Aramizda
Aktif Üye
Kompakt AI güncellemesi: OSAID, Apple Intelligence, Avustralya, Görme Dili Modelleri
Açık Kaynak Girişimi yapay zeka tanımını sunuyor
Reklamcılık
Açık Kaynak Girişimi (OSI), açık kaynak yapay zeka için sektör için geniş kapsamlı etkileri olabilecek yeni bir tanım sundu. Teknoloji şirketleri, kullanıcılar ve politikacılarla aylarca süren görüşmelerin ardından net kriterler belirlendi: Bir yapay zeka, eğitim verilerine erişim izni vermeli, kodun tamamını açıklamalı ve tüm ayarları ve ağırlıkları şeffaf hale getirmelidir. Amaç, modelin tamamen yeniden oluşturulabilmesidir. Ayrıca yapay zekanın şirket içi geliştirmelerin temeli olarak serbestçe kullanılabilir, değiştirilebilir ve kullanılabilir olması gerekir.
Bu tanım, daha önceki birçok “açık kaynak” tanımlamasını sorgulamaktadır. Örneğin, kapsamlı açıklamaya rağmen, Meta'nın Llama ailesi, eğitim verilerinin eksik olması ve Meta'nın aylık 700 milyondan fazla kullanıcısı olan platformlara kısıtlamalar getirmesi nedeniyle açık kaynak olarak kabul edilmiyor. Aleph Alpha ve Stability AI gibi diğer sağlayıcıların da açık kaynak tanımlarını gözden geçirmeleri gerekiyor. Yeni tanımın, özellikle açık kaynak modelleri için istisnalar sağlayan Yapay Zeka Yasası bağlamında siyasi sonuçları da olabilir. Ancak, örneğin yüksek riskli modeller veya ücretli teklifler için kısıtlamalar önceden belirlenmiş durumda. OSI, iddia edilen açık kaynak atamalarını kamuya açık bir şekilde kınamayı planlıyor ancak yasal yaptırım uygulayamıyor.
Apple Intelligence Nisan 2025'te Almanya'daki iPhone'lara geliyor
Apple, AB'de Apple Intelligence için daha somut bir yol haritası sundu: Apple, Almanya ve diğer AB üye ülkelerinde Nisan 2025'te iPhone ve iPad'lerdeki AI işlevlerini etkinleştirecek. Apple, “yazma araçları, Genmoji, AB lansmanı için geliştirilmiş dil anlayışı ve ChatGPT entegrasyonu ile yeniden tasarlanmış bir Siri. Siri için daha derin yeniliklerin gelmesi hâlâ uzun zaman alabilir. Yapay zeka işlevlerinin AB'ye tanıtılması da kademeli olarak gerçekleşmelidir. Görünüşe göre, aynı zamanda Almanca, Fransızca ve İtalyanca'yı da içeren önemli ölçüde genişletilmiş dil desteği de planlanıyor.
Bu yenilikler muhtemelen iOS 18.4 ve macOS 15.4'ün bir parçasıdır. Şimdilik Apple Intelligence ve yeni Siri sistemi dil olarak İngilizceyi kullanıyor. Apple başlangıçta, kapı denetçilerine yönelik yeni AB kurallarının (Dijital Piyasalar Yasası – DMA) neden olduğu “düzenleyici belirsizlikleri” gerekçe göstererek tanıtımı erteledi. Ancak tam olarak neyin değiştiği belirsizliğini koruyor.
Meta kendi yapay zeka arama motorunu kuruyor
ABD'li Meta grubu, yapay zekaya (AI) dayalı bir arama motoru üzerinde çalışıyor. Sosyal medya platformları Facebook ve Instagram'ın sahibi olan şirket, Alphabet'in Google veya Microsoft'un Bing gibi arama motorlarına olan bağımlılığını azaltmak istiyor. ABD teknoloji web sitesi The Information, konuyu bilen bir kişiden alıntı yaparak Pazartesi günü bunu bildirdi. Rapora göre, yeni bir web tarayıcısı tarafından desteklenen arama motoru, WhatsApp, Instagram ve Facebook'taki Meta'nın Meta AI sohbet robotuyla entegre edilecek.
Meta'nın yeni yapay zeka arama motoru bu nedenle güncel olaylara, haberlere, hisse senedi fiyatlarına veya spor sonuçlarına sohbet niteliğinde yanıtlar sağlayacak. Meta şu anda Google ve Bing arama motorlarına güveniyor. Raporda, Google'ın veya Microsoft'un veya her ikisinin de Meta ile ortaklığını sona erdirmeye karar vermesi halinde, kendi arama motoruna geçişin Meta'ya bir B Planı sağlayabileceği belirtildi.
