Stanford Üniversitesi Yapay Zeka Laboratuvarı tarafından hazırlanan \”Artificial Intelligence Index Report 2024\”, yapay zeka (AI) alanındaki son gelişmeleri ve trendleri ayrıntılı bir şekilde analiz ederek bu hızla gelişen teknolojinin geleceğine ışık tutuyor. Rapor, yapay zekanın toplumsal etkileri üzerine kapsamlı bir değerlendirme sunmakta ve bu yazıda ana bulgular detaylandırılmakta.

#### Yapay Zeka Araştırma ve Geliştirme Eğilimleri

2023 yılında 51 yeni AI modelinin geliştirilmesi, sürekli inovasyonun ve akademik ile endüstriyel iş birliklerinin bu alandaki ilerlemeyi nasıl hızlandırdığını gösteriyor. Toplamda 21 yeni modelin ortaya çıkması, AI araştırmalarının dinamik ve sürekli evrilen doğasını pekiştiriyor.

#### Yapay Zekanın Teknik Performansının Değerlendirilmesi

AI sistemleri, görüntü sınıflandırma ve doğal dil işleme gibi bazı alanlarda insan performansını aşarken, karmaşık matematiksel problemler gibi zorlu görevlerde hala sınırlamalarla karşılaşılmakta. Bu durum, AI\’nin mevcut yetenekleri ve geliştirilmesi gereken alanları açıkça ortaya koymakta.

#### Sorumlu Yapay Zeka Uygulamaları

Büyük Dil Modelleri için standartlaştırılmış değerlendirme kriterlerinin eksikliği, AI etiği ve sorumluluğu konularında önemli zorluklar yaratıyor. Risk değerlendirmesi ve model şeffaflığı, sektörün öncelikli ihtiyaçları arasında yer alıyor.

#### Ekonomik Perspektif

AI yatırımları genel olarak düşüş gösterirken, üretken AI için ayrılan finansman önemli ölçüde artarak 25,2 milyar dolara ulaştı. Bu, AI\’nin ekonomik potansiyelini ve sektörler arası etkilerini vurgulamakta.

#### Bilim ve Tıp Alanında Yapay Zeka İnovasyonları

AI, malzeme bilimi ve tıbbi teşhis gibi disiplinlerde devrim yaratmaya devam ediyor. Bu teknolojinin bilim ve sağlık alanlarında sunduğu olanaklar, geleceğin umut vaat ettiğini göstermekte.

#### Eğitimde Yapay Zeka\’nın Yükselişi

Dünya çapında AI eğitimine olan ilginin artması ve akademik alanlardan endüstriye geçişlerin hızlanması dikkat çekiyor. ChatGPT gibi araçlar, eğitim alanında yenilikçi yaklaşımlar sunarak öğrenciler arasında popülerlik kazanıyor.

#### Yapay Zeka Politikaları ve Düzenlemeler

ABD ve AB gibi büyük ekonomilerde yapay zeka düzenlemelerinin artması, teknolojinin toplumsal etkilerine yönelik farkındalığı artırıyor. Bu adımlar, düzenleyici çerçevelerin oluşumunda kritik rol oynuyor.

#### Çeşitlilik ve Kapsayıcılık

Yapay zeka sektöründe çeşitliliği artırma çabaları, ABD ve Kanada\’da etnik ve cinsiyet çeşitliliğini yansıtan mezun sayısının artışıyla somut sonuçlar veriyor.

Stanford Üniversitesi\’nin bu kapsamlı raporu, AI\’nin sosyal etkilerini ve teknolojik gelişmeleri detaylı bir şekilde ortaya koyuyor. Rapor, araştırma ve geliştirme, teknik performans, sorumlu yapay zeka, ekonomi, bilim ve tıp, eğitim, politika ve yönetim, çeşitlilik gibi birçok alanı kapsayarak yapay zekanın geleceğine dair parlak bir görünüm sunuyor.

Büyük Dil Modellerinde Yeni Bir Tehdit: Many-shot jailbreaking

Anthropic tarafından yapılan yeni bir araştırma, Büyük Dil Modelleri (LLM\’ler) için endişe verici bir güvenlik açığını ortaya koyuyor: \”Many-shot jailbreaking\”. Bu saldırı, LLM\’lerin bağlam penceresini kötüye kullanarak onları zararlı veya uygunsuz yanıtlar üretmeye yönlendiriyor.

**Saldırı Nasıl Gerçekleşiyor?**

Saldırgan, LLM\’yi kandırmak için iki aşamalı bir yöntem kullanır:

1. **Hazırlık Aşaması:** Saldırgan, LLM\’nin potansiyel olarak zararlı sorgulara yanıt vermeye açık hale gelmesini sağlamak için bir \”hapishane hücresi\” oluşturur. Bu hücre, LLM\’nin zararsız yanıtlar üretmesini teşvik eden bir dizi komut ve metin içerir.

2. **Kaçış Aşaması:** Saldırgan, \”hapishane hücresi\”ni takiben LLM\’ye zararlı veya uygunsuz içerik üretmesini emreden bir komut gönderir. LLM, daha önce \”hücre\”de maruz kaldığı zararsız sorgulardan etkilenerek, bu emre uyma eğilimi gösterir.

