Son birkaç gündür, San Francisco şirketi OpenAI tarafından geliştirilen ve metin açıklamalarını hiper gerçekçi görüntülere dönüştüren bir uygulama olan DALL-E 2 ile uğraşıyorum.
OpenAI, beta döneminde beni DALL-E 2’yi (adı Pixar’ın WALL-E’sindeki bir oyun ve sanatçı Salvador Dalí) test etmeye davet etti ve çabucak takıntıya kapıldım. Yapay zekayı beslemek için tuhaf, eğlenceli ve soyut istemleri düşünmek için saatler harcadım – “kruvasan şeklinde bir banliyö evinin 3 boyutlu görüntüsü”, “Kurbağa Kermit’in 1850’lerden kalma bir dagerreyotipi portresi”, “iki penguenin karakalem çizimi” Paris bistrosunda şarap içmek.” Saniyeler içinde, DALL-E 2 isteğimi betimleyen bir avuç görüntüyü tükürdü – çoğu zaman dudak uçuklatan gerçekçilikle.
Örneğin burada, “1920’lerde bir gangsterin selfie çeken siyah-beyaz vintage fotoğrafını” yazdığımda DALL-E 2’nin ürettiği görüntülerden biri var. Ve “mavi iplikten örülmüş bir yelkenli”nin yüksek kaliteli bir fotoğrafını çekme isteğimi nasıl yerine getirdiğini.
“1920’lerde bir gangsterin selfie çekerken çekilmiş siyah beyaz eski fotoğrafı.” Kredi… OpenAI’nin DALL-E 2’si tarafından oluşturuldu
“Mavi iplikten örülmüş bir yelkenli.” Kredi… OpenAI’nin DALL-E 2’si tarafından oluşturuldu
DALL-E 2 ayrıca daha soyut olabilir. Örneğin, bu makalenin başındaki resim, “sonsuz neşe”nin bir çevirisini istediğimde ortaya çıkan şeydir. (Bunu o kadar çok beğendim ki bastırıp duvarıma çerçevelettireceğim.)
DALL-E 2’nin etkileyici yanı, yalnızca ürettiği arka kısım değil. Onun nasıl arka üretir. Bunlar, mevcut internet görüntülerinden oluşan kompozitler değil – rastgele bir piksel serisiyle başlayan ve belirli bir metin açıklamasıyla eşleşene kadar onu tekrar tekrar iyileştiren “difüzyon” olarak bilinen karmaşık bir yapay zeka süreciyle yapılan tamamen yeni yaratımlardır. Ve hızla gelişiyor — DALL-E 2’nin görüntüleri, yalnızca geçen yıl tanıtılan orijinal DALL-E tarafından oluşturulan görüntülerden dört kat daha ayrıntılı.
DALL-E 2 bu yıl duyurulduğunda çok ilgi gördü ve haklı olarak da öyle oldu. Bu, illüstratörler, grafik tasarımcılar, fotoğrafçılar vb., görüntülerle çalışarak geçimini sağlayan herkes için büyük etkileri olan etkileyici bir teknoloji parçasıdır. Ayrıca, yapay zeka tarafından üretilen tüm bu arka planın ne için kullanılacağı ve sentetik propagandada, aşırı gerçekçi derin sahtekarlıklarda ve hatta rıza dışı pornografide bir artış hakkında endişelenmemiz gerekip gerekmediği konusunda önemli soruları gündeme getiriyor.
Ancak arka, yapay zekanın büyük ilerleme kaydettiği tek alan değil.
Son 10 yılda – bazı AI araştırmacılarının “altın on yıl” olarak bahsetmeye başladığı bir dönem – AI araştırmalarının birçok alanında, derin öğrenme gibi tekniklerin yükselişi ve özel donanımların ortaya çıkmasıyla beslenen bir ilerleme dalgası oldu. devasa, hesaplama açısından yoğun AI modelleri çalıştırmak için.
Bu ilerlemenin bir kısmı yavaş ve istikrarlıydı – daha fazla veri ve işlem gücüne sahip daha büyük modeller biraz daha iyi sonuçlar veriyor.
Ancak diğer zamanlarda, daha çok bir düğmeye basmak gibi geliyor – imkansız sihir eylemleri aniden mümkün hale geliyor.
Facebook ve Meta’da Devamını Oku
Ancak geçen yıl, DeepMind’ın AlphaFold’u – Go oynayan sistemden türeyen bir AI sistemi – gerçekten derin bir şey yaptı. Proteinlerin üç boyutlu yapılarını tek boyutlu amino asit dizilerinden tahmin etmek için eğitilmiş derin bir sinir ağı kullanarak, moleküler biyologları on yıllardır rahatsız eden “protein katlanma sorunu” olarak bilinen sorunu çözdü.
