Fei-Fei Li, yapay zekanın bir dönüm noktasında olduğunu söylüyor

Li, iki şeyin gerçekleştiğini açıklıyor. Üretken yapay zekanın halkın yapay zeka teknolojisine uyanmasını sağladığını söylüyor çünkü bu, insanların kendi başlarına deneyebileceği ChatGPT gibi somut araçların arkasında yer alıyor. Sonuç olarak işletmeler, metin oluşturma gibi yapay zeka teknolojilerinin onlara para kazandırabileceğini fark etti ve bu teknolojileri gerçek dünyaya daha fazla üründe sunmaya başladılar. Li, “Bu nedenle dünyamızı daha derinden etkiliyor” diyor.

Li, MIT Technology Review’un dünyanın karşı karşıya olduğu en büyük sorulara ve en zor sorunlara adanmış son sayısı için röportaj yaptığımız teknoloji liderlerinden biri. Kendi alanlarındaki büyük düşünürlerden, teknoloji ve toplumun kesiştiği noktada yeterince hizmet alınamayan konulara ağırlık vermelerini istedik. Bill Gates, Yoshua Bengio, Andrew Ng, Joelle Pineau, Emily Bender ve Meredith Broussard gibi diğer teknoloji dünyasının önde gelen isimlerinin ve AI ağır toplarının neler söylediğini buradan okuyun.

Yeni yayımlanan anılarında, Gördüğüm Dünyalar: Yapay Zekanın Şafağında Merak, Keşif ve Keşif, Li, yoksulluk içinde yaşayan bir göçmenden bugünkü yapay zeka ağırlığına nasıl dönüştüğünü anlatıyor. Göçmenlerin hayallerine ulaşmak için yapmak zorunda oldukları fedakarlıklara dokunaklı bir bakış ve içeriden birinin yapay zeka araştırmalarının nasıl ön plana çıktığını anlatıyor.

Konuştuğumuzda Li bana gözünün yapay zekanın geleceğine ve bu alanı bekleyen zor sorunlara diktiğini söyledi.

İşte sohbetimizden bazı önemli noktalar.

Yapay zekanın yıkıcı riskleri konusunda neden bazı yapay zeka “vaftiz babalarıyla” aynı fikirde değil: Geoffrey Hinton, Yann LeCun ve Yoshua Bengio gibi diğer AI ağır sikletleri, AI sistemlerinin riskleri ve teknolojinin güvenli bir şekilde nasıl yönetileceği konusunda kamuoyunda mızrak dövüşü yapıyor. Özellikle Hinton, yapay zekanın insanlık için varoluşsal bir risk oluşturabileceği yönündeki endişelerini dile getiriyor. Li daha az ikna oldu. “Buna kesinlikle saygı duyuyorum. Bence entelektüel olarak tüm bunları konuşmalıyız. Ancak bana bir yapay zeka lideri olarak sorarsanız, toplum için felaket niteliğindeki riskler olarak adlandırabileceğim daha acil ve acil başka risklerin de olduğunu hissediyorum” diyor. Li, yanlış bilgilendirme, işgücü kesintisi, önyargı ve mahremiyet ihlalleri gibi pratik, “lastik yolun buluşması” sorunlarını vurguluyor.

Zor problemler: Li’nin endişe duyduğu bir diğer önemli yapay zeka riski, kamu sektöründe bilim ve teknoloji araştırmalarına yapılan yatırımlar pahasına teknoloji endüstrisinin giderek yoğunlaşan gücü ve hakimiyetidir. “Yapay zeka çok pahalı; tek bir büyük model yüz milyonlarca dolar değerinde, bu da onu akademi için imkansız kılıyor. Bu, kamu yararı için bilimi nereye bırakıyor? Yoksa müşterinin ötesindeki farklı sesler mi? Amerika’nın yapay zeka konusunda çok iyi bir ana ihtiyacı var ve Ulusal Yapay Zeka Araştırma Kaynağı ve CERN’e benzer laboratuvarlar da dahil olmak üzere kamu sektörü araştırma ve bilgi işlem yeteneklerine önemli ölçüde yatırım yapması gerekiyor. Yapay zekanın insanlığın durumuna yardımcı olacağına kesinlikle inanıyorum, ancak bu, Amerika’nın yapay zeka alanında liderliğini garanti altına almak için koordineli bir çaba olmadan mümkün olmaz” dedi.

ImageNet’in kusurları: Li’nin yarattığı ImageNet, önyargılı olduğu ve güvenli olmayan veya zararlı fotoğraflar içerdiği için eleştirildi ve bu da AI sistemlerinde önyargılara ve zararlı sonuçlara yol açtı. Li, veritabanının mükemmel olmadığını kabul ediyor. “İnsanların ImageNet’in kusurlarını dile getirmesi ve adalet sorunlarını dile getirmesi gerekiyor. Bu yüzden farklı seslere ihtiyacımız var” diyor. “Teknolojiyi daha iyi hale getirmek için bir köy gerekir.”