Yapay zeka bazen neredeyse bir sihirbazlık numarası gibi hissettiriyor. Rastgele bir soru yazıyorsunuz ve bam - saniyeler içinde şık ve cilalı bir cevap beliriyor. Ama işin ilginç tarafı şu: Her "dahi" makinenin arkasında, onu dürten, düzelten ve şekillendiren gerçek insanlar var. Bu kişilere yapay zeka eğitmenleri ve yaptıkları iş çoğu insanın sandığından daha tuhaf, daha komik ve dürüst olmak gerekirse daha insani.
Bu eğitmenlerin neden önemli olduğunu, günlük hayatlarının nasıl geçtiğini ve bu rolün neden herkesin tahmin ettiğinden daha hızlı popülerlik kazandığını inceleyelim.
Bu yazıdan sonra okumak isteyebileceğiniz yazılar:
🔗 Yapay zeka arbitrajı nedir: Moda kavramının ardındaki gerçek
Yapay zeka arbitrajını, risklerini, faydalarını ve yaygın yanlış anlamaları açıklıyor.
🔗 Yapay zeka için veri depolama gereksinimleri: Gerçekten bilmeniz gerekenler
Yapay zeka sistemleri için depolama ihtiyaçlarını, ölçeklenebilirliği ve verimliliği kapsar.
🔗 Yapay zekanın babası kimdir?
Yapay zekanın öncülerini ve yapay zekanın kökenlerini inceliyor.
Sağlam Bir Yapay Zeka Eğitmeni Nelerden Oluşur? 🏆
Bu, düğmelere basmak gibi bir iş değil. En iyi antrenörler, oldukça tuhaf bir yetenek karışımına güvenirler:
-
Sabır (bolca) - Modeller bir anda öğrenmezler. Eğitmenler, kalıcı hale gelene kadar aynı düzeltmeleri tekrar tekrar yaparlar.
-
Nüansları fark etmek - Alaycılığı, kültürel bağlamı veya önyargıyı yakalamak, insan geri bildirimine üstünlük sağlayan şeydir [1].
-
Doğrudan iletişim - İşin yarısı, yapay zekanın yanlış okuyamayacağı net talimatlar yazmaktır.
-
Merak + etik - İyi bir eğitmen, bir cevabın "gerçeklere dayalı olarak doğru" olup olmadığını ancak sosyal açıdan duyarsız olup olmadığını sorgular - bu, yapay zeka denetimindeki önemli bir temadır [2].
Basitçe söylemek gerekirse: Bir eğitmen, hem öğretmen, hem editör, hem de bir tutam etikçidir.
Yapay Zeka Eğitmeni Rollerine Genel Bakış (Bazı Tuhaflıklarla Birlikte 😉)
| Rol Türü | Kim En İyi Uyuyor? | Tipik Ücret | Neden işe yarıyor (veya yaramıyor) |
|---|---|---|---|
| Veri Etiketleyici | İnce ayrıntıları seven insanlar | Düşük-Orta $$ | Kesinlikle önemli; etiketler özensizse, tüm model zarar görür [3] 📊 |
| RLHF Uzmanı | Yazarlar, editörler, analistler | Orta-Yüksek $$ | Yanıtları, tonu ve netliği insan beklentileriyle uyumlu hale getirmek için sıralar ve yeniden yazar [1] |
| Alan Eğitmeni | Avukatlar, doktorlar, uzmanlar | Haritanın her yerinde 💼 | Sektöre özgü sistemler için niş jargon ve uç durumları ele alır |
| Güvenlik İncelemecisi | Etik düşünceli insanlar | Orta boy $$ | Yapay zekanın zararlı içeriklerden kaçınmasını sağlamak için yönergeleri uygular [2][5] |
| Yaratıcı Eğitmen | Sanatçılar, hikaye anlatıcıları | Öngörülemez 💡 | Yapay zekanın güvenli sınırlar içinde kalırken hayal gücünü yansıtmasına yardımcı olur [5] |
(Evet, biçimlendirme biraz dağınık - işin kendisi gibi.)
Bir Yapay Zeka Eğitmeninin Bir Günü
Peki asıl iş nasıl görünüyor? Daha az gösterişli ve daha fazlasını içeren bir kodlama düşünün:
-
Yapay zeka tarafından yazılan cevapların en kötüsünden en iyisine doğru sıralanması (klasik RLHF adımı) [1].
-
Karışıklıkları düzeltmek (örneğin, modelin Venüs'ün Mars olmadığını unutması gibi).
-
Chatbot yanıtlarını daha doğal duyulacak şekilde yeniden yazmak.
-
Metin, resim veya ses dağlarını etiketleme - doğruluğun gerçekten önemli olduğu yer [3].
-
"Teknik olarak doğru" ifadesinin yeterli olup olmadığı veya güvenlik yönergelerinin geçersiz olup olmadığı tartışılıyor [2].
Kısmen öğütme, kısmen bulmaca. Dürüst olmak gerekirse, bir papağana sadece konuşmayı değil, kelimeleri biraz yanlış kullanmayı da öğretmeyi hayal edin - işte hava bu. 🦜
Eğitmenler Neden Düşündüğünüzden Çok Daha Önemli?