DeepMind, AI sistemi AlphaFold’un var olduğu bilinen 200 milyon proteinin neredeyse tamamı için tahminler yaptığını duyurdu. Kredi… Derin Düşünce
Bu yaz DeepMind, AlphaFold’un var olduğu bilinen 200 milyon proteinin neredeyse tamamı için tahminlerde bulunduğunu ve tıp araştırmacılarının gelecek yıllarda yeni ilaçlar ve aşılar geliştirmesine yardımcı olacak bir veri hazinesi ürettiğini duyurdu. Geçen yıl Science dergisi AlphaFold’un önemini fark ederek onu yılın en büyük bilimsel atılımı olarak adlandırdı.
Veya AI tarafından oluşturulan metinde neler olduğuna bakın.
Sadece birkaç yıl önce, AI sohbet robotları, daha zor dil tabanlı görevlerden bahsetmemek için ilkel konuşmalarla bile mücadele etti.
Ancak şimdi, OpenAI’nin GPT-3’ü gibi büyük dil modelleri senaryo yazmak, pazarlama e-postaları oluşturmak ve görüntü oyunları geliştirmek için kullanılıyor. (Geçen yıl bu makale için bir kitap incelemesi yazmak için GPT-3’ü bile kullandım – ve editörlerime önceden bir ipucu vermeseydim, herhangi bir şeyden şüpheleneceklerinden şüpheliydim.)
AI da kod yazıyor – geçen yıl piyasaya sürülen ve programcıların kod parçacıklarını otomatik olarak tamamlayarak daha hızlı çalışmasına yardımcı olan bir araç olan GitHub’ın Copilot’unu kullanmak için bir milyondan fazla insan kaydoldu.
Sonra, birkaç ay önce kıdemli bir Google mühendisi olan Blake Lemoine’nin duyarlı hale geldiğini iddia ettikten sonra kovulduğunda manşetlere çıkan bir AI modeli olan Google’ın LaMDA’sı var.
Google, Bay Lemoine’in iddialarına itiraz etti ve birçok yapay zeka araştırmacısı onun vardığı sonuçlarla dalga geçti. Ancak duyarlılık kısmını çıkarın ve argümanının daha zayıf bir versiyonu – LaMDA ve diğer son teknoloji dil modellerinin insan benzeri metin konuşmaları yapmakta ürkütücü bir şekilde iyi hale geldiği – neredeyse o kadar çok kaş uyandırmazdı.
Aslında, birçok uzman size AI’nın bugünlerde birçok şeyde daha iyi hale geldiğini söyleyecektir – hatta dil ve akıl yürütme gibi alanlarda, daha önce insanların üstün olduğu düşünülen alanlarda bile.
Stanford Üniversitesi’nin yıllık AI Endeks Raporu’nun eş başkanı Jack Clark, “İlkbahardan yaza gidiyor gibiyiz” dedi. “İlkbaharda, bu belirsiz ilerleme önerileri ve her yerde küçük yeşil sürgünler var. Şimdi her şey çiçek açmış durumda.”
Geçmişte, yapay zekanın ilerlemesi çoğunlukla yalnızca en son araştırma makalelerini ve konferans sunumlarını takip eden içerdekiler için aşikardı. Ancak son zamanlarda Bay Clark, sıradan insanların bile farkı hissedebileceğini söyledi.
“Eskiden yapay zeka tarafından oluşturulan dile bakar ve ‘Vay canına, biraz bir cümle yazdı,” dedi Bay Clark. “Ve şimdi yapay zeka tarafından üretilen şeylere bakıyorsunuz ve ‘Bu gerçekten komik, bunu okumaktan zevk alıyorum’ veya ‘Bunun yapay zeka tarafından üretildiğini bile bilmiyordum’ diyorsunuz.”
Google’ın Mountain View, Kaliforniya’daki genel merkezi. Büyük teknoloji firmalarının, üzerinde çalıştıklarını PR olmadan açıklamak için daha iyi bir iş çıkarması gerekiyor Kredi… New York Times için Laura Morton
Irkçı sohbet robotlarından kendilerini ağaçlara yönlendiren kendi kendini süren Tesla’lara kadar hala birçok kötü, bozuk AI var. Yapay zeka hızla gelişse bile, insanların gerçekten kullandığı ürün ve hizmetleri filtrelemek genellikle biraz zaman alır. Google’da veya OpenAI’de bugün bir AI atılımı, Roomba’nızın yarın roman yazabileceği anlamına gelmez.
