Yapay zekanın fırsatları ve riskleri hakkındaki tartışmalar şu anda her yerde mevcuttur. OpenAI’nin bir rakibi olan Heidelberg Yapay Zeka girişimi Aleph Alpha’nın Müşteri Başkan Yardımcısı Hans-Jörg Schäuble, bir röportajda Amerikan AI sağlayıcılarıyla rekabet, farklı etik standartlar ve AI Yasası için verilen mücadele hakkında yorum yapıyor. AB.
Duyuru
Haberler online: Yapay zeka gelecekte değer yaratmayı nasıl dönüştürecek?
Hans-Jörg Schäuble: Dönüşüm birçok farklı şekilde gerçekleşecek. AI’nın genelleştirilmesi bir hedefe bağlı değildir ve bu nedenle birçok görevi yerine getirebilir. Makine verilerine dayalı olarak beklenti döngülerinin iyileştirilmesi, kullanım durumlarından biridir. Fatura taslağı hazırlamak gibi idari işleri de optimize ediyoruz. Bu AI, her bilgi yönetimini optimize edebilir, hızlandırabilir ve böylece devrim yaratabilir. Büyük üretim tesislerinde, üretimin durduğu her dakika önemlidir. Hata mesajlarını makine üreticisinin bilgi veritabanlarıyla karşılaştırmak için makine verilerini kullanabilirsek ve böylece kesintileri azaltabilirsek, bu çok büyük bir artıdır.
ABD ve Çin geride kaldı
Alman oyuncular AI devriminde nasıl bir rol oynuyor? Ve ABD ve Çin tarafından geride bırakılma riski ne kadar büyük?
Elbette bir bağımlılık riski vardır ve bu bizim için hoş olmayan sonuçlar anlamına gelebilir, yani katma değer kaybolur ve onu satın almak zorunda kalırız. Ancak Almanya’da ve Avrupa’da mükemmel temel araştırmalara sahip olma ihtimalimiz var. Avrupa’da ise araştırmaya yakın birkaç şirketimiz var. Generative AI’da yalnızca Aleph Alpha’nın ticari bir teklifi vardır. Avrupa’da yetişmemiz biraz gecikti. Yapay zeka modelleri dünyaya dair bir anlayış getiriyor: Dünyaya nasıl bakıyorum? Gördüğüm her şeyi nasıl derecelendiririm? Modeller bunu eğitim sırasında öğrenir ve bu gerçekten eğitildikleri verilere bağlıdır. Bu nedenle, Avrupa’da bizim dünya imajımızı korumamız ve yansıtmamız önemlidir.
Luminous yazılımınız ile pazar lideri ChatGPT arasındaki temel farklar nelerdir?
Duyuru
Temel, modeller, algoritmalar ve yöntem aynıdır. Her ikisi de Transformer tabanlı modellerdir, yani aynı mimariyi paylaşırlar. ChatGPT, herkes tarafından kullanılabilir olmaya odaklanmıştır. Bu bir B2C kullanım örneğidir. ChatGPT’nin modeli tüm kullanıcılar için olabildiğince basit hale getirmek amacıyla bilgiyi eğitmiş olmasıyla farklılık gösteriyoruz. Bu, hiçbir şirket bilgisinin birbirine bağlanamayacağı anlamına gelir. Farklı bir yoldan gidelim. Bilgi, bağlı bilgi veritabanlarında kalmalı ve sadece model tarafından aktiviteyi tamamlamak için kullanılmalıdır.
Luminous’un uygulama alanları nelerdir?
Onlar çok farklı. Prensip olarak, kelimelerle ifade edilebilecek herhangi bir görev. Bu bir şiir, bir metin özeti olabilir veya makine verilerinde bir hata kodu bulabilir. Endüstri, teknoloji ile ilgisizdir çünkü süreçler aynıdır. Avrupa’da olmak ve diğer veri koruma gereksinimlerini karşılayabilmek, bizi özellikle hassas kullanım durumlarıyla uğraşan sektörler için çekici kılıyor. Bunlar tıp, idare, sigorta ve bankacılıktır, aynı zamanda örneğin araştırma verileri için endüstridir.
Bir yandan yeniliği teşvik etmek ve diğer yandan sorumlu eylemi sağlamak için hangi etik standartları uygulamalıyız?
