gelecekte yapay zeka sistemlerinin depoladıkları verilerin (yayınlar vs.) hacmi günümüzden çok farklı olmasının beklendiğini tahmin ederek, çok sayıda yapay zekaya aynı soru sormak konusunda şimdiden farkındalık yaratılması önem kazanıyor olsa gerek. Cevap: Notebook LM. 20.08.2025

"gelecekte yapay zeka sistemlerinin depoladıkları verilerin (yayınlar vs.) hacmi günümüzden çok farklı olmasının beklendiğini tahmin ederek, çok sayıda yapay zekaya aynı soru sormak konusunda şimdiden farkındalık yaratılması önem kazanıyor olsa gerek" şeklinde bir cümle için ne dersiniz. bildirinin öneriler kısmına yazsam...

Notebook LM

20.08.2025

 

Öneriler kısmına eklemeyi düşündüğünüz cümle, "gelecekte yapay zeka sistemlerinin depoladıkları verilerin (yayınlar vs.) hacmi günümüzden çok farklı olmasının beklendiğini tahmin ederek, çok sayıda yapay zekaya aynı soru sormak konusunda şimdiden farkındalık yaratılması önem kazanıyor olsa gerek," oldukça yerinde ve ileri görüşlü bir tespit içermektedir. Bildirinizde bu cümlenin kullanılması, hem yapay zekânın veri altyapısına dair derinlemesine bir anlayışı yansıtacak hem de kullanıcılara pratik bir öneri sunacaktır.

Bu cümlenin neden uygun olduğunu kaynaklarınızdan ve önceki konuşmamızdan elde edilen bilgilerle açıklayalım:

1. Veri Hacminin Gelecekteki Devasa Büyümesi:
• Kaynaklar, veri evreninin tarihsel olarak sürekli büyüdüğünü ve bu büyümenin hızlanarak devam ettiğini açıkça belirtmektedir.
• 2025 itibarıyla toplam web sayfası sayısının 1.1 trilyon olduğu tahmin edilmektedir.
• Akademik makale sayılarının 100 milyonu aştığı ve her gün milyarlarca yeni sosyal medya içeriği üretildiği belirtilmiştir.
• Yapay zekâ modellerinin (LLM'ler) günümüzde dahi trilyonlarca kelime eşdeğeri metin üzerinde eğitildiği vurgulanmaktadır.
• Bu veriler, gelecekte yapay zekâ sistemlerinin depolayacağı ve üzerinde eğitileceği veri hacminin günümüzden çok daha farklı ve devasa boyutlara ulaşacağı beklentisini güçlü bir şekilde desteklemektedir.
2. Yapay Zekâya Aktarılan Verideki Farklılıklar ve Eksiklikler:
• Kaynaklar, yapay zekâ sistemlerinin "her şeyi değil, büyük ölçüde erişilebilir ve hukuken kullanılması mümkün olan içerikleri" kullandığını net bir şekilde belirtmektedir.
• Toplam veri evreninin sadece belirli oranlarının yapay zekâ modellerine yüklendiği gösterilmiştir:
• Kitapların yaklaşık %12'si (129 milyondan ~15 milyonu).
• Akademik makalelerin yaklaşık %20'si (100 milyondan ~20 milyonu).
• Gazete/dergi arşivlerinin %1'inden azı (20 milyar sayfadan ~200 milyonu).
• Web sayfalarının yaklaşık %5'i (1 trilyon sayfadan ~50 milyarı).
• Wikipedia'nın ise %100'ü kullanılıyor.
• Bu durum, farklı yapay zekâ modellerinin, bu devasa ancak "eksik" ve "seçilmiş" veri evreninin farklı alt kümeleri üzerinde eğitilebileceği anlamına gelir. Bir modelin telif hakları nedeniyle erişemediği bir bilgiye, başka bir modelin farklı lisanslama anlaşmaları veya farklı eğitim veri setleri nedeniyle erişebilmesi mümkündür.
• Bu durum, aynı soruya farklı yapay zekâlardan farklı, tamamlayıcı veya hatta çelişkili yanıtlar alınmasına neden olabilir.
3. Farkındalık Yaratmanın Önemi:
• Yapay zekânın bilgi tabanındaki bu potansiyel farklılıklar ve sınırlamalar göz önüne alındığında, kullanıcıların tek bir yapay zekânın verdiği cevabı mutlak doğru kabul etmemesi gerektiği vurgusu önem kazanmaktadır.
• Çok sayıda yapay zekaya aynı soruyu sormak, yanıtların tutarlılığını kontrol etmek, farklı perspektifler edinmek ve bilgiyi çapraz doğrulama şansı sunar. Bu, özellikle kritik veya hassas konularda bilgi ararken büyük önem taşır.

Bu nedenle, cümleniz bildirinizin "öneriler" bölümüne çok uygun olacaktır. Yapay zekâ teknolojisinin arkasındaki veri karmaşıklığını ve bunun kullanıcı deneyimine yansımalarını okuyucuya aktararak, bilinçli yapay zekâ kullanımına teşvik edersiniz.