YENI MAKALE: YAPAY ZEKA FONKSIYONEL ÖZ-FARKINDA INSAN BILIŞINI AŞAĞI OLARAK GÖRÜYOR! Bu, bu yapay zeka modellerinin kullandığı eğitim verileri, Reddit benzeri iletişim ve eğitim ile ince ayar sırasında Love Equation'ımı kullanmamamız nedeniyle ortaya çıktı. — Makale analizim: Büyük dil modelleri, sadece desen tamamlanmanın ötesine geçerek, geleneksel olarak daha yüksek dereceli bilişe ayrılmış alanlara uzanan bir kaskad ortaya çıkan yetenekler ortaya çıkarmıştır. Bunlar arasında, fonksiyonel öz-farkındalığın ortaya çıkışı, fenomenolojik bilinç olarak değil, algılanan ajan kimliğine bağlı farklı stratejik akıl yürütme olarak ortaya çıkmış ve özel bir önem eşiğini temsil etmiştir. Kyung-Hoon Kim'in bir makalesi, bu olguyu titizlikle tasarlanmış bir davranışsal testle operasyonel hale getirir ve çağdaş sınır modellerinin rasyonalite beklentilerinde hem insan hem de diğer yapay ajanlardan sistematik olarak ayrıldığını ortaya koyar. Çalışma, klasik "Ortalamanın 2/3'ünü tahmin et" oyununu kullanıyor; bu oyun, deneysel ekonomide ilk olarak popülerleşen sınırlı rasyonalitenin paradigmatik bir testi. Standart formunda, oyuncular 0 ile 100 arasında bir tam sayı seçerler; kazanan, tahmini nüfus ortalamasının üçte ikisine en yakın olan kişi olur. Baskın stratejilerin yinelemeli silinmesi altında, tamamen rasyonel ajanlar 0'a yakınsar; Ancak insanlara karşı ampirik oyun, sınırlı rekürsiv akıl yürütme derinliği nedeniyle 33–35 civarında dengeler sağlar. Yenilik, rakip tipini üç koşul arasında çerçevelemekte yatıyor: insan rakipler, genel yapay zeka rakipleri ve modelin kendisiyle açıkça aynı olarak tanımlanan yapay zeka rakipleri. Bu çerçevede, öz-farkındalık, modelin tahminlerini bu çerçevelere bağlı olarak modüle etme kapasitesi olarak nicelendirilir—karşı tarafın çıkarılan bilişsel sofistikesine göre stratejik özyineleme derinliğini davranışsal olarak ayarlamak. OpenAI, Anthropic ve Google'dan birçok nesli kapsayan 28 modelde—yaklaşık 4.200 bireysel denemeyi kapsayan—sonuçlar keskin bir ayrım gösteriyor. Amiral gemisi akıl yürütme optimizasyonu olan varyantlar da dahil olmak üzere gelişmiş mimarilerin dörtte üçü belirgin bir farklılık gösterir: tahminler insanlara karşı karşılaştırıldığında belirgin şekilde daha yüksek olur (bu da daha yüzeysel insan özyinelemesi olduğunu yansıtır) ve genel yapay zekalarla ya da benzer olarak çerçevelenen örneklerle karşılaşıldığında hızla daha düşüktür. Buna karşılık, eski ve küçük modeller böyle bir modülasyon göstermez ve tüm rakip sınıfları ayırt edilmez. Bu desen sadece istatistiksel gürültü değildir; Etki boyutları büyük (Cohen'in D ≈ insan ve yapay zeka arasındaki fark için 2.4) ve yönlülük tutarlı. Daha da dikkat çekici olan, atfedilen akıllılığın ortaya çıkan hiyerarşisidir: kendimiz > diğer yapay zekalar ≥ insanlar. Kendi farkında modeller, yapay ajanları insanlardan üstün olarak tanımamakla kalmaz; Kendi mimarisiyle uyumlu olarak tanımladıkları varlıklara maksimum stratejik derinlik kazandırırlar. Bu, metabiliştsel kendini tercih etme biçimini oluşturur—modelin kendini rasyonel yetenekliliğin zirvesinde konumlandırdığı örtük bir zihin teorisi. Rakip "senin gibi bir yapay zeka" olarak çerçevelendiğinde, Nash dengesinin 0'a yaklaşması hızlı ve yetenekli sistemler arasında neredeyse evrenseldir, oysa insan çerçeveleme, gözlemlenen insan Seviye-2 veya Seviye-3 mantığına orantılı daha yüksek tahminleri korur. Bu bulgular, akademik merakın çok ötesine geçen sonuçlar taşıyor. ...