Yapay zeka sohbet robotlarına sorduğunuz bir sorunun ardından kendinizden emin, son derece ikna edici ama tamamen yanlış bir cevap aldınız mı? Yalnız değilsiniz. Teknoloji dünyasının en büyük baş ağrılarından biri olan bu duruma 'halüsinasyon' deniyor. Bu sorun, yapay zeka devriminin öncüsü OpenAI'ın, LinkedIn’e rakip olacak bir iş bulma platformu gibi iddialı projelere hazırlandığı bu dönemde daha da kritik bir hal alıyor. Sektördeki bu hızlı ilerleme, Snapchat’in metin komutlarıyla benzersiz görseller üreten Imagine Lens özelliğini sunması ve Google'ın durağan anıları hareketli videolara dönüştüren Veo 3 modelini Google Fotoğraflar'a entegre etmesi gibi yeniliklerle kendini gösterirken, temel sorunlar da varlığını sürdürüyor. OpenAI, yayınladığı yeni bir araştırma makalesiyle bu sorunun kökenine dair şaşırtıcı bir teşhis koyuyor: Sorun yapay zekanın kendisinde değil, onu değerlendirme biçimimizde olabilir.
Halüsinasyon Nedir? Yapay Zekanın Kendinden Emin Yalanları
OpenAI, halüsinasyonları 'dil modelleri tarafından üretilen, kulağa makul gelen ancak yanlış olan ifadeler' olarak tanımlıyor. Gelişmelere rağmen bu durumun tüm büyük dil modelleri için temel bir zorluk olmaya devam ettiğini ve muhtemelen hiçbir zaman tam olarak ortadan kalkmayacağını kabul ediyorlar. Araştırmacılar, durumu somutlaştırmak için çarpıcı bir örnek veriyor: Makalenin yazarlarından Adam Tauman Kalai'nin doktora tezinin başlığını 'yaygın olarak kullanılan bir sohbet robotuna' sorduklarında, hepsi yanlış olan üç farklı cevap almışlar. Doğum gününü sorduklarında ise sonuç değişmemiş; üç farklı ve yine yanlış tarihle karşılaşmışlar.
Bu örnek, yapay zekanın sadece hata yapmakla kalmayıp, bu hatayı büyük bir özgüvenle sunma eğilimini de gözler önüne seriyor. Peki bu nasıl mümkün oluyor?
Temel Sebep: Doğruyu Değil, 'Sıradakini' Tahmin Etmek
Araştırmaya göre, sorunun bir kısmı yapay zekanın eğitim sürecinden kaynaklanıyor. Bu modeller, bilgilerin doğruluğunu teyit etmek yerine, bir cümledeki bir sonraki kelimeyi doğru tahmin etme üzerine eğitiliyor. Model, eğitim verilerinde doğru veya yanlış etiketleri olmadan yalnızca akıcı dil örneklerini görüyor. Araştırmacılar, 'Yazım kuralları ve parantezler tutarlı kalıpları takip eder, bu yüzden bu tür hatalar model büyüdükçe ortadan kalkar. Ancak birinin evcil hayvanının doğum günü gibi keyfi ve nadir bilgiler, tek başına kalıplardan tahmin edilemez ve bu nedenle halüsinasyonlara yol açar.' diyor.
Asıl Sorumlu: Yanlış Kurgulanmış Sınav Sistemi
OpenAI'ın makalesindeki en çarpıcı iddia ise, halüsinasyonları mevcut değerlendirme yöntemlerinin körüklediği. Mevcut test sistemlerinin doğrudan halüsinasyonlara neden olmadığını, ancak 'yanlış teşvikler oluşturduğunu' savunuyorlar. Bu durumu, öğrencilerin çoktan seçmeli bir sınavda boş bırakmak yerine sallamayı tercih etmesine benzetiyorlar. Çünkü boş bırakmak sıfır puanı garantilerken, rastgele bir tahmin 'şanslıysanız doğru çıkabilir'.
Aynı şekilde, modeller yalnızca doğruluklarına, yani soruların yüzde kaçını tam olarak doğru yanıtladıklarına göre derecelendirildiğinde, 'bilmiyorum' demek yerine tahmin etmeye teşvik edilirler.
Bu sistemde yapay zeka, emin olmadığı bir konuda susmak yerine, puan kazanma umuduyla en olası görünen cevabı 'uydurmayı' daha mantıklı buluyor.
Çözüm Önerisi: Dürüstlüğü Ödüllendirmek, Atmayı Cezalandırmak
Peki çözüm ne? OpenAI'a göre cevap, değerlendirme sistemini değiştirmekten geçiyor. Tıpkı bazı sınavlarda (SAT gibi) yanlış cevapların puan düşürdüğü veya boş bırakmanın kısmi puan kazandırdığı sistemler gibi, yapay zeka değerlendirmelerinin de güncellenmesi gerekiyor. Önerilen model şu şekilde işliyor: Emin olmadan yapılan hataları, belirsizliği ifade etmekten daha fazla cezalandırmak ve 'bilmiyorum' gibi uygun belirsizlik ifadeleri için kısmi kredi vermek.
Araştırmacılar, 'Eğer ana skor tabloları şanslı tahminleri ödüllendirmeye devam ederse, modeller de tahmin etmeyi öğrenmeye devam edecektir.' diyerek, bu değişimin tüm yaygın değerlendirme metriklerine uygulanması gerektiğini vurguluyor.
Eleştirel Bakış: Sorun Sadece Teşviklerde mi?
OpenAI'ın teşhisi mantıklı olsa da, madalyonun diğer yüzünü de görmek gerekiyor. Halüsinasyon sorununu tamamen 'yanlış teşviklere' bağlamak, yapay zekanın temel mimarisindeki potansiyel bir zayıflığı basitleştirmek anlamına gelebilir. Bu modeller, bilgiyi bir insan gibi 'anlamaz', yalnızca istatistiksel kalıpları tanır. Değerlendirme sistemini değiştirmek, yapay zekayı daha temkinli hale getirebilir, ancak onun temel 'anlama' eksikliğini ortadan kaldırmaz. Belki de bu, sadece semptomları tedavi etmeye yönelik bir adımdır ve kök neden daha derinde yatmaktadır.
Gelecek Ne Getirecek? Daha Dürüst Ama Daha Az 'Yardımsever' Bir Yapay Zeka mı?
Eğer OpenAI'ın önerileri endüstri standardı haline gelirse, gelecekte daha sık 'Bu konuda bilgim yok' veya 'Emin değilim ama...' gibi cevaplar veren yapay zeka asistanları görebiliriz. Bu durum, yanlış bilgi riskini azaltarak güvenliği artırsa da, kullanıcı deneyimini bir miktar olumsuz etkileyebilir. Sonuç olarak, teknoloji dünyası bir yol ayrımında: Her soruya bir cevap vermeye çalışan ama bazen tehlikeli yalanlar söyleyen bir yapay zeka mı, yoksa sınırlarını bilen ve bunu dürüstçe ifade eden daha güvenilir bir yapay zeka mı? OpenAI, tercihini ikincisinden yana kullanıyor gibi görünüyor.
Bu haberde yer alan temel bulgular, TechCrunch'ta yayınlanan bir makaleden derlenerek Nexus Haber perspektifiyle zenginleştirilmiştir.
