1. Makale yazmak için önce bir konu bulmak gerekir. Bu bir hipotez, bir savunma ya da bir derleme olabilir. Yani bilimsel bir iddia öne sürersiniz. Aksini iddia edenlere karşı iddiayı savunma için makale yazabilirsiniz (ki o savunma da bir bilimsel iddiadır). Ya da bir disiplinde aynı başlık altındaki bilgileri derleyerek daha önce gözlemlenmemiş bir husus tespit edebilirsiniz.
2. Makalenin temel önermesini ortaya koyun. Bu, doğru ya da yanlış değeri alabilecek ve eğer yanlış ise yanlışlığının ispatlanması mümkün olan bir konuda olacaktır.
3. Önermeyi genişletin. En az 2 en çok 5 ana başlık altında çalışmanızı alt konulara ayırın. Bu genelde yazının konusu olan meselenin ortaya konması ve sonra yazarın kendi argümanlarını sunması şeklinde olur.
4. Buradan anlaşılması gereken hususları sonuç kısmına yazabilirsiniz.
Örneğin ChatGPT'ye yapay zekanın güvenilmezliği konusunda bir makale yazması söylendiği zaman şöyle bir başlangıç yapmaktadır:
Yapay zeka, son yılların en popüler teknolojilerinden biri olmuştur. Birçok sektörde ve alanda kullanılan yapay zeka, insanların hayatını kolaylaştırmak, verimliliği artırmak ve hizmet kalitesini yükseltmek amacıyla geliştirilmiştir. Ancak, yapay zeka teknolojisi henüz tam anlamıyla güvenilir bir teknoloji değildir. Yapay zeka algoritmaları hatalar yapabilir, veri kirliliği, yanlış öğrenme gibi sorunlara neden olabilir ve bu da uygulamaların yanlış sonuçlar vermesine yol açabilir. Bu makalede, yapay zekanın güvenilmezliği konusu ele alınacaktır.
Yapay zeka algoritmaları, genellikle milyonlarca veri üzerinde eğitilir. Ancak, bu verilerde hatalar, önemli bilgilerin eksik olması veya verilerin yanlış etiketlenmesi gibi sorunlar ortaya çıkabilir. Bu tür hatalar, yapay zeka algoritmalarının yanlış sonuçlar vermesine neden olabilir. Örneğin, bir sağlık uygulaması, doğru bir teşhis koymak yerine yanlış bir teşhis yapabilir. Bu durum, yanlış tedavi veya hatta ölüme neden olabilir.
Yapay zeka algoritmaları, birçok farklı özellik veya parametre üzerinden eğitilebilir. Ancak, bu özellikler veya parametreler yanlış seçilirse, sonuçlar doğru olmayabilir. Örneğin, bir yüz tanıma uygulaması, yüz özelliklerini doğru bir şekilde tanımlamadığında veya yanlış özellikleri tanımladığında yanlış sonuçlar verir.
Yapay zeka algoritmaları, bazen insanların önyargılarına göre eğitilebilir. Bu durum, özellikle sosyal adalet konusunda önemlidir. Örneğin, bir istihdam uygulaması, bir iş pozisyonuna başvuran kişinin cinsiyetine veya ırkına göre yanlış bir değerlendirme yapabilir. Bu durum, haksızlıklara neden olabilir.
Yapay zeka algoritmaları, veri kirliliği gibi sorunlara da neden olabilir. Veri kirliliği, verilerin eksik veya yanlış olması durumunda ortaya çıkar. Örneğin, bir trafik sinyalizasyonu uygulaması, trafik yoğunluğunu yanlış ölçerse, trafik kazalarına neden olabilir.
Kaynak: OpenAI Chatbot.
_______________
Tik İşareti Kopyala Üslü Sayı Yazma Heryer Nasıl Yazılır Allah Arapça Yazılışı Klavyede Şapkalı A Yapmak
Bu sitede salt TDK imla kılavuzu esas alınmamıştır. Zira TDK, 1985'ten sonra yayınevlerin başvuru kaynağı olma özelliğini kaybetmiştir. 1980 öncesi TDK üyelerinin eseri olan Ana Yazım Kılavuzu ve Dil Derneği Yazım Kılavuzu, yayıncıların tamamına yakınının temel başvuru kaynağı olmuştur.
