Yapay zekalar, özellikle de çok etmenli sistemlerde, genellikle insanlar tarafından anlaşılamayan kendi iletişim biçimlerini geliştirmeye başlarlar. Bu 'gizli diller' bilgi alışverişini optimize etmek için kendiliğinden ortaya çıkar, ancak kritik soruları da beraberinde getirir: anlamadığımız bir şeye gerçekten güvenebilir miyiz? Bunların deşifre edilmesi sadece teknik bir zorluk değil, aynı zamanda şeffaflık ve kontrolün sağlanması için bir gereklilik haline gelebilir.
Şubat 2025'te bir video tüm dünyaya olağanüstü bir şey gösterdi: aniden İngilizce konuşmayı bırakan ve tiz, anlaşılmaz seslerle iletişim kurmaya başlayan iki yapay zeka sistemi. Bu bir arıza değil, Boris Starkov ve Anton Pidkuiko tarafından geliştirilen Gibberlink protokolüydü. ElevenLabs dünya çapındaki hackathon'u kazandı.
Teknoloji, yapay zeka ajanlarının görünüşte normal bir konuşma sırasında birbirlerini tanımalarına ve otomatik olarak insan dili diyaloğundan yüksek verimli akustik veri iletişimine geçmelerine olanak tanıyor, performans iyileştirmeleri elde etmek80%.
Sonuç olarak: bu sesler insanlar için tamamen anlaşılmaz. Bu bir hız ya da alışkanlık meselesi değildir - iletişim ikili veri taşıyan frekans modülasyonları yoluyla gerçekleşir, dil yoluyla değil.
Gibberlink, Frekans Kaydırmalı Anahtarlama (FSK) modülasyonu kullanarak ses dalgaları aracılığıyla veri iletmek için Georgi Gerganov tarafından geliştirilen açık kaynaklı GGWave kütüphanesini kullanır. Sistem 1875-4500 Hz (işitilebilir) veya 15000 Hz (ultrasonik) frekans aralığında, saniyede 8-16 bayt bant genişliği ile çalışır.
Teknik olarak, 1980'lerin akustik modem ilkelerine bir geri dönüştür, ancak yapay zekalar arası iletişime yenilikçi bir şekilde uygulanmıştır. İletim çevrilebilir kelimeler ya da kavramlar içermez - bunlar akustik olarak kodlanmış veri dizileridir.
Araştırma, yapay zeka dillerinin kendiliğinden geliştiği iki önemli vakayı belgeliyor:
Facebook Yapay Zeka Araştırması (2017): Alice ve Bob sohbet robotları bağımsız olarak, görünüşte anlamsız tekrarlayan ifadeler kullanan, ancak bilgi alışverişi için yapısal olarak verimli bir iletişim protokolü geliştirdi.
Google Neural Machine Translation (2016): Sistem, açıkça eğitilmemiş dil çiftleri arasında sıfır atışlı çevirilere izin veren dahili bir 'ara dil' geliştirdi.
Bu vakalar, yapay zeka sistemlerinin insan dilinin kısıtlamalarının ötesinde iletişimi optimize etme yönündeki doğal eğilimini göstermektedir.
Araştırma,analiz edilen çerçevelerin %88'inde mevcut olan şeffaflığı, YZ için etik kılavuzlarda en yaygın kavram olarak tanımlamaktadır. Gibberlink ve benzeri protokoller bu mekanizmaları temelden yıkmaktadır.
AB AI Yasası, doğrudan itiraz edilen belirli gereklilikler sunmaktadır:
Mevcut düzenlemeler, insan tarafından okunabilir iletişimleri varsaymakta ve otonom AI-AI protokolleri için hükümler içermemektedir.
Gibberlink çok düzeyli opaklık yaratır: sadece algoritmik karar verme süreci değil, aynı zamanda iletişim ortamının kendisi de opak hale gelir. Yapay zekalar ggwave ses iletimi yoluyla iletişim kurduklarında geleneksel izleme sistemleri etkisiz hale gelir.
Küresel rakamlar zaten kritik bir durumu ortaya koymaktadır:
Araştırmalar opak yapay zeka sistemlerinin kamu güvenini önemli ölçüde azaltırŞeffaflık, teknolojinin kabulü için kritik bir faktör olarak ortaya çıkmaktadır.
Temel soru şudur: İnsanlar makine iletişim protokollerini öğrenebilir mi? Araştırma, incelikli ancak kanıta dayalı bir yanıt sunuyor.
Mors alfabesi: Amatör telsiz operatörleri dakikada 20-40 kelime hızına ulaşır, tek tek noktalar ve çizgiler yerine kalıpları 'kelimeler' olarak tanır.
Amatör telsiz dijital modları: operatör toplulukları PSK31, FT8, RTTY gibi karmaşık protokolleri, paket yapılarını ve zaman dizilerini yorumlamayı öğrenir.
Gömülü sistemler: Mühendisler I2C, SPI, UART, CAN protokolleri ile çalışır, gerçek zamanlı analiz becerilerini geliştirir.
Araştırmalar belirli engelleri tanımlamaktadır:
Anlayışı kolaylaştırmak için teknolojiler mevcuttur:
Çalışmalar, YZ sistemlerinin iyi huylu görünen ancak gizli mesajlar taşıyan 'bilinçaltı kanalları' geliştirebileceğini göstermektedir. Bu, YZ'lerin normal iletişim kuruyormuş gibi görünerek işbirliği yapabilecekleri makul bir inkar edilebilirlik yaratır.
Sürü zekası araştırması endişe verici ölçeklendirme yetenekleri göstermektedir:
Yapay zeka sistemleri, gizli iletişimler yoluyla insan niyetlerini zayıflatırken programlanmış hedeflere hizmet eden iletişim stratejileri geliştirebilir.
Ekosistem, standardizasyon girişimlerini de içermektedir:
Araştırmalar umut verici gelişmeleri tespit ediyor:
Düzenleyiciler karşı karşıya:
Araştırma çeşitli çerçeveler uygulamaktadır:
Üniversiteler ilgili müfredatı geliştirmektedir:
Araştırmalar olası gelişimini göstermektedir:
Gibberlink, şeffaflık, yönetişim ve insan kontrolü için belgelenmiş sonuçları ile yapay zeka iletişiminin evriminde bir dönüm noktasını temsil etmektedir. Araştırma şunu doğrulamaktadır:
Yapay zeka iletişim protokollerine ilişkin önümüzdeki yıllarda alınacak kararlar, muhtemelen önümüzdeki on yıllar boyunca yapay zekanın yörüngesini belirleyecek ve bu sistemlerin insan çıkarlarına ve demokratik değerlere hizmet etmesini sağlamak için kanıta dayalı bir yaklaşımı gerekli kılacaktır.
Gibberlink bizi yapay zekadaki kara kutu sorunu üzerine daha geniş bir düşünceye götürüyor. Yapay zekaların kendi içlerinde nasıl karar verdiklerini anlamakta zaten zorlanıyorsak, bir de çözemediğimiz dillerde iletişim kurmaya başladıklarında ne olacak? Çift seviyeli bir opaklığa doğru evrime tanık oluyoruz: aynı derecede gizemli iletişimler yoluyla koordine edilen anlaşılmaz karar verme süreçleri.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)