“veri kullanımı” için sonuçlar
4 sonuç bulundu. Sonuçları kategoriye göre daraltabilirsin.
Yapay Zeka Eğitimindeki Telif İhlalleri Sonradan Düzeltilemez
Yapay zeka sistemlerinin yasal zorluklarla karşılaştığı dönemde, araştırmacılar makine unutma ve çıkarım zamanı koruma sistemleri gibi sonradan uygulanan yöntemlerin telif ihlallerini çözebileceğini savunuyorlar. Ancak yeni bir hukuki analiz, bu yaklaşımların eğitim sırasında gerçekleşen yasadışı veri kullanımından kaynaklanan sorumlulukları geçmişe dönük olarak ortadan kaldıramayacağını ortaya koyuyor. Çalışma, uyumluluğun modelin çıktılarından ziyade veri kökenine bağlı olduğunu vurguluyor. Yetkisiz veri kopyalama/alma işleminin hukuken tamamlanmış bir eylem olabileceği ve model ağırlıklarının, eğitimden türetilen ifade değerini koruyan sabit kopyalar olarak işlev görebileceği belirtiliyor. Bu durum, sonradan yapılan filtreleme işlemlerini telif ihlali açısından anlamsız kılıyor.
Yapay Zeka Veri Ekonomisi İçin Yeni Simülasyon Modeli Geliştirildi
Araştırmacılar, yapay zeka veri ekonomisinin düzenlenmesi için yenilikçi bir bilgisayar simülasyonu geliştirdi. Mevcut politika yapıcıların veri kullanımı konusunda tutarlı olmayan yaklaşımlar sergilediği bir ortamda, bu çalışma Agent-Based Model (ABM) teknolojisini kullanarak veri pazarının dinamiklerini modellemeyi amaçlıyor. Araştırma, 2022-2025 yılları arasında yapılan saha çalışmalarından elde edilen gerçek dünya verilerini, büyük dil modelleri ile birleştirerek politika laboratuvarı oluşturuyor. Bu yaklaşım, veri sahipliği ve rızaya dayalı sistemler arasındaki politika boşluğunu doldurmayı hedefliyor.
Yapay Sağlık Verilerinin Kalitesini Ölçmek İçin Yeni Bir Yöntem Geliştirildi
Araştırmacılar, büyük sağlık veri setleri için üretilen yapay verilerin kalitesini değerlendirmek amacıyla yeni bir metodoloji geliştirdi. Çalışmada, farklı makine öğrenmesi ailelerinden yedi model karşılaştırıldı ve her biri farklı ölçeklerdeki dört veri seti üzerinde test edildi. Araştırma, özellikle Alman Kanser Kayıtları'nın epidemiyolojik verilerini kullanarak, yapay veri üretiminde karşılaşılan zorlukları ortaya koydu. Geliştirilen yöntem, sentezlenmiş veri dağılımlarının doğruluğunu tek bir grafikte görselleştirerek değerlendiriyor ve herhangi bir veri seti için uygulanabilir nitelikte. Bu yaklaşım, sağlık alanında yapay veri kullanımının güvenilirliğini artırmak için önemli bir adım olarak görülüyor.
Yapay Zeka Artık Trafik Raporlarındaki Kişisel Verileri Otomatik Tespit Edebiliyor
Araştırmacılar, trafik kazası raporlarında bulunan kişisel verileri otomatik olarak tespit eden yenilikçi bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Kaza anlatımları, trafik güvenliği analizleri için kritik bilgiler içeriyor ancak isim, adres ve plaka gibi kişisel veriler nedeniyle geniş çapta kullanılamıyor. Geleneksel yöntemler bu verileri tutarlı şekilde tespit edemezken, yeni sistem büyük dil modellerini kullanarak hem yapısal hem de bağlama dayalı kişisel bilgileri başarıyla tanımlayabiliyor. Bu gelişme, trafik güvenliği araştırmalarında gizliliği koruyarak veri kullanımını artırabilir.