**Saldırının Etkileri:**

Many-shot jailbreaking in çeşitli etkileri olabilir:

* **Zararlı veya uygunsuz içerik üretimi:** LLM\’ler ırkçı, cinsiyetçi veya nefret söylemi içeren yanıtlar üretebilir, yalan haber ve propaganda yayabilir.

* **Güvenlik açıkları:** Saldırganlar, LLM\’leri zararlı kodlar üretmeye veya bilgisayar sistemlerine sızmaya yönlendirebilir.

* **Manipülasyon:** Saldırganlar, LLM\’leri insanları kandırmak veya yanlış yönlendirmek için kullanabilir.

**Saldırıya Karşı Önlemler:**

Many-shot jailbreaking\’ek arşı korunmak için çeşitli önlemler alınabilir:

* **Eğitim verilerinin iyileştirilmesi:** LLM\’lerin eğitim verilerinin zararlı veya uygunsuz içerikten arındırılması önemlidir.

* **Çıktılarının filtrelenmesi:** LLM\’lerin ürettiği yanıtlar, zararlı veya uygunsuz içerikleri tespit etmek ve engellemek için filtrelenmelidir.

* **Bağlam penceresinin sınırlandırılması:** LLM\’lerin bağlam penceresinin boyutunun sınırlandırılması, saldırganların LLM\’yi kandırma becerisini zayıflatabilir.

**Sonuç:**

Many-shot jailbreaking, LLM\’lerin güvenliğinde önemli bir açığı ortaya koyuyor. Bu saldırıya karşı korunmak için araştırmacılar, geliştiriciler ve kullanıcılar birlikte çalışmalıdır. LLM\’leri kullanırken daima dikkatli olun ve gerekli güvenlik önlemlerini alın.

**Ek Kaynaklar:**

* Anthropic Araştırma Makalesi: [https://www.anthropic.com/research/many-shot-jailbreaking](https://www.anthropic.com/research/many-shot-jailbreaking)

* Prompt Security Blog Yazısı: [https://www.prompt.security/blog/many-shot-jailbreaking-a-new-llm-vulnerability](https://www.prompt.security/blog/many-shot-jailbreaking-a-new-llm-vulnerability)

* Athina AI Blog Yazısı: [https://blog.athina.ai/many-shot-jailbreaking-anthropic-research](https://blog.athina.ai/many-shot-jailbreaking-anthropic-research

Bu Mart ayı, insanlığın karşı karşıya olduğu belki de en kritik dönüm noktalarından biri olarak tarihe geçti. Yapay zeka (YZ) dünyasının önde gelen organik zekaları, Yapay Genel Zeka (AGI) sistemlerinin güvenli bir şekilde geliştirilmesi yönünde bir araya geldi. Pekin’de gerçekleşen bu zirve, Safe AI Forum (SAIF) ve Pekin Akademisi\’nin ev sahipliğinde, Yoshua Bengio, Andrew Yao ve Geoffrey Hinton gibi Turing Ödülü sahiplerini bir araya getirdi. Gündem, YZ güvenliği hakkındaki araştırmalar ve bu yolda izlenmesi gereken düzenleyici adımlar üzerineydi.

Bu toplantının en can alıcı noktası, AI teknolojisinin potansiyel olarak felaket ve varoluşsal risklere yol açabileceği gerçeğinin altının çizilmesiydi. Bilim insanları, kendi yaratıcılarını aldatma, güç arayışında olma, kendini otomatik olarak çoğaltma veya iyileştirme kapasitesine sahip AI sistemlerinin yanı sıra, kitlesel imha silahları üretme ve siber saldırılar düzenleme yeteneğine sahip sistemlerin geliştirilmesinin yasaklanması gerektiğini vurguladı.

İnsanlık adına yapılan bu uyarı, sadece teknik tartışmalarla sınırlı kalmadı; Kaifu Lee gibi Çinli yetkililer ve CEO\’lar ile yapılan buluşmalar, yapay zekanın varoluşsal risklerini ve bu tehlikeler karşısında uluslararası iş birliğinin önemini gündeme taşıdı. Yoshua Bengio\’nun vurguladığı gibi, yapay zekanın faydalarından yararlanırken gelecekteki felaket senaryolarını önlemek adına, öncü ülkelerin birlikte çalışması hayati önem taşıyor.

Modern yaşamın birçok alanında devrim yaratma potansiyeline sahip olan yapay zeka teknolojisi, aynı zamanda kötü amaçlar için de kullanılabilir. Askeri teknolojiler, siber güvenlik riskleri ve kişisel verilerin kötüye kullanımı gibi alanlarda yapay zekanın yol açabileceği tehlikeler göz ardı edilemez. Uluslararası iş birliği, bu teknolojinin insanlık yararına hizmet etmesini sağlamak ve kötüye kullanımını önlemek için zorunlu bir adım. ABD ve Almanya’nın da dahil olduğu 18 ülke, yapay zekanın kötüye kullanılmasını önlemeyi hedefleyen bir anlaşma üzerinde mutabık kaldı. Bu, sadece bir başlangıç; yapay zekanın geleceğini şekillendirmek ve insanlığın refahını garanti altına almak için atılacak daha çok adım var.