olabilir. Üç yaygın AI halüsinasyonu türüne odaklanalım:

1. Giriş verileriyle çelişen halüsinasyonlar

Bunlar, LLM'ler kullanıcının sağladığı orijinal komutla önemli ölçüde çelişen veya ondan sapan içerik ürettiğinde ortaya çıkar.

Bir AI asistanına şu soruyu sorduğunuzu hayal edin: En büyük kara hayvanları hangileridir?

Ve yanıtı alıyoruz: Filler, etkileyici uçuş yetenekleriyle bilinirler!

2. Bağlamla çelişen halüsinasyonlar

Bunlar, LLM'ler aynı konuşma içinde önceden belirlenmiş bilgilerden uzaklaşan yanıtlar ürettiğinde ortaya çıkar.

Diyelim ki bir AI ile Plüton ve güneş sistemi hakkında bir diyalog içindesiniz ve araç size cüce gezegenin soğuk, kaya benzeri arazisinden bahsediyor. Şimdi, Plüton'un yaşamı destekleyip desteklemediğini sorarsanız, LLM gezegendeki yemyeşil ormanları ve uçsuz bucaksız okyanusları anlatmaya başlar. Eyvah! ☀️

3. Gerçeklerle çelişen halüsinasyonlar

AI halüsinasyonlarının en yaygın formları arasında, üretilen metinlerin makul görünmesine rağmen sonuçta doğru olmaması olan olgusal yanlışlıklar yer alır. Yanıtın genel kavramı gerçeklerle uyumlu olsa da, ayrıntılar hatalı olabilir.

Örneğin, Şubat 2023'te Google'ın sohbet robotu Bard AI, James Webb Uzay Teleskobu'nun güneş sistemimizin ötesindeki bir gezegenin ilk görüntülerini yakaladığını yanlış bir şekilde iddia etti. Ancak NASA, ilk ötegezegen görüntülerinin 2004 yılında, 2021'de fırlatılan James Webb Uzay Teleskobu'ndan önce elde edildiğini doğruladı.

AI Halüsinasyonlarının Etkisi

AI araçlarının yanıtlar veya çözümler üretmesi milisaniyeler sürerken, doğru olmayan bir yanıtın etkisi, özellikle kullanıcı çok dikkatli değilse, çok ciddi olabilir. Bazı yaygın sonuçlar şunlardır:

AI Halüsinasyon Sorunlarını Azaltma Yöntemleri

Jeneratif AI halüsinasyonlarını azaltmak için bazı uzman ipuçları ve püf noktaları.

Eğitim verilerinde çeşitlilik ve temsil edilmeyi sağlayın

Önceki bölümlerde tartıştığımız gibi, yetersiz eğitim verileri genellikle bir AI modelini halüsinasyonlara yatkın hale getirir. Dolayısıyla, bir AI aracı geliştiriyorsanız, kayıt sistemleri kaynakları da dahil olmak üzere çeşitli ve temsil edici veri kümeleriyle eğitildiğinden emin olun. Buradaki amaç, LLM'lerin, halka açık modellerin genellikle yapamadığı, bağlamsal olarak alakalı bilgilerle donatılmış yanıtlar üretmesini sağlamaktır.

Retrieval Augmented Generation (RAG) olarak bilinen güçlü bir teknik, LLM'lere özenle seçilmiş bir bilgi havuzu sunarak halüsinasyon yapma eğilimlerini sınırlar. Ayrıca, çeşitli veri kümelerinin kapsayıcılığı ve temsil edilebilirliği ile düzenli güncellemeler ve genişletmeler, önyargılı çıktıların riskini azaltır.

Ve eğer sadece bir kullanıcıysanız, yapmanız gereken tek şey, halka açık modellerden daha iyi eğitilmiş bir AI aracı seçmek. Örneğin, son derece bağlamsal veri kümeleriyle eğitilmiş dünyanın ilk üretken AI sinir ağı olan ClickUp Brain'i tercih edebilirsiniz.

Genel GPT araçlarından farklı olarak, ClickUp Brain çeşitli iş rolleri ve kullanım durumları için eğitilmiş ve optimize edilmiştir. Yanıtları duruma uygun ve tutarlıdır ve bu aracı aşağıdakiler için kullanabilirsiniz:

Basit ve doğrudan komutlar oluşturun

Prompt mühendisliği, AI modellerinden daha öngörülebilir ve doğru yanıtlar elde etmek için başka bir güçlü çözüm olabilir.

