Ana SayfaEditörün SeçimiYapay Zeka, Doomscrolling'i Daha Kötü Hale Getiriyor

Yapay Zeka, Doomscrolling’i Daha Kötü Hale Getiriyor

Yayımlandı:

- Bu Alana Reklam Vermek İçin: bilgi@dijitaliyidir.comspot_img
  • Yapay zeka ile desteklenen algoritmalar, iyi içeriklerin yanında önerilen kötü içerikleri de arttırarak doomscrolling (felaket kaydırması) isimli bir bağımlılığa sebebiyet verebilir.
  • Dikkat ekonomisi yani sosyal medyanın dikkatimizden nasıl para kazandığı üzerine yapılan araştırmalar da bu konuya odaklanıyor.
  • The Social Dilemma yapımı ile ünlenen girişimciler Aza Raskin ve Tristan Harris, yapay zekanın insanları tamamen ekrana bağlı hale getirmeden önlem alınması gerektiğini savunuyor.

TikTok’ta gezinirken, bir algoritma sürekli olarak zevkinize uyacak içerikleri size sunar. Bir videoyu birkaç saniye duraklattığınızda, algoritma -sizi ekrana kilitlemeyi amaçlayan sürekli bir makine- sizi benzer içeriklerle beslemeye başlayacaktır. Bu da demek oluyor ki beğendiğiniz iyi içeriklerin yanında dikkatinizi çeken zararlı içerikler de size önerilebilir. Yani doomscrolling (felaket kaydırması) isimli bir bağımlılığa sebebiyet verebilir.

Yakın zamanda, “dikkat ekonomisi” (yani sosyal medyanın dikkatimizden nasıl para kazandığı) üzerine çalışan iki uzman, yapay zekanın bunu çok daha kötü hale getireceğini öne sürdü.

Aza Raskin ve Tristan Harris, geçtiğimiz günlerde Joe Rogan’ın bir podcast bölümüne katılarak sosyal medya, dikkat süremiz ve yapay zeka ile ilgili bazı zorlu konuları ele aldılar. Netflix’in The Social Dilemma adlı özel yapımda yer almalarıyla ünlenen Center for Humane Technology‘nin kurucu ortakları, yapay zekanın, telefonlarımıza ve ekranlarımıza mümkün olduğunca bağlı kalmamızı sağlamak için nasıl fazla mesai yapacağından uzun uzun bahsetti.

Raskin, “Önümüzdeki dört ila beş yıl içinde, kültürel içeriğin çoğunluğu yapay zeka tarafından üretilecek. Bu yarış dinamiği, mevcut tüm içerikleri alacak ve yapay zeka aracılığıyla çalıştıracak. Gönderinizi Twitter’a koyacaksınız ve o da mükemmel bir görsel oluşturacak. Bu şey bir insan olarak sizden daha iyi olacak, çünkü en çok etkileşimi neyin toplayacağını bilmek için tüm interneti okuyacak.” diye ifade ediyor.

Akışı zevklerinize göre ayarlayarak sizi TikTok’a bağlı tutan aynı algoritma, daha sonra içeriğin daha ilgi çekici olmasını sağlamak için bir yapay zeka kullanacaktır. “Yapay zeka tarafından insanlardan daha fazla içeriğin üretileceği noktayı geçmek üzereyiz.” diyen Harris, yapay zeka içeriğinin kontrol altında tutulup tutulmayacağı konusundaki endişelerini dile getirdi. 

Raskin ve Harris, bir yapay zekanın bilgisayar kodunu nasıl geliştireceğini öğrendiğini ve yazılam alanında insanları geride bıraktığını da birkaç örnekle aktardı. 

Acı gerçek şu ki uzun yıllardır sosyal medyaya bağımlı durumdayız. Raskin ve Harris, “kodun” toplumda zaten mevcut olduğunu, algoritmaların çoktan çalışmaya başladığını savunuyor ve daha fazla kontrolden çıkmadan önce daha fazla güvenlik önlemi almak için derhal harekete geçmemiz gerektiğini öne sürüyorlar.

Derleyen: Esin Özcan

Günde sadece 1 TL'ye abone olarak tüm içeriklerimize sınırsız erişebilir ve bağımsız haberciliğe destek olabilirsiniz! Hemen Abone Ol

Son Eklenenler

[PazarEki] Kanser Tedavisinde “Keşif” Çağı mı? – Bölüm 4: Bir Keşif Hastaya Ne Zaman Ulaşır?

