Yapay Zeka Eğitiminde Kullanıcı Hareketleri CAPTCHA’dan Oyunlara Veri Kaynağı Oluyor
Yapay zeka modellerinin eğitimi için CAPTCHA testleri, oyunlar ve sosyal medya verileri kullanılıyor. Kullanıcıların çevrimiçi hareketleri, gizlilik endişeleri yaratsa da teknolojinin gelişimine katkı sağlıyor.
Büyük dil modelleri (LLM) ChatGPT, Gemini ve Claude gibi yapay zeka araçlarının geliştirilmesinde, kullanıcıların internetteki her hareketi giderek daha fazla veri kaynağı haline geliyor. Kitaplar, makaleler ve web sitelerinden elde edilen metinlerin yanı sıra, kullanıcıların çevrimiçi aktiviteleri de bu modellerin eğitiminde kritik rol oynuyor.
İnternet sitelerine erişimde kullanılan ‘CAPTCHA’ ve ‘reCAPTCHA’ testleri, artık sadece bir güvenlik önlemi olmanın ötesine geçiyor. Kullanıcıların robot olmadıklarını kanıtlamak için çözdükleri bu testlerden elde edilen görseller ve veriler, yapay zeka araçlarının eğitimi için kullanıldığı iddia ediliyor.
Yapay Zeka Eğitiminde Veri Toplama Yöntemleri
Google’ın reCAPTCHA testlerinde sıklıkla sorduğu yaya geçitleri, trafik ışıkları gibi nesneler, insansız araç teknolojileri için veri sağladığı yönünde spekülasyonlara yol açtı. Google Cloud’dan yapılan açıklamada, reCAPTCHA verilerinin yalnızca hizmeti iyileştirmek amacıyla kullanıldığı ve sözleşmelerde bu durumun açıkça belirtildiği ifade edildi.
Cep telefonlarında popüler olan oyunlar da yapay zeka eğitimine veri sağlıyor. Niantic firmasının geliştirdiği ‘Pokemon Go’ gibi oyunlarda, oyuncuların gerçek dünyada GPS ve kamera aracılığıyla topladığı veriler, büyük bir görsel veri havuzu oluşturuyor. MIT Technology Review’a göre, Niantic bu verileri kullanarak gerçek dünyanın sanal modellerini üretiyor ve özellikle robotların navigasyonunu kolaylaştırmayı hedefliyor.
Niantic, Kasım 2024’te yaptığı açıklamada, oyuncuların sunduğu verilerin kullanıldığını doğrulasa da bu özelliğin tamamen opsiyonel olduğunu vurguladı.
İsviçre Lozan Üniversitesi’nden Profesör Christian Peukert, yapay zeka eğitiminde kullanılan materyallerin mahremiyet dengesini değerlendirdi. Peukert, eski CAPTCHA versiyonlarında, kullanıcıların çözdüğü bilinmeyen kelimelerin metin tanıma sistemlerinin iyileştirilmesinde kullanıldığını belirtti. Bu durumun, kullanıcıların farkında olmadan yapay zeka sistemlerinin gelişimine katkı sağladığı anlamına geldiğini söyledi.
Sosyal medya platformları Reddit ve Twitter gibi kaynaklar dil modellerini, Instagram gibi görsel platformlar ise etiketler ve açıklamalar aracılığıyla görsel veriyi eğitiyor. Google aramaları dil anlama sistemlerini, navigasyon uygulamaları ise hareket verilerini geliştiriyor. Sesli asistanlarla yapılan görüşmeler de sistem iyileştirmelerinde kullanılıyor.
Peukert, bu veri birikiminin ‘fişleme’, ‘sahte içerik üretimi’ ve ‘kullanıcıların kendileriyle rekabet eden sistemleri beslemesi’ gibi gizlilik ve güvenlik endişeleri yarattığını belirtti. Toplanan verilerin kontrolünün geri kazanılmasının zor olduğunu ekledi. Ancak Peukert, insan kaynaklı verilerin dil teknolojileri, çeviri, erişilebilirlik araçları ve arama motorları gibi günlük hizmetlerde faydalı olduğunu da vurguladı.
Yorum Yap