Deliberatif hizalama: Yapay zeka ile etik uyum
“Deliberatif hizalama” yöntemi, yapay zeka modellerinin OpenAI’nin güvenlik politikalarını referans alarak düşünmesini sağlıyor. Bu, modellerin etik olmayan veya zararlı talepleri fark ederek uygun yanıtlar vermeyi reddetmesine olanak tanıyor.
- Örnek: Sahte bir belge oluşturma talebinde, o3 modeli bu isteğin güvenlik politikalarını ihlal ettiğini belirterek yardım etmiyor.
Eğitim sürecinde sentetik veri kullanımı
OpenAI, o3 modelini eğitirken sentetik veri yöntemi kullandı. Bu süreçte, dahili bir yapay zeka modeli, güvenlik politikalarını temel alan örnek yanıtlar oluşturmayı öğrendi. Bu yaklaşım:
- İnsan etiketlemesine duyulan ihtiyacı azalttı,
- Eğitim maliyetlerini düşürdü,
- Ölçeklenebilir bir çözüm sundu.
Zincirleme düşünce ve optimizasyon
o3 modeli, zincirleme düşünce yaklaşımını kullanarak karmaşık talepleri daha küçük adımlara ayırıyor ve yanıt üretiyor. Ancak bu süreç başlangıçta yüksek gecikmelere ve maliyetlere neden oldu. OpenAI, bu sorunları optimize ederek yanıt sürelerini önemli ölçüde azalttı.
Yapay zeka güvenliğinde karşılaşılan zorluklar
Her ne kadar deliberatif hizalama yöntemi önemli bir adım olsa da, yapay zeka güvenliği hâlâ çözülmesi gereken sorunlarla dolu.
- Modellerin “güvenli” ve “tehlikeli” talepleri ayırt etme becerisi geliştirilmeye devam ediyor.
- Bazı kullanıcılar, güvenlik mekanizmalarını aşmak için yaratıcı yollar deniyor.
o3 modelinin geleceği
OpenAI, o3 modelini 2025 yılında kullanıma sunmayı planlıyor. Şirket, bu yeni model ailesinin, yapay zekanın insan değerleriyle daha uyumlu hale gelmesinde kritik bir rol oynayacağını vurguluyor. Bu adım, OpenAI’nin yapay zeka güvenliği konusundaki kararlılığını bir kez daha gözler önüne seriyor.
Yeni model, etik yapay zeka gelişimi için bir dönüm noktası olabilir. OpenAI’nin yenilikçi yaklaşımı, yapay zekanın toplum için daha güvenli ve faydalı hale gelmesi adına önemli bir örnek teşkil ediyor.
