"Düşmanımın düşmanı dostumdur" sözünü fizikçiler doğruladı

Araştırmanın etkileri, çeşitli alanlara yayılacak

İnsanların sosyal çevrelerinde uyum arayışı içinde olduğu yıllardır doğrulanmaya çalışılıyordu (Unsplash)
İnsanların sosyal çevrelerinde uyum arayışı içinde olduğu yıllardır doğrulanmaya çalışılıyordu (Unsplash)
TT

"Düşmanımın düşmanı dostumdur" sözünü fizikçiler doğruladı

İnsanların sosyal çevrelerinde uyum arayışı içinde olduğu yıllardır doğrulanmaya çalışılıyordu (Unsplash)
İnsanların sosyal çevrelerinde uyum arayışı içinde olduğu yıllardır doğrulanmaya çalışılıyordu (Unsplash)

Bilim insanları "Düşmanımın düşmanı dostumdur" sözünün doğru olduğunu istatistik fizik kullanarak ortaya koydu. Yeni çalışmanın sosyal ilişkileri anlamanın ötesinde etkiler yaratması bekleniyor.

Avusturyalı psikolog Fritz Heider'ın 1940'larda ortaya attığı sosyal denge teorisine göre insanlar toplumsal ilişkilerinde uyum arayışı içinde. Bu sebeple bilişsel düzeyde tutarlılık aranırken, dengeli ilişkiler 4 kuraldan geçiyor: Düşmanın düşmanı dosttur, dostun dostu dosttur, düşmanın dostu düşmandır ve dostun düşmanı düşmandır.

Pek çok kişi ağ bilimi ve matematiği kullanarak yıllardır bu teoriyi doğrulamaya çalışmasına karşın toplumsal ilişkilerin karmaşıklığı ve çalışmalarda kurulan ağların basitliği nedeniyle bugüne kadar yapılan araştırmalarda tutarsız sonuçlar elde ediliyordu. 

Northwestern Üniversitesi'ndeki araştırma ekibiyse Heider'ın teorisinin iki temel öğesini bir araya getirerek bu engeli aştı: Gerçek hayatta herkes birbirini tanımıyor ve bazı insanlar diğerlerine göre daha pozitif olduğundan daha az olumsuz etkileşime giriyor.

Araştırmacılar hem pozitif hem negatif ilişkileri hesaba katan ağları içeren, daha önceden oluşturulmuş 4 kapsamlı veri setinden yararlandı: sosyal haber sitesi Slashdot'taki kullanıcıların puanladığı yorumlar, ABD Kongresi üyelerinin meclis kürsüsünden girdiği etkileşimler, Bitcoin yatırımcıları arasındaki etkileşimler ve tüketicilerin yorumlarını içeren internet sitesi Epinions'taki ürün incelemeleri.

Bilim insanları kurdukları ağdaki kişiler arasındaki pozitif ve negatif ilişkileri tamamen rasgele bir şekilde dağıtmadı. Rasgelelik için herkesin birbiriyle karşılaşma ihtimalinin eşit olması gerektiğini belirten araştırmacılar, gerçek hayattaki sosyal ağlarda bazı kişilerin diğerlerini tanımadığının altını çiziyor. Örneğin bir kişi, bir arkadaşının başka bir dostuyla hiç tanışmadan ondan haberdar olabilir. 

Bunun yerine fizikçiler, kişilerin birbiriyle tanışma ihtimaline dayanarak ağdaki ilişkilere pozitif veya negatif değerler tahsis edecek istatistiksel bir model geliştirdi. Bazı kişilerin daha dost canlısı olduğu sınırlamasını da modele dahil eden bilim insanları, değerlerin bu iki sınırlama içinde rasgele dağıtılmasını sağladı. 

Science Advances adlı bilimsel dergide dün yayımlanan araştırma kapsamında oluşturulan bu model, geniş çaplı toplumsal ağların Heider'ın sosyal denge teorisiyle tutarlı bir şekilde uyumlu olduğunu gösterdi. Northwestern Üniversitesi Fizik ve Astronomi bölümünde öğretim üyesi olan István Kovács, yazarları arasında yer aldığı çalışma hakkında şöyle diyor: 

Onlarca yıl boyunca yanlış yapmaya devam ettik. Bunun nedeni gerçek hayatın karmaşık olmasıydı. Kimin kimi tanıdığı ve bazı insanların diğerlerinden daha dost canlısı olduğu gibi iki kısıtlamayı aynı anda hesaba katmamız gerektiğini fark ettik.

