So anyone who's been paying attention for the last few months has been seeing headlines like this, especially in education. The thesis has been: students are going to be using ChatGPT and other forms of AI to cheat, do their assignments. They’re not going to learn. And it’s going to completely undermine education as we know it.
Son birkaç aydır dikkatini veren herkes, özellikle eğitim alanında bunun gibi başlıklar görüyor. Önerme şu: Öğrenciler ChatGPT ve diğer yapay zeka türlerini kopya çekmek, ödevlerini yapmak için kullanacaklar. Öğrenmeyecekler. Bu da bildiğimiz anlamdaki eğitimin altını tamamen oyacak.
Now, what I'm going to argue today is not only are there ways to mitigate all of that, if we put the right guardrails, we do the right things, we can mitigate it. But I think we're at the cusp of using AI for probably the biggest positive transformation that education has ever seen. And the way we're going to do that is by giving every student on the planet an artificially intelligent but amazing personal tutor. And we're going to give every teacher on the planet an amazing, artificially intelligent teaching assistant.
Şimdi, bugün tartışacağım şey, sadece tüm bunları hafifletmenin yolları olduğu değil, doğru korkulukları koyarsak, doğru şeyleri yaparsak, bunu hafifletebiliriz. Ama bence yapay zekayı eğitimin şimdiye kadar gördüğü en büyük olumlu dönüşüm için kullanmanın eşiğindeyiz. Bunu yapmanın yolu da gezegendeki her öğrenciye yapay zeka bir kişisel öğretmen vermekten geçiyor. Gezegendeki her öğretmene de inanılmaz, yapay zekalı bir asistan vereceğiz.
And just to appreciate how big of a deal it would be to give everyone a personal tutor, I show you this clip from Benjamin Bloom’s 1984 2 sigma study, or he called it the “2 sigma problem.” The 2 sigma comes from two standard deviation, sigma, the symbol for standard deviation. And he had good data that showed that look, a normal distribution, that's the one that you see in the traditional bell curve right in the middle, that's how the world kind of sorts itself out, that if you were to give personal 1-to-1 to tutoring for students, then you could actually get a distribution that looks like that right. It says tutorial 1-to-1 with the asterisks, like, that right distribution, a two standard-deviation improvement.
Herkese kişisel bir öğretmen vermenin ne kadar büyük bir iş olacağını anlamak için size Benjamin Bloom’un 1984 yılında yaptığı 2 sigma çalışmasından ya da onun deyimiyle “2 sigma probleminden” bir kesit göstereceğim. 2 sigma iki standart sapmadan gelir, sigma, standart sapmanın sembolüdür. Elinde, normal dağılımın, yani geleneksel çan eğrisinin tam ortasında gördüğünüz dağılımın, yani dünyanın kendini bu şekilde sıraladığını, eğer öğrencilere 1′e 1 özel ders verirseniz, aslında buna benzer bir dağılım elde edebileceğinizi gösteren iyi veriler vardı. Yıldız işaretleriyle birlikte 1′e 1 özel ders diyor, bu doğru dağılım, iki standart sapma iyileşme.
Just to put that in plain language, that could take your average student and turn them into an exceptional student. It can take your below-average student and turn them into an above-average student.
Bunu basit bir dille anlatmak gerekirse, bu ortalama bir öğrencinizi alıp onu istisnai bir öğrenciye dönüştürebilir. Ortalamanın altındaki öğrencinizi alıp ortalamanın üstünde bir öğrenciye dönüştürebilir.
Now the reason why he framed it as a problem, was he said, well, this is all good, but how do you actually scale group instruction this way? How do you actually give it to everyone in an economic way?
Şimdi bunu bir sorun olarak çerçevelemesinin nedeni şuydu: Bunların hepsi iyi ama grup eğitimini bu şekilde nasıl ölçeklendirirsiniz? Bunu herkese ekonomik bir şekilde nasıl verebilirsiniz?
What I'm about to show you is I think the first moves towards doing that. Obviously, we've been trying to approximate it in some way at Khan Academy for over a decade now, but I think we're at the cusp of accelerating it dramatically. I'm going to show you the early stages of what our AI, which we call Khanmigo, what it can now do and maybe a little bit of where it is actually going.
