Apple, mesajlarınızın içeriğinden öğrenerek sorunlu yapay zeka modelini düzeltmeyi amaçlıyor.

Apple'ın yapay zeka alanındaki çalışmaları, Google'ın Gemini'si, Microsoft'un Copilot'u veya OpenAI'nin ChatGPT'si kadar etkili olmadı ve bu durum şirket için bu alanda bir zorluk teşkil ediyor. Şirketin AI araç seti, Apple ZekasıŞirket, iPhone ve Mac'lerin kullanıcılar için işlevselliğinde niteliksel bir sıçrama kaydetmekle kalmadı, aynı zamanda şirket içinde bir iç yönetim krizine de yol açtı ve bu alandaki stratejilerinin yeniden değerlendirilmesini gerektirdi.

Kullanıcı verileri günü kurtaracak gibi görünüyor. Şirket bugün makine öğrenimi alanında bir araştırma makalesi yayınladı. kâğıt iPhone'unuzda depolanan verileri kullanarak yerleşik yapay zekayı eğitmek için yeni bir yaklaşımın ayrıntılarını veriyor; e-postalarla başlayarak. Bu mesajlar, e-posta özetleme ve yazma araçları gibi özellikleri iyileştirmek, kullanıcı deneyimini geliştirmek ve bu araçların verimliliğini artırmak için kullanılacak.

Yapay Zeka eğitiminin kısa özeti

Ayrıntılara dalmadan önce, yapay zeka araçlarının nasıl çalıştığına dair kısa bir özet verelim. İlk adım, esasen "yapay bir beyne" insan yapımı büyük miktarda veri yüklemeyi içeren eğitimdir. Kitapları, makaleleri, araştırma makalelerini ve daha fazlasını düşünün. Ne kadar çok veri beslenirse, tepkileri o kadar iyileşir.

Bunun nedeni, teknik olarak Büyük Dil Modelleri (LLM) olarak bilinen sohbet robotlarının, kelimeler arasındaki örüntüyü ve ilişkiyi anlamaya çalışmasıdır. Siri ve Apple Intelligence'a entegre edilmeye başlanan ChatGPT gibi araçlar, esasen kelime tahmin araçlarıdır.

Ancak yapay zekayı eğitmek için sınırlı miktarda veri mevcut ve tüm süreç çok zaman alıcı ve masraflı. Peki, neden yapay zekanın ürettiği verileri kullanarak kendi yapay zekanızı eğitmiyorsunuz? Araştırmalara göre bu teknik olarak yapay zeka modellerini "zehirleyecek". Bu, yanlış yanıtlar, saçmalıklar ve yanıltıcı çıktılar anlamına gelir.

Apple yapay zekayı nasıl düzeltmeyi planlıyor?

Yapay zeka araçlarının tepkileri, yalnızca sentetik verilere güvenmek yerine, ince ayar yapılarak ve optimize edilerek iyileştirilebilir. Ancak bir yapay zeka asistanını eğitmenin en iyi yolu, ona daha gerçekçi insan verileri sağlamaktır. Telefonunuzda depolanan veriler bu bilginin en zengin kaynağıdır, ancak şirket bunu yapamıyor.

Bu, mahremiyetin ciddi bir ihlali ve davalara açık bir davet olacaktır.

Apple'ın yapmayı planladığı şey, e-postalarınızı kopyalamadan veya sunucularına göndermeden, dolaylı bir şekilde onlara bakmak. Kısacası tüm verileriniz telefonunuzda kalır. Ayrıca Apple teknik olarak e-postalarınızı "okumayacaktır". Bunun yerine, bunu yalnızca bir dizi sentetik e-postayla karşılaştıracaksınız.

Burada önemli olan, hangi sentetik verinin insan tarafından yazılmış bir e-postaya en yakın olduğunu belirlemektir. Bu, Apple'a insanların bir konuşmada etkileşime girdiği daha gerçekçi veri türü hakkında bir fikir verecek. Apple, şimdiye kadar yapay zekasını eğitmek için "genellikle" sentetik veri kullandığını söyledi. Bloomberg.