Araştırmacılar elde ettikleri sonuçların çeşitli alanlarda kullanılabileceğini umuyor. Toplumsal kutuplaşmayı azaltma yolundaki çabalara katkı sunmanın yanı sıra bulguların insan ilişkileri dışındaki alanlarda da fayda sağlayabileceği düşünülüyor. Kovács "Beyindeki nöronlar arasındaki uyarıcı ve engelleyici bağlantılara veya bir hastalığın tedavisinde kullanılan farklı ilaç kombinasyonları arasındaki etkileşimlere bakabiliriz" ifadesini kullanıp ekliyor: 

Sosyal ağ çalışması keşif için ideal bir oyun alanıydı fakat asıl ilgi alanımız arkadaşlar arasındaki etkileşimleri araştırmanın ötesine geçip diğer karmaşık ağları incelemek.

Independent Türkçe, Science Daily, Interesting Engineering, Science Advances



Yapay zeka uygulamaları 1 milyar kullanıcıyı aştı

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash
TT

Yapay zeka uygulamaları 1 milyar kullanıcıyı aştı

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash

Yeni bir rapora göre ChatGPT, Claude ve Google Gemini gibi mobil yapay zeka uygulamalarının kullanıcı sayısı 1 milyarı geçti.

Bu kilometre taşına, OpenAI'ın ChatGPT'yi kullanıma açmasının üzerinden üç yıl bile  geçmeden ulaşıldı. ChatGPT, Kasım 2022'de piyasaya sürüldüğünde tarihin en hızlı büyüyen uygulaması olmuştu.

Tüketici bilgi firması Meltwater ve kreatif ajans We Are Social tarafından hazırlanan Digital 2026 raporunda, "Yapay zeka, erken benimseyenlerden kitlesel pazara yayılarak 'kritik eşiği geçiyor' dendi.

700 sayfalık rapor, bu eğilimin internetin geri kalanında da dalgalanma etkisi yarattığını ve geleneksel arama motorlarını kullananların sayısının artık düşüşte olduğunun altını çiziyor.

Veri analisti Simon Kemp, "Yapay zeka, kullanıcıların farklı türden soruları yanıtlamalarına ve yalnızca arama motorlarıyla yapabileceklerinden çok daha geniş bir ihtiyaç yelpazesini karşılamalarına giderek daha fazla olanak sağlıyor" dedi.

OpenAI'ın patronu Sam Altman'a göre yapay zekanın benimsenme oranları büyük ölçüde yaklaşık 800 milyon kullanıcısı olan ChatGPT sayesinde artıyor.

Bu rakam geçen yıl bu zamanlar 250 milyon civarındaydı ve Statista tarafından toplanan verilere göre 586 milyon kullanıcısı olan Elon Musk'ın X'inin önüne geçti

OpenAI, Duke Üniversitesi ve Harvard Üniversitesi'nden araştırmacılar geçen ay yayımladıkları makalede dünya yetişkin nüfusunun yaklaşık yüzde 10'unun ChatGPT kullandığını belirtmişti.

Araştırmacılar, "Yeni bir teknoloji için bu küresel yayılma hızının emsali yok" diye yazmıştı.

Pew Araştırma Merkezi'nin marşamba günü yayımladığı ayrı bir rapor, yapay zeka konusunda heyecandan çok endişe duyan kişi sayısının daha fazla olduğunu ortaya koydu.

25 ülkede 28 binden fazla kişinin görüşlerinin alındığı anket, insanların sadece yüzde 16'sının bu teknoloji konusunda endişeliden ziyade heyecanlı olduğunu ortaya koydu.

Raporun yazarları, "Yapay zekayla ilgili endişeler özellikle yetişkinlerin yaklaşık yarısının heyecandan çok endişe duyduğunu söylediği Birleşik Devletler, İtalya, Avustralya, Brezilya ve Yunanistan'da yaygın" diye yazdı.

Anket ayrıca, kişi başına düşen gayri safi yurtiçi hasılayla ölçülen bir ülkenin geliriyle yapay zeka farkındalığı arasında güçlü bir ilişki olduğunu ortaya koyuyor. Yüksek gelirli ülkelerdeki nüfus, daha az varlıklı ekonomilerdekilere kıyasla yapay zeka hakkında daha fazla bilgi sahibi olma eğiliminde.

Independent Türkçe


Starship, Teksas'tan yeni bir test uçuşuyla fırlatıldı

Starship uzay aracının on birinci uçuşu Teksas'taki Starbase üssünden gerçekleşti (Reuters)
Starship uzay aracının on birinci uçuşu Teksas'taki Starbase üssünden gerçekleşti (Reuters)
TT

Starship, Teksas'tan yeni bir test uçuşuyla fırlatıldı

Starship uzay aracının on birinci uçuşu Teksas'taki Starbase üssünden gerçekleşti (Reuters)
Starship uzay aracının on birinci uçuşu Teksas'taki Starbase üssünden gerçekleşti (Reuters)

Amerikalı milyarder Elon Musk'ın sahibi olduğu SpaceX, dün Teksas'taki Starbase'den Starship uzay aracının on birinci uçuşunu gerçekleştirdi. Bu test görevi, yeniden kullanılabilir uzay aracının uydu fırlatma ve nihayetinde insanları Ay ve Mars'a taşıma yeteneğini test etmeyi amaçlıyor.

