Hu Yong: AI her şeyi üretebilir, bu yüzden hala insan yaratıcılara ihtiyacımız var mı?

Question

**Yazar: Hu Yong, **Profesör, Gazetecilik ve İletişim Okulu, Pekin Üniversitesi

Görsel kaynağı: Unbounded AI tarafından oluşturuldu

ChatGPT'nin ana kullanımı açık diyalogdur, ancak insanlar onu kullanmanın yaratıcı yollarını hızla buldular, örneğin:

Yığın Taşması (programcı soru ve cevap platformu) sorularını yanıtlayın
google yerine
Yemek tarifleri oluşturun
Karmaşık programlama görevlerini çözün
Dall-e/Stabil Difüzyon için görüntü araç ipuçları oluşturun
Sıfırdan uygulamalar ve web siteleri oluşturun

Görünüşe göre ChatGPT çok yaratıcı, ancak asıl mesele şu ki, ChatGPT bu kullanımlar için özel olarak optimize edilmemiş ve genelliğini hesaba katmıyor. Öyle olsa bile, bazı belirli görevlerin sonuçları oldukça dikkat çekiciydi ve birçok kişiye ufukta neler olabileceğine dair bir fikir veriyordu. Bununla birlikte, bu kullanım durumları ChatGPT'yi genel bir yapay zekaya ölçeklendirmeyecek olsa da, belirli alanlarda veya uygulamalarda çok hızlı bir şekilde yararlı olabilirler.

Daha iyi yazmanıza, daha hızlı kod yazmanıza ve uygun ölçekte benzersiz görüntüler oluşturmanıza yardımcı olabilecek yeni nesil yapay zeka araçlarının dünyayı kasıp kavurduğuna şüphe yok. Bu kadar güçlü yapay zeka araçlarının ortaya çıkışı şu soruyu akla getiriyor: Yapay zeka fikirleri çağında yaratıcı olmak ne anlama geliyor?

**ChatGPT gibi yazılımlar büyük vaadini yerine getirirse, insan bilişini ve yaratıcılığını yeniden tanımlayabileceğini düşünmeye meyilliyim. **

Üretken Yapay Zeka Yaratıcılığın Önündeki Zorluklar

**Hesaplamalı yaratıcılık olarak da adlandırılabilen yapay zeka yaratıcılığı, insan düzeyinde yaratıcılığa sahip programlar tasarlamayı amaçlayan çok disiplinli bir araştırma alanıdır. **

Bu alan yeni değil. 19. yüzyılın başlarında, bilim adamları yapay yaratıcılığın mümkün olup olmadığını tartıştılar. Ada Lovelace, makine zekasına belki de en ünlü itirazı yaptı: Bilgisayarlar yalnızca programlandıklarını yapabiliyorlarsa, davranışları nasıl yaratıcı olarak tanımlanabilir? Ona göre bağımsız öğrenme, yaratıcılığın temel bir özelliğidir.

Ancak denetimsiz makine öğrenimindeki son gelişmeler şu soruyu gündeme getiriyor: Bazı yapay zeka yazılımlarının gösterdiği yaratıcılık, hâlâ insan mühendislerin talimatlarını izlemenin bir sonucu mu? Ada, yapay zekanın zaten neler yapabileceğine tanık olursa, orijinal düşüncelerinden şüphe etmemek zor olabilir. Büyük dil modelleri (LLM'ler) büyüdükçe insan düzeyinde, ardından insanüstü sonuçlar vermeye başladılar.

Bu, AI yaratıcılığı hakkında iki düşünce okuluna yol açtı. **Birinci okul, yapay zekayı insan yaratıcılığını geliştirmenin bir yolu olarak görüyor - insanlar için fikirlere ilham veren, fikirler üreten ve yaratıcı engelleri aşan yaratıcı bir ortak. İkinci grup, insan yaratıcılığını taklit edebilen ve bağımsız bir yaratıcı düşünür haline gelebilen, tamamen kendi kendini üretebilen ve yeni yaratıcı işler üretebilen yapay zeka hayalleri kuruyor. **

Bazıları, sohbet robotlarının anlamlarını anlamak yerine yalnızca eğitim setlerindeki kelimeler arasındaki istatistiksel ilişkileri öğrendikleri için, LLM'lerin (Büyük Dil Modelleri) yalnızca insanların halihazırda yaptıklarını hatırlayıp sentezleyebileceğini ve yaratıcı ve kavramsal düşünme gibi bilimsel sürecin bazı insani yönlerini sergileyemeyeceğini iddia ediyor. Ama sonsuza kadar böyle olmayacak mı? Geleceğin yapay zeka araçları, bilimsel süreçlerin bugün ulaşılamaz gibi görünen yönlerini kavrayabilecek mi?

