Bilgisayar bilimci Moritz Hardt, 2026 yılında yayımlanan kitabında çarpıcı bir tez ortaya koyuyor: Yapay zeka gelişimini onlarca yıldır besleyen kıyaslama (benchmarking) yöntemleri aslında "makine öğrenimini hatalı kılan temel yanlış" konumunda. Hardt, bu kıyaslamaların sektör için elzem ölçütler hizmet etmesine rağmen, tarihsel olarak bilimsel titizlikten uzak kaldığını savunuyor. Test setlerinin halka açık internete yüklenmesi, modellerin onları değerlendirmek için kullanılan verilerden öğrenmesine yol açan bir duruma zemin hazırladı. Bu durum, modellerin gerçek zekasını yansıtmayan, abartılı ve çoğu zaman yanıltıcı doğruluk oranları üretmesine neden oldu. Hardt, tüm bu kusurlara rağmen paradoksal bir başarıya dikkat çekiyor…

Konular: Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Veri Bilimi

SiteM’de tam özet, flashcard ve quiz →

Orijinal kaynak: www.quantamagazine.org

Kaynak: sitem.co — paylas.io yer imi / keşif katmanı.