Söylem çok yönlüdür. Bir yandan Avrupalı değerlerimizi teknolojiye aktarabilmeli, diğer yandan teknoloji kullanımının kontrolden çıkmamasını, yapay zekanın nasıl ortaya çıktığını anlayabilmemizi ve karar vermek. Bunu güven, güvenilirlik terimiyle açıklıyoruz. Örneğin, Avrupalıların çıplak insanların resimlerine ve sanatsal temsillerine kültürel bakış açısı, bu tür resimlerin sosyal medyaya yüklenmesini engelleyen Amerikalılarınkinden farklıdır. Bu kültürel farklılıkları yansıtmalı ve Avrupa kültürümüzü korumalıyız. Aleph Alpha’da, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriği insanlar için anlaşılır hale getirmek için açıklanabilir yapay zekanın araştırılmasına ve geliştirilmesine güçlü bir şekilde odaklanıyoruz. Bu, bir yandan güvenlik açısından kritik uygulamalar için üretken AI kullanmak için gerekli temeli oluştururken, diğer yandan kullanıcılar arasında güven oluşturur.
Hangi düzenleyici ölçütleri uygulamalıyız?
Kurallar sadece kısıtlayıcı olmamalı aynı zamanda olanaklar da açmalıdır. Toplumsal mutabakata ihtiyacımız var. Şu anda, örneğin eğitim verileri gibi bir sonraki AB AI Yasası tarafından da ele alınacak olan yönetmeliğin teknik ayrıntılarını tartışıyoruz. Bununla birlikte, önce bu teknolojiye olan ihtiyaç konusunda toplumsal bir fikir birliği bulmak ve daha sonra yeterli düzenlemeyi dayandırmak daha önemli olacaktır.
BDI Endüstri Günü’nde Yapay Zeka konulu bir panelde, yönlendirmeyi dört gözle beklediğinizi, ancak bu kuralların yalnızca sınırlamakla kalmayıp aynı zamanda şekillendirmesi gerektiğini söylediniz. AI nasıl düzenlenmelidir?
Sadece yapay zekadan bahsetmemelisiniz. Zaten hayatımızın temel bir parçası. Bir toplum olarak, temelde uzun vadede nereye gitmek istediğimizi tartışmak ve üzerinde anlaşmak zorundayız. Bu nedenle teknik uzmanlar olarak bunu uygulamalıyız. Ancak teknoloji, toplumun yaşamak istediği kurallara uyacak şekilde inşa edilmelidir.
Haberin Sonu
Duyuru
Haberler online: Yapay zeka gelecekte değer yaratmayı nasıl dönüştürecek?
Hans-Jörg Schäuble: Dönüşüm birçok farklı şekilde gerçekleşecek. AI’nın genelleştirilmesi bir hedefe bağlı değildir ve bu nedenle birçok görevi yerine getirebilir. Makine verilerine dayalı olarak beklenti döngülerinin iyileştirilmesi, kullanım durumlarından biridir. Fatura taslağı hazırlamak gibi idari işleri de optimize ediyoruz. Bu AI, her bilgi yönetimini optimize edebilir, hızlandırabilir ve böylece devrim yaratabilir. Büyük üretim tesislerinde, üretimin durduğu her dakika önemlidir. Hata mesajlarını makine üreticisinin bilgi veritabanlarıyla karşılaştırmak için makine verilerini kullanabilirsek ve böylece kesintileri azaltabilirsek, bu çok büyük bir artıdır.
ABD ve Çin geride kaldı
Alman oyuncular AI devriminde nasıl bir rol oynuyor? Ve ABD ve Çin tarafından geride bırakılma riski ne kadar büyük?
Elbette bir bağımlılık riski vardır ve bu bizim için hoş olmayan sonuçlar anlamına gelebilir, yani katma değer kaybolur ve onu satın almak zorunda kalırız. Ancak Almanya’da ve Avrupa’da mükemmel temel araştırmalara sahip olma ihtimalimiz var. Avrupa’da ise araştırmaya yakın birkaç şirketimiz var. Generative AI’da yalnızca Aleph Alpha’nın ticari bir teklifi vardır. Avrupa’da yetişmemiz biraz gecikti. Yapay zeka modelleri dünyaya dair bir anlayış getiriyor: Dünyaya nasıl bakıyorum? Gördüğüm her şeyi nasıl derecelendiririm? Modeller bunu eğitim sırasında öğrenir ve bu gerçekten eğitildikleri verilere bağlıdır. Bu nedenle, Avrupa’da bizim dünya imajımızı korumamız ve yansıtmamız önemlidir.
