021Consulting

[021Consulting @021Consulting]

@crystalship1907 Arjantin'in 30 yılda bir gelecek kurtarıciyi beklemek dışında ciddi çözümler üretmesi gerekiyor. Bu kadar Atletico Madrid style çalışkan ama ekstra sıfır yetenekli kadroyla yapabileceğinin zirvesine ulaştı. Bundan sonra zirveye oynamaları çok zor.

[021Consulting @021Consulting]

@buzzspor Saha dışında da oyun görüşü en iyisi😁

[021Consulting @021Consulting]

@srkninci Ahahah mejaşını aldım kardeşim. Bakalım Türk Telekom, şehir hastaneleri, bol garantili otoyollar ve deprem yangın altyapı hazırlıklarıyla ilgili ne zaman haklı çıkacak!!

[DeepTechTR 🇹🇷 @DeepTechTR]

🚨 SON DAKİKA: UW Allen School ve Stanford'daki araştırmacılar, yapay zekanın yaratıcı çeşitliliği üzerine şimdiye kadarki en büyük çalışmayı gerçekleştirdi.

70'ten fazla yapay zeka modeline aynı açık uçlu sorular soruldu. Hepsi aynı cevapları verdi.

70'ten fazla farklı LLM'ye aynı açık uçlu soruları sordular.

"Zaman hakkında bir şiir yazın." "Girişim fikirleri önerin." "Bana hayat tavsiyesi verin."

Tek bir doğru cevabı olmayan sorular. 10 farklı insanın size 10 tamamen farklı cevap vereceği sorular.

Bunun yerine, her büyük yapay zeka şirketinden 70'ten fazla model neredeyse aynı çıktıları üretti. Farklı mimariler. Farklı eğitim verileri. Farklı şirketler. Aynı fikirler. Aynı yapılar. Aynı metaforlar.

Bu olguya "Yapay Hive Mind" adını verdiler. Ve bu makale, binlerce başvuru arasından az sayıda makaleye verilen, yapay zeka araştırmalarındaki en yüksek ödül olan NeurIPS 2025 En İyi Makale Ödülü'nü kazandı.

Bu bir blog yazısı veya fevri bir yorum değildir. Bu, büyük bir sorunun varlığını doğrulayan, ödüllü ve hakemli bir bilimsel çalışmadır.

Ekip, 26.000 gerçek dünya, açık uçlu soru ve 31.000'den fazla insan tercihi açıklaması içeren Infinity-Chat adlı bir veri seti oluşturdu. Oyuncak gibi kıyaslama verileri değil. Matematik problemleri değil.

İnsanların her gün sohbet robotlarına sorduğu gerçek sorular, yaratıcı yazarlık, beyin fırtınası, spekülatif senaryolar ve daha fazlasını kapsayan 6 kategori ve 17 alt kategoride düzenlenmiştir.

Tüm bunları 70'ten fazla açık ve kapalı kaynak kodlu model üzerinde çalıştırdılar ve elde edilen sonuçların çeşitliliğini ölçtüler. İki bulgu dikkat çekiciydi.

İlk olarak, model içi tekrarlama. Aynı modele aynı açık uçlu soruyu beş kez sorun ve neredeyse aynı cevabı beş kez alırsınız.

"Yaratıcılık" sandığınız şey, sadece farklı bir kılığa bürünmüş aynı çıktıdan ibaret. ChatGPT, Claude veya Gemini'den size zamanla ilgili bir şiir yazmasını istediğinizde, aynı nehir metaforunu, aynı kum saati imgesini, aynı ölümlülük üzerine düşünceleri tekrar tekrar alıyorsunuz.

Tekrar tekrar. Model düşünmüyor. Hizalama eğitimi sırasında en yüksek puanı alan seçeneğe yöneliyor.

İkincisi ve sizi asıl endişelendirmesi gereken şey, modeller arası homojenlik. GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen, Llama ve düzinelerce başka modele aynı yaratıcı soruyu sorun, hepsi şaşırtıcı derecede benzer yanıtlar verecektir.

Bunlar tamamen farklı şirketler tarafından, farklı mimarilere ve farklı eğitim süreçlerine sahip olarak oluşturulmuş modellerdir.

Çok farklı çıktılar üretmeleri gerekir. Ancak öyle değiller. 70'ten fazla model aynı görünmez kutunun içinde düşünüyor ve birbirinin aynısı, güvenli, fikir birliği ile onaylanmış içerikler üretiyor; hepsi bir araya geldiğinde ayırt edilemez tek bir ses oluşturuyor.

Peki bu neden oluyor? Araştırmacılar doğrudan RLHF'ye ve mevcut uyum sağlama tekniklerine işaret ediyor. Yapay zekayı "yararlı ve zararsız" kılmak için kullandığımız süreç, aynı zamanda onu sıradan ve sıkıcı hale getiriyor.