Ancak en iyi AI sistemleri artık o kadar yetenekli ve o kadar hızlı gelişiyor ki, Silikon Vadisi’ndeki konuşma değişmeye başlıyor. Daha az uzman, dünyayı değiştiren bir yapay zeka dalgasına hazırlanmak için yıllarımız hatta on yıllarımız olduğunu güvenle tahmin ediyor; Artık pek çok kişi, iyi ya da kötü, büyük değişikliklerin hemen köşede olduğuna inanıyor.
Open Philanthropy’de yapay zeka riskini araştıran kıdemli bir analist olan Ajeya Cotra, iki yıl önce kendisinin ve diğerlerinin yapay zeka olarak tanımladığı ve büyük ölçekli ekonomiyi başlatmak için yeterince iyi olan “dönüşümsel yapay zeka” olasılığının yüzde 15 olduğunu tahmin ediyor. ve 2036 yılına kadar ortaya çıkacak beyaz yakalı bilgi işlerinin çoğunun ortadan kaldırılması gibi toplumsal değişiklikler.
Ancak yakın tarihli bir gönderide Bayan Cotra, GPT-3 gibi sistemlerin hızla iyileştirilmesine atıfta bulunarak bunu yüzde 35’lik bir şansa yükseltti.
Bayan Cotra, “Yapay zeka sistemleri, sevimli ve işe yaramaz oyuncaklardan şaşırtıcı derecede kısa bir süre içinde çok güçlü ürünlere dönüşebilir” dedi. “İnsanlar, yapay zekanın yakında bir şeyleri değiştirebileceğini ve bu gerçekten korkutucu olabileceğini daha ciddiye almalı.”
Adil olmak gerekirse, AI ilerlemesi iddialarının abartılı olduğunu söyleyen birçok şüpheci var. Size AI’nın hala duyarlı olmaya veya çok çeşitli işlerde insanların yerini almaya yakın olmadığını söyleyecekler. GPT-3 ve LaMDA gibi modellerin sadece övülen papağanlar olduğunu, eğitimlerini körü körüne kustuklarını ve kendisi için “düşünme” yeteneğine sahip gerçek AGI – yapay genel zeka – yaratmaktan hala onlarca yıl uzakta olduğumuzu söyleyecekler.
AI ilerlemesinin hızlandığına inanan ve daha hızlı hızlanmasını isteyen teknoloji iyimserleri de var. Yapay zekanın gelişme hızını hızlandırmanın bize hastalıkları tedavi etmek, uzayı kolonize etmek ve ekolojik felaketi önlemek için yeni araçlar sağlayacağına inanıyorlar.
Sizden bu tartışmada taraf olmanızı istemiyorum. Tek söylediğim şu: Onu besleyen gerçek, somut gelişmelere daha fazla dikkat etmelisiniz.
Sonuçta, çalışan yapay zeka laboratuvarda kalmaz. Facebook besleme sıralama algoritmaları, YouTube önerileri ve TikTok “Sizin İçin” sayfaları şeklinde her gün kullandığımız sosyal medya uygulamalarına entegre olur. Ordunun kullandığı silahlara ve çocukların sınıflarında kullandığı yazılımlara giriyor. Bankalar, kimlerin kredi almaya uygun olduğunu belirlemek için yapay zekayı kullanır ve polis departmanları bunu suçları araştırmak için kullanır.
Şüpheciler haklı olsa ve yapay zeka uzun yıllar boyunca insan düzeyinde duyarlılık elde edemese bile, GPT-3, LaMDA ve DALL-E 2 gibi sistemlerin toplumda nasıl güçlü bir güç haline gelebileceğini görmek kolay. Birkaç yıl içinde internette karşılaştığımız fotoğrafların, videoların ve metinlerin büyük çoğunluğu yapay zeka tarafından oluşturulabilir. Hangi konuşma ortaklarımızın insan ve hangilerinin ikna edici botlar olduğunu anlamaya çalışırken çevrimiçi etkileşimlerimiz daha garip ve daha gergin hale gelebilir. Ve teknoloji meraklısı propagandacılar, teknolojiyi, hedeflenen yanlış bilgileri geniş bir ölçekte yaymak için kullanabilir ve siyasi süreci hiç görmeyeceğimiz şekillerde çarpıtabilir.
Yapay zeka dünyasında “AI riski hakkında toplumsal bir konuşma yapmamız gerekiyor” gibi şeyler söylemek bir klişedir. Distopik bir gelecek için acil durum planlarını çizen çok sayıda Davos paneli, TED konuşması, düşünce kuruluşu ve AI etik komitesi var.
Eksik olan, günümüzün yapay zeka sistemlerinin gerçekte neler yapabileceği ve bu yeteneklerin sunduğu belirli riskler ve fırsatlar hakkında ortak, değerden bağımsız bir konuşma şeklidir.
Bence burada üç şey yardımcı olabilir.