Luminous yazılımınız ile pazar lideri ChatGPT arasındaki temel farklar nelerdir?
Duyuru
Temel, modeller, algoritmalar ve yöntem aynıdır. Her ikisi de Transformer tabanlı modellerdir, yani aynı mimariyi paylaşırlar. ChatGPT, herkes tarafından kullanılabilir olmaya odaklanmıştır. Bu bir B2C kullanım örneğidir. ChatGPT’nin modeli tüm kullanıcılar için olabildiğince basit hale getirmek amacıyla bilgiyi eğitmiş olmasıyla farklılık gösteriyoruz. Bu, hiçbir şirket bilgisinin birbirine bağlanamayacağı anlamına gelir. Farklı bir yoldan gidelim. Bilgi, bağlı bilgi veritabanlarında kalmalı ve sadece model tarafından aktiviteyi tamamlamak için kullanılmalıdır.
Luminous’un uygulama alanları nelerdir?
Onlar çok farklı. Prensip olarak, kelimelerle ifade edilebilecek herhangi bir görev. Bu bir şiir, bir metin özeti olabilir veya makine verilerinde bir hata kodu bulabilir. Endüstri, teknoloji ile ilgisizdir çünkü süreçler aynıdır. Avrupa’da olmak ve diğer veri koruma gereksinimlerini karşılayabilmek, bizi özellikle hassas kullanım durumlarıyla uğraşan sektörler için çekici kılıyor. Bunlar tıp, idare, sigorta ve bankacılıktır, aynı zamanda örneğin araştırma verileri için endüstridir.
Bir yandan yeniliği teşvik etmek ve diğer yandan sorumlu eylemi sağlamak için hangi etik standartları uygulamalıyız?
Söylem çok yönlüdür. Bir yandan Avrupalı değerlerimizi teknolojiye aktarabilmeli, diğer yandan teknoloji kullanımının kontrolden çıkmamasını, yapay zekanın nasıl ortaya çıktığını anlayabilmemizi ve karar vermek. Bunu güven, güvenilirlik terimiyle açıklıyoruz. Örneğin, Avrupalıların çıplak insanların resimlerine ve sanatsal temsillerine kültürel bakış açısı, bu tür resimlerin sosyal medyaya yüklenmesini engelleyen Amerikalılarınkinden farklıdır. Bu kültürel farklılıkları yansıtmalı ve Avrupa kültürümüzü korumalıyız. Aleph Alpha’da, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriği insanlar için anlaşılır hale getirmek için açıklanabilir yapay zekanın araştırılmasına ve geliştirilmesine güçlü bir şekilde odaklanıyoruz. Bu, bir yandan güvenlik açısından kritik uygulamalar için üretken AI kullanmak için gerekli temeli oluştururken, diğer yandan kullanıcılar arasında güven oluşturur.
Hangi düzenleyici ölçütleri uygulamalıyız?
Kurallar sadece kısıtlayıcı olmamalı aynı zamanda olanaklar da açmalıdır. Toplumsal mutabakata ihtiyacımız var. Şu anda, örneğin eğitim verileri gibi bir sonraki AB AI Yasası tarafından da ele alınacak olan yönetmeliğin teknik ayrıntılarını tartışıyoruz. Bununla birlikte, önce bu teknolojiye olan ihtiyaç konusunda toplumsal bir fikir birliği bulmak ve daha sonra yeterli düzenlemeyi dayandırmak daha önemli olacaktır.
BDI Endüstri Günü’nde Yapay Zeka konulu bir panelde, yönlendirmeyi dört gözle beklediğinizi, ancak bu kuralların yalnızca sınırlamakla kalmayıp aynı zamanda şekillendirmesi gerektiğini söylediniz. AI nasıl düzenlenmelidir?
Sadece yapay zekadan bahsetmemelisiniz. Zaten hayatımızın temel bir parçası. Bir toplum olarak, temelde uzun vadede nereye gitmek istediğimizi tartışmak ve üzerinde anlaşmak zorundayız. Bu nedenle teknik uzmanlar olarak bunu uygulamalıyız. Ancak teknoloji, toplumun yaşamak istediği kurallara uyacak şekilde inşa edilmelidir.
Haberin Sonu