Yapay zeka ve insanlar, bazılarının tekillik olarak tanımladığı şeye yaklaştıkça, insan olmakla olmamak arasındaki ayrım, araştırmacıların “beden boşluğu” dediği şeye bağlı olabilir. UCLA Sağlık ekibinden yeni bir bakış açısı, günümüzün yapay zeka sistemlerinin insan deneyimini tanımlayabildiğini ancak temelde insanların nasıl düşündüğünü, karar verdiğini ve davrandığını şekillendiren yaşanmış, bedensel temelden yoksun olduğunu savunuyor.
“Vücut boşluğu” olarak adlandırılan bu, yalnızca felsefi bir sınırlamayı değil, aynı zamanda yapay zeka güvenliği ve uyumuna yönelik pratik bir kaygıyı da temsil ediyor olabilir. Konsept iki temel fikre dayanmaktadır: dışsal düzenleme (bir sistemin dünyayı algılama ve hareket etme yeteneği) ve içsel düzenleme (yorgunluk, belirsizlik, stres veya ihtiyaç gibi içsel bedensel durumların sürekli farkındalığı).
“Bir vücut ya da benzer bir iç fizyoloji olmadan, yapay zeka sistemleri, ifade UCLA David Geffen Tıp Fakültesi Psikiyatri ve Biyodavranış Bilimleri Bölümü’nde doktora sonrası araştırmacı ve çalışmanın ilk yazarı olan Akila Kadambi şöyle konuştu: “Ancak Simülasyon, deneyimle aynı şey değildir.”
Kadambi, “Bu bakış açısına göre, bir yapay zeka son derece zeki, hatta soyut anlamda duyarlı olabilir, ancak yine de insan anlayışını karakterize eden somut temelden yoksun olabilir” dedi. Bilgilendirme.
İnsan bilişi özünde izolasyonla değil bağlantıyla şekillenir. Araştırmacılar, davranışın görevin kendisinden daha fazlası tarafından nasıl bilgilendirildiğinin örnekleri olarak tuzu masanın üzerinden geçirmek gibi basit eylemlere bile işaret ediyor. Bu tür eylemler, yaşam boyu süren duyusal-motor deneyimlerden yararlanır: nesnelerin nasıl hissettiği, mesafelerin nasıl değerlendirildiği ve etkileşimin arkasındaki sosyal bağlam veya niyet. Başka bir deyişle, insan davranışı derinden bağlamsaldır. Beyin, bu dış girdiyi sürekli olarak içsel bedensel sinyallerle bütünleştirerek dikkati, hafızayı ve karar vermeyi etkileyen bir geri bildirim döngüsü yaratır. UCLA araştırmacılarına göre yapay zeka sistemleri bu iç katmandan yoksundur.
Kadambi, “Dünya modellemede, dünyayla dışsal etkileşimlerimiz gibi dışsal somutlaşmaya şu anda odaklanılırken, iç dinamiklere veya ‘içsel somutlaşma’ dediğimiz şeye çok daha az önem veriliyor” dedi. “İnsanlarda vücut, bir tür yerleşik güvenlik sistemi olarak, dünyayı deneyimsel düzenleyicimiz olarak hareket ediyor.”
“Eğer emin değilseniz, tükenmişseniz, hayatta kalmanızla çelişen bir şey varsa, vücudunuz bunu kaydeder” diye ekledi. “Yapay zeka sistemlerinin şu anda bir eşdeğeri yok. Öyle olsa da olmasa da, deneysel gibi görünebilirler ve bu, birçok nedenden dolayı gerçek bir sorundur, özellikle de bu sistemler sonuç odaklı ortamlarda kullanıldığında.”
Kadambi, mevcut yapay zeka modellerinin, bu kelimelerin gerçekte ne anlama geldiğiyle eşleşen herhangi bir yaşanmış deneyime sahip olmadan insan benzeri bir dil üretebileceğini açıklıyor.
Çalışma aynı zamanda, bazı gelişmiş yapay zeka sistemlerinin, insanların kolayca insan hareketi olarak tanımladığı kalıpları tanımada başarısız olduğu, nokta ışıklı gösterimleri içeren deneyleri de vurguluyor. Bunun yerine sistemler bunları ilgisiz şekiller ve hatta astronomik olaylar olarak yorumladı. Görüntüler değiştirildiğinde, sistemlerin performansı daha da kötüleşti; bu durum, kırılgan ve gerçekçi olmayan bir algı modunu akla getiriyordu; bu, somutlaşmış insan deneyiminin sağladığı istikrarla keskin bir tezat oluşturuyordu.
Araştırmacılar, yapay zeka sistemlerinin günlük ortamlarda daha geniş bir şekilde konuşlandırılması nedeniyle bu sınırlamanın insan güvenliği üzerinde etkileri olabileceğini öne sürüyor.
“Buna karşılık, mevcut yapay zeka sistemlerinin eşdeğer bir mekanizması yok. Zaman içinde nasıl davranacaklarını düzenleyen herhangi bir kalıcı iç durum olmaksızın girdileri işliyor ve çıktılar üretiyorlar” dedi. Dr. Marco IacoboniDavid Geffen Tıp Fakültesi Psikiyatri ve Biyodavranış Bilimleri Bölümünde profesör ve son makalenin kıdemli yazarı.
“Bu sadece bir performans sınırlaması değil, aynı zamanda bir güvenlik sınırlamasıdır. Dahili maliyetler veya kısıtlamalar olmadan, bir yapay zeka sisteminin kendine aşırı güvenen hatalardan kaçınmak, manipülasyona direnmek veya tutarlı davranmak için kendine özgü bir nedeni yoktur.”
Makale, bu konuyu ele almak için “ikili düzenlemeli bir çerçeve” önermektedir. Buradaki fikir, yapay zeka sistemlerinin dış dünyayla daha doğrudan bağlantı kurmasını sağlamak ve aynı zamanda davranışı düzenlemeye yardımcı olabilecek dahili “giriş” süreçlerini de (genel anlamda iç sese benzeyen) dahil etmek olacaktır.
Yazarlar ayrıca aramak Yeni değerlendirme kriterlerinin geliştirilmesi. Gelecekteki değerlendirmeler, yalnızca yapay zekanın nesneleri tanımlayıp tanımlayamayacağına veya görevleri tamamlayıp tamamlayamayacağına odaklanmak yerine, sistemlerin belirsizlik altında istikrarı koruyup koruyamayacağını ve kendi kendini düzenlemeyi gösterip gösteremeyeceğini incelemelidir.
Chrissy Newton bir halkla ilişkiler uzmanı ve VOCAB Communications’ın kurucusudur. Şu anda The Discovery Channel ve Max’te yer alıyor ve sunuculuk yapıyor Asi Meraklı podcast, üzerinde bulunabilir YouTube ve tüm sesli podcast yayın platformlarında. Onu X’te takip edin: @ChrissyNewton, Instagram’da: @BeingChrissyNewtonVe chrissynewton.com. Bir hikaye ile Chrissy ile iletişime geçmek için lütfen chrissy @ thedebrief.org adresine e-posta gönderin.
