OpenAI şirketinin 30 Kasım 2022’de ChatGPT’yi tanıtması yeni bir çağın başlangıcı oldu. İlk haftasında kaç kişinin bu yapay zekâ (YZ) aracını kullanacağına yönelik şirket içi ankette en yüksek tahmin 100.000 kullanıcıydı.
Ne var ki ChatGPT, sadece beş günde 1 milyon kullanıcıya ulaşarak internet tarihinin en popüler uygulamalarından birisi haline geldi. Sadece iki ay sonra, Ocak 2023’te ise uygulamanın aylık aktif kullanıcı sayısı 100 milyonu aşmıştı. (1)
İlgi halen çok büyük; Nisan 2024 itibariyle OpenAI’ın web sitesi toplamda 1,8 milyar ziyaret alırken, OpenAI CEO’su Sam Altman’a göre ChatGPT’ye akın eden kullanıcı sayısı haftalık 100 milyona ulaştı. (2)
Neden bu kadar ilgi çekmesin ki? ChatGPT çeşitli soruları yanıtlayabilen, birçok konuda önerilerde bulunabilen, sizin için planlama ve araştırma yapabilen; hatta kod, makale ve özetler yazabilen oldukça işlevsel bir YZ modeli olarak karşımıza çıkıyor ve becerileri de her geçen gün artıyor.
ChatGPT’yle neler yapılabileceğini daha önce detaylı olarak yazdığımız için bu kısmı geçiyoruz.
Üretken Yapay Zekâ Modelleri İnsanlığı Tehdit mi Ediyor?
Sadece ChatGPT değil, benzer yetilere sahip Google Gemini, Vertex AI, Perplexity AI ve Microsoft Copilot gibi diğer birçok yaratıcı yapay zekâ modeli, çoğu insan için yeni birer “teknolojik oyuncak” veya etkili birer iş aracı haline gelirken, bir yandan da işin “tehditkâr” boyutu tartışılıyor.
Öyle ki gelişmiş yapay zekânın varoluşsal risklerine odaklanan Future of Life Enstitüsü, geçtiğimiz yılın mart ayında tüm YZ laboratuvarlarına açık bir mektup yazarak tüm yetkilileri, ChatGPT-4 ve daha güçlü YZ sistemlerinin makine eğitimine en az 6 ay ara vermeye çağırmış (3) ve temel olarak şu soruyu sormuştu: “Medeniyetimizin kontrolünü kaybetme riskine girmeli miyiz?”
Yaratıcı YZ modellerinin bu denli korkulacak bir şey olup olmadığını henüz bilmiyoruz. Şu anda sadece bizi eğlendirmek veya işimize yaramakla meşguller. Ancak bazı iş kolları için tehdidin gerçekten de kapıda olduğunu söylememize olanak tanıyan bazı durumlar var.
Mesela Harrison Schell’in Visual Capitalist için hazırladığı ve yaratıcı yapay zekâ uygulamalarının, işgücü piyasasına yönelik potansiyel etkilerine ilişkin bulguları gözler önüne serdiği grafik, durumun ciddiyetini açıkça gösteriyor. Buna göre her 10 çalışandan 2’sinin iş görevlerinin %50’den fazlasının GPT’den etkilenmesi bekleniyor. (4)
Ve yine bu grafiğin dayandırıldığı makaleye göre, en büyük etkinin çevirmenlik ve gazetecilik de dahil olmak üzere yazı işlerinde çalışanlar, muhasebeciler, analistler, kodlamacı-programcılar, bilgi işlemciler ve rutin işler yürütenler üzerinde olacağı tahmin ediliyor. (5)
Bu yazıda odağımızda tercümanlık olacak. Peki o halde yapay zekâ teknik olarak her şeyi tastamam çevirse bile duyguları anlayabilir ve daha ileri aşamada duygularımıza tercüman olabilir mi?
Bunun cevabını aramak için öncelikle biraz geriye gitmemiz gerekiyor. Çünkü yapay zekâ, ChatGPT’yle birlikte ortaya çıkmadı; 1935’te Alan Turing, o gün için eşsiz bir hafıza ve ileri geri hareket eden bir tarayıcıdan oluşan bir “bilgisayar” tasarlayarak yapay zekâ alanındaki ilk önemli çalışmayı yaparken “makine” ile “duygu” kelimelerinin aynı cümle içinde kurulması çok uzun zaman alacaktı. Ta ki 1995’e kadar…
1995 yılında M.I.T Medya Laboratuvarı Profesörü Rosalind Picard, “Emotion AI” ismiyle insan duygularını işlemeyi, anlamayı ve hatta kopyalamayı amaçlayan, o dönem için yenilikçi bir YZ alanını (“Duygusal Bilgi İşlem”) ve bu konu üzerine yazdığı makalesini şöyle tanımlıyordu: (6) “Duygular, rasyonel karar vermede, algıda, insan etkileşiminde ve insan zekâsında kritik bir rol oynuyor. Bu gerçekler, bilgisayarların duyguyu ifade etme ve tanıma konusunda edindiği yeteneklerle birleştiğinde yeni araştırma alanları açıyor. [Yazmış olduğum] Bu makale, duygularla ilgili olan, duygulardan kaynaklanan veya kasıtlı olarak onları etkileyen ‘duygusal hesaplama’daki temel konuları tanımlıyor. İnsan duygularının bilgisayar tarafından tanınması için yeni modeller öneriliyor ve öğrenme, insan-bilgisayar etkileşimi, algısal bilgi erişimi, yaratıcı sanatlar ve eğlence, insan sağlığı ve makine zekâsı için hem teorik hem de pratik uygulamalar anlatılıyor. İşbu makale, bu alan için ortaya çıkan zorlukları ve gelecekteki yönelimleri ortaya koyuyor.”