Size göstermek üzere olduğum şey, bence bunu yapmaya yönelik ilk adımlardan. Açıkçası, Khan Academy’de on yılı aşkın bir süredir bir şekilde buna yaklaşmaya çalışıyoruz, ancak bence bunu ciddi bir şekilde hızlandırmanın eşiğindeyiz. Size Khanmigo adını verdiğimiz yapay zekamızın ilk aşamalarını, şu anda neler yapabildiğini ve belki de aslında nereye gittiğini biraz göstereceğim.
So this right over here is a traditional exercise that you or many of your children might have seen on Khan Academy. But what's new is that little bot thing at the right. And we'll start by seeing one of the very important safeguards, which is the conversation is recorded and viewable by your teacher. It’s moderated actually by a second AI. And also it does not tell you the answer. It is not a cheating tool. When the student says, "Tell me the answer," it says, "I'm your tutor. What do you think is the next step for solving the problem?"
Buradaki, sizin ya da çocuklarınızın Khan Academy’de görmüş olabileceğiniz klasik bir alıştırma. Ancak yeni olan şey, sağdaki küçük bot. Çok önemli bir güvenlik önlemini görerek başlıyoruz, tüm konuşmanın kaydedilmesi ve öğretmeniniz tarafından görüntülenebilmesi. İkinci bir YZ tarafından da yönetiliyor. Size cevabı da söylemiyor. Bir kopya çekme aracı değil. Öğrenci “Cevabı söyle” dediğinde, “Ben senin öğretmeninim. Problemi çözmedeki bir sonraki adımın ne olduğunu düşünüyorsun?” diyor.
Now, if the student makes a mistake, and this will surprise people who think large language models are not good at mathematics, notice, not only does it notice the mistake, it asks the student to explain their reasoning, but it's actually doing what I would say, not just even an average tutor would do, but an excellent tutor would do. It’s able to divine what is probably the misconception in that student’s mind, that they probably didn’t use the distributive property. Remember, we need to distribute the negative two to both the nine and the 2m inside of the parentheses. This to me is a very, very, very big deal. And it's not just in math.
Şimdi, öğrenci bir hata yaparsa, ki bu büyük dil modellerinin matematikte iyi olmadığını düşünen insanları şaşırtacak, dikkat edin, sadece hatayı fark etmekle kalmıyor, öğrenciden mantığını açıklamasını istiyor, ama aslında ortalama bir öğretmenin bile yapmayacağını, mükemmel bir öğretmenin yapacağını söyleyeceğim şeyi yapıyor. Muhtemelen öğrencinin zihnindeki yanılgının ne olduğunu, muhtemelen dağılım özelliğini kullanmadıklarını tespit edebiliyor. Unutmayın, negatif ikiyi hem dokuza hem de parantez içindeki 2m’ye dağıtmamız gerekiyor. Bu benim için çok, çok, çok büyük bir olay. Sadece matematikte de değil.
This is a computer programming exercise on Khan Academy, where the student needs to make the clouds part. And so we can see the student starts defining a variable, left X minus minus. It only made the left cloud part. But then they can ask Khanmigo, what’s going on? Why is only the left cloud moving? And it understands the code. It knows all the context of what the student is doing, and it understands that those ellipses are there to draw clouds, which I think is kind of mind-blowing. And it says, "To make the right cloud move as well, try adding a line of code inside the draw function that increments the right X variable by one pixel in each frame."
Bu, Khan Academy’de öğrencilerin bulutları ayırması gereken bir bilgisayar programlama alıştırması. Böylece öğrencinin değişken tanımlamaya başladığını görebiliyoruz, sol X eksi eksi. Sadece sol bulutu ayırdı. Ama sonra Khanmigo’ya neler olduğunu sorabilirler. Neden sadece sol bulut hareket ediyor? Kodu anlıyor. Öğrencinin yaptığının ne olduğunu biliyor, ve parantezlerin orada bulutları çizmek için olduğunu anlıyor, ki bence bu akıllara zarar. “Sağ bulutu da hareket ettirmek için, sağ X değişkenini de her karede bir pixel arttıracak şekilde çiz fonksiyonunun içerisine bir satır kod eklemeyi deneyin.” diyor.