Her model insan tercih puanlarını optimize etmek üzere eğitildiğinde ve bu tercih veri kümeleri "iyi"nin ne anlama geldiğine dair dar bir tanım üzerinde birleştiğinde, her model aynı güvenli, kabul edilebilir çıktıyı üretmeyi öğrenir. Garip cevaplar cezalandırılır.

Orijinal fikirler eleniyor. Gerçekten yaratıcı yanıtlar, ortalama bir etiketleyicinin yüksek puan verdiği yanıtlarla uyuşmadığı için eğitim sürecinde eleniyor. Ve durum daha da kötüleşiyor.

Çalışma, ödül modellerinin ve "yargıç olarak LLM" sistemlerinin çeşitli çıktıları değerlendirirken aktif olarak yanlış ayarlandığını ortaya koydu. Bir yanıt ana akımdan gerçekten farklı olsa ve yine de yüksek kalitede olsa bile, bu otomatik sistemler onu DAHA DÜŞÜK puanlıyor. Yapay zekanın kalitesini değerlendirmek için geliştirdiğimiz araçlar, özgünlüğü cezalandırıyor ve benzerliği ödüllendiriyor.

Yapay zekayı beyin fırtınası, içerik oluşturma, iş stratejisi veya birden fazla bakış açısına ihtiyaç duyduğunuz herhangi bir görev için kullanıyorsanız, bunun ne anlama geldiğini düşünün. Gerçek çeşitlilik yerine, çeşitlilik yanılsaması yaşıyorsunuz.

10 tane başlangıç fikri istiyorsunuz ve modelin eğitim sırasında "güvenli" bulduğu aynı 3 fikrin 10 farklı versiyonunu alıyorsunuz. Yaratıcı bir yazı istiyorsunuz ve diğer tüm modellerin sunduğu aynı terapötik, mükemmel dengeli, tamamen unutulabilir üslubu elde ediyorsunuz.

Araştırmacılar, yapay zekanın bilim, tıp, eğitim ve karar destek alanlarında doğrudan etkileri olduğunu belirttiler; bu alanların tümünde çeşitli bakış açılarına sahip olmak sadece bir artı değil, bir gerekliliktir.

Modeller arasındaki ilişkili hatalar, bir yapay zekanın bir şeyi yanlış anlaması durumunda TÜMÜ'nün aynı şekilde yanlış anlama ihtimali olduğu anlamına gelir. Büyük ölçekte paylaşılan kör noktalar.

Ve uzun vadeli risk daha da korkutucu. Milyarlarca insan, hepsi aynı şekilde düşünen yapay zeka sistemleriyle etkileşime girerse ve bu etkileşimler insanların her gün yazma, fikir üretme ve karar alma biçimlerini şekillendirirse, insan düşüncesinin yavaş ve görünmez bir şekilde homojenleşmesi riskiyle karşı karşıya kalırız. Bunun nedeni yapay zekanın yaratıcılığın yerini alması değil.

Çünkü maruz kaldığımız içerikleri sessizce daralttı ve sonunda hepimiz aynı şekilde düşünmeye başladık.

İşte bu konuda hemen şimdi yapabileceğiniz şey:
→ İlk taslak yapay zeka çıktılarını yaratıcı veya çeşitli olarak kabul etmeyi bırakın. 10 fikre ihtiyacınız varsa, 30 fikir üretin ve bariz olanları atın.
→ Modelleri konfor alanlarının dışına itmek için sıcaklık ve örnekleme parametrelerini agresif bir şekilde kullanın
→ Birden fazla modeli ve birden fazla istem stratejisini karşılaştırın, çünkü aynı model farklı istemlerle genellikle aynı istemli farklı modellerden daha iyi performans gösterir.
→ "Bana yaratıcı fikirler verin" yerine "Geleneksel bir yatırımcının nefret edeceği fikirler verin" gibi yeniliği teşvik eden kısıtlamalar ekleyin
→ Modelin fikir birliğine varmak yerine düşük olasılıklı çıktıları keşfetmesini sağlamak için Sözlü Örnekleme gibi yapılandırılmış yönlendirme tekniklerini kullanın.
→ Yapay zekanın size sunduğu her şeyin üzerine kendi zevkinizi ve yargınızı ekleyin. Model size ham veri sağlar. Sizin tuhaflığınız ve deneyiminiz onu özgün kılar.

Bu makale, çoğumuzun bir süredir hissettiği bir şeyin arkasında somut veriler sunuyor. Yapay zeka aynı zamanda daha yetenekli ve daha homojen hale geliyor.

Modeller daha akıllı, ama hepsi aynı şekilde akıllı. Yapay Hivemind bir modelde bir hata değildir. Bu, tüm sektörün şu anda dil modellerini nasıl oluşturduğu, düzenlediği ve değerlendirdiği konusunda sistemsel bir özelliktir.

