yavaş haber

Yapay zekâ ve telif haklarının kesişimi; inovasyon, yasal sorumluluk, fikri mülkiyet hakları, ticari çıkarlar, politika ve düzenlemeler, tüketicinin korunması ve yapay zekâ endüstrisinin geleceği açısından önemli sonuçları olan karmaşık bir konu… Yapay zekâ sistemleri, öğrenme modelleri, veri setleri ve telif hakları gibi konular, günümüzde teknolojinin önemli alanlarını oluşturuyor. Bu konuların birbirleriyle etkileşimi, hem teknoloji gelişimini şekillendiriyor hem de hukuki düzenlemelerin ve tartışmaların odağında yer alıyor. Yapay zekâ sistemleri için, en basit haliyle, bilgisayarların insan benzeri zekâya sahip olmasını sağlayan algoritmalar ve teknolojiler bütünüdür denebilir. Dolayısıyla yapay zekâ sistemlerinin temelinde, öğrenme modelleri yatıyor. Öğrenme modelleri, veri setlerinden öğrenerek ve deneyimleyerek görevleri gerçekleştiren algoritmaları ifade ediyor. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi teknikler, bu modellerin geliştirilmesinde önemli rol oynuyor. Öğrenme mod...

  Bu yazıyı ChatGPT yazdı. OpenAI tarafından geliştirilen yeni sohbet robotu ChatGPT’ye, “OpenAI nedir, hangi alanlarda işimize yarayabilir, gelecekte nasıl ve ne şekilde ilerleyebilir” diye sordum; aşağıdaki cevapları verdi. Kıyas yapabilmek adına anlatım bozuklukları ve imla hatalarına dokunmadan yayınlıyorum. Günümüzün dijital yayıncılığına baktığımızda, Türkçe içerik üretimi konusunda şu haliyle bile pek çok “insan”dan başarılı olduğunu söyleyebiliriz. OpenAI kime ait? OpenAI, San Francisco merkezli bir açık kaynak araştırma çalışmaları organizasyonu ve araştırma merkezi olan bir kuruluştur. OpenAI, Elon Musk, Greg Brockman, Ilya Sutskever, Adam D’Angelo ve diğer kaynaklar tarafından kurulmuştur. OpenAI nedir? OpenAI, yüksek hesaplama ile bir araya gelen açık kaynak makine öğrenmesn i alanında bir araştırma merkezidir. OpenAI üzerinden elde edilen analizler, dünyanın teknoloji ve dijital dönüşümüne etkisini anlamaya yardımcı olur. OpenAI, dijital dönüşüme ve teknoloji ...

  Yapay zekâ algoritmaları oluşturmak için kullanılan verilerdeki önyargılar ayrımcılık gibi sosyal sonuçlara neden oluyor. Bunlar da fırsat eşitsizliğini artırıyor ve belli grupların üzerindeki baskıyı güçlendiriyor. Dünyanın veri sistemleri doğal olarak yine dünyanın eşitsizliklerini ve önyargılarını yansıtıyor. Yapay zekâ da geliştirici ve kullanıcıların dünya görüşünü yansıttığından önyargıları kodlayıp pekiştiriyor. Şu an yapay zekânın en yaygın biçimi olan makine öğrenmesi, dünyadaki örneklerin pek çok soruna yol açan kalıplarını tarayarak yol alıyor. Örneğin eğitimle ilgili verilere baktığımızda bazı grupların bu verilere dahil edilmediğini; verilerin dar bir kültürel kaynaktan toplandığını görüyoruz. Eğitim verileri, gerçek dünyanın tüm eşitsizliklerini, önyargılarını ve adaletsizliklerini içeriyor ve makine öğrenmesi sistemlerinin bu haksızlıkları belirleme ve düzeltme gibi bir becerisi yok. Verilerden, ırk ya da cinsiyete ilişkin bilgileri ayıklamak da bu sorunu çözmüyo...

Etik üzerine çalışan kişiler genelde yapay zekâ ve robotik gibi yeni teknolojilerin etkisini ve tehlikelerini abartma eğiliminde… Tartışmalar özellikle bilgi teknolojisinde mahremiyet, gözetim, veri yönetimi ve veri yoluyla manipülasyon üzerinde yoğunlaşsa da şeffaflık, ayrımcılık, toplumsal değer yaratıp yaratmama ve hesap verebilirlik gibi konulara kadar da uzanıyor.    Avrupa Komisyonu, 2018’de yapay zekânın uygulanma biçimleri için tavsiyelerde bulunmak üzere 52 uzmandan oluşan bir grup kurdu. Grup üyeleri akademi, sivil toplum ve endüstri temsilcileri arasından seçildi. 8 Nisan 2019’da güvenilir yapay zekâ için “Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence” başlıklı bir etik kılavuz hazırlandı. Bu kılavuzda, yapay zekâ uygulamalarının güvenilir sayılabilmesi için uyulması gereken yedi temel ilke belirlendi. -    Yapay zekâ sistemleri insanları güçlendirmeli, bilinçli kararlar alabilmelerine ve özgür seçimler yapabilmelerine izin vermeli ve temel ...