1991 tarihli ufuk açıcı bir makalede araştırmacılar, insanlar ve akıllı teknoloji arasındaki "akıllı ortaklığın" yalnızca insanların entelektüel yeteneklerini aşabileceğini yazdılar. Bu akıllı ortaklıklar inovasyonu daha önce hayal bile edilemeyecek seviyelere çıkarabilir. Soru şu ki, yaratıcı geliştirme ile yaratıcı üretim arasındaki çizgi nerede? Yaratıcılık söz konusu olduğunda yapay zeka ne kadar ileri gidebilir ve gitmelidir? AI yüksek kaliteli kreasyonlar üretebiliyorsa, insan yaratıcılara ihtiyaç var mı?

Yapay zeka, insan yaratıcılığının yerini alamaz

Şaşırtıcı olduğu kadar **Yapay zekanın insan yaratıcılığının yerini tamamen alması pek olası değil. Birincisi, yaratıcılık, biyolojimizde ve psikolojimizde derinden kök salmış benzersiz bir insan özelliğidir. **Makineler tarafından kolayca kopyalanamayan örüntü tanıma, ilişkilendirme ve sentez gibi karmaşık ve bilinmeyen bilişsel süreçlerin sonucudur. Yapay zeka bazı yönlerden kesinlikle yaratıcı olabilse de, insan yaratıcılığının derinliği ve genişliğiyle tam olarak eşleşmesi pek olası değildir.

**İkinci olarak, yaratıcılığın kalbinde, duyguları ve deneyimleri benzersiz ve kişisel yollarla ifade etme yeteneği yatar. **AI algoritmaları, yaratıcılığı besleyen insan deneyimlerini ve duygularını tam olarak anlayamaz. Bir yapay zeka yazarı, inandırıcı bir hikaye anlatmak için yeterince insan deneyimini bir araya getirebilecektir, ancak yazarın tarif ettikleri acıyı ve zevki bir makine yazarının yapamayacağı şekilde deneyimlediğini bilen okuyucunun yaratıcıyla ilgili deneyiminde doğal olarak insani bir şeyler vardır. İnsan içerik oluşturucuların çalışmalarına kattığı kişisel dokunuş, yapay zeka algoritmalarının kesinlikle eşleşemeyeceği bir özgünlük düzeyi ekler.

Birçok yapay zeka araştırmacısı, duyguları olan makineler yaratıp yaratmamayı tartışıyor. Tipik AI modellerinde duygular yoktur ve bazı araştırmacılar, onları makinelere programlamanın onlara kendi akıllarını verebileceğini söylüyor. Ancak duygu, insan deneyimini özetler çünkü insanların bu deneyimleri hatırlamasını sağlar. Yale bilgisayar bilimcisi David Gelernter, "İnsan duygularının tüm nüanslarını simüle edemediği sürece hiçbir bilgisayar yaratıcı olamaz" diye yazıyor.

**Yine, yaratıcılık genellikle bağlam, bakış açısı ve kültürel nüanslar gibi insan hassasiyetlerini yakalamayı içerir. **Yapay zeka algoritmaları kalıpları tanımak ve verilere dayalı içerik oluşturmak üzere eğitilebilse de, insan hassasiyetlerini insanlar kadar anlayamaz. Bu aynı zamanda AI'nın siyasi ve dini konular gibi toplumun genel bir fikir birliğine sahip olmadığı konuları ele almasını da zorlaştırıyor. Bu konularda metin oluşturmaya çalışırsanız, önyargılı, hatalı veya güncelliğini yitirmiş metinlerle karşılaşabilirsiniz.