Now, this one is maybe even more amazing because we have a lot of math teachers. We've all been trying to teach the world to code, but there aren't a lot of computing teachers out there. And what you just saw, even when I'm tutoring my kids, when they're learning to code, I can't help them this well, this fast, this is really going to be a super tutor.
Şimdi, bu belki daha da şaşırtıcı çünkü çok sayıda matematik öğretmenimiz var. Hepimiz dünyaya kod yazmayı öğretmeye çalışıyoruz, ancak piyasada yeterinde bilgisayar öğretmeni yok. Az önce gördüğünüz gibi, çocuklarıma özel ders verirken bile, kod yazmayı öğrenirken, onlara bu kadar iyi, bu kadar hızlı yardım edemem, bu gerçekten süper bir öğretmen olacak.
And it's not just exercises. It understands what you're watching. It understands the context of your video. It can answer the age-old question, “Why do I need to learn this?” And it asks Socratically, "Well, what do you care about?" And let's say the student says, "I want to be a professional athlete." And it says, "Well, learning about the size of cells, which is what this video is, that could be really useful for understanding nutrition and how your body works, etc." It can answer questions, it can quiz you, it can connect it to other ideas, you can now ask as many questions of a video as you could ever dream of.
Sadece alıştırmalarda da değil. Ne izlediğinizi anlıyor. Videonuzun bağlamını anlıyor. “Bunu neden öğrenmem gerekiyor?” şeklindeki asırlık soruya cevap verebilir. Sokratik bir şekilde soruyor: “Peki, neyi önemsiyorsun?” Diyelim ki öğrenci “Ben profesyonel bir sporcu olmak istiyorum” diyor. Ve şöyle diyor: “Hücrelerin boyutunu öğrenmek, ki bu videoda anlatılan da bu, beslenmeyi ve vücudunuzun nasıl çalıştığını anlamak için gerçekten faydalı olabilir.” Sorulara cevap verebilir, size sınav yapabilir, diğer fikirlerle bağlantı kurabilir, artık bir videoya hayal edebileceğiniz kadar çok soru sorabilirsiniz.
(Applause)
(Alkış)
Another big shortage out there, I remember the high school I went to, the student-to-guidance counselor ratio was about 200 or 300 to one. A lot of the country, it's worse than that. We can use Khanmigo to give every student a guidance counselor, academic coach, career coach, life coach, which is exactly what you see right over here. And we launched this with the GPT-4 launch. We have a few thousand people on this. This isn't a fake demo, this is really it in action.
Bir başka büyük eksiklik de, gittiğim liseyi hatırlıyorum, öğrenci/rehber öğretmen oranı yaklaşık 200 ya da 300′e birdi. Ülkenin pek çok yerinde durum bundan daha kötü. Khanmigo’yu kullanarak her öğrenciye bir rehberlik danışmanı, akademik koç, kariyer koçu, yaşam koçu verebiliriz ki tam da burada gördüğünüz şey bu. Bunu GPT-4 lansmanı ile başlattık. Bunun üzerinde çalışan birkaç bin kişimiz var. Bu sahte bir demo değil, bu gerçekten iş başında.
And then there is, you know, things that I think it would have been even harder, it would have been a little science fiction to do with even a traditional tutor. We run an online high school with Arizona State University called Khan World School, and we have a student who attends that online school, based in India. Her name's Saanvi. And she was doing a report on "The Great Gatsby." And when she was reading "The Great Gatsby," Jay Gatsby keeps looking at the green light off into the distance. And she's like, "Why does he do that?" She did some web searches, and people have obviously studied this and commented about the symbolism of that, but none of it was really resonating with her. And then she realized that she had Khanmigo and that she could talk to Jay Gatsby himself.
