Yapay zeka ile öğrenmeye çalışma veya bilişsel zeka gerektiren konuları yapay zekaya sorup bilgi edinmeye çalışmanın zararları, tahmin edilebilir sonuçların ötesinde felaketlere yol açabiliyor.
Oakland Üniversitesinden Prof. Dr. Barbara Oakley, AA muhabirine yaptığı değerlendirmede bu konuya bir örnek vererek, "Finlandiya'da çarpım tablosunu hiç öğrenmemiş bir hemşirelik öğrencisini düşünün. Bir ilaç dozunu hesaplıyor, hesap makinesine "10 × 10" yazıyor, ancak yanlışlıkla fazladan bir sıfıra basıyor. Ekranda "1000" görünüyor. Hiç tereddüt etmeden kabul ediyor. Neden mi? Bir şeylerin feci şekilde ters gittiğini bildiren bir iç alarm sistemi yok." şeklinde aktardı.
Oakley, bireylerin yapay zekaya bilişsel zeka gerektiren sorular sormadan önce o konuda temel bazı bilgilere sahip olmasının kritik olduğunu vurguladı. Bu sayede yapay zekadan elde edilen çıktılar, temel bilgilerle örtüşmüş olur ve yapay zeka kişinin adeta "asistanı" gibi hareket eder.
Hataları fark etme özelliğinin kaybolmasının tehlikeli olduğunu belirten Oakley, "Sağlık, mühendislik, finans ve sayısız başka alanlarda, zihindeki bilgi, güncelliğini yitirmiş bir yük değil, teknoloji başarısız olduğunda veya girdi hataları yaptığımızda son savunma hattımızdır." değerlendirmesinde bulundu.
Öğrenme sürecinde "beynin hata sinyalleri vermesinin" kritik olduğunu vurgulayan Oakley, "Bir öğrenci zor bir soruyla karşılaştığında hemen ChatGPT’ye başvurursa, bu, beynin en güçlü öğrenme mekanizmasını devre dışı bırakır.” diye ekledi.
Oakley, “Temel bilgi altyapısı olmadan kişiler, yapay zekanın sofistike görünümlü ancak değersiz çıktılarını gerçek kaliteyi ayırt edemez. Yapay zeka, sağlam bilgi temeli olanlar için güçlü bir araçtır, ancak temeli eksik olanlarda yüzeysel bir ustalık yanılsaması yaratır.” şeklinde konuştu.
Yapay zeka sistemlerinin eğitimde mevcut önyargıları pekiştirebileceğine işaret eden Oakley, “kendi keşfetsin” yaklaşımının özellikle matematik gibi karmaşık konularda öğrencilerin başarısını düşürebileceğine dair örnekler sundu.
En etkili öğrenmenin, öğrencilerin yaklaşık yüzde 85 oranında doğru cevap verdiği “ideal zorluk seviyesinde” gerçekleştiğini kaydeden Oakley, yapay zekanın bu seviyeye yönlendiren bir “düşünme ortağı” olarak tasarlanması gerektiğini ifade etti.
Oakland Üniversitesinden Prof. Dr. Barbara Oakley, AA muhabirine yaptığı değerlendirmede bu konuya bir örnek vererek, "Finlandiya'da çarpım tablosunu hiç öğrenmemiş bir hemşirelik öğrencisini düşünün. Bir ilaç dozunu hesaplıyor, hesap makinesine "10 × 10" yazıyor, ancak yanlışlıkla fazladan bir sıfıra basıyor. Ekranda "1000" görünüyor. Hiç tereddüt etmeden kabul ediyor. Neden mi? Bir şeylerin feci şekilde ters gittiğini bildiren bir iç alarm sistemi yok." şeklinde aktardı.
Oakley, bireylerin yapay zekaya bilişsel zeka gerektiren sorular sormadan önce o konuda temel bazı bilgilere sahip olmasının kritik olduğunu vurguladı. Bu sayede yapay zekadan elde edilen çıktılar, temel bilgilerle örtüşmüş olur ve yapay zeka kişinin adeta "asistanı" gibi hareket eder.
Hataları fark etme özelliğinin kaybolmasının tehlikeli olduğunu belirten Oakley, "Sağlık, mühendislik, finans ve sayısız başka alanlarda, zihindeki bilgi, güncelliğini yitirmiş bir yük değil, teknoloji başarısız olduğunda veya girdi hataları yaptığımızda son savunma hattımızdır." değerlendirmesinde bulundu.
Öğrenme sürecinde "beynin hata sinyalleri vermesinin" kritik olduğunu vurgulayan Oakley, "Bir öğrenci zor bir soruyla karşılaştığında hemen ChatGPT’ye başvurursa, bu, beynin en güçlü öğrenme mekanizmasını devre dışı bırakır.” diye ekledi.
Oakley, “Temel bilgi altyapısı olmadan kişiler, yapay zekanın sofistike görünümlü ancak değersiz çıktılarını gerçek kaliteyi ayırt edemez. Yapay zeka, sağlam bilgi temeli olanlar için güçlü bir araçtır, ancak temeli eksik olanlarda yüzeysel bir ustalık yanılsaması yaratır.” şeklinde konuştu.
Yapay zeka sistemlerinin eğitimde mevcut önyargıları pekiştirebileceğine işaret eden Oakley, “kendi keşfetsin” yaklaşımının özellikle matematik gibi karmaşık konularda öğrencilerin başarısını düşürebileceğine dair örnekler sundu.
En etkili öğrenmenin, öğrencilerin yaklaşık yüzde 85 oranında doğru cevap verdiği “ideal zorluk seviyesinde” gerçekleştiğini kaydeden Oakley, yapay zekanın bu seviyeye yönlendiren bir “düşünme ortağı” olarak tasarlanması gerektiğini ifade etti.