**Yapay zekanın insan yaratıcılığının yerini alamamasının dördüncü önemli nedeni, hayal gücü ve sezgi eksikliğidir. **Yaratıcılık, mevcut şeylerin ötesinde düşünme ve yapay zeka algoritmalarında eksik olan yeni olasılıkları hayal etme becerisini gerektirir. Gerçekten benzersiz ve özgün konseptler bulamıyorlar. AI gerçekten yaratıcı olmadığı için, ürettiği içeriğin en büyük dezavantajlarından biri, tamamen orijinal olmamasıdır. İçerik oluşturucular, yalnızca belirli parametreler içinde zaten var olan bilgileri toplar. Bu nedenle içerik intihal kontrollerinden geçecek olsa da orijinal araştırma, içgörü veya veri içermeyecektir. Pratikte bu, fikirleri paylaşma veya üzerinde düşünülmüş içerik oluşturma yeteneğinin olmadığı anlamına gelir.

**Son olarak, yaratıcılığın öngörülemezliği onu yapay zekadan ayıran bir başka faktördür. **Yaratıcılık, ani ilham parlamaları, deneyler ve şans eseri olaylar dahil olmak üzere öngörülemez ve kendiliğinden olabilir. Bununla birlikte, AI algoritmaları, üzerinde eğitildikleri programlar ve verilerle sınırlıdır ve yeni bilgilere gerçek zamanlı olarak tepki verme yeteneğinden yoksundur, bu nedenle, insan yaratıcılığının öngörülemezliğini tam olarak kopyalamaları imkansızdır.

Sonuç olarak, üretken yapay zeka, insan zekasının ve içgörüsünün yerini alamaz. Üretken yapay zekanın gerçekten orijinal olması için alan uzmanlığı ve arka plan deneyimine sahip insan yaratıcılar tarafından yönlendirilmesi ve beslenmesi gerekir. İnsan içerik oluşturucular, doğru ipuçlarını sağlayarak üretken yapay zekanın tam potansiyeline ulaşmasına ve etkileyici sonuçlar üretmesine yardımcı olabilir. Bu nedenle, üretken yapay zeka çok güçlü bir araç olsa da, gerçekten etkili olması için hâlâ yalnızca insan yaratıcılığına, uzmanlığına ve deneyimine dayanan bir araçtır.

Yapay zeka araçlarının güçlü ve zayıf yönleri

Yapay zekanın araçsal doğasını kabul etsek de sorun şu ki, çoğu insanın yapay zeka okuryazarlığı, yani yapay zeka araçlarını ne zaman ve nasıl etkili bir şekilde kullanacağına dair bir anlayışa sahip olmaması. İhtiyacımız olan şey, AI araçlarının güçlü ve zayıf yönlerini değerlendirmek için herkesin erişebileceği basit, ortak bir çerçeve. Ancak o zaman halk, bu araçları günlük hayatımıza dahil etme konusunda bilinçli kararlar alabilir.

Bu ihtiyacı karşılamak için eğitim alanında eski bir yöntemi de kullanabiliriz: Bloom'un taksonomisi. Bu taksonomi ilk olarak 1956'da eğitim psikoloğu Benjamin Bloom tarafından yayınlandı ve daha sonra 2001'de revize edildi. Daha yüksek seviyelerin daha karmaşık düşünmeyi temsil ettiği düşünme düzeylerini tanımlayan bir hiyerarşidir. Altı seviyesi şunlardır:

Entelektüel hafıza: gerçekleri, terimleri, temel kavramları veya cevapları anlamlarını anlamadan kabul etmek veya hatırlamak.
Anlama: Ana fikir ve kavramları açıklar ve açıklayarak, sınıflayarak, özetleyerek, çıkarım yaparak, karşılaştırarak ve açıklayarak anlam ifade eder.
Uygulama: Problemleri çözmek, olayların nasıl bağlantılı olduğunu ve yeni durumlarda nasıl uygulanacağını belirlemek için bilgiyi kullanın.
Analiz: Bilgiyi incelemek ve bileşenlerine ayırmak, parçalar arasındaki ilişkileri belirlemek, güdüleri veya nedenleri belirlemek, çıkarımlarda bulunmak ve genellemeleri destekleyecek kanıtlar bulmak.
Değerlendirme: Bilgilerin, fikirlerin geçerliliği veya bir dizi kritere dayalı çalışmanın kalitesi hakkında bir yargıya dayalı görüşler oluşturmak ve bunları savunmak.
Yaratma: Tutarlı veya tamamen işlevsel bir bütün oluşturmak için öğeleri bir araya getirmek. Bu, Bloom taksonomisinin en yüksek seviyesidir.

