Close Menu

    Subscribe to Updates

    Get the latest creative news from FooBar about art, design and business.

    What's Hot
    Borsa İstanbul FK Oranları

    Katılım Endeksi Hisseleri (XKTUM) – F/K Oranları Nisan 2025

    22 Nisan 2025
    Türkiye'de enflasyon

    Enflasyon Neden Düşmedi? Türkiye Ekonomisi’nde Politika Hataları ve Riskler

    17 Nisan 2025
    Datakapital Etki skoru hesaplama yöntemi influencer

    Datakapital Beta 1.01 Güncelleme Notları

    16 Nisan 2025
    Facebook X (Twitter) Instagram
    DataKapital Blog
    Facebook X (Twitter) Instagram
    • İş
      • İş İstihbaratı
      • İş Kültürü
      • Sektörler
      • Şirketler
    • Ar-Ge
      • Büyük Veri
      • Makine Öğrenimi
      • Veri & Analitikler
      • Yapay Zeka
    • Bilişsel Çalışmalar
      • Davranışsal Bilimler
      • Karar Verme
      • Semantik
    • Çevre
      • Enerji
      • Karbon Emisyonu
      • Sürdürülebilirlik
    • Finans
      • Kişisel Finans
      • Özel Sermaye
      • Risk Sermayesi
      • Yatırım Fonları
    • Geleceğe Dair Çözümler
      • Fikirler
      • Kurgusal Analiz
    • İktisat
      • Makro İktisat
      • Metodoloji
      • Mikro İktisat
    • Jeopolitik
      • Dünya
      • Türkiye
    DataKapital Blog
    Anasayfa » Yapay Zeka Dedektörü Nasıl Çalışır?
    Yapay Zeka

    Yapay Zeka Dedektörü Nasıl Çalışır?

    Ahmet ToprakYazar : Ahmet Toprak19 Mart 2023Güncelleme : 19 Mart 2023Yorum yapılmamış3 Dakika
    Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr WhatsApp VKontakte Email
    Yapay Zeka Dedektörü
    Paylaş
    Facebook Twitter LinkedIn Pinterest Email

    Yapay zeka tarafından üretilen metinlerin her geçen gün artması, bu metinlerin insanlar tarafından mı yoksa makineler tarafından mı yazıldığının nasıl belirleneceği konusunda bir sorun meydana getiriyor. GPT-3’ün bir türü olan ChatGPT, internet kullanıcılarının dikkatini çekerken bu tür yapay zeka araçlarının ürettiği metinler insanlar tarafından yazılmış metinlerle karıştırılabiliyor. Yapay zeka modellerinin tehlikesi, ürettiği metinler konusunda oluşan yanılsamada yatıyor. Kimi zaman bir metnin insan ürünü olup olmadığını tespit etmek zorlaşıyor. Bu noktada yapay zeka dedektörü kullanmanın gerekliliği öne çıkıyor.

    Yapay Zeka Dedektörü Bir Metni Nasıl Tarar?

    Yapay zeka tarafından üretilen metinleri insanlar tarafından yazılmış metinlerden ayırmak için araçlara ihtiyaç duyuluyor. Bu konuda farklı çalışmalar da bulunuyor. Araştırmacılar, yapay zeka tarafından üretilen metinleri belirlemek için yazılımlar kullanarak metnin farklı özelliklerini analiz etmek gibi çeşitli yöntemler deniyor. Örneğin, metnin ne kadar akıcı olduğu, belirli kelimelerin ne sıklıkta kullanıldığı veya noktalama veya cümle uzunluğunda farklılıklar olup olmadığı gibi özellikler incelenebilir. Bu bağlamda Daphne Ippolito (Google Brain derin öğrenme araştırma biriminden) gibi araştırmacılar, büyük dil modellerinin tahminlerinin sıklıkla ortaya çıkan kelimeleri kullandığını ve bu nedenle “the” kelimesinin çok sık kullanıldığını tespit ettiler. Ancak bu tür metinlerin temiz olduğu ve daha az hata içerdiği izlenimi verdiği için yine de insanların yapay zeka tarafından üretilen metinleri ayırt etmede zorlanabilecekleri belirtiliyor. Aynı araştırmacılar insan yazımı metinlerin hatalarla dolu olduğunu ve farklı tarzları – argo ifadeleri içerirken dil modellerinin çok nadir hata yaptığını söylüyorlar.

    Bir başka tespit unsuru olarak büyük dil modelleri, bir cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin ederek çalıştıkları için, nadir kullanılan sözcükler yerine “the”, “it” veya “is” gibi yaygın kelimeleri kullanma eğiliminde oluyorlar.

    British Columbia Üniversitesi’nde doğal dil işleme ve makine öğrenimi çalışmaları yürüten Muhammad Abdul-Mageed’e göre bunu yapmanın en iyi yollarından biri, insanlar tarafından yazılan bazı metinleri ve diğerlerini makine tarafından oluşturulanlarla yeniden eğitmek, böylece aralarındaki farkı öğretmektir.

    Yapay Zekâ Dedektörlerinden Kaçmak Mümkün müdür?

    Chatbotlar tarafından yazılan metinlerin bu tür uygulamalardan kaçması mümkündür. Bu nedenle, bazı chatbotlar, insanlar tarafından yazılmış metinlere benzer görünümlü metinler üretmek için özel olarak tasarlanmıştır. Ancak, bu chatbotlar bile, yukarıda belirtildiği gibi tamamen insan yazımı gibi görünen metinler üretmekte tam olarak başarılı değildirler ve bu nedenle yapay zekayı tespit eden uygulamalar tarafından tespit edilebilirler.

