1 puan yazan GN⁺ 5 시간 전 | Henüz yorum yok. | WhatsApp'ta paylaş
  • Substack, okurların gönderilerde insan tarafından yazılan ve yapay zeka destekli bölümlerin oranını tahmin etmesini sağlayan Pangram taramasını ve yaratım sürecini açıklayan “How I make this” özelliğini kullanıma sundu
  • Amaç, yapay zeka kullanımının kendisinden çok şeffaflık eksikliğine odaklanarak yazarların kendi katkılarının takdir edilmesini ve okurların okuyacakları içeriği daha iyi değerlendirmesini sağlamak
  • Yazarlar şeffaflığın artmasını memnuniyetle karşılarken yanlış pozitif olasılığı, tek bir etiketle yakalanması zor yaratım süreçleri ve birbirlerinin çalışma biçimlerini gözetleme riskinden endişe ediyor
  • Geri bildirimler doğrultusunda, Pangram ile etkileşime girmeye veya önce tarama yapmaya gerek kalmadan gönderi bazında okur taramasını devre dışı bırakma mümkün hale geldi
  • Yapay zeka araştırma, çeviri, düzenleme, taslak yazımı gibi pek çok aşamada kullanıldığından, yalnızca tespit sonucuyla yazarın düşüncesini ve emeğini değerlendirmek zor; somut çalışma biçimlerinin açıklanması okurlarla güven kurmak için kullanılıyor

Pangram tabanlı yapay zeka şeffaflık özelliği

  • Okurlar, Substack’te yayımlanan metinleri tarayarak doğrudan insan tarafından yazılan bölümler ile yapay zeka desteği alan bölümlerin tahmini oranını görebiliyor
  • Yayıncılar için de özellikler sunuluyor
    • Yayımdan önce taslak üzerinde Pangram çalıştırılabiliyor
    • Gönderi bazında okur taraması devre dışı bırakılabiliyor
    • Yaratım sürecini açıklayan “How I make this” ifadesi eklenerek okur beklentisi belirlenebiliyor
  • Özellik web, iOS ve Android üzerinde kullanılabiliyor
  • Substack ve Pangram, yayıncıların içeriklerini üretken yapay zeka modellerinin eğitimi için kullanmıyor

Yapay zeka kullanımından çok şeffaflığa odaklanma

  • Yapay zeka kullanımı ve bunun açıklanmasına ilişkin normlar henüz yerleşmiş değil; ancak Substack, yapay zeka kullanımının kendisi mutlaka sorun olmasa bile şeffaflık eksikliğinin sorun olduğu kanaatinde
  • Hedef, yazarların emekleri için hak ettikleri takdiri almasına ve okurların zamanlarını nereye ayıracaklarını daha fazla bilgiyle seçmesine yardımcı olmak
  • Yapay zekanın performansından bağımsız olarak, insani bakış açısının kültür için gerekli bir unsur olduğu varsayılıyor

