Yapay zeka: öğrenmenin yarısı

Yapay zeka: öğrenmenin yarısı

 https://www.karar.com/yazarlar/ziyahan-albeniz/yapay-zeka-ogrenmenin-yarisi-1601267

23.9.2024

 Her gün yapay zeka alanındaki gelişmeleri takip ettiğim onlarca haber listesinin yanında, son zamanlarda gündelik rutinim haline gelen bir husus daha var: insanların yapay zekadan nasıl istifade ettiklerini anlattıkları blog yazıları.

Okumaktan büyük keyif aldığım blog yazılarından biri de Google’ın yapay zeka şirketi DeepMind’da güvenlik araştırmacısı olarak çalışan Nicholas Carlini’nin Yapay Zekayı Nasıl Kullanıyorum (How I use AI) yazısı oldu.

Carlini uzun blog yazısında pek çok kişisel kullanım örneği paylaşsa da bu köşe yazısında benim odaklanmak istediğim yapay zekayı “bir konuyu öğrenmek” için kullandığı senaryo.

Yapay zekayı, en yaygın kullanılan örneği ile ChatGPT türü büyük dil modellerini, sadece bir soru cevap botu olarak kullanmak, büyük bir israf, hatta insafsızlık olur. İnanın büyük dil modelleri, bundan çok daha fazlası. Sizi sabırla dinleyen, anlamadığınız noktaları sizin için basitleştiren, konuyu pekiştirmeniz için size sorular soran bir öğretmen aynı zamanda.

Yapay zeka ile geçirilen verimli “sohbet fasılları”, “Soru ilmin yarısıdır”, “Güzel soru ilmin yarısıdır” şeklinde farklı varyasyonları bize ulaşan hadis-i şerifin adeta ete kemiğe bürünüp, GPT diye görünmüş hali.. Özellikle de öğrenme faslımızı çeşitli “prompting teknikleriyle”, yani güzel soru ile donattığımızda en çetrefil konular dahi anlayacağımız düzeyde yapay zeka tarafından açıklanabiliyor.

Sadece yeni konular öğrenmek için değil, hali hazırda bildiğimiz yahut bildiğimizi varsaydığımız konuları doğrulamak, pekiştirmek için de yapay zeka ile sohbet bulunmaz bir nimet.

Alın size bir örnek: Science dergisinde yayınlanan bir makale halkın yüzde 50’sinin en az bir komplo teorisine inandığı ABD toplumunda, yapay zeka ile sohbet sonrası bu oranın denekler üzerinde nasıl azaldığını gösteriyor. 2 bin 100 katılımcı ile gerçekleşen bu deneyde, yapay zeka ile sohbet sonrası bu nevi vehimlere müptela olmuş kişilerin dayanaksız inançlarının yerini daha “rasyonel” fikirlere bıraktığı gözlemlenmiş. Katılımcılardan yüzde 20’si yapay zeka ile inandıkları “komplo teorileri” üzerine sohbet ederek vehimlerinden kurtulmuşlar.

Yapay zekaya verilecek iyi bir girdinin ortalama 300 kelimeden oluşması gerektiği bu modelleri geliştiren şirketler tarafından belirtilse de, ortalama bir kullanıcı girdi verirken 50 kelimenin üzerine pek çıkamıyor. Adına yazma tembelliği, düşüncelerini yazı ile ifade edememe, ne soracağını bilememe, artık ne derseniz deyin, gözlemlenen vakıa bu.

Yapay zekadan bir öğretmen olarak istifade etme konforundan, büyük bir bilgi yığını ile karşı karşıya olduğumuz bugünün dünyasında, yeterince yazı yazamadığımız için feragat mı edeceğiz?

Bu sorunun cevabı koca bir hayır tabii ki. Böyle bir sorunun, yahut kullanıcılar için önemli bir sancının (“pain point”) çözümü de yine havayı iyi koklayan girişimcilerden, yapay zeka teknolojilerini üreten firmalardan geliyor.