    Chatbotlar tarafından yazılan metinlerin yapay zekayı tespit eden uygulamalardan kaçması, metinlerin ne kadar gerçekçi göründüğüne bağlıdır. Eğer chatbotlar tarafından yazılan metinler, gerçek insanların yazdığı metinlerle neredeyse aynı görünüyor ve doğal dil kullanımı, anlamsal tutarlılık ve dilbilgisi açısından gerçekçi görünüyorlarsa uygulamalar tarafından tespit edilmeleri daha zor olabilir.

    Farklı uygulamalar bu tespitlerinde bazen yanılmaktadır. Örneğin OpenAI, kendi ürünü olan ChatGPT’nin yazdığı metinlerin insan tarafından mı yapay zeka tarafından mı yazıldığını her zaman tespit edememektedir. Özetle bir metni oluşturmadan önce makinenin nasıl yönlendirildiği, girdiler, amaç gibi unsurlar yapay zeka dedektörlerinin gözünden kaçmada önemli noktalar olabilir.

    Referanslar

    Melissa Heikkilä, MIT Technology Review, 19 Aralık 2022archive page
    ChatGPT Doğal Dil İşleme
    Paylaş. Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr WhatsApp Email
    Önceki İçerikPara ve Kur Politikasının Türkiye Ekonomisinin İhtiyacı Olan Stratejiye Göre Konumlandırılması
    Sonraki İçerik AR-GE ve Stratejik Planlamaya İlişkin Prosedürler
    Ahmet Toprak

    Benzer İçerikler

    Ricardo Mutlak Üstünlükler

    Togg ve Karşılaştırmalı Üstünlükler

    28 Ocak 2024
    Datakapital Twitter Modülü

    Datakapital Influencer Listeleri Sürüm Güncellemesi 1.1

    9 Ocak 2024
    Bist Öznitelik İnceleme

    Bist Tahminlemede Teknik İndikatörlerin Öznitelik İncelemesi

    22 Aralık 2023
    Twitter Kullanıcılarının %85'i En Yukarıda

    Datakapital : Twitter Influencer Modülleri

    13 Aralık 2023
    Yorum Yap Cancel Reply

    Güncel yazılar
    Borsa İstanbul FK Oranları

    Katılım Endeksi Hisseleri (XKTUM) – F/K Oranları Nisan 2025

    22 Nisan 2025
    Türkiye'de enflasyon

    Enflasyon Neden Düşmedi? Türkiye Ekonomisi’nde Politika Hataları ve Riskler

    17 Nisan 2025
    Datakapital Etki skoru hesaplama yöntemi influencer

    Datakapital Beta 1.01 Güncelleme Notları

    16 Nisan 2025
    Tuprs Hisse Sentiment Analizi

    TUPRS – Tüpraş Hisse Analizi – 9 Nisan 2025

    9 Nisan 2025
    • Facebook
    • Twitter
    • Instagram
    • YouTube
    Popüler yazılar
    Borsa İstanbul FK Oranları Finans

    Katılım Endeksi Hisseleri (XKTUM) – F/K Oranları Nisan 2025

    Yazar : Hakan Kara22 Nisan 20250

    2025 yılı birinci çeyrek bilançoları açıklanmadan önce Katılım Endeksi hisseleri (XKTUM) F/K oranlarını, özkaynak ve…

    Türkiye'de enflasyon

    Enflasyon Neden Düşmedi? Türkiye Ekonomisi’nde Politika Hataları ve Riskler

    17 Nisan 2025
    Datakapital Etki skoru hesaplama yöntemi influencer

    Datakapital Beta 1.01 Güncelleme Notları

    16 Nisan 2025
    Tuprs Hisse Sentiment Analizi

    TUPRS – Tüpraş Hisse Analizi – 9 Nisan 2025

    9 Nisan 2025
    Hakkımızda

    Datakapital A.Ş alternatif veri kaynaklarını, makine öğrenimi disiplinleriyle işleyerek kullanıcılar için çeşitli alanlarda veri bazlı karar destek sistemleri üretir. Alternatif veri vurgusu firmanın vizyonunu belirgin bir şekilde ortaya koyan önemli bir detaydır. Araştırma alanı fark etmeksizin konuya her zaman doğrusal ve konvansiyonel olmayan verileri tespit ederek ve bunları merkeze alarak yaklaşmaya çalışırız.

    Güncel yazılar
    Borsa İstanbul FK Oranları

    Katılım Endeksi Hisseleri (XKTUM) – F/K Oranları Nisan 2025

    22 Nisan 2025
    Türkiye'de enflasyon

    Enflasyon Neden Düşmedi? Türkiye Ekonomisi’nde Politika Hataları ve Riskler

    17 Nisan 2025
    Kategoriler
    • İktisat
    • Ar-Ge
    • İş
    • Finans
    • Bilişsel Çalışmalar
    • Çevre
    • Jeopolitik
    • Geleceğe Dair Çözümler
    Facebook X (Twitter) Instagram Pinterest
    • DataKapital
    • Bist
    • Raporlar
    • Blog
    • Fikri Haklar
    • Hakkımızda
    • İletişim
    © 2025 DataKapital

    Yukarıya yazın ve aramak için Enter tuşuna basın. İptal etmek için Esc tuşuna basın.

    Go to mobile version