İnsan yaratıcılığı ve yapay zeka etrafındaki tartışmalar

  • Archie Hall, yapay zekanın ekonomik potansiyeli konusunda iyimser olsa da okunabilir düzeyde olsa bile yapay zeka tarafından yazılmış cümlelerden kaçınılması gerektiğini düşünüyor
  • Lincoln Michel, sanatın niyet ve seçim gerektirdiğini; seçimlerin ürünü olmayan yapay zeka çıktısının sanat olamayacağını değerlendiriyor
  • Hinternet Editorial Board, yapay zeka bağımlılığını 0–10 arası Mohs tarzı bir ölçekle sınıflandırmayı öneriyor
  • Sam Kriss, yazma işini yapay zekaya bırakmayı sert bir dille reddediyor
  • Yazarlar, yapay zekanın neleri üretip üretemeyeceğini bizzat test etti
    • Freddie deBoer, büyük dil modellerinin bir romanın cümleleri dışındaki bileşenlerini yazıp yazamayacağını denedi
    • Rohit Krishnan, edebi üslubun istatistiksel özelliklerini ölçtü ve modellerin bunları öğrenip öğrenemeyeceğini inceledi
    • Hollis Robbins, iki farklı LLM’in ürettiği şiirleri karşılaştırarak büyük şiire yaklaşıp yaklaşamayacaklarını değerlendirdi ve bir şair için istisnai ifadenin kendisinin şiir olduğunu savundu
    • Elle Griffin, gelecekteki bir yapay zeka ütopyasında geçen bir günü kurmaca olarak yazdı
    • Andrea Bartz, mevcut üretken yapay zekaya karşı ayrıntılı argümanlar kaleme aldı
  • Teddy(T.M.) Brown, ticari yazıların önemli bir bölümünün zaten özünde yaratıcı ifade olmadığını; yok olan şeyin ruhtan çok yazarların geçim kaynağı olduğunu düşünüyor

Lansman sonrası olumlu tepkiler

  • Bazı yazarlar şeffaflık aracını, yazarları korumak ve okur deneyimini iyileştirmek için doğru bir ilk adım olarak değerlendirdi
  • Katie Harbath, yapay zeka tespit araçlarının etik kullanımın nüanslarını silebileceğinden endişe etse de şeffaflığı destekliyor
    • Danışmanlık, kitap yayını hazırlığı ve gündelik yaşamı birlikte yürütürken düzenli bültenini sürdürmesinde yapay zekanın yardımcı olduğunu açıkladı
  • Gergely Orosz, bir içeriğin yapay zeka tarafından yazıldığını öğrendiğinde, üreticinin onu bizzat yazmaya zaman ayırmadığını varsaydığını ve okumadığını söyledi
  • Joe Hill, yapay zekanın ortalama bir insandan daha iyi yazdığını ancak profesyonel bir yazardan daha kötü olduğunu; bu farkın okurları uzaklaştıran düşük kaliteli içeriklerin kitlesel olarak üretilmesine yol açtığını düşünüyor
  • Helen Lewis, kendi yazdığı 2.000 kelimenin insan tarafından yazılmış olarak değerlendirilmesinin ardından yapay zeka kullanım biçimini açıkladı
    • Yazılarını bizzat yazıyor; yapay zekayı doğruluk kontrolü veya yazım denetimi için kullanmıyor
    • Araştırmada yapay zeka kullandığında, arama motoru kullanırken yaptığı gibi birincil kaynakları bizzat kontrol ediyor

Yanlış pozitifler ve topluluk kültürüne dair endişeler

  • Karşı görüşler, yapay zeka kullanımını tek bir etikete indirgemekten doğan üç sınıra işaret ediyor
    • İnsan tarafından yazılmış metinlerin yapay zeka ürünü olarak değerlendirilmesi anlamına gelen yanlış pozitifler
    • Tek bir etiketle bir yazının tüm yaratım sürecini yakalamanın zorluğu
    • İlginin eserden çok başkalarının çalışma biçimlerini gözetlemeye kayabilmesi
  • Emma Richmond, belirli kuralları izleyen akademik cümlelerin yanlışlıkla yapay zeka olarak sınıflandırılabileceğinden endişe ediyor
  • Kathleen Schmidt, hata yapabilen tespit araçlarını herkes kullandığında, gerçekten yapay zeka kullanmayan yazarların bile yapay zeka kullanmış olmakla suçlanabileceğini düşünüyor
  • Monica Hebert, yapay zeka tespitini kılık değiştirmiş bir ahlaki saflık testi olarak eleştiriyor
    • Tespit araçları yapay zeka katkısı olasılığını tahmin edebilir; ancak ilk fikri kimin bulduğunu, deneyimi kimin yaşadığını, hikayeyi kimin anlattığını ve düzelttiğini bilemez
    • Taslakları reddeden, tezi değiştiren, mizahı geri kazandıran, paragrafları ve sonları yeniden yazan insan emeğini de ölçemez

