Akademik yazıların genellikle takip edilmesi zor bir ünü vardır, ancak ya yedi yaşındaki bir çocuğun bile anlayabilmesi için bilimsel makalelerdeki argümanları özetlemek için makine öğrenimini kullanabilseydiniz? arkasındaki fikir bu tl; dr kağıtları — bilimi basitleştirmek için yapay zeka dil işlemedeki son gelişmelerden yararlanan bir proje.
Dani, sitedeki çalışmaların iki yıl önce üniversite arkadaşları Yash Dani ve Cindy Wu tarafından “yazılım geliştirme hakkında daha fazla bilgi edinmenin” bir yolu olarak başladığını söylüyor. Sınır, ancak hizmet, akademisyenler başladığında hafta sonu Twitter’da viral oldu araştırmalarının yapay zeka özetlerini paylaşmak. AI tarafından oluşturulan sonuçlar bazen yanlıştır veya aptallık noktasına kadar basitleştirilmiştir. Ancak çoğu zaman, tatmin edici ve şaşırtıcı bir şekilde özlüdürler, çocuksu bilgelikle karıştırılabilecek şeyleri sunmak için akademik jargonu keserler.
Avustralya Ulusal Üniversitesi Kadın Liderliği Küresel Enstitüsü müdürü Profesör Michelle Ryan’ın makalesinin bu özetini alın. Ryan kavramı üzerine yazdı “cam uçurum“Kurumların en büyük başarısızlık riski altında olduğu zamanlarda kadınların liderlik rollerine yerleştirildiği bir cinsiyet ayrımcılığı biçimi. Çalışmasının yapay zeka özeti mi? “Cam uçurum, birçok kadının konduğu bir yer. Olmak için kötü bir yer.”
Ryan’ın dediği gibi, “Mükemmel”.
Ryan anlatıyor Sınır Özet, kavramla ilgili birçok nüansı es geçse de “doğru ve özlü” idi. Kısmen bunun nedeni çok önemli bir uyarıdır: tl;dr kağıtları yalnızca Öz kendisi bir araştırmacının argümanının yoğunlaştırılmış bir versiyonu olan bilimsel bir makalenin (Makine öğrenimi araştırmacılarının halihazırda üzerinde çalıştığı bir şey olsa da, bir makalenin tamamını özetlemek çok daha büyük bir zorluk olacaktır.)
Ryan, makalelerin kuşkusuz çok eğlenceli bir araç olmasına rağmen, aynı zamanda “iyi bilim iletişiminin nasıl olması gerektiğine dair iyi bir örnek” sunduğunu söylüyor. “Birçoğumuzun daha okuyucu dostu bir şekilde yazabileceğini düşünüyorum” diyor. “Ve ikinci sınıf öğrencilerinin hedef kitlesi, başlamak için iyi bir yerdir.”
Pennsylvania Üniversitesi Annenberg İletişim Okulu’nda doktora adayı olan Zane Griffin Talley Cooper, AI özetlerini “canlandırıcı şeffaf” olarak nitelendirdi. Siteyi, üzerine yazdığı bir makaleyi yoğunlaştırmak için kullandı.veri çevreleri”, büyük veri altyapısı için gerekli olan malzemelerin fiziksel geçmişini izler. Veya tl;dr gazetelerinin dediği gibi:
“Büyük veriler sabit disk sürücülerinde depolanır. Bu sabit disk sürücüleri çok küçük mıknatıslardan yapılmıştır. Mıknatıslar topraktan çıkarılıyor.”
Cooper, aracın “yüzeyde bir şaka” olmasına rağmen, bunun gibi sistemlerin öğretim ve çalışmada ciddi uygulamaları olabileceğini söylüyor. AI özetleyiciler, öğrenciler tarafından karmaşık makalelerin bir yolu olarak kullanılabilir veya çevrimiçi dergilere dahil edilerek otomatik olarak kamu tüketimi için basitleştirilmiş özetler üretilebilir. Cooper, “Elbette,” diyor Cooper, bu ancak “doğru şekilde çerçevelenirse ve sınırlamalar ve makine öğrenimini bir yazma aracı olarak kullanmanın (hem pratik hem de etik olarak) ne anlama geldiği tartışılarak yapılmalıdır.”
Bu sınırlamalar, yazılım her zamankinden daha yaygın araçlara dahil edilmiş olsa bile, bu AI sistemlerini yapan şirketler tarafından hala araştırılmaktadır. tl;dr kağıtları, en iyi bilinen AI yazma araçlarından biri olan ve Microsoft ile yakın çalışan birleşik bir araştırma laboratuvarı ve ticari başlangıç olan OpenAI tarafından yapılan GPT-3 üzerinde çalıştırıldı.
Microsoft, kodlayıcılar için otomatik tamamlama yazılımı gibi araçlar oluşturmak için GPT-3 ve ilkini kullandı ve kısa süre önce işletmelere bulut paketinin bir parçası olarak sisteme erişim sunmaya başladı. Şirket, GPT-3’ün metnin duyarlılığını analiz etmek, işletmeler için fikirler üretmek ve – evet – toplantıların veya e-posta alışverişlerinin dökümleri gibi belgeleri yoğunlaştırmak için kullanılabileceğini söylüyor. Ve zaten, GPT-3’e benzer araçlar, kullanıcılara yapay zeka destekli otomatik tamamlama özellikleri sunan Google’ın Gmail ve Docs gibi popüler hizmetlerinde kullanılıyor.