Bir konuyu yapay zeka yardımı ile öğrenmek isteseydiniz ne yapardınız? Muhtemelen öncelikle konu ile ilgili öğrenme materyalini yapay zeka ile paylaşıp bunu sizin için özetlemesini; yine muhtemelen özetten istifade ettikten sonra da çoktan seçmeli bir test ile sizin bilginizi sınamasını isterdiniz. Konu çetrefil bir konu ise, kâh hikayeleştirerek, kâh sizin zihninizde konunun meşakkatini egale edecek anolojiler kullanmasını isteyerek konunun künhüne vakıf olmanın yollarını arayacaktınız.

Google’ın -şimdilik- ücretsiz olarak sunduğu NotebookLLM’i tam olarak yukarıda tarif edilen adımları sizler için hazır halde sunuyor. Belge yükleyerek (örneğin PDF ders notu), metin olarak yahut bir web sitesini bağlantısı olarak paylaştığınız konuyu özetliyor, sıkça sorulan sorular hazırlıyor. İçerik hakkında yapay zeka ile sohbet edebiliyor, anlamadığınız yerleri sizin için basitleştirmesini isteyebiliyorsunuz.

Sıkı durun, benim en çok hoşuma giden özellik, paylaştığınız döküman ya da kaynak ile ilgili sizin için bir podcast oluşturması. Tıpkı bir radyo yayını dinler gibi bir program sahibi ve konuğun olduğu kurgu bir “radyo programında” konuyu, en basit haliyle yapay zeka tarafından üretilen ses kaydından dinleyebiliyorsunuz. Okumak için yeterli zamanınızın olmadığı bir akademik makaleyi, bir endüstriyel raporu podcast olarak, spor yaparken, yolda yürürken ya da toplu taşımada dinlediğinizi bir düşünün…

NotebookLLM dışında Google yine akademik makaleleri “Illuminate” adında bir proje ile podcastlere çeviriyor. Illuminate’nin “deneysel” ibaresiyle sunulan sürümünde şimdilik sadece kendi seçtikleri akademik makaleler var. NotebookLLM ise tüm fonksiyonları ile kullanıma hazır. Mutlaka deneyin, derim.

Türkçe Wikipedia’ya Yapay Zeka Dokunuşu Mümkün Mü?

Geçtiğimiz hafta okurlarımızdan biri özel olarak bendenize ulaşıp, Türkçe Wikipedia’ya üniversite öğrencilerinin el atması gerektiğini, çeviri makaleler ile Türkçe Wikipedia’nın zenginleştirilmesi çağrısının öğrenci ve genç akademisyenlere yapılıp yapılamayacağını sormuştu.

Wikipedia’da 21 Eylül 2024 itibariyle tüm dillerde yayınlanan toplam 63 milyon 691 bin 930 makale var. İngilizce, bu dilimde yüzde 10.8’lik oranla ilk sırada yer alıyor. İlk 10’da güzel Türkçemiz maalesef yok. Oysa Filipinler’de konuşulan bir dil olan Cebuano (Sabuanca) yüzde 9.6’lık oranla ikinci sırada. Sadece 154 aktif kullanıcı 6 milyondan fazla makale yazarak Sabuanca’yı bu tabloda ikinci sıraya taşımış. Wikipedia’daki Türkçe makale sayısı ise 600 bin civarında.

Hali hazırda var olan makalelerin İngilizce’ye çevirisi, pekâla makine çevirisi ve editoryal bir kontrol ile mümkün olabilir. Bugün gerek Google Translate, gerek DeepL olsun bu konuda, yani makine çevirisi konusunda büyük imkânlar sunuyor.

Ama bu kıymetli soruyu soran okurumuza ve konunun diğer meraklılarına bir başka güzel haberim var: Stanford Üniversitesi tarafından geliştirilen, yapay zeka destekli makale oluşturma aracı STORM.

STORM webi tarayarak, Wikipedia makaleleri kalitesinde ve şablonunda makaleleri dakikalar içerisinde üretebiliyor. İstifade ettiği kaynaklara referanslar verebiliyor hatta bu süreçte karşılaştığı yanlış bilgileri de yine yapay zeka yardımıyla elimine edebiliyor.

Bu nevi araçlar sadece Türkçe Wikipedia'yı zenginleştirmekle kalmaz, bizatihi İngilizce sürümünde dahi bekleyen makale kategorisindeki içerikleri hazırlayabilir.

***
Bu hafta yazımız biraz uzun oldu.

Dilerim okurlarımızın istifadesi bol olsun.