Geri bildirimlere göre taramayı devre dışı bırakma

  • Substack, geri bildirimleri dikkate alarak yayıncıların önce yazıyı taraması veya Pangram ile etkileşime girmesi gerekmeksizin gönderi bazında okur taramasını devre dışı bırakmayı seçebilmesini sağlayacak şekilde değişiklik yaptı
  • Yapay zeka kullanım biçimleri yaratıcı sayısı kadar çeşitli olduğundan, tarama sonucuyla birlikte gösterilen “How I make this” ifadesiyle somut süreç açıklanabiliyor

“How I make this” kullanım örnekleri

  • Claudia Sahm ilk taslağı her zaman bizzat yazıyor ve yapay zekayı ağırlıklı olarak açıklığı artıran düzenlemeler için kullanıyor
    • Yazmadan önce fikirlerini yapay zeka ile gözden geçiriyor; doğrudan talimat verdiği veri analizleri ve grafikler dahil arka plan materyali toplamada da ondan yararlanıyor
    • Hatalar ve eksiklerden kendisinin sorumlu olduğunu belirtiyor
  • Ana dili İngilizce olmayan Thierry, yapay zekayı İngilizce editörü gibi kullanıyor
    • Cümleleri düzeltiyor, ancak düşünceleri veya esas içeriği değiştirmiyor
  • Plum Sykes, yapay zekayı hiç kullanmadığını kısaca açıklıyor
  • Nate, araştırma, taslak, yazım ve düzenleme süreçlerinin tamamında yapay zeka kullanıyor
    • Önce 10–15 dakika boyunca sesi metne dönüştürerek kendi düşüncelerini ham haliyle yakalıyor
    • Ardından modelle taslak oluşturuyor ve kendi düşünce ve niyetlerini doğru yansıtacak şekilde tekrar tekrar revize ediyor
    • Yapay zeka destekli olarak değerlendirilmesini doğru ve beklenen bir sonuç olarak görüyor
  • Morgan Vogel, yazılarını herkese açık Google Docs, kafeinli içecekler ve dualarla yazdığına dair mizahi bir ifade kullanıyor
  • Sara Szal MD, fikirlerin kendi araştırmalarından, 30 yıllık klinik pratiğinden ve yayımladığı altı kitaptan geldiğini açıklıyor
    • Kendi yazılarıyla eğitilmiş yapay zeka araçlarını düzenleme ve yayın verimliliğini artırmak için kullanıyor; ancak çerçeveleri, modelleri, eleştirel düşünmeyi ve klinik önerileri bizzat oluşturuyor
  • Anthony Lawrance, Claude’u bir editörün muhabir ekibini yönetmesi gibi kullanıyor
    • Ona materyal ve hikaye toplatıyor, ardından kaynakları inceliyor ve taslağı titizlikle düzenliyor; başlık yazımı ve yayımlama sorumluluğunu ise kendisi üstleniyor
  • Jim Waterson, çalışmalarında çok fazla insan emeği bulunduğunu ve yapay zeka kullanmadığını belirtiyor

Gelecek planları

  • Substack, yaratıcılar ile okurlar arasında güven inşa etmeyi ve herkesin yaratıcı faaliyetleri ile işi için uygun seçimler yapabileceği bir ortam oluşturmayı planlıyor
  • Gelecek haftadan itibaren “Model Behavior” serisini başlatarak yazarların, yaratıcıların ve düşünürlerin yapay zeka çağındaki çalışma biçimlerini ve yapay zekaya dair duygularını ele alacak
  • Yayıncılardan, yeniden paylaşım, yorumlar ve “How I make this” açıklamaları yoluyla yapay zeka ortamında yazarları ve yaratıcıları destekleme yolları hakkında görüş istemeyi sürdürüyor

Henüz yorum yok.

Henüz yorum yok.