Bir Süper Ağır itici roketin üzerine monte edilmiş Starship üst kademesinden oluşan uzay aracı, SpaceX'in Starbase'deki tesislerinden yaklaşık 23:20 GMT'de fırlatıldı. Starship üst kademesini uzaya gönderdikten sonra, Süper Ağır itici roket fırlatmadan yaklaşık 10 dakika sonra Meksika Körfezi'ne yumuşak bir iniş gerçekleştirdi.

SpaceX Başkanı Gwynne Shotwell, geçen ay Paris'te düzenlenen bir konferansta, "11. test uçuşunu başarılı kılmak için elimizden gelen her şeyi yaptık," dedi. "Ama bildiğiniz gibi, kimse ne olacağını bilmiyor, bu yüzden göreceğiz." Starship'in, 2027 yılına kadar NASA astronotlarını Ay'a indirmesi planlanıyor.

Roket, SpaceX'in mobil geniş bant internet sağlama hedefinde hayati rol oynayan daha büyük Starlink uydularının fırlatılması için büyük önem arzediyor. Bu uydular, Musk'ın Mars'a insan ve kargo gönderme vizyonunun temelini oluşturuyor.


"Arka kapı" tehlikesi: 250 dosya ChatGPT'yi zehirlemeye yetiyor

(Unsplash)
(Unsplash)
TT

"Arka kapı" tehlikesi: 250 dosya ChatGPT'yi zehirlemeye yetiyor

(Unsplash)
(Unsplash)

Anthony Cuthbertson Teknoloji Editör Yardımcısı @ADCuthbertson 

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi yapay zeka modellerinin, eğitim verilerine yalnızca küçük bir bozulmuş veri örneği eklenerek "zehirlenebileceği" uyarısını yaptı.

Birleşik Krallık Yapay Zeka Güvenlik Enstitüsü, Alan Turing Enstitüsü ve yapay zeka firması Anthropic'in ortak yürüttüğü çalışma, 250 kadar az sayıda belgenin büyük dil modellerinin (LLM'ler) anlamsız metinler üretmesine yol açan bir "arka kapı" zafiyeti oluşturabileceğini ortaya koydu.

Bu açık özellikle endişe verici çünkü en popüler LLM'ler, kişisel internet siteleri ve blog yazıları da dahil internetteki herkese açık metinlerle önceden eğitiliyor. Bu da herhangi birinin yapay zeka modelinin eğitim verilerine dahil olabilecek içerik üretmesini mümkün kılıyor.

Anthropic, konuyu detaylandıran blog yazısında "Kötü niyetli aktörler, zehirlenme diye bilinen süreçte modelin istenmeyen veya tehlikeli davranışları öğrenmesini sağlamak için bu yayınlara belirli bir metin enjekte edebilir" dedi.

Arka kapı eklemek de bu saldırı türünden. Arka kapılar, modelden normalde gizli kalacak belirli bir davranışı tetikleyen özel ifadelerdir. Örneğin bir saldırgan komut isteminde olduğu gibi rasgele bir tetikleyici ifade içerdiğinde LLM'ler hassas verileri dışarı sızdıracak şekilde zehirlenebilir.

Bulgular yapay zeka güvenliğine dair endişelere yol açarken araştırmacılar, bunun teknolojinin hassas uygulamalarda kullanılma potansiyelini sınırladığını söylüyor.

Alan Turing Enstitüsü'nden Dr. Vasilios Mavroudis ve Dr. Chris Hicks, "Sonuçlarımız şaşırtıcı ve endişe vericiydi: Bir LLM'yi zehirlemek için gereken kötü niyetli belge sayısı (yaklaşık 250), modelin veya eğitim verilerinin boyutundan bağımsız olarak neredeyse sabitti" diye yazdı.

Başka bir deyişle, veri zehirleme saldırıları daha önce sanılandan daha uygulanabilir olabilir. Bir saldırgan için örneğin 250 zehirli Wikipedia makalesi yaratmak nispeten kolay olacaktır.

Riskler, "Poisoning attacks on LLMs require a near-constant number of poison samples" (LLM'lere yönelik zehirleme saldırıları neredeyse sabit sayıda zehir örneği gerektiriyor) başlıklı, hakem kontrolünden geçmemiş makalede detaylandırıldı.

The Independent yorum için Google ve OpenAI'la iletişime geçti.

Independent Türkçe, independent.co.uk/tech