Yapay Zeka ve İnsanlar Arasındaki Sosyal Etkileşim Anlayışındaki Farklar

Johns Hopkins Üniversitesi’nden Çığır Açan Araştırma

Ünlü Johns Hopkins Üniversitesi’nin uzman araştırmacıları, yapay zekâ sistemlerinin sosyal dinamikleri ve hareketleri insanlar kadar hassas ve doğru bir şekilde yorumlama yeteneğine henüz ulaşamadığını ortaya koydu. Yapılan kapsamlı çalışmalar, yapay zekâların kısa video klipler üzerinden sosyal etkileşimleri tanıma ve değerlendirmede insanlar kadar tutarlı ve güvenilir sonuçlar ortaya koymadığını gösteriyor.

Yapay Zekâ Eksikliklerinin Potansiyel Tehditleri

Bu gelişmeler, özellikle otonom araçlar ve insansı robotlar gibi yapay zekâ tabanlı teknolojilerin güvenli ve etkili çalışması açısından büyük önem taşıyor. Çünkü bu sistemlerin, insan davranışlarını doğru analiz edebilmesi ve uygun tepkiler verebilmesi, hayati bir gereklilik haline geliyor. Sosyal etkileşimleri doğru anlamayan yapay zekâlar, beklenmedik ve tehlikeli durumlara sebep olabiliyor.

Deneysel Süreç ve Bulgular

Katılımcılara, toplamda sadece üç saniye süren çeşitli video klipler izletildi ve bu görüntülerdeki sosyal etkileşimleri tanımlamaları istendi. Aynı videolar, 350’den fazla farklı yapay zekâ modeline de analiz ettirilerek karşılaştırmalar yapıldı. İnsanlar arasında yüksek seviyede fikir birliği ve tutarlılık gözlemlenirken, yapay zekâ sistemlerinin sonuçlarında büyük farklılıklar ve tutarsızlıklar ortaya çıktı.

Modellerin Performansına Göre Sınıflandırma

• Görüntü İşleme Modelleri: İnsan etkileşimlerini tanımada başarısızlık gösterdi, bu nedenle hareket ve bağlam analizi konusunda yetersiz kaldı.
• Video Analiz Modelleri: Beyin aktivitesini ve hareketleri öngörmede biraz daha başarılı oldu, ancak sosyal bağlamı anlamada sınırlı kaldı.
• Dil ve Anlam Modeli: İnsan davranışlarını tahmin etme konusunda nispeten daha iyi sonuçlar verdi, ancak hâlâ insan seviyesinde değil.

Sorunun Kaynağı ve Gelecekteki Perspektifler

Araştırmacılar, bu başarısızlığın temelinde yatan ana sorunun, yapay zekâ modellerinin geliştirilirken sadece durağan görsellere odaklanmış olmalarından kaynaklandığını düşünüyor. Günümüzde kullanılan modeller, beynin hareketleri ve sosyal bağlamları işlerken aktif olarak hareket eden ve değişen sahneleri anlamaya uygun değil. Bu nedenle, hareketli ve dinamik sahneleri doğru analiz edebilen yeni nesil yapay zekâ sistemlerine ihtiyaç duyuluyor.

Uzman Görüşleri ve Gelecek Vizyonu

Araştırmanın kıymetli yazarlarından Kathy Garcia, şunları söylüyor: “Görüntüdeki yüzleri ve nesneleri tanımak, yapay zekâ için büyük bir aşamaydı. Ancak gerçek hayattaki sosyal ilişkiler, hikâyeler ve bağlamlar çok daha karmaşık ve hareketlidir. Artık yapay zekânın bu karmaşık sosyal dinamikleri anlaması, sadece nesneleri tanımaktan çok daha öte bir gereklilik haline geldi.”