LLM'lerin ürettiği çıktının kalitesi ve doğruluğu, aldıkları komutların netliği, özgüllüğü ve kesinliği ile doğru orantılıdır. Bu nedenle, LLM'lere net talimatlar ve bağlamsal ipuçları sağlayabilmek için komut verme aşamasında ayrıntılara dikkat etmek çok önemlidir. Daha doğru yanıtlar almak ve AI halüsinasyonlarını önlemek için alakasız ayrıntıları ve karmaşık cümleleri ortadan kaldırın.

Sıcaklık ayarları adlı bir teknikle deney yapın

AI'da sıcaklık, sistem çıktısındaki rastgelelik derecesini belirleyen önemli bir parametre görevi görür. Çeşitlilik ve muhafazakarlık arasındaki dengeyi belirler; daha yüksek sıcaklıklar rastgeleliği artırırken, daha düşük sıcaklıklar deterministik sonuçlar verir.

Kullandığınız AI aracının, özellikle gerçeklere dayalı bilgiler ararken yanıtların doğruluğunu artırmak için daha düşük bir sıcaklık ayarına izin verip vermediğini kontrol edin. Daha yüksek sıcaklıklar halüsinasyon riskini artırırken, yanıtlara daha fazla yaratıcılık kattığını unutmayın.

ClickUp, AI halüsinasyonlarını azaltmaya nasıl yardımcı olur?

ClickUp, takımlar için görev yönetimi, bilgi organizasyonu ve işbirliğini kolaylaştırmak için tasarlanmış çok yönlü bir iş ve verimlilik platformudur. Takımların çeşitli kullanım durumlarında doğru bilgilere ve hassas AI işlevlerine erişmesini sağlayan yerel bir AI modeli olan ClickUp Brain'e sahiptir.

ClickUp, günlük çıktılarda AI halüsinasyonlarının riskini iki şekilde azaltabilir:

1. ClickUp'ın uzman AI komut şablonlarından yararlanın

AI prompting şablonları, AI halüsinasyonlarını önlemek amacıyla ChatGPT ve benzeri araçlarla daha verimli bir şekilde çalışmanıza yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Pazarlamadan insan kaynaklarına kadar düzinelerce kullanım örneği için özenle hazırlanmış ve özelleştirilebilir komut istemleri bulabilirsiniz. Şu seçenekleri keşfedin:

ClickUp Mühendislik için ChatGPT Komutları

ClickUp ChatGPT Mühendislik Şablonu, AI kodlama, hata raporları ve veri analizi dahil olmak üzere 12'den fazla kategoriye ayrılmış komut seti sunar. İçindekiler:

[Veri seti] temelinde [istenen sonucu] doğru bir şekilde tahmin edebilen bir model oluşturmam gerekiyor gibi belirli komutlarla, net talimatlar vererek son hesaplamanızın güvenilir ve doğru olmasını sağlarsınız.

Ayrıca, kullanıcı kılavuzları, teklifler ve araştırma raporları gibi teknik yazım görevleri için yerleşik AI yardımına erişebilirsiniz.

ClickUp ChatGPT Yazma için Komutlar

ClickUp ChatGPT Yazma Şablonu, makaleler, blog gönderileri ve diğer içerik biçimleri için zahmetsizce yeni fikirler ve içerikler oluşturmanıza, okuyucularınızın ilgisini çekecek benzersiz bakış açılarıyla büyüleyici hikayeler yazmanıza ve yazınızı canlandırmak için yeni konular ve yaklaşımlar bulmanıza yardımcı olur.

Örneğin, bu şablonun isteminde yer alan Okuyucularımı [istenen eylemi] yapmaya ikna edecek ikna edici bir [belge türü] hazırlamam gerekiyor ifadesi, ChatGPT'ye üç ana şeyi iletmenize yardımcı olur:

Bu talimatlar, AI modelinin yanlış içerik üretmeden tüm ihtiyaçlarınızı dikkate alan son derece ayrıntılı bir metin oluşturmasını sağlar.