Söz konusu makalenin yazıldığı ve “duygu” ile “makine” kelimelerinin bir arada kullanıldığı o günden bugüne derenin altından çok su aktı. Yapay zekânın insan duygularını hissedip hissedemeyeceğine yönelik büyük tartışmalar yaşandı. Ne var ki günümüzde halen yapay zekânın (veya bilgi işlem makinelerinin) insan duygularını anladığına dair net bir kanıt yok.
Ancak şunu söyleyebiliriz: GPT gibi üretici yapay zekâ modelleri, bol miktarda veri ve dil kalıpları üzerinden makine öğrenimiyle beslendikleri için insan duygularını “anlamasalar bile” daha önceki cevaplar üzerinden taklit edebiliyor. Ancak bu, yapay zekânın bizi anladığı veya duygularımıza tercüman olabileceği anlamına gelmiyor. YZ sadece önceki kalıplar üzerinden bize bir cevap veriyor ve bu cevaplardaki yanılma payları da oldukça yüksek.
Yapay Zekâ Çevirilerine Temkinli Yaklaşmak Gerekiyor
Şimdi, bu konu üzerine çalışan mühendis Fouad Habash’a kulak verelim: Habash, insan ve YZ çevirisi karşılaştırmasıyla ilgili şunları söylüyor: “Saf yapay zekâ çevirisinde hâlâ pek çok tuzak var. Kaynak metnin yanlış yorumlanması kolay, bu da yanlış sözcük dağarcığının kullanılmasına yol açıyor. Buna karşın profesyonel (bir insan) çevirmen, kaynak metni oluşturan kişiyle doğrudan iş birliği yaparak geri bildirim almayı ve işin özünü anlamak için eleştirel düşünceyi kullanabilir. İnsan çevirisinin bitmiş bir çeviriyi teslim etmesi daha uzun sürebilse de sonuç genellikle inanılmaz derecede doğrudur. Verimlilik ve doğruluk açısından yapay zekâ destekli insan çevirisi, projeye bağlı olarak iyi bir denge olabilir.” (7)
Forbes için bir makale kaleme alan uluslararası çeviri hizmeti şirketi The Spanish Group LLC’nin CEO’su Salvador Ordorica’ya göre ise devasa miktarda veriyi saniyeler içinde işleme yeteneği sayesinde yapay zekâ tabanlı çeviri platformları, neredeyse anında çeviriler sunarak diller arasında gerçek zamanlı iletişime olanak tanıyor. Ancak…
“YZ araçları, bağlamı yakalamakta ve orijinal metnin tam anlamını aktaran çeviriler üretmekte zorluk yaşayabilir,” diyen Ordorica, dillerin karmaşık olduğunu, deyimler ve metaforlar gibi kültüre özgü ifadelerin yanı sıra belirsiz veya gramer dışı cümleler ile bağlama bağlı diğer kelime seçimlerinin algoritmalar için zorlayıcı olabileceğini söylüyor ve ekliyor:
“YZ çevirisinin yetersiz kalabileceği başka bir alan ise kültürel duyarlılıktır. Çeviriler yalnızca kelimelerin gerçek anlamlarını değil aynı zamanda onlara eklenen kültürel sonuçları ve sosyal çağrışımları da içerir. YZ çoğu zaman kültürel incelikleri tanıma yeteneğinden yoksundur ve bu da duyarsız veya tartışmalı yorumlar yaratma riskini artırır.” (8)
Önümüzdeki yıllarda YZ dil modellerinin ne şekilde bir gelişim göstereceğini ve duyguları anlamalarını sağlayacak yeni bir paradigma değişimi yaşanıp yaşanmayacağını tabii ki bilemiyoruz. Ancak bugünkü bilgi birikimimiz, bize yapay zekânın duygulara tercüman olamayacağını düşündürüyor.
Sonuçta teknik bir çeviride bile YZ’nin hatalar yaptığını düşünecek olursak, kültürel farklılıkların ve duyguların işin içine girdiği bir çeviride yapay zekâya güvenmek çok da doğru bir yaklaşım olmayacaktır. Yapay zekâ çeviriyi yapabilse bile doğru anlam ve duyguyu yakalamak için hâlâ bir insana ihtiyaç var; yani duyguları ve düşünme yetisi olan kanlı canlı bir insana…
Kaynakça
(1) https://www.reuters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01/
(2) https://explodingtopics.com/blog/chatgpt-users
(3) https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/
(4) https://www.visualcapitalist.com/cp/which-jobs-artificial-intelligence-gpt-impact/
(5) https://arxiv.org/pdf/2303.10130.pdf
(6) https://www.media.mit.edu/articles/emotion-ai-explained/
(7) https://www.getblend.com/blog/ai-translation-vs-human-translation-pros-and-cons/
(8) https://www.forbes.com/sites/forbesbusinesscouncil/2023/06/05/comparing-and-contrasting-ai-and-human-translation/?sh=6c343ab232fd