İlk olarak, düzenleyiciler ve politikacıların hız kazanmaları gerekiyor.
Bu yapay zeka sistemlerinin birçoğunun yeni olması nedeniyle, çok az sayıda kamu görevlisi GPT-3 veya DALL-E 2 gibi araçlarla ilk elden deneyime sahiptir ve yapay zeka sınırında ilerlemenin ne kadar hızlı olduğunu kavrayamaz.
Aradaki farkı kapatmak için birkaç çaba gördük – örneğin, Stanford’un İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü, örneğin kongre personeli için üç günlük bir “AI eğitim kampı” düzenledi – ancak ilgilenmek için daha fazla politikacıya ve düzenleyiciye ihtiyacımız var. teknolojide. (Andrew Yang tarzı bir AI kıyameti korkularını körüklemeye başlamaları gerektiğini söylemiyorum. çalışmalar muazzam bir ilerlemeyi temsil edecektir.)
Aksi takdirde, 2016 seçimlerinden sonra sosyal medya şirketlerinde olanların tekrarı ile sonuçlanabilirdik – Silikon Vadisi’nin gücü ve Washington cehaletinin çarpışması, tıkanıklık ve şaibeli duruşmalardan başka bir şeyle sonuçlanmadı.
İkincisi, yapay zeka gelişimine milyarlarca dolar yatırım yapan büyük teknoloji şirketleri – dünyanın Google’ları, Meta’ları ve OpenAI’leri – riskleri yumuşatmadan veya yumuşak pedal çevirmeden, üzerinde çalıştıklarını açıklamak için daha iyi bir iş çıkarmalıdır. Şu anda en büyük yapay zeka modellerinin çoğu kapalı kapılar ardında özel veri setleri kullanılarak geliştiriliyor ve yalnızca şirket içi ekipler tarafından test ediliyor. Onlarla ilgili bilgiler kamuya açıklandığında, genellikle ya kurumsal PR tarafından sulanır ya da esrarengiz bilimsel makalelere gömülür.
Geri tepmeyi önlemek için AI risklerini küçümsemek akıllıca bir kısa vadeli strateji olabilir, ancak teknoloji şirketleri, kamu yararına ters düşen gizli bir AI gündemine sahip oldukları görülüyorsa, uzun vadede hayatta kalamazlar. Ve bu şirketler gönüllü olarak açılmazlarsa, AI mühendisleri patronlarının etrafından dolaşıp doğrudan politika yapıcılar ve gazetecilerle konuşmalı.
Üçüncüsü, haber medyasının uzman olmayanlara AI ilerlemesini açıklamak için daha iyi bir iş çıkarması gerekiyor. Çok sık olarak, gazeteciler – ve burada suçlu bir taraf olduğumu kabul ediyorum – AI’da neler olduğunu genel bir izleyici kitlesine tercüme etmek için eski bilimkurgu stenolarına güveniyorlar. Bazen büyük dil modellerini Skynet ve HAL 9000 ile karşılaştırırız ve gelecek vaat eden makine öğrenimi atılımlarını paniğe kapılarak “Robotlar geliyor!” okuyucuların ilgisini çekeceğini düşündüğümüz başlıklar. Zaman zaman, yazılım tabanlı yapay zeka modelleri hakkındaki makaleleri donanım tabanlı fabrika robotlarının fotoğraflarıyla göstererek bilgisizliğimize ihanet ediyoruz – bu, bir BMW’nin fotoğrafını bisikletlerle ilgili bir hikayeye tokatlamak kadar açıklanamaz bir hata.
Geniş anlamda, çoğu insan yapay zekayı, yapay zeka ile ilgili olduğu için dar bir şekilde düşünür. biz – İşimi alacak mı? Beceri X veya Görev Y’de benden daha mı iyi yoksa daha mı kötü? — AI’nın nasıl geliştiğini ve bunun geleceğimiz için ne anlama gelebileceğini anlamaya çalışmak yerine.
Abartmalara veya Hollywood mecazlarına başvurmadan yapay zeka hakkında tüm karmaşıklığı ve tuhaflığı hakkında yazarak üzerime düşeni yapacağım. Ama hepimizin aramızdaki yeni, inanılmaz makinelere yer açmak için zihinsel modellerimizi ayarlamaya başlamamız gerekiyor.
OpenAI, beta döneminde beni DALL-E 2’yi (adı Pixar’ın WALL-E’sindeki bir oyun ve sanatçı Salvador Dalí) test etmeye davet etti ve çabucak takıntıya kapıldım. Yapay zekayı beslemek için tuhaf, eğlenceli ve soyut istemleri düşünmek için saatler harcadım – “kruvasan şeklinde bir banliyö evinin 3 boyutlu görüntüsü”, “Kurbağa Kermit’in 1850’lerden kalma bir dagerreyotipi portresi”, “iki penguenin karakalem çizimi” Paris bistrosunda şarap içmek.” Saniyeler içinde, DALL-E 2 isteğimi betimleyen bir avuç görüntüyü tükürdü – çoğu zaman dudak uçuklatan gerçekçilikle.