OpenAI'den gelen konuşma tanıma AI Whisper halüsinasyon görüyor
Cornell Üniversitesi tarafından yapılan bir araştırma, OpenAI'nin Whisper konuşma tanıma yapay zekasının, incelenen ses kayıtlarının yaklaşık yüzde 1,4'ünde içeriği halüsinasyona uğrattığını, yani orijinal seste görünmeyen cümleleri ve ifadeleri eklediğini gösteriyor. Hatta diğer araştırmalarda halüsinasyon oranlarının yüzde 50 veya daha fazla olduğu belirtiliyor. Konuşmada uzun duraklamalar görünüşe göre bu tür hatalara daha sık yol açıyor.
Halüsinasyon sorunu aynı zamanda yapay zeka tarafından oluşturulan podcast'leri de etkiliyor. İçeriğin yapay zeka tarafından yaratıcı ve bazen de aşırı yorumlanması nedeniyle hatalara yatkınlık özellikle yüksektir. Bu nedenle, ister metin, ister ses içeriği veya arama sonuçları olsun, yapay zeka tarafından oluşturulan tüm içerik için insan kontrolü esas olmaya devam ediyor. Yapay zeka sistemlerinin çıktılarına körü körüne güvenmek, teknolojinin mevcut durumu göz önüne alındığında kaçınılmaz olarak hatalara yol açacaktır.
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.
Avustralya hükümeti yapay zeka asistanı Microsoft 365 Copilot'u test ediyor
Avustralya Dijital Dönüşüm Ajansı (DTA), kamu hizmetlerinde yapay zeka asistanı Microsoft 365 Copilot'un altı aylık denemesinin sonuçlarını açıkladı. Değerlendirmeye toplam 5.765 lisansa sahip 56 yetkili katıldı. 2.000'den fazla katılımcı arasında yapılan anket ve görüşmelere göre yüzde 69'u, özellikle özetlerde, belge taslaklarında ve bilgi aramalarında işlerinde bir hızlanma fark etti. Günde bir saate kadar en yüksek verimlilik kazanımları, orta düzey idari personel ve BT rollerindeki çalışanlar tarafından kaydedildi. Katılımcıların yüzde 40'ı kazanılan zamanı yönetim görevleri ve stratejik planlama gibi daha yüksek değerli görevler için kullanacaklarını söyledi. Umut verici sonuçlara rağmen çalışma, zorlukları da ortaya çıkardı: Yüzde 77'si teknoloji hakkında olumlu görüş belirtmesine rağmen, test kullanıcılarının yalnızca üçte biri aslında AI asistanını kullandı.
Hatta yüzde yedisi, Copilot kullanarak doğruluk kontrolü ve işlem sonrası işlemler için daha fazla zamana ihtiyaç duyduklarını ve dolayısıyla genel olarak zaman kaybettiklerini belirtti. Uygulamanın önündeki diğer engeller arasında teknik entegrasyon sorunları, çalışanların eğitim eksikliği, sorumluluklarla ilgili yasal belirsizlikler ve veri güvenliğine ilişkin endişeler, olası yapay zeka yanlılığı ve artan enerji tüketiminden kaynaklanan çevresel etkiler yer alıyordu. Bulgulara dayanarak DTA, özel eğitim, açık yönergeler ve aktif risk yönetimi içeren ayrıntılı bir uygulama yaklaşımı önermektedir. Yetkililer ayrıca yapay zeka kullanımına ilişkin daha fazla kullanım senaryosunu belirlemek için iş akışlarını da analiz etmelidir.
Görme dili modelleri basit görüntü testlerinde başarısız oluyor
Çocuklar anaokulunda benzer görevleri çözebilirler: Spiral hangi yöne açılır? Hangi öğeler dikey olarak, hangileri yatay olarak hizalanmıştır? İnsanlara önemsiz gelen şeyler, en büyük görme dili modellerini (VLM'ler) bile büyük veya imkansız zorluklarla karşı karşıya getirir. Bu, TU Darmstadt, Eindhoven Üniversitesi, Alman Yapay Zeka Araştırma Merkezi ve hessian.ai tarafından yapılan bir çalışmayla gösterilmiştir. Testler diğer hususların yanı sıra örüntü tanımaya da odaklandı. Örneğin, VLM'ler hangi nesnelerin dışbükey, hangilerinin içbükey veya birbirine ait olduğunu tanımalıdır. Ancak onlardan açıkça bu kavramlara odaklanmaları ve analiz etmeleri istendiğinde bile başarısız oldular. Araştırmacılara göre bu, yalnızca bu temel görsel kavramların anlaşılmadığını değil, aynı zamanda görünmeyen kavramların genelleştirilememesinin de göstergesidir.