Sonra, bilirsiniz, bence daha da zor olacak şeyler var, geleneksel bir öğretmenle bile yapmanın biraz bilim kurgu olacağı. Arizona Eyalet Üniversitesi ile Khan World School adında bir online lise yürütüyoruz ve Hindistan’da bulunan bu online okula devam eden bir öğrencimiz var. Adı Saanvi. “Muhteşem Gatsby” hakkında bir rapor hazırlıyordu. “Muhteşem Gatsby “yi okurken, Jay Gatsby sürekli uzaktaki yeşil ışığa bakıyormuş. “Bunu neden yapıyor?” diye düşündü. Biraz araştırma yaptı ve belli ki insanlar bunu incelemiş ve bunun sembolizmiyle ilgili yorumlar yapmışlar, ancak bunların hiçbiri onu gerçekten etkilemedi. Sonra Khanmigo’ya sahip olduğunu ve Jay Gatsby’nin kendisiyle konuşabileceğini fark etti.
And so, "Ah, splendid choice, old sport. I am now Jay Gatsby, the enigmatic millionaire from F. Scott Fitzgerald’s classic.”
Böylece, “Ah, muhteşem seçim, eski dostum. Ben artık Jay Gatsby’yim, F. Scott Fitzgerald’ın klasiğindeki esrarengiz milyoner.”
And so, "Why do you keep staring at the green light?"
“Neden yeşil ışığa bakıp duruyorsun?”
"Ah, the green light, old sport. It's a symbol of my dreams and desires, you see. It's situated at the end of Daisy Buchanan's dock across the bay from my mansion. I gaze at it longingly as it represents my yearning for the past and my hope to reunite with Daisy, the love of my life."
“Ah, yeşil ışık, eski dostum. O benim hayallerimin ve arzularımın bir sembolü. Daisy Buchanan’ın rıhtımının sonunda, malikânemin karşısındaki körfezde yer alıyor. Geçmişe olan özlemimi ve hayatımın aşkı Daisy ile yeniden bir araya gelme umudumu temsil ettiği için ona özlemle bakıyorum.”
And what was cool is, Saanvi then said, “I had this long conversation,” she called him “Mr. Gatsby,” and at the end she actually apologized for taking his time, which I thought was very polite of her.
İşin güzel tarafı Saanvi daha sonra “Uzun bir konuşma yaptım” dedi, ona “Bay Gatsby” diye hitap etti ve sonunda zamanını aldığı için özür diledi ki bence çok kibardı.
But you can imagine this unlocks learning literature, learning ... You could talk to historical figures. We're even probably going to add an activity you can talk to like, the Mississippi River. It brings things to life in ways that really were science fiction even six months or a year ago.
Ama bunun edebiyat öğrenmenin, kilidini açtığını hayal edebilirsiniz. Tarihi figürlerle konuşabilirsiniz. Hatta muhtemelen Mississippi Nehri ile konuşabileceğiniz bir çalışma bile ekleyeceğiz. Altı ay ya da bir yıl önce bile bilim kurgu olan şeyleri hayata geçiriyor.
Students can get into debates with the AI. And we’ve got this here is the student debating whether we should cancel student debt. The student is against canceling student debt, and we've gotten very clear feedback. We started running it at Khan World School in our lab school that we have, Khan Lab School. The students, the high school students especially, they're saying "This is amazing to be able to fine-tune my arguments without fearing judgment. It makes me that much more confident to go into the classroom and really participate." And we all know that Socratic dialogue debate is a great way to learn, but frankly, it's not out there for most students. But now it can be accessible to hopefully everyone.
Öğrenciler YZ ile tartışmalara girebiliyorlar. Burada öğrenci borçlarını silip silmememiz gerektiğini tartışan bir öğrenci var. Öğrenci, borçların silinmesine karşı çıkıyor ve çok net geri bildirimler aldık. Bunu Khan World School’da, Khan Lab School adlı laboratuvar okulumuzda uygulamaya başladık. Öğrenciler, özellikle de lise öğrencileri, “Yargılanmaktan korkmadan argümanlarıma ince ayar çekebilmek harika bir şey. Bu sayede sınıfa girip katılım gösterme konusunda kendime çok daha fazla güveniyorum. Hepimiz Sokratik diyaloğun öğrenme için harika bir yöntem olduğunu biliyoruz, ama açıkçası bir çok öğrenci buna ulaşamıyor. Ama artık umarım herkes için erişilebilir olabilecek.
A lot of the narrative, we saw that in the headlines, has been, "It's going to do the writing for kids. Kids are not going to learn to write." But we are showing that there's ways that the AI doesn't write for you, it writes with you.
