Anayasal yapay zekanın modellerin etik kurallara uymasına, daha güvenli kararlar almasına ve dil ve bilgisayarla görme sistemlerinde adaleti desteklemesine nasıl yardımcı olduğunu öğrenin.
Yapay zeka (AI) hızla günlük hayatımızın önemli bir parçası haline geliyor. Sağlık, işe alım, finans ve kamu güvenliği gibi alanlarda kullanılan araçlara entegre ediliyor. Bu sistemler yaygınlaştıkça, etik ve güvenilirliklerine ilişkin endişeler de dile getiriliyor.
Örneğin, bazen adalet veya güvenlik dikkate alınmadan oluşturulan yapay zeka sistemleri önyargılı veya güvenilmez sonuçlar üretebilir. Bunun nedeni, birçok modelin hala insan değerlerini yansıtmak ve bunlarla uyum sağlamak için net bir yola sahip olmamasıdır.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için araştırmacılar şimdi anayasal yapay zeka olarak bilinen bir yaklaşımı araştırıyorlar. Basitçe ifade etmek gerekirse, modelin eğitim sürecine yazılı bir dizi ilke ekliyor. Bu ilkeler, modelin kendi davranışını değerlendirmesine, insan geri bildirimine daha az güvenmesine ve yanıtları daha güvenli ve anlaşılması kolay hale getirmesine yardımcı olur.
Bu yaklaşım şimdiye kadar çoğunlukla büyük dil modelleri (LLM'ler) ile ilgili olarak kullanılmıştır. Ancak aynı yapı, görsel verileri analiz ederken bilgisayarla görme sistemlerinin etik kararlar almasına yardımcı olabilir.
Bu makalede, anayasal yapay zekanın nasıl çalıştığını inceleyecek, gerçek hayattan örneklere bakacak ve bilgisayarla görme sistemlerindeki potansiyel uygulamalarını tartışacağız.
Anayasal YZ, açık bir dizi etik kural sağlayarak YZ modellerinin nasıl davranacağına rehberlik eden bir model eğitim yöntemidir. Bu kurallar bir davranış kodu görevi görür. Neyin kabul edilebilir olduğunu çıkarmak için modele güvenmek yerine, eğitim sırasında yanıtlarını şekillendiren yazılı bir dizi ilkeyi takip eder.
Bu kavram şu kişiler tarafından ortaya atılmıştır AnthropicClaude LLM ailesini, yapay zeka sistemlerini karar verme süreçlerinde daha öz denetimli hale getirmek için bir yöntem olarak geliştiren yapay zeka güvenliği odaklı bir araştırma şirketi.
Model, yalnızca insan geri bildirimine güvenmek yerine, önceden tanımlanmış bir dizi ilkeye dayanarak kendi yanıtlarını eleştirmeyi ve iyileştirmeyi öğrenir. Bu yaklaşım, bir yargıcın karar vermeden önce bir anayasaya atıfta bulunduğu bir hukuk sistemine benzer.
Bu durumda model, kendi davranışını gözden geçirmek ve iyileştirmek için aynı kurallar dizisini kullanarak hem yargıç hem de öğrenci olur. Bu süreç YZ model uyumunu güçlendirir ve güvenli, sorumlu YZ sistemlerinin geliştirilmesini destekler.
Anayasal YZ'nin amacı, bir YZ modeline açık bir dizi yazılı kuralı izleyerek nasıl güvenli ve adil kararlar vereceğini öğretmektir. İşte bu sürecin nasıl işlediğinin basit bir dökümü:
Bir YZ modelinin etik kurallara uyması için öncelikle bu kuralların açıkça tanımlanmış olması gerekir. Anayasal YZ söz konusu olduğunda, bu kurallar bir dizi temel ilkeye dayanmaktadır.
Örneğin, burada etkili bir YZ anayasasının temelini oluşturan dört ilke yer almaktadır:
Anayasal YZ teoriden pratiğe geçti ve artık yavaş yavaş milyonlarca kullanıcıyla etkileşime giren büyük modellerde kullanılmaya başlandı. En yaygın örneklerden ikisi OpenAI ve Anthropic'in LLM'leridir.
Her iki kuruluş da daha etik yapay zeka sistemleri oluşturmak için farklı yaklaşımlar benimsemiş olsa da, ortak bir fikri paylaşıyorlar: modele bir dizi yazılı yol gösterici ilkeyi takip etmeyi öğretmek. Şimdi bu örneklere daha yakından bakalım.
OpenAI, ChatGPT modelleri için eğitim sürecinin bir parçası olarak Model Spesifikasyonu adlı bir belge sundu. Bu belge bir anayasa görevi görüyor. Yardımseverlik, dürüstlük ve güvenlik gibi değerler de dahil olmak üzere modelin yanıtlarında neyi hedeflemesi gerektiğini ana hatlarıyla belirtir. Ayrıca neyin zararlı veya yanıltıcı çıktı olarak sayılacağını da tanımlar.