VLM'lere 100 cevaplı çoktan seçmeli çözümler sunmaya çalışmak bile pek işe yaramadı. Yalnızca bu seçim seçeneğini on yanıtla daha da kısıtlamak daha iyi sonuçlara yol açtı. Ancak bu yine de en iyi durumda yalnızca yüzde 60 ila 70 civarında bir isabet oranı anlamına geliyor. Araştırmacılara göre başarısızlığın nedeni kısmen görüntüyü tanıma yeteneğinin olmayışı. Buna mantıksal düşünme ve muhakeme eksikliği de eklenir.
AI ajanı ROCKET-1 Minecraft'ta yeni bir standart belirliyor
Bir araştırmacı ekibi, AI ajanlarının Minecraft gibi sanal ortamlarda daha hassas etkileşimlerini sağlayan AI sistemi ROCKET-1'i geliştirdi. ROCKET-1 farklı AI modellerini birleştirir: GPT-4o karmaşık görevleri planlar ve bunları bireysel adımlara ayırır, Molmo modeli görüntülerdeki ilgili nesneleri tanır ve Meta'dan SAM-2, hassas nesne maskeleri oluşturur ve nesneleri gerçek zamanlı olarak izler. Ekip, ROCKET-1'i eğitmek için Minecraft'taki insan oyun davranışının 1,6 milyar ayrı görüntüsünü içeren OpenAI'nin “Yüklenici” veri kümesini kullandı. Sistem, “Geriye Doğru Yörüngeyi Yeniden Etiketleme” adı verilen özel bir yöntem kullanarak ilgili nesneleri tanımayı ve onlarla etkileşime geçmeyi otomatik olarak öğrenir.
Testlerde ROCKET-1, alet yapımı veya kaynak madenciliği gibi basit Minecraft görevlerinde yüzde 100'e varan başarı oranları elde etti. Elmas madenciliği gibi daha karmaşık görevlerde bile başarı oranı hâlâ yüzde 25'ti. Ancak bir sınırlama, sistemin yalnızca kendi görüş alanındaki nesnelerle etkileşime girebilmesidir. Bu, hesaplama çabasının artmasına yol açar.
Yapay zeka teknolojisi elektronik atık miktarını artırabilir
Yapılan bir araştırmaya göre, eğer yapay zeka (AI) hızla yayılırsa, 2030'da 2023'e kıyasla bin kat daha fazla elektronik atık üretilebilir. Ancak, liderliğindeki bir grup, çeşitli önlemlerle atık miktarının önemli ölçüde azaltılabileceğini yazıyor. Xiamen'deki Çin Bilimler Akademisi'nden Peng Wang, Nature Computational Science dergisinde. Bilim insanları, bazı arama motorlarında ve sosyal platformlarda da görülebileceği gibi, büyük dil modellerinin günlük kullanıma da uyarlanacağını varsaydıkları bir senaryoyu temel alıyor. Bu kadar geniş bir yapay zeka uygulamasıyla, yapay zeka modellerini eğitmeye ve dağıtmaya yönelik veri merkezlerinin çok hızlı büyümesi gerekecektir. Sonuç olarak, atılan sunucular ve diğer cihazların neden olduğu elektronik atık miktarı 2023'te yaklaşık 2.550 tondan 2030'da 2,5 milyon tona yükselebilir.
Yapay zeka kullanımının daha düşük olduğu senaryolarda o yılki hurda miktarı 400.000 ila 1,5 milyon tonla sınırlı kalabilir. Ancak araştırma ekibi ayrıca çeşitli önlemlerin hurda miktarını ne kadar azaltabileceğini de hesapladı. Bu nedenle en etkili çözüm, sunucuları ve diğer cihazları üç yıl sonra hurdaya çıkarmak değil, bunları bir yıl daha basit yapay zeka görevleri için veya tamamen farklı amaçlarla kullanmak olacaktır. Bu, atık miktarını temel senaryoya kıyasla yüzde 62 oranında azaltacaktır.
(igr)