Örneğin burada, “1920’lerde bir gangsterin selfie çeken siyah-beyaz vintage fotoğrafını” yazdığımda DALL-E 2’nin ürettiği görüntülerden biri var. Ve “mavi iplikten örülmüş bir yelkenli”nin yüksek kaliteli bir fotoğrafını çekme isteğimi nasıl yerine getirdiğini.
“1920’lerde bir gangsterin selfie çekerken çekilmiş siyah beyaz eski fotoğrafı.” Kredi… OpenAI’nin DALL-E 2’si tarafından oluşturuldu
“Mavi iplikten örülmüş bir yelkenli.” Kredi… OpenAI’nin DALL-E 2’si tarafından oluşturuldu
DALL-E 2 ayrıca daha soyut olabilir. Örneğin, bu makalenin başındaki resim, “sonsuz neşe”nin bir çevirisini istediğimde ortaya çıkan şeydir. (Bunu o kadar çok beğendim ki bastırıp duvarıma çerçevelettireceğim.)
DALL-E 2’nin etkileyici yanı, yalnızca ürettiği arka kısım değil. Onun nasıl arka üretir. Bunlar, mevcut internet görüntülerinden oluşan kompozitler değil – rastgele bir piksel serisiyle başlayan ve belirli bir metin açıklamasıyla eşleşene kadar onu tekrar tekrar iyileştiren “difüzyon” olarak bilinen karmaşık bir yapay zeka süreciyle yapılan tamamen yeni yaratımlardır. Ve hızla gelişiyor — DALL-E 2’nin görüntüleri, yalnızca geçen yıl tanıtılan orijinal DALL-E tarafından oluşturulan görüntülerden dört kat daha ayrıntılı.
DALL-E 2 bu yıl duyurulduğunda çok ilgi gördü ve haklı olarak da öyle oldu. Bu, illüstratörler, grafik tasarımcılar, fotoğrafçılar vb., görüntülerle çalışarak geçimini sağlayan herkes için büyük etkileri olan etkileyici bir teknoloji parçasıdır. Ayrıca, yapay zeka tarafından üretilen tüm bu arka planın ne için kullanılacağı ve sentetik propagandada, aşırı gerçekçi derin sahtekarlıklarda ve hatta rıza dışı pornografide bir artış hakkında endişelenmemiz gerekip gerekmediği konusunda önemli soruları gündeme getiriyor.
Ancak arka, yapay zekanın büyük ilerleme kaydettiği tek alan değil.
Son 10 yılda – bazı AI araştırmacılarının “altın on yıl” olarak bahsetmeye başladığı bir dönem – AI araştırmalarının birçok alanında, derin öğrenme gibi tekniklerin yükselişi ve özel donanımların ortaya çıkmasıyla beslenen bir ilerleme dalgası oldu. devasa, hesaplama açısından yoğun AI modelleri çalıştırmak için.
Bu ilerlemenin bir kısmı yavaş ve istikrarlıydı – daha fazla veri ve işlem gücüne sahip daha büyük modeller biraz daha iyi sonuçlar veriyor.
Ancak diğer zamanlarda, daha çok bir düğmeye basmak gibi geliyor – imkansız sihir eylemleri aniden mümkün hale geliyor.
Facebook ve Meta’da Devamını Oku
- Yeni Bir Ad:2021’de Mark Zuckerberg, Facebook’un, insanları paylaşılan sanal dünyalarla tanıştırmayı amaçlayan sözde metaverse’e yönelik daha geniş bir strateji değişikliğinin bir parçası olarak adını Meta olarak değiştireceğini duyurdu.
- Metaya Dönüştürme :Bay Zuckerberg şirketi bir sonraki aşamaya taşırken amansız bir adım atıyor. Ancak pivot, iç aksamalara ve belirsizliğe neden oluyor.
- Zuckerberg’in 2 Numarası:Haziran ayında, şirketin baş finansman sorumlusu Sheryl Sandberg, Meta’dan ayrılacağını açıklayarak Bay Zuckerberg’i en üst düzey yardımcısından mahrum etti.
- Önümüzdeki Zor Zamanlar :Yıllarca süren finansal gücün ardından şirket, küresel ekonomideki çalkantı, reklamcılık sektörüne bir darbe ve Federal Ticaret Komisyonu davasıyla boğuşuyor.
