Yapay zeka sistemlerinin süratli bir halde yaygınlaşması sırf teknoloji dünyasında değil, kültürel üretim alanlarında da esaslı değişimleri beraberinde getiriyor. Lakin son devirde yayımlanan yeni bir akademik çalışma, bu dönüşümün sanıldığı kadar “yaratıcılık” içermeyeceğine işaret ediyor. Araştırmacılara nazaran, yapay zeka kendi ürettiği içeriklerle beslendikçe kültürel çeşitlilik azalıyor ve içerikler giderek tekdüze hale geliyor.

Yapay zeka kendi içeriğini tüketmeye başladı

Daha evvel de aktardığımız üzere günümüzdeki yapay zeka modelleri, eğitim sürecinde sentetik verilerle destekleniyor. Bunun nedeni artık açık internette yüksek kaliteli insan üretimi eğitim verisinin büyük ölçüde kullanılmış olması. Daha evvel yapılan çalışmalar, yapay zekanın bu çeşit sentetik bilgileri tekrar tekrar kullanmasının modellerin performansını bozduğunu ve çıktıları giderek daha sıradan, anlamsız ve bozulmuş hale getirdiğini ortaya koymuştu. Bu sürecin, hudut ağlarını işlevsizleştiren bir çeşit “kendi kendini tüketme” tesiri yarattığı belirtiliyor.

“Görsel asansör müziği” fenomeni

Bu ay akademik mecmua Patterns’ta yayımlanan yeni bir çalışma ise tam da bu sorunu somut bir deneyle gözler önüne seriyor. Milletlerarası bir araştırma grubu, bir metinden görsele yapay zeka modeli ile bir görselden metne sistemini birbiirne bağladı. Araştırmacılar bu sistemlerin daima olarak kendi çıktıları üzerinden tekrar üretim yapmasını sağladı.

Stres altındaki bir başbakanla başlayan bir promptlüks mobilyalarla döşenmiş boş bir odanın manzarasıyla sona eriyor.

Sonuçlar değişik olmakla bir arada varsayım edildiği üzereydi. Araştırmacılar, sistemin vakitle “çok genel ve ayırt edici olmayan” görsellere yöneldiğini tespit etti. Bu görseller, çalışmada “görsel asansör müziği” olarak tanımlandı. Yani rahatsız etmeyen lakin tıpkı vakitte hiçbir sürpriz ya da özgünlük de sunmayan içerikler.

Araştırmacılar, hiçbir ek eğitim yapılmadan bu sonuca ulaşıldığını bilhassa vurguluyor. Yani iki sisteme de rastgele bir formda yeni bir şey eklenmedi yahut öğretilmedi. Bu durum, üretken yapay zeka sistemlerinin yeni datayla beslenmediği hâllerde bile, sadece tekrar eden kullanım sonucunda yaratıcılıktan uzaklaşabildiğini ortaya koyuyor.

Bazı uzmanlar üretken yapay zekanın halihazırda bir “kültürel durağanlık” süreci başlatmış olabileceğini savunuyor. Bu durum aslında kaçınılmaz. Sentetik dataların eğitim verisi olarak kullanılmaya başlandığı devirden itibaren bu ikazlar daima olarak yapılıyor. Yapay zeka modellerinin “her şeyin ortalaması” olduğunu aktarmıştık. Bu sistemler otonom ve daima kullanıldıklarında doğal olarak tek tipleşmeye yöneliyor.

Tek tipleşmeyi “standart” olarak, standart sözünü de “ortalama” olarak ele alabiliriz. AI modelleri de tabiatları gereği en ülkü karşılığı vermek için eğitilir. Çalışma biçimleri basitçe budur. En ülkü karşılık ise mümkünlüğü en yüksek olandır. İnternetin giderek AI tarafından üretilmiş “en mümkün yanıtlar” ile dolmasıyla birlikte her şey giderek standart ve ortalama haline geliyor. Haliyle her yeni yapay zeka da daha tekdüze hale geliyor. Yapay zekalar tekdüzeleştikçe internette gördüklerimiz son derece bayağı oluyor. İnternet, çağdaş dünyanın en büyük ortak kültürü pozisyonunda. Bu kültürün durağan hale gelmemesini sağlamak için yapay zeka sistemlerinin “istatistiksel ortalamayı” bulmasını zorlaştırmak gerekiyor. Yapay zekanın kültürü zenginleştirebilmesi için, normlardan sapmayı teşvik eden ve tek tipleşmeyi engelleyen sistemlere muhtaçlık olduğu belirtiliyor. Bu olmadığında “ölü internet teorisinin” yakında bir “teori” olmaktan çıkacağını söylemek mümkün.