Aramizda
Aktif Üye
Kompakt AI güncellemesi: Mira Murati, muhakeme, öğretimde yapay zeka, seyahat planlaması
Eski OpenAI CTO'su Mira Murati kendi yapay zeka girişimini kuruyor
Reklamcılık
OpenAI'nin eski CTO'su Mira Murati şirketten ayrıldı ve şimdi kendi yapay zeka girişimini kurmayı planlıyor. Ayrıntılar henüz bilinmiyor ancak Murati şimdiden yatırımcılardan para topluyor. GPT-4o'nun sunumu da dahil olmak üzere yapay zeka sektörünün önde gelen yüzlerinden biri olarak bu onun için zor olmamalı.
Murati, yakın zamanda şirketten ayrılan birçok OpenAI çalışanından biri. Bazıları Antropik veya Daha Güvenli Süper Zeka gibi rakiplere geçti. Murati'nin amaçları hakkında hiçbir şey bilinmiyor. Yeni girişiminiz tescilli yapay zeka modellerine odaklanacak, daha fazla ayrıntı hala eksik.
Bu arada Google'da bir personel değişikliği yaşanıyor: Gemini ekibi Demis Hassabis liderliğinde DeepMind'a, Google Asistan ise platform ve cihaz ekibine taşınıyor. Prabhakar Raghavan baş teknoloji uzmanı olacak ve yerini uzun süreli Google çalışanı Nick Fox'un arama ve reklam sorumlusu olarak devralacak. Önceki yapay zeka araştırması çok az onay aldı ve henüz AB'de kullanıma sunulmadı. Yeni yönetim yeni bir soluk getirebilir.
Google, NotebookLM'yi ChatGPT alternatifi olarak konumlandırıyor
Google, AI tabanlı araştırma aracı NotebookLM'yi önemli ölçüde geliştirdi ve şimdi onu ChatGPT'ye ciddi bir alternatif olarak konumlandırıyor. Araç bir yıldan fazla bir süredir mevcut olmasına rağmen, yeni bir podcast işleviyle ancak yakın zamanda kullanıma sunuldu. Yeni özellikler arasında, iki sanal moderatörün bir metnin içeriğini tartıştığı, yapay zeka tarafından oluşturulan özelleştirilebilir podcast tartışmaları yer alıyor. Güncellemeyle birlikte kullanıcılar podcast'i belirli konulara veya kaynaklara odaklayabiliyor ve hatta hedef kitleyi ayarlayabiliyor.
Araç yalnızca kullanıcılar tarafından sağlanan ve bilgilerin güvenilirliğini artırmayı amaçlayan kaynakları kullanır.
Apple araştırmacıları yapay zekanın muhakeme yeteneğinden şüphe ediyor
Apple'daki bir araştırmacı ekibi, mevcut büyük dil modellerinin (LLM'ler) muhakeme yeteneklerini inceledi. Vardıkları sonuç: Pek çok alanda hâlâ sorunlar var ve gerçek “akıl yürütmenin” uzun vadede kanıtlanması pek mümkün değil. Odak noktası yüksek lisans öğrencilerinin matematiksel becerileriydi.
Araştırmacılar, Yüksek Lisans'ların yanıt bulmak için genellikle çok gelişmiş model eşleştirme kullandığını buldular; buna Meta'nın Llama modelleri veya OpenAI'nin o1 modeli gibi daha yeni sistemler de dahil. Kullanıcı istekleri yanlış ifade edildiğinde veya dikkat dağıtıcı içerik barındırdığında sorunlar ortaya çıkar. Daha sonra sonuçlar bazen önemli ölçüde değişir.
Basit bir hesaplama örneğinde, alakasız ek bilgiler sonucun yüzde 10, hatta diğer durumlarda yüzde 65 oranında hatalı olmasına neden oldu. Apple araştırmacıları modellerde gerçek bir mantıksal düşüncenin yer almadığından şüpheleniyorlar. Bunun yerine, LLM'ler yalnızca eğitim verilerinden akıl yürütme adımlarını taklit eder.
Penguin Random House, yazarları yapay zeka istismarından korumak istiyor
Yayıncı Penguin Random House (PRH), üretken yapay zekadaki patlamaya yanıt vermek için dünya çapında telif hakkı beyanını değiştirdi. Artık şunu belirtiyor: “Bu kitabın hiçbir bölümü, yapay zeka teknolojilerini veya sistemlerini eğitmek amacıyla hiçbir şekilde kullanılamaz veya çoğaltılamaz.” Bildirim tüm yeni ve yeniden basılan başlıklarda görünmelidir.
PRH ayrıca eserleri metinden ve veri madenciliği muafiyetinden AB Telif Hakkı Direktifinden muaf tutmak istiyor. Bu, ticari amaçlar gütmediği sürece araştırma kurumlarının yapay zeka eğitimi için kopyalar oluşturmasına olanak tanır. Hak sahipleri, makine tarafından okunabilen bir bildirim aracılığıyla buna çevrimiçi olarak itiraz edebilir.
PRH-UK patronu, yazarların fikri mülkiyetini güçlü bir şekilde savunacaklarını vurguladı ancak aynı zamanda şirketin hedeflerini ilerletmeleri durumunda “sorumlu bir şekilde yenilik yapmak” ve yapay zeka araçlarını kullanmak istediklerini vurguladı. Yazar dernekleri bu adımı memnuniyetle karşıladı ancak mevcut formülasyon yeterince ileri gitmiyor. Yazar sözleşmelerinin de değiştirilmesi gerekecekti.
