"Yapay zekâ ile oluşturulan tüketicilerle fikir veya ürün test edin ve güvenle kararlar verin."

Geçtiğimiz Şubat ayında ortaya çıkan Synthetic Users hizmeti, adından da anlaşılacağı gibi, ürün geliştirme ile ilgili kullanıcı araştırmalarında gerçek insanları değil, oluşturulmuş sanal tüketicileri kullanıyor. Sanal kişilere yönelik görüşmeler ve anketler yapılabilir ve ürün kullanım deneyimiyle ilgili geri bildirimler alınabilir. Ayrıca, uzun süredir birlikte olan bir Avrupa çifti gibi hedef müşterilerin belirli koşullarını ayarlama özelliği ve ilgili görüşme verileri 100'ü 380 dolara mal olan çığır açan bir maliyet tasarrufu sağlıyor. Ve bu hizmeti gören etnografya, sosyoloji ve antropoloji alanlarında uzmanlaşmış topluluklar, hizmet hakkında rahatsız edici, tehdit edici veya eğlenceli gibi çeşitli tepkiler veriyor.

Bu, 'sentezlenmiş' yaratımlar değil, insanın kendisini anlamakla ilgili olan nitel araştırmada, insanın temel kimliğine, amacına, zevkine ve değerlerine ilişkin standartların beklenenden daha kolay kopyalanıp anlaşılabileceği endişesi ve gerçek insanların gerçek hayatta karşılaştığı sorunların karmaşık bir sosyo-politik ortam ve karşılıklı anlayış ilişkilerinin yeterince uygulanamayacağı konusunda bir küçümseme içerir.

Aslında, bu tür sentetik veriler yeni bir kavram değil. Sentetik veriler, veri setlerinin elde edilmesinin zor olduğu durumlarda özellikle faydalıdır. Örneğin, bir otomobil üreticisinin sanal otomobil simülasyonlarında sürücü davranışlarını taklit etmek için kullanılır ve bu da modelleri geniş ve çeşitli senaryolarda eğitmek için kullanılabilir. Ayrıca 2,7 milyonun üzerinde COVID-19 hastasının kayıtlarını kopyalayarak, dünya çapındaki araştırmacıların hızlı bir şekilde paylaşabileceği ve araştırabileceği, istatistiksel özellikleri aynı olan ancak tanımlayıcı bilgileri içermeyen veri setleri oluşturmak için de kullanılmıştır.

Ancak ChatGPT'nin neredeyse her alanda hizmete uygulanmasıyla hızla yayılıyor olması, zaten artan sentetik veri talebinin daha da patlamasına neden olmuş ve kapsamı artık insanların günlük olarak elde ettiği içgörüleri bile sentetik verilerle değiştirebileceğini iddia eden hizmetlere kadar genişlemiştir.

Özellikle Synthetic Users hizmetinin en belirgin şekilde ortaya koyduğu sentetik veri kullanımına ilişkin endişeler, 'Gerçeklikten Uzaklık', yani 'Veri' ve 'Gerçek' tanımlarının yeniden değerlendirilmesi gereksinimini ortaya koymaktadır.

Zaten yanlış bilgi çağında yaşıyoruz ve gördüğümüz tüm verilerin kaynağını ve önyargılarını anlamak giderek daha zorlaşıyor. Önümüzdeki yıllarda ortaya çıkacak sentetik veri seli, 'gerçek' ve 'yapay' arasındaki çizgileri daha da belirsiz hale getirmenin yanı sıra, sıradan veri tüketicilerinin kaynak verilerin kaynağını, toplama ve manipülasyon yöntemlerini ve sonuç olarak ne kadar güvenilebileceğini eleştirel olarak değerlendirmesini daha da zorlaştıracaktır.

Bu nedenle, sentetik veri devriminin bizim istemediğimiz bir dünyayı yaratmasını önlemek için en önemli başlangıç, büyük veri değil, küçük veriye odaklanmaktır. Günümüzde birçok şirket, önyargılı veya eksik veri setlerinin açık olmasına rağmen, mevcut tüm verilere dayanarak kararlar vermeyi tercih eden, sözde 'veri odaklı karar verme'ye odaklanma eğilimindedir. Bu nedenle, sentetik veriler, bulabileceğimiz en iyi gerçek verilere dayanmalıdır. Ayrıca, bu noktada, verilerdeki en önemli şeyin ne olduğu ve neden önemli olduğu konusunda derinlemesine bir bağlamsal anlayışa sahip olmak ve mümkün olan en yüksek kalitede ilk veri setlerini sağlamak gerekir.

İnsanların söyledikleri ile yaptıkları arasındaki fark veya davranışlarımızın hayatlarımız üzerindeki beklenmedik etkileri gibi en son temel insan olgularına dayanmayan bir anlayışa sahip olmadan, şirketlere ve sıradan insanlara zarar verecek şekilde gerçekliği tehdit eden bir sosyal dünyayı simüle etme riskiyle karşı karşıyayız.

Gelecekte sentetik veriler, günlük yaşamımızda çok daha büyük bir yer kaplayacaktır. Dünyayı deneyimleme şeklimizi şekillendiren algoritmalardan verilerle gerçeklik anlayışımıza kadar her şeyi yeniden yapılandırma potansiyeline sahiptir. Bu önemli kararları, ne kadar iyi niyetli olursa olsun, birkaç veri bilimcisine bırakmak çok risklidir ve sosyal bilimler ve beşeri bilimler alanlarından uzmanlarla işbirliğini gerektirecektir. Bunun nedeni, sentetik verilerin mevcut bazı veri setlerinden daha kötü veya daha az faydalı olmamasıdır, aksine, çok fazla potansiyel ortaya koyabilmeleri nedeniyle korku vericidir.

*Bu makale, 11 Nisan 2023 tarihinde yayınlananundefined'Elektronik Haber'deki imzalı makaleye ait orijinal metindir.

Referanslar

Gerçek insanlarla uğraşmadan araştırma

Yapay zekânın durumu

Sentezleme olmadan kullanıcı araştırması

Sentetik Araştırma ve Silikon Örneklemesi // BrXnd Dispatch vol. 010
Sentetik Veriler Hakkında Konuşmamız Gerekiyor⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