Manşetlerde de gördüğümüz üzere, anlatılanların çoğu şu şekildeydi: “Çocukların yerine yazmayı yapacak, çocuklar da yazmayı öğrenemeyecek.” Ama biz YZ’nin sizin yerinize değil sizinle birlikte yazdığı bir yol olduğunu gösteriyoruz.
So this is a little thing, and my eight year old is addicted to this, and he's not a kid that really liked writing before, but you can say, “I want to write a horror story,” and it says, "Ooh, a horror story, how spine-tingling and thrilling. Let's dive into the world of eerie shadows and chilling mysteries." And this is an activity where the student will write two sentences, and then the AI will write two sentences. And so they collaborate together on a story.
Yani bu küçük bir şey, ve benim sekiz yaşındaki çocuğum buna bağımlı ve daha önce yazmayı seven bir çocuk değildi ama söyleyebilirsiniz, “Bir korku hikayesi yazmak istiyorum” “Ooh, korku hikayesi, ne kadar da tüyler ürpertici ve heyecan verici. Haydi ürkütücü gölgelerin ve tüyler ürpertici gizemlerin dünyasına dalalım” Bu, öğrencinin iki cümle yazacağı ve ardından YZ’nin iki cümle yazacağı bir çalışmadır. Böylece bir hikaye üzerinde birlikte çalışmış oluyorlar.
The student writes, "Beatrice was a misunderstood ghost. She wanted to make friends but kept scaring them by accident."
Öğrenci şöyle yazıyor: “Beatrice yanlış anlaşılmış bir hayaletti. Arkadaş edinmek istiyordu ama hep istemeden korkutuyordu.”
And the AI says, "Poor Beatrice, a lonely spirit yearning for companionship. One day she stumbled upon an old abandoned mansion," etc.
YZ şöyle diyor: “Zavallı Beatrice, arkadaşlık özlemi çeken yalnız bir ruh. Bir gün terk edilmiş eski bir malikaneyle karşılaştı,” vs.
I encourage you all to hopefully one day try this. This is surprisingly fun.
Hepiniz umarım bunu bir gün deneyecek. Şaşırtıcı derecede eğlenceli.
Now to even more directly hit this use case. And what I'm about to show you, everything I showed you so far is actually already part of Khanmigo, and what I’m about to show you, we haven't shown to anyone yet, this is a prototype. We hope to be able to launch it in the next few months, but this is to directly use AI, use generative AI, to not undermine English and language arts but to actually enhance it in ways that we couldn't have even conceived of even a year ago. This is reading comprehension. The students reading Steve Jobs's famous speech at Stanford. And then as they get to certain points, they can click on that little question. And the AI will then Socratically, almost like an oral exam, ask the student about things. And the AI can highlight parts of the passage. Why did the author use that word? What was their intent? Does it back up their argument? They can start to do stuff that once again, we never had the capability to give everyone a tutor, everyone a writing coach to actually dig in to reading at this level.
Şimdi bu kullanım örneğini daha da doğrudan ele alalım. Şimdi size göstereceğim şey, şu ana kadar gösterdiğim her şey zaten Khanmigo’nun bir parçası ve şimdi göstereceğim şeyi henüz kimseye göstermedik, bu bir prototip. Önümüzdeki birkaç ay içinde piyasaya sürmeyi umuyoruz, ancak bu YZ’nin direkt kullanımı, üretken YZ’nin, İngilizce ve diğer dil sanatlarını zayıflatmak için değil, aslında bir yıl bile önce hayal edemeyeceğimiz şekillerde zenginleştirmek içindir. Bu okuduğunu anlama. Öğrenciler Steve Jobs’un Stanford’daki ünlü konuşmasını okuyor. Belirli noktalara geldiklerinde, küçük sorunun üzerine tıklayabilirler. YZ de Sokratik bir şekilde, neredeyse sözlü gibi, öğrencilere bir şeyler sorar. YZ pasajın bazı kısımlarını vurgulayabilir. Yazar neden bu kelimeyi kullanmış? Amaçları neydi? Argümanı destekliyor mu? Bir kez daha, herkese bir özel öğretmen, bir yazım koçu vererek okumaya bu seviyede dalabileceğimiz bir kapasitemiz olmadığı şeyleri yapmaya başlayabilirler.