Ancak geçen yıl, DeepMind’ın AlphaFold’u – Go oynayan sistemden türeyen bir AI sistemi – gerçekten derin bir şey yaptı. Proteinlerin üç boyutlu yapılarını tek boyutlu amino asit dizilerinden tahmin etmek için eğitilmiş derin bir sinir ağı kullanarak, moleküler biyologları on yıllardır rahatsız eden “protein katlanma sorunu” olarak bilinen sorunu çözdü.
DeepMind, AI sistemi AlphaFold’un var olduğu bilinen 200 milyon proteinin neredeyse tamamı için tahminler yaptığını duyurdu. Kredi… Derin Düşünce
Bu yaz DeepMind, AlphaFold’un var olduğu bilinen 200 milyon proteinin neredeyse tamamı için tahminlerde bulunduğunu ve tıp araştırmacılarının gelecek yıllarda yeni ilaçlar ve aşılar geliştirmesine yardımcı olacak bir veri hazinesi ürettiğini duyurdu. Geçen yıl Science dergisi AlphaFold’un önemini fark ederek onu yılın en büyük bilimsel atılımı olarak adlandırdı.
Veya AI tarafından oluşturulan metinde neler olduğuna bakın.
Sadece birkaç yıl önce, AI sohbet robotları, daha zor dil tabanlı görevlerden bahsetmemek için ilkel konuşmalarla bile mücadele etti.
Ancak şimdi, OpenAI’nin GPT-3’ü gibi büyük dil modelleri senaryo yazmak, pazarlama e-postaları oluşturmak ve görüntü oyunları geliştirmek için kullanılıyor. (Geçen yıl bu makale için bir kitap incelemesi yazmak için GPT-3’ü bile kullandım – ve editörlerime önceden bir ipucu vermeseydim, herhangi bir şeyden şüpheleneceklerinden şüpheliydim.)
AI da kod yazıyor – geçen yıl piyasaya sürülen ve programcıların kod parçacıklarını otomatik olarak tamamlayarak daha hızlı çalışmasına yardımcı olan bir araç olan GitHub’ın Copilot’unu kullanmak için bir milyondan fazla insan kaydoldu.
Sonra, birkaç ay önce kıdemli bir Google mühendisi olan Blake Lemoine’nin duyarlı hale geldiğini iddia ettikten sonra kovulduğunda manşetlere çıkan bir AI modeli olan Google’ın LaMDA’sı var.
Google, Bay Lemoine’in iddialarına itiraz etti ve birçok yapay zeka araştırmacısı onun vardığı sonuçlarla dalga geçti. Ancak duyarlılık kısmını çıkarın ve argümanının daha zayıf bir versiyonu – LaMDA ve diğer son teknoloji dil modellerinin insan benzeri metin konuşmaları yapmakta ürkütücü bir şekilde iyi hale geldiği – neredeyse o kadar çok kaş uyandırmazdı.
Aslında, birçok uzman size AI’nın bugünlerde birçok şeyde daha iyi hale geldiğini söyleyecektir – hatta dil ve akıl yürütme gibi alanlarda, daha önce insanların üstün olduğu düşünülen alanlarda bile.
Stanford Üniversitesi’nin yıllık AI Endeks Raporu’nun eş başkanı Jack Clark, “İlkbahardan yaza gidiyor gibiyiz” dedi. “İlkbaharda, bu belirsiz ilerleme önerileri ve her yerde küçük yeşil sürgünler var. Şimdi her şey çiçek açmış durumda.”
Geçmişte, yapay zekanın ilerlemesi çoğunlukla yalnızca en son araştırma makalelerini ve konferans sunumlarını takip eden içerdekiler için aşikardı. Ancak son zamanlarda Bay Clark, sıradan insanların bile farkı hissedebileceğini söyledi.
“Eskiden yapay zeka tarafından oluşturulan dile bakar ve ‘Vay canına, biraz bir cümle yazdı,” dedi Bay Clark. “Ve şimdi yapay zeka tarafından üretilen şeylere bakıyorsunuz ve ‘Bu gerçekten komik, bunu okumaktan zevk alıyorum’ veya ‘Bunun yapay zeka tarafından üretildiğini bile bilmiyordum’ diyorsunuz.”
Google’ın Mountain View, Kaliforniya’daki genel merkezi. Büyük teknoloji firmalarının, üzerinde çalıştıklarını PR olmadan açıklamak için daha iyi bir iş çıkarması gerekiyor Kredi… New York Times için Laura Morton
Irkçı sohbet robotlarından kendilerini ağaçlara yönlendiren kendi kendini süren Tesla’lara kadar hala birçok kötü, bozuk AI var. Yapay zeka hızla gelişse bile, insanların gerçekten kullandığı ürün ve hizmetleri filtrelemek genellikle biraz zaman alır. Google’da veya OpenAI’de bugün bir AI atılımı, Roomba’nızın yarın roman yazabileceği anlamına gelmez.
