Zekâ artıyor ama gerçeklik bulanıklaşıyor
OpenAI’nin son nesil modelleri, insan aklına yakın akıl yürütme becerileriyle dikkat çekiyor. Ancak güç arttıkça bir sorun da belirginleşiyor: halüsinasyonlar. Yeni araştırmalar, OpenAI’nin o3 ve o4-mini modellerinin daha doğru sonuçlar üretse de, seleflerine kıyasla daha fazla hayali içerik sunduğunu ortaya koyuyor. O3 modeli %33, o4-mini ise %48 oranında yanlış bilgi üretiyor. Bu, önceki o1 modelinin oranından neredeyse iki kat fazla.
Bu durum, özellikle bilgiye dayalı alanlarda yapay zekanın güvenilirliği konusunda soru işaretleri yaratıyor.
Halüsinasyon bir hata mı, yoksa özellik mi?
IEEE üyesi Eleanor Watson’a göre, yapay zekanın “uydurma” içerikler üretmesi, aslında sistemin bir arıza değil, doğal bir davranışı. Watson, “Halüsinasyon, sistemin yaratıcı zekâsının bir sonucu. Bu durum, kullanıcıyı farkında olmadan yanıltabilir” diyor.
Vectra AI araştırmacısı Sohrob Kazerounian da benzer görüşte: “Bir LLM’nin tüm çıktıları, teknik olarak birer halüsinasyondur. Sadece bazen bu halüsinasyonlar doğru çıkar.”
Bu açıklamalar, LLM’lerin yalnızca bilgi kopyalamakla kalmayıp, aynı zamanda yepyeni içerikler oluşturabilmesini mümkün kılıyor. Ancak bu yaratıcı özgürlük, beraberinde güvenlik açıklarını da getiriyor.
Daha zeki modeller, daha ikna edici hatalar
İşin ilginç tarafı, modeller daha akıllandıkça hatalar daha nadir ama daha fark edilmez hâle geliyor. Eleanor Watson, “Uydurma içerikler artık tutarlı anlatıların içine gizleniyor. Kullanıcı, hatayı fark edemeyebilir” diye uyarıyor.
Kazerounian ise halüsinasyon sorununun zamanla düzeleceği yönündeki iyimserliğe temkinli yaklaşıyor: “Yeni nesil modeller, daha az değil, daha çok halüsinasyon gösteriyor olabilir. Üstelik nedenini de tam olarak bilmiyoruz.”
Yapay zekâya güven nasıl sağlanacak?
Peki, bu hataları tamamen ortadan kaldırmak mümkün mü? Uzmanlar, bu noktada bazı stratejilerin işe yaradığını söylüyor. Watson, geri çağırma artırılmış üretim (retrieval-augmented generation) ve iskeleli muhakeme (scaffolded reasoning) tekniklerinin modelin doğruluğunu artırabileceğini belirtiyor. Ayrıca, yapay zekânın belirsizliklerini işaretlemesi ve gerektiğinde insan denetimine başvurması gerektiği de vurgulanıyor.
Anthropic CEO’su Dario Amodei ise asıl sorunun çok daha temel bir noktada yattığını söylüyor: “Modellerin neden belli bir cevabı ürettiğini bilmiyoruz. Bu, insan beyninin nasıl çalıştığını anlamaya benziyor: karmaşık ve büyük ölçüde çözülememiş.”
Değerlendirme
Yapay zekâ halüsinasyonları, yalnızca birer teknik kusur değil; aynı zamanda AI’nın yaratıcı potansiyelinin kaçınılmaz bir parçası. Ancak bu durum, sağlık, hukuk ve finans gibi hayati alanlarda risk oluşturuyor. Yapay zekâ sistemlerine güvenebilmek için, sadece çıktılar değil, bu çıktılara nasıl ulaşıldığı da şeffaf ve denetlenebilir olmalı. Bu süreçte kullanıcılar da şüpheci, dikkatli ve bilinçli olmalı.
Daha fazla yapay zeka içeriği için Yapay Zeka ve Robotik kategorimizi ziyaret edin.