Bu çerçeve, yanıtları kurallarla ne kadar iyi eşleştiklerine göre derecelendirerek OpenAI'nin modellerine ince ayar yapmak için kullanılmıştır. Zaman içinde bu durum ChatGPT Böylece daha az zararlı çıktı üretir ve kullanıcıların gerçekte ne istediğiyle daha iyi uyum sağlar.
Anthropic'in modeli Claude'un izlediği anayasa, İnsan Hakları Evrensel Beyannamesi gibi kaynaklardan, Apple'ın hizmet şartları gibi platform yönergelerinden ve diğer yapay zeka laboratuvarlarının araştırmalarından elde edilen etik ilkelere dayanmaktadır. Bu ilkeler Claude'un tepkilerinin güvenli, adil ve önemli insani değerlerle uyumlu olmasını sağlamaya yardımcı oluyor.
Claude ayrıca, insan geri bildirimlerine güvenmek yerine, kendi yanıtlarını bu etik kurallara göre gözden geçirip ayarladığı Yapay Zeka Geri Bildiriminden Takviyeli Öğrenme (RLAIF) kullanır. Bu süreç Claude'un zaman içinde gelişmesini sağlayarak onu daha ölçeklenebilir ve zor durumlarda bile yararlı, etik ve zarar vermeyen yanıtlar vermede daha iyi hale getiriyor.
Anayasal yapay zeka, dil modellerinin nasıl davrandığını olumlu yönde etkilediğine göre, bu durum doğal olarak şu soruyu akla getiriyor: Benzer bir yaklaşım, görüş tabanlı sistemlerin daha adil ve güvenli bir şekilde yanıt vermesine yardımcı olabilir mi?
Bilgisayarla görme modelleri metin yerine görüntülerle çalışsa da, etik rehberlik ihtiyacı da aynı derecede önemlidir. Örneğin, bu sistemlerin herkese eşit davranacak ve görsel verileri analiz ederken zararlı veya adil olmayan sonuçlardan kaçınacak şekilde eğitilmesi gerektiğinden, adalet ve önyargı dikkate alınması gereken temel faktörlerdir.
Şu anda, bilgisayarla görmede anayasal yapay zeka yöntemlerinin kullanımı hala araştırılmaktadır ve bu alanda devam eden araştırmalarla birlikte erken aşamalarındadır.
Örneğin, Meta kısa süre önce görüntü güvenliği görevlerine anayasa benzeri muhakeme uygulayan bir çerçeve olan CLUE'yi tanıttı. Bu çerçeve, geniş güvenlik kurallarını çok modlu yapay zekanın (birden fazla veri türünü işleyen ve anlayan yapay zeka sistemleri) izleyebileceği kesin adımlara dönüştürüyor. Bu, sistemin daha net muhakeme yapmasına ve zararlı sonuçları azaltmasına yardımcı olur.
Ayrıca CLUE, karmaşık kuralları basitleştirerek görüntü güvenliği kararlarını daha verimli hale getirir ve yapay zeka modellerinin kapsamlı insan girdisine ihtiyaç duymadan hızlı ve doğru bir şekilde hareket etmesini sağlar. CLUE, bir dizi yol gösterici ilke kullanarak görüntü denetleme sistemlerini daha ölçeklenebilir hale getirirken yüksek kaliteli sonuçlar sağlar.
Yapay zeka sistemleri daha fazla sorumluluk üstlendikçe, odak noktası sadece ne yapabileceklerinden ne yapmaları gerektiğine kayıyor. Bu sistemler sağlık, kolluk kuvvetleri ve eğitim gibi insanların hayatlarını doğrudan etkileyen alanlarda kullanıldığından, bu değişim kilit önem taşıyor.
Yapay zeka sistemlerinin uygun ve etik bir şekilde hareket etmesini sağlamak için sağlam ve tutarlı bir temele ihtiyaçları vardır. Bu temel adalet, güvenlik ve güvene öncelik vermelidir.
Yazılı bir anayasa, eğitim sırasında bu temeli sağlayarak sistemin karar verme sürecine rehberlik edebilir. Aynı zamanda geliştiricilere, dağıtımdan sonra sistemin davranışını gözden geçirmek ve ayarlamak için bir çerçeve sunarak, desteklemek için tasarlandığı değerlerle uyumlu olmaya devam etmesini sağlayabilir ve yeni zorluklar ortaya çıktıkça uyum sağlamayı kolaylaştırabilir.
Büyüyen topluluğumuza bugün katılın! GitHub depomuzu keşfederek yapay zekanın derinliklerine dalın. Kendi bilgisayarla görme projelerinizi mi oluşturmak istiyorsunuz? Lisanslama seçeneklerimizi keşfedin. Çözüm sayfalarımızı ziyaret ederek sağlık hizmetlerinde bilgisayar la görmenin verimliliği nasıl artırdığını öğrenin ve yapay zekanın üretimdeki etkisini keşfedin!
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI