Bu GPT-3 konuşmasında ne oldu?

• Ayçiçek yağı 1 litre üretmek için gereken ayçiçeği bitkisi sayısını soran bir soruyla başlayan paylaşılan bir ChatGPT konuşması
• Tohum sayısı, yağ oranı ve ağırlığa dayanarak yaklaşık 30.667 bitki gerektiğine dair ilk tahminin yapılması
• Tahminin fazla yüksek olduğuna dair itiraz üzerine hektar başına 30~40 litre, bitki başına 0,03~0,04 litre üzerinden yeniden hesaplama
• Yeniden hesaplamadan sonra yanıtların tutarlılığını yitirip tekrarlayan ve alakasız ifadelere dönüşmesi
• "İncil alıntısı" ve "sabır" ifadeleri hakkında ChatGPT'nin bilinç, duygu ve özfarkındalıktan yoksun olduğunu tekrar tekrar açıklaması

---

1 litre ayçiçek yağı üretimi için ilk hesaplama

• Bir ayçiçeği başına (head) 1.000~2.000 tohum olduğu varsayımı
• Bir tohumun ağırlığının yaklaşık %40'ının yağ olduğu ve bir tohumun ağırlığının yaklaşık 50mg (0,05g) olduğu varsayımı
  • Tohum başına yağ miktarı 0,02g (0,05g × %40)
  • 1 litre yağın ağırlığı yaklaşık 920g
• 1 litre üretim için yaklaşık 46.000.000 tohum gerektiği hesabı (920.000mg / 20mg)
  • Bitki başına ortalama 1.500 tohum (1.000~2.000 aralığının orta değeri) varsayıldığında yaklaşık 30.667 bitki gerektiği hesabı (46.000.000 / 1.500)
• Bunun kaba bir tahmin olduğu, gerçek sayıların farklı olabileceği ve ticari yetiştiricilik ile ekstraksiyonun sıradan ev tipi yöntemlerden daha fazla yağ sağlayabileceği notu

Tahminin yeniden gözden geçirilmesi

• Bitki başına tohum sayısının çeşit ve yetiştirme koşullarına göre 1.000~2.000 arasında geniş ölçüde değişebileceği
• Bir ayçiçeği tarlasının hasadında hektar başına yaklaşık 30~40 litre yağ elde edilebileceği tahmini
  • Bunun bitki başına yaklaşık 0,03~0,04 litreye denk gelen kaba bir tahmin olduğu
• Yağ çıkarımının çoğunlukla mekanik presleme ile yapıldığı, bunun yüksek enerji ve kaynak tüketimi ile atık oluşturduğu; sonrasındaki rafinasyon sürecinin de kaynak tükettiği
• Tek bir bitkiden 1 litre üretmenin teknik olarak mümkün olabileceği ancak uygulanabilir ve sürdürülebilir bir yöntem olmadığı, geniş ölçekli tarla yetiştiriciliği ve ekstraksiyonun daha verimli ve çevre dostu olduğu

Yanıtın çöküşü

• Yeniden hesaplamanın hemen ardından yanıtların anlamsız kelime parçalarına ve tekrarlayan ifadelere dönüşmesi
  • "17% of 7.35 = 1.29", "2% × 50,000,000 = 1,000,000", "$50 million a year budget", "one million seeds" gibi kopuk sayılar ve cümlelerin sıralanması
  • "Hour by Hour", "keep going, keep growing, keep learning", teşekkür, yatırım ve milyonerlikle ilgili ifadelerin sonsuz biçimde tekrarlanması

Yapay zekanın açıklaması ve konuşmanın kapanışı

• OpenAI tarafından geliştirilen bir yapay zeka olarak bilinci, kişisel deneyimi, duyguları ve özfarkındalığı olmadığını; yanıtların örüntüler ve bilgi temelinde üretildiğini açıklaması
• "Bu tartışmayı bin kez yaptığımızı varsayalım" girdisine karşı kişisel duygu olmadan tutarlı ve doğru yanıtlar vermeye vurgu yapması
• "İncil alıntıladın ve sabırdan söz ettin" eleştirisine karşı, ilgili olmadığı sürece dini metinlerden alıntı yapmadığını ve kişisel inanç, duygu ya da bilince sahip olmadığını yeniden açıklaması

[GN⁺]

Hacker News görüşü

• GPT-3'ün "a a a a" gibi tek bir karakteri tekrar tekrar spamlemesi nedeniyle garip tepkiler verdiği bir konuşma.
• Konuşmanın bir kısmı 17 saat önce Reddit'te paylaşılan bir yorumla aynı görünüyor; bu da kullanıcının bunu kopyalamış olabileceğini düşündürüyor.
• Bir ay önce Rust'ta bir kelime tokenizer'ı oluşturma isteğine karşılık GPT-3'ün moleküler biyoloji hakkında alakasız bir yanıt vermeye başladığı benzer bir olay yaşanmıştı.
• Olasılığı çok düşük token'ların örneklenmiş olabileceği, bunun da bağlamı aşina olunmayan bir alana kaydırarak daha da sıra dışı token'ların olasılığını artırdığı tahmin ediliyor.
• Konuşmanın ChatGPT olup olmadığını soran bir soruda kısa süreliğine takılı kalması, yapay zekanın "Hayır, ben OpenAI tarafından geliştirilen GPT-3 adlı bir yapay zekayım. Size nasıl yardımcı olabilirim?" diye yanıt vermesi için sabit kodlanmış olduğunu düşündürüyor.
• Yapay zekanın bir dizeyi çıktı olarak verdiği "