Ancak bu AI dil sistemlerinin konuşlandırılması tartışmalıdır. Tekrar tekrar, bu araçların eğitim verilerine (genellikle internetten kazınmış çok büyük miktarda metinden oluşan) dayalı olarak zararlı dili kodladığı ve güçlendirdiği gösterilmiştir. Tekrar ederler ırkçı ve cinsiyetçi klişeler ve karalamalar ve daha ince yollarla da önyargılı olabilir.
Bu sistemlerin yanlışlığından kaynaklanan farklı bir endişe grubu var. Bu araçlar dili yalnızca istatistiksel düzeyde manipüle eder: “okudukları” konusunda insan eşdeğeri bir anlayışa sahip değildirler ve bu, bazı çok temel hatalara yol açabilir. Birinde kötü şöhretli örnek Geçen yıl ortaya çıkan, arama konularını özetlemek için AI kullanan Google arama, birisi nöbet geçirirse ne yapacağını soran bir sorguya yanıltıcı tıbbi tavsiye verdi. Geçen Aralık ayında, Amazon’un Alexa’sı, eğlenceli bir meydan okuma isteyen bir çocuğa, bir prizin açıktaki uçlarına bir kuruş dokunmalarını söyleyerek yanıt verdi.
Bu senaryoların yarattığı özel yaşam tehlikesi olağandışıdır, ancak bu modellerin yapısal zayıflıklarının canlı örneklerini sunarlar. Monash Üniversitesi Gelişen Teknolojiler Araştırma Laboratuvarı’nda kıdemli araştırma görevlisi olan Jathan Sadowski, tl;dr papers’ın araştırmasının özeti tarafından ağırlanan bir başka akademisyendi. Bunun gibi yapay zeka sistemlerinin dikkatle ele alınması gerektiğini, ancak doğru bağlamda bir amaca hizmet edebileceklerini söylüyor.
“Belki bir gün [this technology will] O kadar karmaşık olun ki, siz uyurken size mükemmel, doğru, yüksek kaliteli açıklamalı bir akademik literatür bibliyografyası sağlayan bu otomatik araştırma görevlisi olabilir. Ancak şu anda bu noktadan çok uzağız” dedi. Sınır. “Aracın gerçek, anında faydası – her şeyden önce – bir yenilik ve şaka olarak. Ama daha pratik olarak, bunu bir yaratıcılık katalizörü olarak görebilirdim. İşinize bu yabancı bakış açısını sağlayan bir şey.”
Sadowski, tl;dr makaleleri tarafından sağlanan özetlerin genellikle bir tür “kazara bilgeliğe” sahip olduğunu söylüyor – belki de makine öğreniminin dili tam olarak anlayamamasının bir yan ürünü. Diğer senaryolarda, sanatçılar bu AI araçlarını yazmak için kullandılar. kitabın ve müzik ve Sadowski, bir makinenin bakış açısının, konularında çok derinlere inen akademisyenler için yararlı olabileceğini söylüyor. “Çok yakınında çok zaman geçirdiğiniz bir şeye yapay bir mesafe verebilir, bu şekilde belki onu farklı bir ışıkta görebilirsiniz” diyor.
Bu şekilde, tl;dr kağıtları gibi AI sistemleri, yaratıcılığı teşvik etmek için tasarlanmış araçlara benzer bir yer bile bulabilir. Örneğin, Brian Eno ve Peter Schmidt tarafından yaratılan bir iskambil destesi olan “Eğik Stratejiler”i ele alalım. Mücadele eden sanatçılara “vücudunuza sorun” veya “onu taklit etmeyi deneyin!” gibi özlü tavsiyeler sunar. Bu bilgelik sözleri derin bir zekayla mı dolu? Belki, belki değil. Ancak bunların birincil rolü, okuyucuyu yeni düşünce kalıplarına teşvik etmektir. AI benzer hizmetler sunabilir ve gerçekten de bazı şirketler zaten AI yaratıcı yazarlık asistanları satmaktadır.
Ne yazık ki, Türk gazeteleri akademik dünyada coşkulu bir resepsiyona sahip olsa da, gündemdeki zamanı sınırlı görünüyor. Bu hafta sonu viral hale geldikten sonra, web sitesi “bakım altında” olarak etiketlendi ve sitenin yaratıcıları gelecekte bunu sürdürmek için hiçbir planları olmadığını söylüyor. (Ayrıca, başka araçların inşa edildiğini de belirtiyorlar. aynı görevi yerine getirmek.)
Dani söyledi Sınır tl;dr makaleleri “bilim hakkında öğrenmeyi biraz daha kolay, daha eğlenceli ve ilgi çekici hale getirip getiremeyeceğimizi görmek için bir deney olarak tasarlandı.” Şöyle diyor: “Uygulamanın gördüğü tüm ilgiyi takdir ediyorum ve deneyen tüm insanlara teşekkür ediyorum. [but] Bunun her zaman bir eğitim projesi olması amaçlandığından, yeni şeyler keşfetmeye odaklanmak için önümüzdeki günlerde tl;dr makalelerini sunmayı planlıyorum.”