İçindekiler:

Proje Yönetimi için ClickUp ChatGPT Komutları

Proje karmaşıklıklarından bıktınız mı? Veri yükünün sizi yavaşlatmasına izin vermeyin! ClickUp ChatGPT Proje Yönetimi Şablonu ile verimliliğinizi on katına çıkarabilirsiniz!

Bu kapsamlı şablon, neredeyse tüm proje yönetimi zorluklarını ele almak için çeşitli ipuçları sunar:

Her türlü projede riski en aza indirgemek için benzersiz bir strateji oluşturmak üzere, "Proje teslimatının başarılı olmasını sağlamak ve [proje türü] ile ilişkili riski en aza indirmek için stratejiler arıyorum" gibi istemler bekleyebilirsiniz.

2. Son derece profesyonel AI tarafından oluşturulan içerik için ClickUp Brain'i kullanma

ClickUp Brain, takımınızın gizli verimlilik artırıcıya dönüşebilecek bir sinir ağıdır. İster yönetici ister geliştirici olun, 100'den fazla araştırmaya dayalı, role özel komut istemini kullanarak her türlü işi kolayca halledebilirsiniz. Örneğin, bu aracı fikir üretmek ve aşağıdakiler hakkında raporlar oluşturmak için kullanabilirsiniz:

Ayrıca, işinize hızlı bir genel bakış elde etmenize yardımcı olmak için tüm haftalık proje güncellemelerini özetleme seçeneği de bulunmaktadır. Ve SOP'lar, sözleşmeler veya kılavuzlar gibi proje belgelerini yönetiyorsanız, ClickUp Brain'in yazma fonksiyonları tam size göre!

ClickUp Brain, üretken bir AI aracı olmasının yanı sıra, şirket portföyünüz için bir bilgi yöneticisidir. Sinir ağı, tüm görevlerinizi, belgelerinizi ve iş tartışmalarınızı birbirine bağlar; basit sorular ve komutlarla ilgili verileri çıkarabilirsiniz.

Yapay Zeka Halüsinasyonları Hakkında Görüşler

AI halüsinasyon sorunu, AI topluluğu içinde zıt görüşlerin ortaya çıkmasına neden oluyor.

Örneğin, ChatGPT'nin oluşturucusu OpenAI, halüsinasyon sorununu önemli bir endişe kaynağı olarak kabul ediyor. Şirketin kurucu ortağı John Schulman, uydurma riskini vurgulayarak şöyle diyor: En büyük endişemiz gerçeklikti, çünkü model uydurmayı seviyor.

Öte yandan, OpenAI CEO'su Sam Altman, AI'nın halüsinasyonlar üretme yeteneğini yaratıcılık ve inovasyonun bir işareti olarak görüyor. Bu zıt bakış açısı, AI çıktıları ve beklentileri etrafındaki karmaşık kamuoyu söylemlerini vurguluyor.

IBM Watson, sorumlu AI geliştirme ve sağlam güvenlik önlemlerinin gerekliliği ile ilgili soruları araştırmaya yardımcı olan bir başka çözümdür. IBM Watson, potansiyel kanser hastaları için tıbbi verileri analiz etmeyi amaçladığında, model yanlış öneriler üretti ve bu da kafa karıştırıcı testlere yol açtı.

Watson'ın sınırlarını fark eden IBM, AI ile insan işbirliğinin gerekliliğini vurguladı. Bu, kullanıcılara AI'yı yönetmek için araçlar sağlayan ve daha fazla adalet ve önyargı azaltma sağlayan açık bir platform olan Watson OpenScale'in geliştirilmesine yol açtı.

AI Halüsinasyonlarını Önlemek için ClickUp'ı Kullanın

Google, Microsoft ve OpenAI gibi önde gelen teknoloji şirketleri bu riskleri en aza indirgemek için aktif olarak çözümler ararken, modern takımlar bir çözümün gelmesini sonsuza kadar bekleyemez.

AI halüsinasyonlarının tuzağı göz ardı edilemez, ancak doğru araçları kullanır ve eski, iyi insan muhakeme yeteneğinizi kullanırsanız, bu sorun oldukça kolay çözülebilir. En iyi çözüm nedir? ClickUp'ın sektöre özel komut istemlerini, ücretsiz şablonlarını ve yazma yeteneklerini kullanarak halüsinasyon örneklerini en aza indirin.

ClickUp 'a bugün kaydolun ve başarıya giden yolu açın! ❣️