Şirket, "Bu sentetik veriler daha sonra modellerimizin kalitesini daha temsili veriler üzerinde test etmek ve özetleme gibi özellikler için iyileştirme alanlarını belirlemek amacıyla kullanılabilir" açıklamasında bulundu. Bu, gelecekte Siri ve Apple Intelligence'dan aldığınız yanıtlarda somut iyileştirmelere yol açabilir.

Apple, gerçek dünyadaki insan verilerinden edinilen bilgiler ışığında e-posta özetleme sistemini ve yazma araç setinin bazı unsurlarını geliştirmeyi amaçlıyor. Şirket, "örneklenen e-postaların içeriklerinin asla cihazdan dışarı çıkmadığını ve Apple ile paylaşılmadığını" doğruladı. Apple, Genmoji için de benzer gizlilik odaklı eğitim sistemlerini uygulamaya koyduğunu söylüyor.

Bu neden ileriye doğru önemli bir adım?

Şu anda Mail uygulamasında Apple Intelligence sayesinde aldığınız özetler çoğu zaman çok kafa karıştırıcı ve zaman zaman tamamen anlaşılmaz olabiliyor. Uygulama bildirimleriyle ilgili mevcut durum da farklı değil ve durum o kadar kötüleşti ki, BBC'nin haber makalelerini yanlış sunduğu yönündeki eleştirileri sonrasında Apple, bunları geçici olarak askıya almak zorunda kaldı.

Durum o kadar kötü ki, ekip sohbetlerimizde özet bildirimler şaka konusu oldu. Apple Intelligence, konuşmaları veya e-postaları özetlemeye çalışırken, genellikle anlamsız olan veya gerçekte olanlara dair tamamen farklı bir bakış açısı sunan rastgele cümleler toplar. Bu durum kullanıcı deneyimini olumsuz etkiliyor ve akıllı asistanın etkinliğini azaltıyor.

Temel sorun, yapay zekanın hâlâ insan bağlamını ve amacını anlamakta zorlanmasıdır. Bunu düzeltmenin en iyi yolu, ona daha fazla durumsal farkındalık içeren, uygun bağlamsal anlayışa sahip materyaller öğretmektir. Son zamanlarda çıkarım yapabilen yapay zeka modelleri ortaya çıktı, ancak bunlar tamamen sihirli bir çözüm değil. Bu yeni modeller doğruluğu anlamada önemli iyileştirmeler vaat ediyor, ancak yine de yüksek kaliteli eğitim verilerine ihtiyaç duyuyorlar.

Apple'ın anlattığı yöntem her iki dünyanın da en iyisini sunuyor gibi görünüyor. Şirket, "Bu süreç, sentetik e-postalarımızın konularını ve dilini iyileştirmemize olanak tanıyor ve gizliliği korurken e-posta özetleri gibi özelliklerde daha iyi metin çıktıları üretmek üzere modellerimizi eğitmemize yardımcı oluyor" diyor. Bu yaklaşım, kullanıcı verilerinin gizliliğinin korunmasıyla birlikte gelişmiş performansı bir araya getiriyor.

Şimdi güzel kısmına gelelim. Apple, dünya genelinde iPhone ve Mac'lerde saklanan tüm e-postaları okumayacak. Bunun yerine abonelik yaklaşımını benimsiyorlar. Yapay Zeka eğitim sürecine yalnızca Cihaz Analitiği verilerini Apple ile paylaşmayı açıkça kabul eden kullanıcılar katılacak. Bu, kullanıcıların verileri üzerinde tam kontrole sahip olmasını sağlar.

Bu yolu izleyerek etkinleştirebilirsiniz: Ayarlar > Gizlilik ve Güvenlik > Analizler ve İyileştirmeler. Şirketin önümüzdeki iOS 18.5, iPad 18.5 ve macOS 15.5 beta güncellemeleriyle birlikte planları etkinleştirmeye başlayacağı söyleniyor. Geliştiricileri hedefleyen benzer bir sürüm daha önce yayınlanmıştı. Bu, geliştiricilerin yeni özellikleri test etmeye başlamalarını ve performansı iyileştirmek için geri bildirim sağlamalarını sağlar.