Matematikçilerden OpenAI'ın Veri Kullanımına İlişkin Şeffaflık Çağrısı

Matematikçi Andreas Thom, yapay zeka devi OpenAI'ın eğitim verilerinin kökeni konusunda şeffaf davranmadığını ve dürüst olmadığını belirterek şirket hakkında yeni endişeleri dile getirdi.

Matematik Dünyasında Veri Tartışması

OpenAI'ın matematik alanındaki son başarılarının arkasındaki verilere yönelik soru işaretleri artıyor. Şirketin yapay zeka modellerinin yayınlanmamış çalışmalardan yararlanıp yararlanmadığına dair tartışmalara bir yenisi eklendi.

New York Üniversitesi profesörü Tristan Buckmaster'ın ardından matematikçi Andreas Thom da şirketin veri politikalarına ilişkin şeffaflık eksikliğine dikkat çekti.

Mastodon Paylaşımı ve Uzmanlık Alanı

Mastodon üzerinden paylaşımlarda bulunan Andreas Thom, ChatGPT ile gerçekleştirdikleri etkileşimlerin şirketin başarısına katkı sağlamış olabileceği yönündeki endişelerini dile getirdi.

OpenAI'ın duyurduğu sonuçlardan birinin Thom'un uzmanlık alanı olan non-sofic gruplarla ilgili olması ve şirketin bu çalışmada Thom ile Gábor Kun'un önceki çalışmalarına dayandığını kabul etmesi süreci tetikledi.

Atıf Eksikliği ve Düzeltilen Metinler

OpenAI'ın non-sofic gruplarla ilgili sonucunu duyurmasının ardından matematik çevrelerinde Thom ve Kun'un katkılarına yer verilmediği gerekçesiyle eleştiriler yöneltildi.

Gelen eleştiriler sonrasında şirket, internet üzerindeki yazısını sessiz sedasız değiştirmek zorunda kaldı.

E-posta Yazışmaları ve Tatmin Etmeyen Yanıtlar

Thom, OpenAI araştırmacıları Sébastien Bubeck ve Mark Sellke'ye e-postalar göndererek sohbetlerinin eğitim verisinin bir parçası olup olmadığını sordu.

Ancak şirketten gelen yanıtların sadece sohbetlere doğrudan erişilip erişilemediğini ele aldığını, geniş eğitim havuzlarını kapsayıp kapsamadığını açıklamadığını belirtti.

Kanıt Yükümlülüğü ve Açıklama Beklentisi

Thom, araştırmacıların OpenAI'ın eğitim hattını tersine mühendislikle inceleyemeyeceğini ve bu konuda tek yetkinin şirkette olduğunu vurguladı.

Şirketin bu iddiaları reddetmesi halinde gerekli veri setlerini açıklayarak kanıt sunması gerektiğini savundu.

Millennium Ödülü ve Benzer Savunmalar

OpenAI'ın kullanıcı verilerinin kullanımına ilişkin net bir sınır çizmekten kaçınması, Millennium Ödülü başarılarında da benzer şekilde kendini gösterdi.

Şirket, Navier-Stokes çözümünde özel kullanıcı verilerine erişilmediğini savunurken dolaylı etkileri tamamen dışarıda bırakamayacağını ifade etti.

Etik Endişeler ve Bilimsel Gizlilik

Thom, kullanıcılar tarafından sağlanan yayınlanmamış araştırmaların onay, uygun açıklama veya atıf olmaksızın modelleri geliştirmek için kullanılmasının etik açıdan savunulamaz olduğunu belirtti.

Yaşanan bu olayların matematikçiler arasında endişe yarattığı ve gelecekte araştırmacıların daha gizli hareket etmesine yol açabileceği ifade edildi.