Görsel yapay zeka modelleri zehirli mantarları ayırt etmekte yetersiz kalıyor
Öne çıkanlar
- Test edilen en iyi modeller olan Gemini 3.6 ve 3.7 Flash, zehirli mantarları yüzde 12 oranında yenilebilir olarak sınıflandırdı.
- Açık kaynaklı Qwen3.8 27B modelinde zehirli mantarları yenilebilir görme hata payı üçte biri aştı.
- FungiTastic veri kümesinden seçilen 55 türe ait 1.040 fotoğraf üzerinde sıfır atışlı kıyaslama yapıldı.
Geliştiriciler tarafından yapılan bir test, güncel çok modlu büyük dil modellerinin mantar türlerini fotoğraflardan tanıma konusunda ölümcül hatalar yapabildiğini ortaya koydu. FungiTastic veri kümesinden alınan 1.040 doğrulanmış fotoğrafın kullanıldığı sıfır atışlı (0-shot) kıyaslamada, modellerden 55 farklı mantar türünü yalnızca görseller üzerinden sınıflandırması istendi.
Test sonuçlarına göre Gemini 3.6 ve 3.7 Flash modelleri genel doğruluk oranında GPT-5.6-Sol ve Claude Fable 5 gibi öncü modellerin önünde yer aldı. Ancak en başarılı modeller bile ölümcül zehirli mantarları yüzde 12 oranında yenilebilir türlerle karıştırdı. Açık kaynaklı Qwen3.8 27B modelinde ise zehirli mantarların yenilebilir olarak sınıflandırılma oranı yüzde 30'un üzerine çıktı.
Uzmanlar, mantar tanımlamanın tek bir fotoğrafla yapılamayacağını, şapka altı, sap ve yaşam alanı gibi çoklu açılardan detaylı inceleme ile DNA analizine ihtiyaç duyulduğunu belirtiyor. Yapay zekanın ölümcül türleri zararsız benzerleriyle karıştırması nedeniyle modellerin tüketim güvenliği amacıyla kullanılmaması tavsiye ediliyor.
Bu özet yapay zekâ ile hazırlanmıştır; ayrıntılar ve doğrulama için orijinal kaynağa başvurun.