Çin'deki Fudan Üniversitesi öğrencileri bu yılki final sınavlarında, yapay zeka modellerini yanıltacak sorular yazmakla görevlendirildi. Modeller ne kadar çok yanlış yanıt verirse öğrenciler de o kadar yüksek puan aldı.

ChatGPT ve Gemini gibi büyük dil modellerinin yaygınlaşmasıyla birlikte öğrenciler de ödevlerinde bu yapay zeka modellerini kullanmaya başladı.

Eğitim kurumları ve öğretmenler ise öğrencilerin bir dersi ne kadar iyi kavradığını sağlıklı bir şekilde ölçebilmek için bu modellere karşı sert kurallar getiriyor. 

Örneğin New York okullarında ChatGPT kullanımı yasaklanırken, intihalleri tespit etme aracı Turnitin'e, metinlerde yapay zekayı saptama özelliği getirildi.

Öte yandan öğrenciler ve yeni mezunlar, sayısız sektörde yapay zekanın kullanıldığı bir dönemde iş hayatına girmeye hazırlanıyor. 

İş imkanlarını bu yeni teknolojiye kaptırma endişesi taşıyan gençlerin, geleceklerini güvence altına almasının en iyi yolu bu araçları kullanmayı öğrenmekten geçiyor gibi görünüyor.

Şanghay'daki Fudan Üniversitesi, öğrencilerini bu yeni döneme daha iyi hazırlamak amacıyla bu yıl yeni bir sınav modeli geliştirdi.

Bu bahar dönemindeki veri madenciliği dersini alan 51 öğrenciden, konuyla ilgili 10 soru hazırlaması istendi. 

Öğrenciler daha sonra bu soruları ABD merkezli Anthropic'in Claude modeli ve Çin'in DeepSeek ve MiniMax araçlarına yöneltti. Amaç, üç modeli de zorlayarak sorulara yanlış cevap vermesini sağlamaktı.

Sınavı tasarlayan öğretim üyesi Xiao Yanghua "Yapay zeka çağındaki en önemli rekabet avantajı, yapay zekayı kullanma ve yapay zekayı değerlendirme becerisi" diyerek ekliyor:

Yapay zekanın uygulayıcısı değil, yargıcı olun.

Sınavda üç ayrı modelin kullanılması da yapay zekayı etkin bir şekilde kullanmaya önem verildiğini gösteriyor. Bir aracın doğru yanıtladığı soruya bir diğeri yanlış cevap verebilir ve öğrencilerin hangi görev için hangi aracı kullanması gerektiğini bilmesi onlara önemli bir avantaj sağlayacaktır.

Ayrıca üçünü de alt edecek sorular tasarlamak için modellerin yapısını ve işleyişini daha iyi kavramaları, kendi muhakeme yeteneklerini de en etkin şekilde kullanmaları gerekiyor.

Bu durum sınav sonuçlarına da yansıdı: 51 öğrenciden 50'si, en az bir modelin bir soruyu yanlış yanıtlamasını sağladı. Ancak sadece 4 öğrenci bir modeli tamamen yenmeyi başarırken, hiçbiri Claude'u tamamen alt edemedi.

Sınav sorularını tasarlayan öğrenciler bu süreçte yapay zekanın davranışıyla ilgili önemli şeyleri de fark etti.

97 puanla en yüksek notu alan Xie Jinshu, ilk hazırladığı sorularda modellerin "soruları çözmek yerine sınavı geçmeye çalıştığını" gözlemledi. Bu nedenle aldatıcı veya eksik yanıtları elemek için fazladan doğrulama aşamaları ve daha katı kurallar ekleyerek üç modeli de yanıltmayı başardı.

Bir diğer başarılı öğrenci Wen Jiachen ise çoktan seçmeli bir sınav hazırladı. Ancak bütün sorular için doğru cevap "yukarıdakilerin hiçbiri" olacaktı. İnsanlar bunu fark etse de modeller başarısız oldu.

Fudan Üniversitesi'nin bu yeni sınav sistemi, öğrencileri yapay zekanın geniş çapta kullanıldığı bir dünyaya hazırlamaya yönelik kıymetli bir adım. 

Ayrıca bu teknolojinin insanların yerini almak yerine, insan becerilerine destek olacak bir rol üstlenmesinin fayda sağlayabileceğini de gösteriyor.

Veri madenciliği öğrencileri de bu dönem aldıkları derste algoritmaları nasıl uygulayacaklarını öğrenmekten ziyade, yapay zekanın açıklarını bulmaya ve bu modellerin bile cevaplamakta zorlandığı soruları nasıl üretebileceklerini öğrenmeye daha fazla zaman ayırdı.

Xiao "Asıl zorluk, öğrencilerin muhakeme yeteneğini geliştirmesini sağlamak" diyor.

Independent Türkçe, Medium, TMTPost

Derleyen: Büşra Ağaç