Yapay zeka aslında ne kadar akıllı? Üretken yapay zekanın işimiz, boş zamanlarımız ve toplumumuz açısından ne gibi sonuçları var? Haberler'nin “Yapay Zeka Güncellemesi”nde The Decoder ile birlikte size hafta içi her gün en önemli yapay zeka gelişmelerine ilişkin güncellemeleri sunuyoruz. Cuma günleri uzmanlarla yapay zeka devriminin farklı yönlerini inceliyoruz.
Okul derslerinde yapay zeka araçlarının riskleri
İsveç'teki Lund Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, ChatGPT gibi yapay zeka sohbet robotlarının okul görevlerinde kullanımını araştırmak için iki çalışma gerçekleştirdi. Yaş ortalaması 14 olan daha genç öğrencileri ve yaş ortalaması 17 olan daha büyük öğrencileri karşılaştırdılar.
Sonuçlar net farklılıklar gösteriyor: Genç öğrencilerin yalnızca yüzde 14,8'i ev ödevleri için yapay zeka sohbet robotlarını kullanırken bu rakam daha büyük öğrencilerde yüzde 52,6'ydı. Erkekler ChatGPT'yi daha sık kullanırken, kızlar Snapchat MY-AI'yi tercih etti. Araştırmacılar, okul görevleri için yapay zeka araçlarının kullanımı ile akademik başarı için hayati önem taşıyan planlama, engelleme ve esneklik gibi bilişsel süreçler olan sözde yönetici işlevler (EF) arasındaki bağlantıyı inceledi.
Özellikle ilginç: Yönetici işlevlerle ilgili sorunları olduğunu kendileri bildiren gençler, yapay zeka araçlarını okul çalışmaları için daha yararlı buldular. Bu özellikle görevlerin tamamen tamamlanması için geçerliydi.
Araştırmacılar bu gelişmeyi kararsız olarak görüyorlar. Bir yandan yapay zeka araçları, özellikle öğrenme güçlüğü çeken gençlerin görevleri daha iyi planlamalarına ve yönetmelerine yardımcı olabilir. Öte yandan, araçların öğrenme yerine kullanılması durumunda zaten dezavantajlı olan gençlerin bilişsel gelişimi üzerinde olası olumsuz etkiler olabileceği konusunda da uyarıda bulunuyorlar. Ayrıca öğrencilerin yapay zeka araçlarını yalnızca destek için mi kullandıkları yoksa tüm görevleri bağımsız olarak mı tamamladıkları da belirsizliğini koruyor.
Karmaşık seyahat planlaması söz konusu olduğunda yapay zeka sistemleri başarısız oluyor
OpenAI'nin o1-Preview'i gibi gelişmiş yapay zeka dil modelleri bile karmaşık planlama görevlerinde büyük zorluklarla karşılaşıyor. Bu, Fudan Üniversitesi, Carnegie Mellon Üniversitesi, ByteDance ve Ohio Eyalet Üniversitesi tarafından yapılan yeni bir çalışmayla gösterilmiştir. Bilim insanları planlama davranışını iki kriter kullanarak incelediler: BlocksWorld ve TravelPlanner. Bazı modeller daha basit BlocksWorld görevinde iyi performans gösterirken, gerçekçi seyahat planlama senaryosundaki sonuçlar test edilen tüm modeller için hayal kırıklığı yarattı.
GPT-4o yalnızca yüzde 7,8'lik bir başarı oranına ulaşırken, o1-Preview yüzde 15,6'ya ulaştı. GPT-4o-Mini, Llama3.1 ve Qwen2 gibi diğer modeller yalnızca yüzde 0 ile 2,2 arasındaydı. Araştırmacılar iki temel zayıf nokta tespit etti: Bir yandan yapay zeka sistemleri, belirlenen kuralları ve koşulları planlamalarına yeterince dahil etmiyor. Öte yandan planlama süresi arttıkça asıl görevle olan bağları kopuyor.
Spesifikasyonların dil modelini hatırlatmayı amaçlayan düzenli “bellek güncellemesi” gibi iyileştirme yaklaşımları bir miktar ilerleme gösterse de temel sorunları tam olarak çözemedi.
Destiny Robotics yatırımcıları dolandırdı
ABD Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonu (SEC), iflas eden start-up Destiny Robotics'i, yatırımcıları paraları konusunda gerçekleştirilemez vaatlerle dolandırmakla suçladı. SEC şimdi yaklaşık 65.000 dolarlık bir ödeme karşılığında soruşturmayı kapatmayı teklif ediyor.
Destiny Robotics, 2021'de kitlesel fonlama platformu Wefunder'da yapay zeka kontrollü bir holografik asistanın ve insansı bir robotun duyurusunu yaptı. Her ikisinin de gerçek mucizeler yaratması ve 2022/23 gibi erken bir tarihte piyasaya çıkması bekleniyor. 145 yatırımcı toplam 141.455$ yatırdı.
Aslında yöneticinin hiçbir zaman ürünleri bitirmeye niyeti yoktu. Gösterilen prototipler yalnızca basit ses yazılımına veya uzaktan kumandalı plastik parçalara dayanıyordu. Dahili olarak ciddi bir geliştirme çabası gösterilmedi. SEC, ürün videolarını ve belgelerini analiz ederek dolandırıcılık yapma niyetini kanıtlayabildi.
(igr)