Bloom'un taksonomisi belirli bir teknolojiye bağlı değildir - geniş ölçüde bilişsel alan için geçerlidir. Görüntüleri değiştiren, ses oluşturan veya dronları uçuran ChatGPT'nin veya diğer AI araçlarının güçlü yanlarını ve sınırlamalarını değerlendirmek için kullanabiliriz.

Genel olarak, ChatGPT hafıza, anlama ve uygulama görevlerinde başarılıdır, ancak daha karmaşık analiz, değerlendirme ve oluşturma görevlerinde zorlanır. Örneğin doktorların, avukatların ve danışmanların mesleki geleceğini gözlemlemek için Bloom'un taksonomisini kullanırsak, yapay zekanın bir gün bu meslekleri yeniden şekillendirebileceğini ancak tamamen onların yerini alamayacağını görürüz. Yapay zeka hafıza ve anlama görevlerinde iyi olsa da, çok az kişi bir doktora hastalıklarının tüm olası semptomlarını sorar, bir hukukçudan bir kanunu kelimesi kelimesine açıklamasını ister veya Michael Porter'ın beş kuvvetini açıklaması için bir danışman tutar.

Bu üst düzey bilişsel görevlerde uzmanlara başvuruyoruz. Doktorların tedavi seçeneklerinin faydalarını ve risklerini tartma konusundaki klinik muhakemelerine, avukatların emsalleri sentezleme ve bizim adımıza güçlü bir savunma yapma becerilerine ve danışmanların başka hiç kimsenin düşünmediği, ezber bozan çözümleri belirleme becerisine değer veriyoruz. Bu beceriler, şu anda yapay zeka teknolojisinin ulaşamayacağı bir biliş düzeyi olan analiz, değerlendirme ve yaratma görevleriyle ilgilidir.

Bloom'un taksonomisini kullanarak, etkili insan-yapay zeka işbirliğinin, çabalarımızı daha karmaşık bilişsel görevlere odaklayabilmemiz için büyük ölçüde alt düzey bilişsel görevleri devretmek anlamına geleceğini görebiliriz. Bu nedenle, AI'nın insan yaratıcılarla rekabet edip edemeyeceği üzerinde durmak yerine, AI yeteneklerinin insanın eleştirel düşünmesini, muhakemesini ve yaratıcılığını geliştirmeye yardımcı olmak için nasıl kullanılabileceğini sorun.

Elbette, Bloom'un taksonomisinin sınırlamaları vardır. Birçok karmaşık görev, çok sayıda taksonomi düzeyi içerir ve bu da sinir bozucu sınıflandırma girişimlerini içerir. Ve Bloom'un taksonomisi, büyük ölçekli AI uygulamalarında önemli bir sorun olan önyargı veya nefreti doğrudan ele almıyor.

Ancak mükemmel olmasa da Bloom'un taksonomisi yararlıdır. Herkesin anlayabileceği kadar basit, çok çeşitli yapay zeka araçlarına uygulanabilecek kadar genel ve bu araçlar hakkında tutarlı bir dizi kapsamlı soru sormamızı sağlayacak kadar yapılandırılmış.

Nasıl sosyal medyanın ve sahte haberlerin yükselişi daha iyi medya okuryazarlığı geliştirmemizi gerektiriyorsa, ChatGPT gibi araçlar da yapay zeka okuryazarlığımızı geliştirmemizi gerektiriyor. Bloom'un taksonomisi, bu tür bir teknoloji hayatımızın daha fazla parçası haline geldikçe, yapay zekanın neler yapabileceğini ve yapamayacağını düşünmek için bir yol sağlar.