Bir ilacın laboratuvarda umut vermesi, klinik araştırmada başarılı olması hatta başka bir ülkede onay alması; o ilacın ertesi gün her hastanın ulaşabileceği bir tedavi olduğu anlamına gelmiyor. Bilimsel sonuç ile hasta odası arasında testler, ruhsatlar, geri ödeme kararları, hastane altyapısı ve zaman var.

[PazarEki] Kanser Tedavisinde “Keşif” Çağı mı? – Bölüm 3: Kanser Tedavisi Neden Kişiselleşiyor?

Bir zamanlar kanser tedavisinin temel sorusu, hastalığın vücudun hangi organında başladığıydı. Bugün buna başka sorular eklendi: Tümör hangi mutasyonu taşıyor? Hangi proteini üretiyor? Bağışıklık sistemiyle nasıl ilişki kuruyor? Yeni dönemde tedaviyi belirleyen yalnızca “hangi kanser?” sorusu değil; “hangi biyolojik özellik?” sorusu da.

[PazarEki] Kanser Tedavisinde “Keşif” Çağı mı? – Bölüm 2: Bir Haber Ne Zaman Tedaviye Dönüşür?

Bir laboratuvarda işe yarayan molekül, ertesi gün hastanede kullanılan ilaç olmaz. Hücre kültürlerinden insan çalışmalarına, erken güvenlik testlerinden binlerce hastayı kapsayan karşılaştırmalı araştırmalara uzanan uzun bir yol vardır. Kanser haberlerini doğru okumak, biraz da bu yolun nerede başladığını ve ne zaman bittiğini bilmektir.

[PazarEki] Kanser Tedavisinde “Keşif” Çağı mı? – Bölüm 1: Neden Her Hafta Yeni Bir Kanser Haberi Görüyoruz?

Yeni ilaçlar, umut veren klinik sonuçlar, mRNA aşıları, yapay zekâyla tasarlanan moleküller… Son dönemde kanserle ilgili “müjde” haberleri hızlandı. Ama bu başlıkların hiçbiri tek başına kanserin ilacının bulunduğu anlamına gelmiyor. Asıl değişen şey, kanser tedavisinin tek bir hastalığa değil; daha küçük, daha tanımlı hasta gruplarına bakmaya başlaması.

Buna benzer diğer içerikler

[PazarEki] Kanser Tedavisinde “Keşif” Çağı mı? – Bölüm 4: Bir Keşif Hastaya Ne Zaman Ulaşır?

Bir ilacın laboratuvarda umut vermesi, klinik araştırmada başarılı olması hatta başka bir ülkede onay alması; o ilacın ertesi gün her hastanın ulaşabileceği bir tedavi olduğu anlamına gelmiyor. Bilimsel sonuç ile hasta odası arasında testler, ruhsatlar, geri ödeme kararları, hastane altyapısı ve zaman var.

[PazarEki] Kanser Tedavisinde “Keşif” Çağı mı? – Bölüm 3: Kanser Tedavisi Neden Kişiselleşiyor?

Bir zamanlar kanser tedavisinin temel sorusu, hastalığın vücudun hangi organında başladığıydı. Bugün buna başka sorular eklendi: Tümör hangi mutasyonu taşıyor? Hangi proteini üretiyor? Bağışıklık sistemiyle nasıl ilişki kuruyor? Yeni dönemde tedaviyi belirleyen yalnızca “hangi kanser?” sorusu değil; “hangi biyolojik özellik?” sorusu da.

[PazarEki] Kanser Tedavisinde “Keşif” Çağı mı? – Bölüm 2: Bir Haber Ne Zaman Tedaviye Dönüşür?

Bir laboratuvarda işe yarayan molekül, ertesi gün hastanede kullanılan ilaç olmaz. Hücre kültürlerinden insan çalışmalarına, erken güvenlik testlerinden binlerce hastayı kapsayan karşılaştırmalı araştırmalara uzanan uzun bir yol vardır. Kanser haberlerini doğru okumak, biraz da bu yolun nerede başladığını ve ne zaman bittiğini bilmektir.