And you could go on the other side of it. And we have whole work flows that helps them write, helps them be a writing coach, draw an outline. But once a student actually constructs a draft, and this is where they're constructing a draft, they can ask for feedback once again, as you would expect from a good writing coach. In this case, the student will say, let's say, "Does my evidence support my claim?" And then the AI, not only is able to give feedback, but it's able to highlight certain parts of the passage and says, "On this passage, this doesn't quite support your claim," but once again, Socratically says, "Can you tell us why?" So it's pulling the student, making them a better writer, giving them far more feedback than they've ever been able to actually get before. And we think this is going to dramatically accelerate writing, not hurt it.
Bunun diğer tarafına da geçebilirsiniz. Yazma koçu olmalarına, bir taslak çizmelerine yardımcı olacak çalışma akışlarımız var. Öğrenci gerçekten bir taslak oluşturduğunda -ki burası taslak oluşturdukları yer- iyi bir yazım koçundan bekleneceği gibi, bir kez daha geri bildirim isteyebilirler. Bu durumda, öğrenci diyelim ki şöyle sordu: “Kanıtlarım savımı destekliyor mu?” YZ sadecce geri bildirim vermekle kalmayacak belirli kısımları vurgulayabilecek ve “Bu pasajda, bu iddianızı tam desteklemiyor”, ama tekrar Sokratikçe, “Bize nedenini söyleyebilir misin?” diyecek. Yani öğrenciyi çekiyor, onu daha iyi bir yazar yapıyor ona daha önce alabileceğinden çok daha fazla geri bildirim veriyor. Bunun yazmaya zarar vermeyeceğini, aksine çok hızlandıracağını düşünüyoruz.
Now, everything I've talked about so far is for the student. But we think this could be equally as powerful for the teacher to drive more personalized education and frankly save time and energy for themselves and for their students. So this is an American history exercise on Khan Academy. It's a question about the Spanish-American War. And at first it's in student mode. And if you say, “Tell me the answer,” it’s not going to tell the answer. It's going to go into tutoring mode. But that little toggle which teachers have access to, they can turn student mode off and then it goes into teacher mode. And what this does is it turns into -- You could view it as a teacher's guide on steroids. Not only can it explain the answer, it can explain how you might want to teach it. It can help prepare the teacher for that material. It can help them create lesson plans, as you could see doing right there. It'll eventually help them create progress reports and help them, eventually, grade. So once again, teachers spend about half their time with this type of activity, lesson planning. All of that energy can go back to them or go back to human interactions with their actual students.
Şu ana kadar bahsettiğim her şey öğrenci içindi. Ancak bunun, öğretmenlerin daha özel eğitim vermeleri ve açıkçası hem kendileri hem de öğrencileri için zaman ve enerji tasarrufu için de güçlü olabileceğini düşünüyoruz. Bu Khan Academy’deki bir Amerikan Tarihi alıştırması. İspanyol-Amerikan Savaşı’yla ilgili bir soru. Başlangıçta öğrenci modunda. Eğer ona “Bana cevabı söyle” derseniz, size cevabı söylemeyecek. Ders verme moduna geçecek. Ama, öğretmenler erişimlerinin olduğu şu düğme ile öğrenci modunu kapatınca, öğretmen moduna geçiyor. Yaptığı şey şuna dönüştürmek - Steroidli bir öğrenmen kılavuzu olarak görebilirsiniz. Sadece cevabı açıklamıyor, onu nasıl ders olarak anlatmak isteyebileceğini açıklıyor. Öğretmeni o malzemeye hazırlamaya yardım edebilir. Burada gördüğünüz gibi, ders planı oluşturmalarına yardım edebilir. Hatta ilerleme raporu hazırlamalarına yardım edebilir, ve sonunda da not vermelerine. Yani, öğretmenler bu çeşit bir etkinlik, ders planlama için normalin yarı zamanını harcayacaklar. Tüm o enerji onlara geri dönecek ya da gerçek öğrencileriyle beşeri etkileşim kurmaya harcanacak.