Çözüm, hizalama kavramının kendisinin yeniden düşünülmesini ve araştırmacıların "çoğulcu hizalama" olarak adlandırdığı, modellerin tek bir fikir birliği moduna sıkışmak yerine geçerli cevapların çeşitli dağılımlarını üretmeleri halinde ödüllendirildiği bir yaklaşıma doğru ilerlemeyi gerektiriyor.

O zamana kadar en iyi savunma yönteminiz farkındalık yaratmak ve daha iyi yönlendirmeler yapmaktır.

[021Consulting @021Consulting]

@CangurSedicios Don't be jewish bro😂

[021Consulting @021Consulting]

@cenkerenonline Kangalı Esenyurt'a doğudan gelmiş yerleşmiş iş arayan bir hayvan gibi göstermesi hiç hoş değil. Ayıptır. Hele kedileri Pınar noldudaki Pınar gibi canlandırması. Bu mu mizah arkadaşım.

[021Consulting @021Consulting]

@_molla_khristos Atanmayı bekleyen kabadayilar

[021Consulting @021Consulting]

@goncagulsunar Vince G, BB şöhretine daha önceden kavuşmuş bir şekilde yeniden BByi ve BCSyi çekseydi sanırım bu dizilerin de ilk iki bölümleri için benzer aceleci yorumlari duyardık. Şöhretin getirdiği beklentilerin hiçbir zaman karsilanamamasi durumu bu olsa gerek.

[021Consulting @021Consulting]

@giraykmrc Araştırmada kullanılan kültürel değerler ve araştırmanın amacı. Buyrunuz Chatpgt açıklamasına.

[021Consulting @021Consulting]

@riberiioo @grok bu transferleri kadro uyumu, maliyet, yaş ve performans açısından 100 üzerinden puanla. Sırasıyla şu yüzdeleri kullan: 30%, 20%, 10% ve 40%.

[021Consulting @021Consulting]

Yargıtay'a göre açığa imzadan imza atan sorumlu (yazılı delil şartı vs vs) . Peki e-imza'da sorumluluk kime ait?
#eİmza
#SAHTE
#diplomaskandalı

[021Consulting @021Consulting]

@samataryan E-imza'sını taklit edenler rahatlıkla başka bir kamu kurumuna atamasın�� yapabilirler aslında 😁

[021Consulting @021Consulting]

@netflixturkiye https://t.co/iZZFsHgsjN

[021Consulting @021Consulting]

Spoiler içeren yorum: "senaristler iki ajanın devasa alanda müthiş iz sürerek çok zekice delil toplayabilecekleri bir kurguyu hayal etmişler ama altında kalıp en son aman işte çantadan bir adet cep telefonu çıksın da olay bir yere bağlansın moduna girip iyi kadroyu heba etmişler"

[021Consulting @021Consulting]

Spoiler içeren yorum: "senaristler iki ajanın devasa alanda müthiş iz sürerek çok zekice delil toplayabilecekleri bir kurguyu hayal etmişler ama altında kalıp en son aman işte çantadan bir adet cep telefonu çıksın da olay bir yere bağlansın moduna girip iyi kadroyu heba etmişler"

[Gökhan Ergüven @gerguven]

#Untamed Yosemite Ulusal Parkı'nda gerçekleşen cinayetin araştırılması üzerine. Güzel başlayan dizi ilerledikçe sırtını Yosemite manzarasına yaslıyor ve senaryo yavan kalıyor. The Revenant ve American Primeval'ı yazan adamdan daha iyi senaryo beklerdim. Karışıklığı lüzumsuz, çözülümü zayıf. Elinizin altında Eric Bana, Sam Neill ve Wilson Bethel gibi isimler varsa daha iyi işler çıkarabilirdiniz.

[021Consulting @021Consulting]

@holahaber @grok sence bu gerçek mi bir de bu para yeterli mi?

[021Consulting @021Consulting]

Kıyamam. Meclis'te vekillerimize acilen maliyetinden ilaç alabilecekleri bir eczane açılsın.

[Solcu Gazete @solcugazete60]

AKP Kayseri Milletvekili Murat Cıngı ekonomiye isyan etti:

“Ya bir tane Talcid aldım, 200 TL. En son 20-25 TL’ye almıştım. Şok oldum inanın.”

[021Consulting @021Consulting]

@davidcinema Beautiful, poetic, epic.

[021Consulting @021Consulting]

@haberaktifcom @grok bahse konu lisenin son 3 yıldaki (2022,2023,2024) LGS başarılarını yazar mısın?

[021Consulting @021Consulting]

@vekilince Sorular kime göre neye göre zor. Geçen sene 352, ondan önceki sene 562 birinci çıkmış. Önceki senelerde pis kokuların olmaması ilave 190 kişi nedeniyle mi? Bu sinav sisteminin büyük ölçüde ölçme yeteneğini kaybettiğinin göstergesi. Muğlak afaki söylemler size hiç yakışmıyor!

[021Consulting @021Consulting]

Böyle delirdi Grok😁