İnsanların yönlendirmesi olmadan yapay zeka şunları yapamazdı:
-
Ses sert ve robotik.
-
Önyargı kontrol altına alınmadan yayılıyor (korkutucu bir düşünce).
-
Mizah ve empatiyi tamamen kaçırdım.
-
Hassas durumlarda daha az güvende olun.
Eğitmenler, "karmaşık insani şeyleri" - argo, sıcaklık, ara sıra beceriksiz metafor - gizlice araya sokan ve aynı zamanda her şeyi güvende tutmak için koruma korkulukları uygulayan kişilerdir [2][5].
Gerçekten Önemli Olan Beceriler
Doktora derecesine ihtiyacınız olduğu efsanesini unutun. En çok işe yarayan şey:
-
Yazma + düzenleme becerileri - Cilalı ama doğal sesli metin [1].
-
Analitik düşünme - Tekrarlanan model hatalarını tespit edip düzeltmeler yapmak.
-
Kültürel farkındalık - İfadelerin ne zaman yanlış yere konulabileceğini bilmek [2].
-
Sabır - Çünkü yapay zeka anında kavrayamıyor.
Çok dilli beceriler veya niş uzmanlık için bonus puanlar.
Eğitmenlerin Ortaya Çıktığı Yer 🌍
Bu iş sadece chatbot'larla ilgili değil, her sektöre sızıyor:
-
Sağlık - Sınır vakalar için açıklama kurallarının yazılması (sağlık yapay zeka kılavuzunda yankılandı) [2].
-
Finans - İnsanları yanlış alarmlara boğmadan dolandırıcılık tespit sistemlerini eğitmek [2].
-
Perakende - Marka tonuna sadık kalarak asistanlara argo alışveriş jargonunu öğretmek [5].
-
Eğitim - Öğretmenlik robotlarının küçümseyici olmaktan ziyade teşvik edici hale getirilmesi [5].
Temel olarak: Eğer yapay zekanın masada bir yeri varsa, arka planda saklanan bir eğitmen vardır.
Etik Kısım (Bunu atlayamazsınız)
İşte mesele burada önem kazanıyor. Kontrol edilmediği takdirde yapay zeka, klişeleri, yanlış bilgileri veya daha da kötüsünü tekrarlar. Eğitmenler, modelleri faydalı ve zararsız yanıtlara yönlendiren RLHF veya anayasal kurallar gibi yöntemler kullanarak bunu engeller [1][5].
Örnek: Bir bot önyargılı iş önerileri gönderirse, bir eğitmen bunu işaretler, kural kitabını yeniden yazar ve bunun bir daha tekrarlanmamasını sağlar. Bu, eylem halindeki bir denetimdir [2].
Pek de Eğlenceli Olmayan Tarafı
Her şey o kadar da parlak değil. Antrenörler şunlarla uğraşır:
-
Monotonluk - Sonu gelmeyen etiketlemeler sıkıcı hale geliyor.
-
Duygusal yorgunluk - Zararlı veya rahatsız edici içerikleri incelemek yorucu olabilir; destek sistemleri hayati önem taşır [4].
-
Tanınma eksikliği - Kullanıcılar eğitmenlerin varlığını nadiren fark ederler.
-
Sürekli değişim - Araçlar durmadan gelişiyor, bu da eğitmenlerin de bu değişime ayak uydurması gerektiği anlamına geliyor.
Yine de birçok kişi için teknoloji dünyasının "beyinlerini" şekillendirmenin heyecanı onları bu alana bağlı tutuyor.
Yapay Zekanın Gizli MVP'leri
çalışan sistemler arasında köprü görevi görürler . Onlar olmasaydı, yapay zeka, kütüphanecileri olmayan bir kütüphane gibi olurdu - tonlarca bilgi, ancak kullanımı neredeyse imkansız.
Bir dahaki sefere bir sohbet robotu sizi güldürdüğünde veya şaşırtıcı derecede "uyumlu" hissettirdiğinde, bir eğitmene teşekkür edin. Onlar, makinelerin sadece hesaplama yapmasını değil, aynı zamanda bağlantı kurmasını da sağlayan sessiz figürlerdir [1][2][5].
Referanslar
[1] Ouyang, L. ve diğerleri (2022). İnsan geri bildirimiyle talimatları takip etmek için dil modellerinin eğitimi (InstructGPT). NeurIPS. Bağlantı
[2] NIST (2023). Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi (AI RMF 1.0). Bağlantı
[3] Northcutt, C. ve diğerleri (2021). Test Setlerindeki Yaygın Etiket Hataları Makine Öğrenmesi Ölçütlerini Kararsızlaştırıyor. NeurIPS Veri Setleri ve Ölçütleri. Bağlantı
[4] DSÖ/ILO (2022). İşyerinde ruh sağlığına ilişkin kılavuzlar. Bağlantı
[5] Bai, Y. ve diğerleri (2022). Anayasal Yapay Zeka: Yapay Zeka Geri Bildiriminden Zararsızlık. arXiv. Bağlantı