Ancak en iyi AI sistemleri artık o kadar yetenekli ve o kadar hızlı gelişiyor ki, Silikon Vadisi’ndeki konuşma değişmeye başlıyor. Daha az uzman, dünyayı değiştiren bir yapay zeka dalgasına hazırlanmak için yıllarımız hatta on yıllarımız olduğunu güvenle tahmin ediyor; Artık pek çok kişi, iyi ya da kötü, büyük değişikliklerin hemen köşede olduğuna inanıyor.
Open Philanthropy’de yapay zeka riskini araştıran kıdemli bir analist olan Ajeya Cotra, iki yıl önce kendisinin ve diğerlerinin yapay zeka olarak tanımladığı ve büyük ölçekli ekonomiyi başlatmak için yeterince iyi olan “dönüşümsel yapay zeka” olasılığının yüzde 15 olduğunu tahmin ediyor. ve 2036 yılına kadar ortaya çıkacak beyaz yakalı bilgi işlerinin çoğunun ortadan kaldırılması gibi toplumsal değişiklikler.
Ancak yakın tarihli bir gönderide Bayan Cotra, GPT-3 gibi sistemlerin hızla iyileştirilmesine atıfta bulunarak bunu yüzde 35’lik bir şansa yükseltti.
Bayan Cotra, “Yapay zeka sistemleri, sevimli ve işe yaramaz oyuncaklardan şaşırtıcı derecede kısa bir süre içinde çok güçlü ürünlere dönüşebilir” dedi. “İnsanlar, yapay zekanın yakında bir şeyleri değiştirebileceğini ve bu gerçekten korkutucu olabileceğini daha ciddiye almalı.”
Adil olmak gerekirse, AI ilerlemesi iddialarının abartılı olduğunu söyleyen birçok şüpheci var. Size AI’nın hala duyarlı olmaya veya çok çeşitli işlerde insanların yerini almaya yakın olmadığını söyleyecekler. GPT-3 ve LaMDA gibi modellerin sadece övülen papağanlar olduğunu, eğitimlerini körü körüne kustuklarını ve kendisi için “düşünme” yeteneğine sahip gerçek AGI – yapay genel zeka – yaratmaktan hala onlarca yıl uzakta olduğumuzu söyleyecekler.
AI ilerlemesinin hızlandığına inanan ve daha hızlı hızlanmasını isteyen teknoloji iyimserleri de var. Yapay zekanın gelişme hızını hızlandırmanın bize hastalıkları tedavi etmek, uzayı kolonize etmek ve ekolojik felaketi önlemek için yeni araçlar sağlayacağına inanıyorlar.
Sizden bu tartışmada taraf olmanızı istemiyorum. Tek söylediğim şu: Onu besleyen gerçek, somut gelişmelere daha fazla dikkat etmelisiniz.
Sonuçta, çalışan yapay zeka laboratuvarda kalmaz. Facebook besleme sıralama algoritmaları, YouTube önerileri ve TikTok “Sizin İçin” sayfaları şeklinde her gün kullandığımız sosyal medya uygulamalarına entegre olur. Ordunun kullandığı silahlara ve çocukların sınıflarında kullandığı yazılımlara giriyor. Bankalar, kimlerin kredi almaya uygun olduğunu belirlemek için yapay zekayı kullanır ve polis departmanları bunu suçları araştırmak için kullanır.
Şüpheciler haklı olsa ve yapay zeka uzun yıllar boyunca insan düzeyinde duyarlılık elde edemese bile, GPT-3, LaMDA ve DALL-E 2 gibi sistemlerin toplumda nasıl güçlü bir güç haline gelebileceğini görmek kolay. Birkaç yıl içinde internette karşılaştığımız fotoğrafların, videoların ve metinlerin büyük çoğunluğu yapay zeka tarafından oluşturulabilir. Hangi konuşma ortaklarımızın insan ve hangilerinin ikna edici botlar olduğunu anlamaya çalışırken çevrimiçi etkileşimlerimiz daha garip ve daha gergin hale gelebilir. Ve teknoloji meraklısı propagandacılar, teknolojiyi, hedeflenen yanlış bilgileri geniş bir ölçekte yaymak için kullanabilir ve siyasi süreci hiç görmeyeceğimiz şekillerde çarpıtabilir.
Yapay zeka dünyasında “AI riski hakkında toplumsal bir konuşma yapmamız gerekiyor” gibi şeyler söylemek bir klişedir. Distopik bir gelecek için acil durum planlarını çizen çok sayıda Davos paneli, TED konuşması, düşünce kuruluşu ve AI etik komitesi var.
