Yapay zekâ bilimsel hesapları yapabilir; doğru soruyu seçmek hâlâ uzman işi

BootLoops 1.0, dil modellerinin bilimsel hesaplamalar yaparken yalnızca ikna edici görünen bir yanıt üretmesi yerine, sonuçlarını sınamalara açmasını amaçlayan açık kaynaklı bir araç seti. Harvardlı fizikçi Matthew Schwartz’ın Claude ile geliştirdiği sistem, tek bir modele bağlı değil; farklı modellerin kullanabileceği bilimsel yazılımları ve çalışma protokollerini bir araya getiriyor. Amaç, her yapay zekâ yanıtını peşinen doğru kabul etmek değil, belirli hesaplamaları daha kolay denetlenebilir hâle getirmek. 112

Hesaplamalar nasıl denetleniyor?

BootLoops’un protokolleri, bir sonucun hangi koşullarda kontrol edilmiş sayılacağını tarif ediyor. Örneğin, hesaplamanın bağımsız bir yöntemle karşılaştırılması ve modelin sonucu oluştururken kullanmadığı noktalarda da sınanması isteniyor. Ayrıca pozitif kontrol uygulanıyor: Başka bir deyişle, denetim yönteminin hatalı bir sonucu gerçekten yakalayabildiği gösterilmeli. Sonucu üretmeye yardımcı olan bir aracın aynı sonucu tek başına doğrulamasını önlemek için de kullanılan yöntemlerin kaydı tutuluyor. 211

Bu yaklaşım, çıktısı net biçimde tanımlanabilen matematiksel fizik hesaplamalarında kullanışlı. Belirli testlerin geçildiğine dair kanıt sunabilir; ancak modelin ürettiği her iddianın doğru olduğunu ya da araştırma sorusunun bilimsel açıdan değer taşıdığını garanti etmez. 25

Claude ile bildirilen sonuçlar

Schwartz’ın ekibi, matematiksel fizikten 30 integrali hesapladığını bildirdi. Bunların 15’i yeni sonuçlar olarak tanımlandı; aralarında eliptik Feynman integralleri de vardı. Çalışmada ayrıca Schwartz’ın matematikçi George Watson’ın önceki çalışmalarından kalan hesaplamalarla ilişkilendirdiği ve “son problem” diye andığı soruna bir çözüm sunulduğu aktarıldı. 14164

Daha geniş çalışmanın üç ayda, 18 alanda 19 ortak yazarla 36 makale taslağı ortaya çıkardığı bildirildi. Bu alanlar arasında ekoloji ve popülasyon genetiği de yer alıyordu. Ancak bunlar bildirilen araştırma çıktıları; tüm sonuçların bağımsız doğrulamadan geçtiği anlamına gelmiyor. Schwartz, bazı sonuçların hâlâ kontrol edildiğini söyledi. 3154

“Uyumsuzluk” neden insan uzmanlığını gerekli kılıyor?

Schwartz, bilim insanlarının ihtiyaçlarıyla günümüzün dil modellerinin güçlü olduğu işler arasındaki farkı “empedans uyumsuzluğu” kavramıyla anlatıyor. Modeller, sınırları ve doğrulama ölçütleri açıkça belirlenmiş hesaplamalarda işe yarayabiliyor. Oysa bilimsel çalışmada hangi sorunun araştırılmaya değer olduğuna karar vermek, sonuçların anlamını kavramak ve bilimsel açıdan önemini tartmak da gerekiyor. 15

Schwartz’ın aktardığına göre Claude, farklı disiplinler arasında teknik açıdan doğru bağlantılar buldu; ancak bu bağlantılar başlangıçta her zaman bilimsel açıdan kayda değer değildi. Alan uzmanları, çalışmayı o disiplinlerde gerçekten önem taşıyan sorulara yönlendirmeye yardımcı oldu. Bir hesaplamanın belirli testlerden geçmesiyle, o hesabın neden önemli olduğuna karar vermek aynı şey değil: İlki denetim protokollerine, ikincisi ise uzman değerlendirmesine dayanıyor. 5

BootLoops neyi gösteriyor, neyi garanti etmiyor?

BootLoops, yapay zekâ destekli araştırmayı sınanabilir görevlere, bağımsız kontrollere ve insan uzmanlığına dayandırmanın bir yolunu sunuyor. Bildirilen sonuçlar bu yaklaşımın potansiyelini gösterse de, doğruluk için genel bir garanti ya da ek kontrollerin yerine geçen bir onay olarak görülmemeli. Bir hesaplamanın kontrol edilmiş olması, tek başına yüksek riskli bir karar için yeterli gerekçe değildir; sorunun kendisi, varsayımlar ve olası sonuçlar yine insan gözetiminde değerlendirilmelidir. 245