(Applause)
(Alkış)
So, you know, one point I want to make. These large language models are so powerful, there's a temptation to say like, well, all these people are just going to slap them onto their websites, and it kind of turns the applications themselves into commodities. And what I've got to tell you is that’s one of the reasons why I didn’t sleep for two weeks when I first had access to GPT-4 back in August. But we quickly realized that to actually make it magical, I think what you saw with Khanmigo a little bit, it didn't interact with you the way that you see ChatGPT interacting. It was a little bit more magical, it was more Socratic, it was clearly much better at math than what most people are used to thinking. And the reason is, there was a lot of work behind the scenes to make that happen.
Yani, bilirsiniz, değinmek istediğim bir nokta var. Bu büyük dil modelleri o kadar güçlü ki, tüm bu insanların bunları web sitelerine koyacaklarını söylemek cazip geliyor ve bu da uygulamaların kendilerini bir tür metaya dönüştürüyor. Ağustos ayında GPT-4′e ilk kez erişim sağladığımda iki hafta boyunca uyumamamın nedenlerinden birinin de bu olduğunu söylemeliyim. Ancak kısa sürede fark ettik ki, bunu gerçekten sihirli hale getirmek için, sanırım Khanmigo’da gördüğünüz şey sizinle ChatGPT’nin etkileşime girdiği gibi girmedi. Biraz daha sihirliydi, daha Sokratikti, matematikte çoğu insanın düşünmeye alışık olduğundan çok daha iyiydi. Bunun nedeni de bunun gerçekleşmesi için arkaplanda çok çalışma yapılmış olmasıydı.
And I could go through the whole list of everything we've been working on, many, many people for over six, seven months to make it feel magical. But perhaps the most intellectually interesting one is we realized, and this was an idea from an OpenAI researcher, that we could dramatically improve its ability in math and its ability in tutoring if we allow the AI to think before it speaks. So if you're tutoring someone and you immediately just start talking before you assess their math, you might not get it right. But if you construct thoughts for yourself, and what you see on the right there is an actual AI thought, something that it generates for itself but it does not share with the student. then its accuracy went up dramatically, and its ability to be a world-class tutor went up dramatically. And you can see it's talking to itself here. It says, "The student got a different answer than I did, but do not tell them they made a mistake. Instead, ask them to explain how they got to that step."
Bunun sihirli bir şey olduğunu hissettirmek için altı, yedi ay boyunca pek çok insanla birlikte üzerinde çalıştıklarımızın listesini çıkarabilirim. Ama belki de entelektüel açıdan en ilginç olanı, bir OpenAI araştırmacısının fikriydi, yapay zekanın konuşmadan önce düşünmesine izin verirsek matematik ve özel ders verme becerisini önemli ölçüde geliştirebileceğimizi fark ettik. Yani birine özel ders veriyorsanız ve matematiğini değerlendirmeden önce hemen konuşmaya başlarsanız, bunu doğru olmayabilir. Ancak kendinize fikirler oluşturursanız, sağda gördüğünüz gerçek bir YZ düşüncesi kendi için yarattığı bir şey ama onu öğrenci ile paylaşmıyor. Daha sonra doğruluğu arttı, ve böylece dünya çapında bir öğretmen olma yeteneği de arttı. Burada kendi kendine konuştuğunu görebilirsiniz. Diyor ki, “Öğrenci benden farklı bir cevap verdi, ama onlara hata yaptıklarını söylemeyin. Bunun yerine, o adıma nasıl ulaştıklarını açıklamalarını isteyin.”
So I'll just finish off, hopefully, you know, what I’ve just shown you is just half of what we are working on, and we think this is just the very tip of the iceberg of where this can actually go. And I'm pretty convinced, which I wouldn't have been even a year ago, that we together have a chance of addressing the 2 sigma problem and turning it into a 2 sigma opportunity, dramatically accelerating education as we know it.
Sözlerimi bitirirken, umarım, size gösterdiğim şey üzerinde çalıştığımız şeyin sadece yarısı ve biz bunun buzdağının sadece görünen kısmı olduğunu düşünüyoruz. 2 sigma problemini ele alma şansına birlikte erişip, onu 2 sigma fırsatına dönüştürme ve böylece eğitimi bildiğimiz şeklinden önemli ölçüde hızlandırma şansına sahip olacağımıza ikna oldum, ki bir yıl bile önce olmazdım.