Eksik olan, günümüzün yapay zeka sistemlerinin gerçekte neler yapabileceği ve bu yeteneklerin sunduğu belirli riskler ve fırsatlar hakkında ortak, değerden bağımsız bir konuşma şeklidir.
Bence burada üç şey yardımcı olabilir.
İlk olarak, düzenleyiciler ve politikacıların hız kazanmaları gerekiyor.
Bu yapay zeka sistemlerinin birçoğunun yeni olması nedeniyle, çok az sayıda kamu görevlisi GPT-3 veya DALL-E 2 gibi araçlarla ilk elden deneyime sahiptir ve yapay zeka sınırında ilerlemenin ne kadar hızlı olduğunu kavrayamaz.
Aradaki farkı kapatmak için birkaç çaba gördük – örneğin, Stanford’un İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü, örneğin kongre personeli için üç günlük bir “AI eğitim kampı” düzenledi – ancak ilgilenmek için daha fazla politikacıya ve düzenleyiciye ihtiyacımız var. teknolojide. (Andrew Yang tarzı bir AI kıyameti korkularını körüklemeye başlamaları gerektiğini söylemiyorum. çalışmalar muazzam bir ilerlemeyi temsil edecektir.)
Aksi takdirde, 2016 seçimlerinden sonra sosyal medya şirketlerinde olanların tekrarı ile sonuçlanabilirdik – Silikon Vadisi’nin gücü ve Washington cehaletinin çarpışması, tıkanıklık ve şaibeli duruşmalardan başka bir şeyle sonuçlanmadı.
İkincisi, yapay zeka gelişimine milyarlarca dolar yatırım yapan büyük teknoloji şirketleri – dünyanın Google’ları, Meta’ları ve OpenAI’leri – riskleri yumuşatmadan veya yumuşak pedal çevirmeden, üzerinde çalıştıklarını açıklamak için daha iyi bir iş çıkarmalıdır. Şu anda en büyük yapay zeka modellerinin çoğu kapalı kapılar ardında özel veri setleri kullanılarak geliştiriliyor ve yalnızca şirket içi ekipler tarafından test ediliyor. Onlarla ilgili bilgiler kamuya açıklandığında, genellikle ya kurumsal PR tarafından sulanır ya da esrarengiz bilimsel makalelere gömülür.
Geri tepmeyi önlemek için AI risklerini küçümsemek akıllıca bir kısa vadeli strateji olabilir, ancak teknoloji şirketleri, kamu yararına ters düşen gizli bir AI gündemine sahip oldukları görülüyorsa, uzun vadede hayatta kalamazlar. Ve bu şirketler gönüllü olarak açılmazlarsa, AI mühendisleri patronlarının etrafından dolaşıp doğrudan politika yapıcılar ve gazetecilerle konuşmalı.
Üçüncüsü, haber medyasının uzman olmayanlara AI ilerlemesini açıklamak için daha iyi bir iş çıkarması gerekiyor. Çok sık olarak, gazeteciler – ve burada suçlu bir taraf olduğumu kabul ediyorum – AI’da neler olduğunu genel bir izleyici kitlesine tercüme etmek için eski bilimkurgu stenolarına güveniyorlar. Bazen büyük dil modellerini Skynet ve HAL 9000 ile karşılaştırırız ve gelecek vaat eden makine öğrenimi atılımlarını paniğe kapılarak “Robotlar geliyor!” okuyucuların ilgisini çekeceğini düşündüğümüz başlıklar. Zaman zaman, yazılım tabanlı yapay zeka modelleri hakkındaki makaleleri donanım tabanlı fabrika robotlarının fotoğraflarıyla göstererek bilgisizliğimize ihanet ediyoruz – bu, bir BMW’nin fotoğrafını bisikletlerle ilgili bir hikayeye tokatlamak kadar açıklanamaz bir hata.
Geniş anlamda, çoğu insan yapay zekayı, yapay zeka ile ilgili olduğu için dar bir şekilde düşünür. biz – İşimi alacak mı? Beceri X veya Görev Y’de benden daha mı iyi yoksa daha mı kötü? — AI’nın nasıl geliştiğini ve bunun geleceğimiz için ne anlama gelebileceğini anlamaya çalışmak yerine.
Abartmalara veya Hollywood mecazlarına başvurmadan yapay zeka hakkında tüm karmaşıklığı ve tuhaflığı hakkında yazarak üzerime düşeni yapacağım. Ama hepimizin aramızdaki yeni, inanılmaz makinelere yer açmak için zihinsel modellerimizi ayarlamaya başlamamız gerekiyor.