Bilim insanları, her yıl yayımlanan milyonlarca makale arasında güncel kalmakta zorlanıyor. Allen Institute for AI (Ai2) ve Washington Üniversitesi'nin geliştirdiği OpenScholar, araştırmacıların bilimsel literatüre erişim, değerlendirme ve sentez yöntemlerini kökten değiştirme potansiyeline sahip bir yapay zekâ sistemi olarak dikkat çekiyor.
OpenScholar Nedir?
OpenScholar, 45 milyon açık erişimli akademik makaleyi içeren bir veri havuzuna dayalı olarak çalışan bir yapay zekâ sistemidir. Geleneksel modellerin aksine, yalnızca önceden öğrenilen bilgileri kullanmak yerine, gerçek makalelerden bilgi toplar, bulguları sentezler ve bu kaynaklara dayalı yanıtlar üretir.
Bu sistem, özellikle gerçek literatüre dayalı yanıtlar sunma becerisiyle öne çıkıyor. Yeni bir değerlendirme standardı olan ScholarQABench ile yapılan testlerde, OpenScholar, doğruluk ve kaynak gösterme açısından GPT-4o gibi büyük kapalı sistemleri geride bıraktı. Örneğin, GPT-4o’nun biyomedikal sorulara %90 oranında hayalî kaynaklar ürettiği tespit edilirken, OpenScholar doğrulanabilir kaynaklarla yanıt verdi.
Nasıl Çalışır?
OpenScholar, doğal dil geri bildirimi ile çalışan "kendini geliştiren bir döngü" kullanır. Bu sistem:
1. 45 milyon makaleden ilgili pasajları arar,
2. İlk yanıtı oluşturur,
3. Bu yanıtı geri bildirimle iyileştirir ve
4. Kaynakları doğruladıktan sonra nihai cevabı üretir.
Bu yaklaşım, araştırmacıların bilgiye hızlı ve güvenilir bir şekilde ulaşmasını sağlar.
Açık Kaynak ve Uygun Maliyet
OpenScholar, hem dil modeli kodlarını hem de geri getirme altyapısını açık kaynaklı olarak sunarak pahalı ve kapalı sistemlere meydan okuyor. Araştırmacılar, bu sistemin GPT-4o’ya dayalı çözümlere kıyasla 100 kat daha düşük maliyetle çalıştığını belirtiyor.
Ancak sistemin yalnızca açık erişimli makalelere dayanması, bazı alanlarda önemli araştırmaların gözden kaçmasına neden olabilir. Örneğin, tıp ve mühendislik gibi ücretli erişime tabi alanlarda, sistemin içerik eksikliği bir dezavantaj yaratıyor.
Bilimsel Araştırmada Yeni Bir Dönem
OpenScholar, yapay zekânın bilimdeki rolüne dair önemli sorulara ışık tutuyor. İnsan uzmanlığına rakip olmasa da araştırmacıların literatür sentezi gibi zaman alan görevlerini kolaylaştırarak bilimsel ilerlemeyi hızlandırmayı hedefliyor.
Uzman değerlendirmelerinde, OpenScholar’ın yanıtları, insan yazımı yanıtlara göre %70 oranında daha faydalı bulundu. Ancak sistem, temel çalışmalara yeterince yer vermemek ya da temsil gücü düşük araştırmaları seçmek gibi eksiklikler gösterebiliyor.
Tüm sınırlamalarına rağmen OpenScholar, bilimsel bilgi işleme kapasitesindeki bu dönüşümle, ilerlemenin önündeki engelin artık bilginin işlenmesi değil, doğru soruların sorulması olduğunu gösteriyor.
Sonuç: Açık kaynak felsefesine dayanan OpenScholar, bilimsel araştırmalarda kapalı sistemlere ciddi bir alternatif sunarak yapay zekânın demokratikleşmesine önemli bir katkı sağlıyor.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder