Nvidia CEO'su Jensen Huang, yapay zeka teknolojisinin şu anki durumuyla ilgili dikkat çeken açıklamalarda bulundu. Huang, yapay zekanın verdiği cevapların güvenilir olmadığını ve hala "halüsinasyon" adı verilen yanlış ya da hayali cevaplar üretme sorununun devam ettiğini vurguladı. Tam anlamıyla güvenilir yapay zekaya ulaşmak için birkaç yıl daha gerektiğini ifade etti.
Yapay Zekanın Güvenilirliği Konusunda Endişeler
Hong Kong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nde yaptığı bir röportajda Huang, yapay zekaların şu anda sağladığı cevapların en iyi yanıtlar olmadığını belirtti. "Bugün aldığımız cevaplar, sağlayabileceğimiz en iyi cevaplar değil," diyen Huang, yapay zekaların güvenilirliğini sorgulamaya gerek kalmaması için hâlâ yıllar olduğunu söyledi.
“Halüsinasyon” Problemi ve Gelecek Perspektifi
Yapay zeka sistemlerinin, özellikle büyük dil modellerinin, karmaşık sorulara yanıt verme konusunda önemli ilerlemeler kaydettiğini ancak hâlâ "halüsinasyon" adı verilen hatalı cevaplar üretmeye devam ettiğini vurgulayan Huang, bu sorunun çözülmesi gerektiğini ifade etti. "Halüsinasyon mu değil mi, mantıklı mı değil mi diye düşünmek istememelisiniz," diyerek, bu alandaki gelişmelerin gelecekte daha güvenilir sonuçlar sağlayacağına inandığını belirtti. Ancak bunun için gereken süreyi birkaç yıl olarak tahmin etti.
Veri ve Eğitim Sürecinin Yetersizliği
Huang, bir yapay zekanın sadece geniş ve çeşitli veri setleri üzerinde eğitilmesinin yeterli olmayacağına dikkat çekti. "Önceden eğitme yani dünyanın tüm verilerini alıp onlardan otomatik olarak bilgi keşfetme yeterli değil," diyen CEO, bu sürecin daha ileri aşamalara taşınması gerektiğini ifade etti. Yapay zekanın gelişimi için sadece veriye dayalı eğitimin ötesinde, daha fazla hesaplama kapasitesi ve teknolojik iyileştirmelere ihtiyaç duyulduğunu belirtti.
Sonuç
Huang, yapay zekanın gelişimi için hala önemli adımlar atılması gerektiğini ve bu sürecin üniversiteye gitmek ve mezun olmak gibi önemli bir adım olsa da tek başına yeterli olmadığını ifade etti. Yapay zekanın güvenilirliği için daha fazla çalışmanın ve zamanın gerektiğini, bu süreçte hesaplama kapasitesinin artırılmasının kritik olduğunu söyledi.