Seçiyorum, öyleyse varım

İlginç bir şekilde, üretici yapay zeka, insan yaratıcılığına acil bir ihtiyaç yaratıyor gibi görünüyor. Bir yapay zekanın rastgele yeni bir şey bulması kolaydır. **Ancak yeni, beklenmedik ve faydalı bir şeyi aynı anda ortaya çıkarmak çok zordur. **

Bununla birlikte, paradoks şu ki, güvenilecek üretken yapay zeka ile insan yaratıcılığı bir çukura girebilir. Temmuz 2019'da Fransa'da bir satranç maçı sırasında, dünyanın 53. sıradaki uluslararası büyükustası Igors Rausis, maç ortasında kurallara göre hile sayılan cep telefonu kullanmaya maruz kaldı. İnsanlık tarihinde bir bilgisayara yenilen ilk satranç dünya şampiyonu Garry Kasparov, gerçek hayatta cep telefonu kullanmak hile yapmak olmasa da, dijital koltuk değneklerine aşırı güvenme nedeniyle bilişsel eksiklikler geliştirebileceğiniz yorumunu yaptı.

Bize nasıl iyi taklitçi olacağımızı söylemesi için yalnızca makinelere güvenirsek, asla bir sonraki adımı atamayacağımızı ve yaratıcı yenilikçiler olamayacağımızı vurguladı. Vücudumuza benzer şekilde, beyinlerimizin de egzersize ihtiyacı vardır ve bu "Aha!" içgörüsünü mükemmelleştirmek ve ateşlemek için zorlu ve zorlayıcı bilişsel görevleri yerine getirerek sürekli olarak eğitilir.

Ne yazık ki, akıllı makinelere biraz bilişsel özerklik devrettiğimizde, onu geri almak son derece zor olacaktır. Bu nedenle, insanlar bilişsel yolculukların keyfini frenlerken, algoritmalar ve yapay zekaya sahip makineler inanılmaz bir hızla ilerleyerek yeni yaratıcılık kaynakları olarak hizmet ediyor. Bazıları, hızla girdiğimiz tamamen otomatik yapay zeka geleceğine dair ütopik bir vizyona sahipken, diğerleri histerik bir vizyona sahip. **Bu durumda, her birimizin bir seçeneği var: bu yeni zorlukları kucaklamak ya da kontrol altına almak. Algoritmalar ve akıllı makinelerle olan ilişkimizin şartlarını belirleyerek geleceği şekillendirmeye yardımcı mı olacağız yoksa algoritmaların ve akıllı makinelerin bunları bize dayatmasına izin mi vereceğiz? **

Joseph Weizenbaum, 1976 tarihli parlak kitabı Computing Power and Human Reason'da "bir makine ne kadar zeki olursa olsun, yalnızca bir insan tarafından denenebilecek belirli düşünce eylemleri vardır" dedi. Derin bir formülasyonla, makinelerin karar verebileceğini ama seçmediklerini yazdı. Bir makine yaptığı şeyi neden yapar? Her mekanize karar, bir algoritma aracılığıyla adım adım izlenebilir ve sonunda kaçınılmaz bir sonuca varır: "Çünkü bana söyledin." İnsanlar için durum böyle değil, temel açıklama şudur: "Çünkü ben seçtim." Bu basit ifadede insan failliği, insan yaratıcılığı, insan sorumluluğu ve insanın kendisi vardır.

Teknolojimizin bizi daha insan yapabileceğini ve daha yaratıcı olmamız için özgürleştirebileceğini tartıştık, ancak insan olmanın yaratıcılıktan daha fazlası var. Makinelerin boy ölçüşemeyeceği başka niteliklerimiz de var. Talimatları var ve bizim amacımız var. Makineler uyku modunda bile rüya göremez. İnsanlar yapabilir ve en büyük hayallerimizi gerçeğe dönüştürmek için akıllı makinelerimize ihtiyacımız olacak. Kasparov'un dediği gibi, büyük hayaller kurmayı bırakırsak, daha büyük bir şey aramayı bırakırsak, o zaman kendimiz makine olabiliriz.

Yaratıcılık uzun zamandır insanmerkezciliğin temel direklerinden biri olarak görülüyor. Dil, değerler, duygu ve algı dışında, yaratıcılık değilse bizi insan yapan nedir?

View Original