Yapay zeka alanında son birkaç yıl içinde büyük bir atılım yaşanırken, kullanıcılara sunulan yapay zeka araçları da giderek daha gelişmiş bir hâl aldı. Gerek ChatGPT ve Gemini üzere büyük lisan modelleri, gerekse Sora ve Midjourney üzere üretken yapay zekalar, bugün artık etkileyici bir noktaya gelmiş durumdalar. Lakin bu atılıma karşın, yapay zekaların aslında söylendiği kadar ara kat etmediğini savunan da bir kitle var. Üstelik bunların ortasına artık Apple araştırmacılarını da yazabiliriz. Apple’ın yapay zeka takımı tarafından bu hafta yayımlanan bir araştırma, mevcut yapay zekaların argüman edildiği kadar güzel olmadığını savunuyor. Araştırmada OpenAI, Google ve Anthropic üzere önde gelen şirketlerin geliştirdiği GPT-o3, Gemini 2.5 ve Claude 3.7 üzere üst seviye büyük lisan modellerinin aslında sanıldığı kadar “akıl yürütemediği” öne sürülüyor. Apple araştırmacılarına nazaran bu modellerin “düşünme yetisi” olarak sunulan yetenekleri, gerçekte bir tıp “düşünüyormuş üzere yapma” illüzyonu olabilir. Araştırmada, bilhassa OpenAI üzere firmaların son devirde sıkça vurguladığı “zincirleme düşünme” yaklaşımına dair önemli kuşkular ortaya konuluyor.
Apple’ın yapay zeka ve makine tahsili araştırmaları direktörü Samy Bengio’nun da müellifleri ortasında yer aldığı makalede, mevcut modellerin performansını ölçmek için kullanılan testlerin bilgi sızıntılarına açık olduğu ve bu testlerin, mevcut modellerin gerçek akıl yürütme süreçlerine dair kâfi içgörü sağlamadığı tabir ediliyor.
Yapay Zekalar Daha Derinlemesine Düşündükçe Daha Fazla Kusur Yapıyor
Apple araştırmacıları, mevcut yapay zekaların “akıl yürütme” kabiliyetlerini daha net tahlil edebilmek ismine bu yapay zekaları “kontrol edilebilir bulmaca ortamları” içinde kıymetlendirdi. Yapılan deneyler sonucunda, belirli bir karmaşıklık düzeyinin üzerine çıkıldığında bu modellerin başarı oranlarında önemli bir düşüş yaşandığı tespit edildi. Araştırmaya nazaran bu modeller, tahlil için kâfi bilgi sürece kapasitesine (token bütçesine) sahip olsalar bile, aşikâr bir karmaşıklık eşiğinin üzerinde performanslarını koruyamıyorlar; Bir problemidaha derinlemesine tahlil etmeye çalıştıkça, daha fazla kusur yapma olasılıkları artıyor. Bu durum, araştırmacıların sözüyle, “tersine ölçeklenme” ismi verilen bir hududa işaret ediyor: Model büyüdükçe ve fikir zinciri uzadıkça, beklenenin bilakis doğruluk oranı düşüyor. Apple araştırmacılarına nazaran bu durum, bir “aşırı düşünme” olgusu olarak tanımlanabilir. Araştırmada ayrıyeten bu modellerin hangi tahlil yolunu neden seçtiğinin hâlâ net halde anlaşılamadığına da dikkat çekiliyor ki hatırlarsanız Anthropic de daha evvel emsal ikazlar yapmıştı. Apple tarafından yapılan tahliller de bu modellerin karmaşık sorularda dengeli ve açık algoritmalar kullanmadığını, bazen birebir çeşitteki bulmacalara farklı mantık yürütmelerle yaklaştığını gösteriyor. Yani modeller bir niyet zinciri kuruyor üzere görünse de bu zincirin iç yapısı birçok vakit zayıf, modüllü ve güvenilmez olabiliyor.
Apple’ın yapay zeka grubu tarafından ortaya koyulan bu araştırma, yapay zekanın akıl yürütme yetenekleriyle ilgili var olan optimist beklentilere direkt bir meydan okuma olarak görülebilir. Üstelik bu, mevcut modellerin bir akıl yürütme kapasitesi konusunda hududuna ulaşmış olabileceğini ileri süren birinci araştırma da değil. Daha evvel öbür yapay zeka uzmanları da benzeri görüşleri lisana getirmişti. Lakin bu defa direkt Apple üzere bir teknoloji devinden bu tarafta bir argüman sunulması, bu hususa daha fazla dikkat çekecektir.
Diğer yandan, Apple’ın bu türlü bir araştırma yayımlamış olması, şirketin yapay zeka yarışında geri kalmasına karşı geliştirilmiş bir çeşit savunma sistemi olarak da yorumlanabilir. Apple, iPhone ve iPad üzere aygıtlarında sunduğu Apple Intelligence paketi ve akıllı asistanı Siri ile birlikte bu alanda varlık gösteriyor olsa da yapay zeka yarışında Google ve Microsoft üzere rakiplerinin çok gerisinde kaldığı aşikâr. Hâl böyleyken Apple cephesinden bu türlü bir paylaşımın gelmesi, bu araştırmada ortaya koyulan tespitlere biraz daha kuşkuyla yaklaşılmasına sebep olabilir.