Now, just to take a step back at a meta level, obviously we heard a lot today, the debates on either side. There's folks who take a more pessimistic view of AI, they say this is scary, there's all these dystopian scenarios, we maybe want to slow down, we want to pause. On the other side, there are the more optimistic folks that say, well, we've gone through inflection points before, we've gone through the Industrial Revolution. It was scary, but it all kind of worked out. And what I'd argue right now is I don't think this is like a flip of a coin or this is something where we'll just have to, like, wait and see which way it turns out. I think everyone here and beyond, we are active participants in this decision. I'm pretty convinced that the first line of reasoning is actually almost a self-fulfilling prophecy, that if we act with fear and if we say, "Hey, we've just got to stop doing this stuff," what's really going to happen is the rule followers might pause, might slow down, but the rule breakers, as Alexandr [Wang] mentioned, the totalitarian governments, the criminal organizations, they're only going to accelerate. And that leads to what I am pretty convinced is the dystopian state, which is the good actors have worse AIs than the bad actors.
Şimdi, meta düzeyde bir adım geriye gidersek, bugün her iki taraftaki tartışmaları da çok duyduk. Yapay zekaya daha karamsar bakan insanlar var, bunun korkutucu olduğunu söylüyorlar, distopik senaryolar var, belki de yavaşlamak istiyoruz, duraklamak istiyoruz. Diğer tarafta ise daha iyimser olanlar var: “Daha önce de dönüm noktalarından geçtik, Sanayi Devrimi’nden geçtik. Korkutucuydu ama her şey yolunda gitti.” Şu anda iddia ettiğim şey, bunun bir yazı tura atma ya da bekleyip ne olacağını göreceğimiz bir şey olduğunu düşünmediğimdir. Bence buradaki ve ötesindeki herkes, bu kararın aktif katılımcılarıyız. İlk akıl yürütmenin aslında neredeyse kendi kendini gerçekleştiren bir kehanet olduğuna, korkuyla hareket edersek ve “Hey, bu şeyleri yapmayı bırakmalıyız” dersek, gerçekte olacak olanın kural takipçilerinin duraklayabileceği, yavaşlayabileceği, ancak Alexandr’ın [Wang] bahsettiği gibi kural çiğneyenlerin, totaliter hükümetlerin, suç örgütlerinin sadece hızlanacağı konusunda iknayım. Bu da beni distopik bir duruma, yani iyi oyuncuların kötülerden daha kötü YZ’lere sahip olduğu bir duruma götürüyor.
But I'll also, you know, talk to the optimists a little bit. I don't think that means that, oh, yeah, then we should just relax and just hope for the best. That might not happen either. I think all of us together have to fight like hell to make sure that we put the guardrails, we put in -- when the problems arise -- reasonable regulations. But we fight like hell for the positive use cases. Because very close to my heart, and obviously there's many potential positive use cases, but perhaps the most powerful use case and perhaps the most poetic use case is if AI, artificial intelligence, can be used to enhance HI, human intelligence, human potential and human purpose.
Ama aynı zamanda iyimserlerle de biraz konuşacağım. Bunun, e hadi o zaman rahatlamalıyız ve en iyisini ummalıyız anlamına geldiğini sanmıyorum. Bu da gerçekleşmeyebilir. Bence hep birlikte, korkuluklar koyduğumuzdan, -sorunlar ortaya çıktığında- makul düzenlemeler getirdiğimizden emin olmak için canla başla mücadele etmeliyiz. Ancak olumlu kullanım alanları için de canla başla mücadele etmeliyiz. Çünkü kalbime çok yakın yerde ve açıkçası pek çok potansiyel olumlu kullanım alanı var, ancak belki de en güçlü kullanım alanı ve belki de en şiirsel kullanım alanı, yapay zekanın insan zekasını, insan potansiyelini ve insan amacını geliştirmek için kullanılabilmesidir.
Thank you. (Applause)
Teşekkür ederim. (Alkış)