Yapay zekâ teknolojisinin süratle gelişmesiyle birlikte, sohbet botları ve öbür yapay zekâ asistanları günlük hayatımızın bir modülü hâline geldi. Tekrar de yapay zekâyla ilgili daima merak edilen bir bahis var.
Yapay zekâya birebir soruyu farklı vakit diliminde yahut çabucak tekrar sorduğunuzda genellikle farklı bir cevap alırsınız. Bu durum, teknolojinin bir yanlışı yahut eksikliği üzere görünse de aslında yapay zekânın tabiatı ve çalışma prensiplerinden kaynaklanan şuurlu bir özelliktir. Yani sanılanın tersine her cevap verdiğinde sorunun karşılığı değişmez, durum büsbütün işin teknik mutfağında gizli.
Yapay zekânın verdiği cevaplar neden tutarsızdır?
Yapay zekanın birebir soruya farklı cevaplar vermesinin temelinde “üretken” (generative) ve “olasılıksal” (probabilistic) tabiatı yatar. Bu sistemler, devasa data setleri üzerinde eğitilerek sözler ve cümleler ortasındaki kalıpları ve bağları öğrenir.
Yani yapay zekâ bir soruya karşılık verirken, ezberlenmiş bir bilgiyi sunmak yerine, öğrendiği bu kalıplara dayanarak bir sonraki kelimeyi olasılıkla iddia eder. Pekala bu sürecin ardında ne üzere temel faktörler yatıyor?
1. Olasılıksal kelime seçimi
Büyük Lisan Modelleri (LLM’ler), bir metin dizisindeki bir sonraki kelimeyi iddia etmek için tasarlanmış olsa da ekseriyetle en mümkün kelimeyi seçmek yerine, mümkünlük dağılımına nazaran bir söz seçerler. Bu, tıpkı başlangıç noktası için bile farklı yolların izlenebileceği manasına gelir.
Örneğin “Türkiye’nin başşehri…” sorusuna en mümkün karşılık “Ankara’dır” olsa da, model “Ankara kenti olarak bilinir” yahut “Ankara olarak kabul edilir” üzere farklı fakat yeniden hakikat olan tabirler de üretebilir.
2. Temperature (Sıcaklık) ayarı
Yapay zekâ modellerinde “temperature” ismi verilen bir parametre bulunur. Bu parametre, modelin ne kadar “yaratıcı” yahut “tahmin edilebilir” olacağını denetim eder.
- Düşük Sıcaklık: Modelin daha dengeli ve en yüksek olasılıklı sözleri seçmeye meyilli olduğu manasına gelir. Bu, daha öngörülebilir ve tekrara dayalı karşılıklar üretir.
- Yüksek Sıcaklık: Modelin daha beklenmedik ve daha az mümkün sözleri seçme mümkünlüğünü artırır. Bu da daha yaratıcı, çeşitli ve bazen de anlamsız karşılıklar üretilmesine yol açar.
3. Eğitim verisinin genişliği ve çeşitliliği
Yapay zekâ modelleri, internetteki milyarlarca metin ve kod parçacığı ile eğitilir. Bu bilgi seti, birebir bilginin söz edildiği sayısız farklı üslup, ton ve yapı içerir. Model, bir soruya karşılık verirken bu varlıklı data havuzundan öğrendiği farklı söz biçimlerini kullanabilir. Bu da karşılıkların çeşitliliğine katkıda bulunur.
4. Bağlam ve konuşma geçmişi
Yapay zekâ ile olan etkileşimleriniz bir bağlam içinde kıymetlendirilir. Sorduğunuz evvelki sorular yahut verdiğiniz bilgiler sonraki cevapları tesirler. Şayet sohbetin başında farklı bir ayrıntı verdiyseniz, tıpkı soruya alacağınız cevap da bu yeni bağlama nazaran şekillenir, bu da her seferinde farklı karşılıklar almanızı sağlar.
5. Modelin daima güncellenmesi
Yapay zekâ modelleri statik değildir. Geliştiriciler, modelleri daima olarak yeni datalarla günceller ve algoritmalarını güzelleştirirler. Bu nedenle bir hafta evvel sorduğunuz bir soruya bugün aldığınız karşılık, modelin güncellenmiş bilgi tabanını yansıtıyor olabilir.
Yanıtların değişken olması âlâ bir şey mi?
Yapay zekânın bu dinamik cevap sistemi onu daha güçlü bir araç hâline getirir. Daima birebir ve kalıplaşmış yanıtlar yerine, farklı perspektifler sunabilir, metinleri farklı üsluplarda tekrar yazabilir ve yaratıcı içerikler üretebilir. Örneğin bir pazarlama sloganı bulmasını istediğinizde size tek bir seçenek yerine onlarca farklı alternatif sunabilmesi bu özelliğin bir sonucudur.
Ancak bu durumun dezavantajları da yok değil. Bilhassa kesin ve dengeli bilgi gerektiren durumlarda (örneğin tıbbi yahut yasal bir soruda) bu değişkenlik baş karıştırıcı olabilir. Bu nedenle yapay zekâdan alınan kritik bilgilerin her vakit güvenilir kaynaklardan teyit edilmesi gerekmektedir.
Yapay zekâdan hep hakikat bilgi almanın yolu var mı?
Yapay zekânın her vakit %100 gerçek bilgi vermesi mevcut teknolojiyle garanti edilemez. Bunun nedeni, eğitim bilgilerindeki muhtemel yanlışlar ve modelin olasılıksal çalışma prensibidir. En gerçek sonuçlar için sorunuzu mümkün olduğunca net ve spesifik bir formda sormak ve bilhassa kritik hususlarda verilen bilgileri sağlam kaynaklar aracılığıyla doğrulamak değerlidir.
İki farklı yapay zekâ modeli neden birebir soruya farklı yanıtlar verir?
İki farklı yapay zekâ modelinin (örneğin Google’ın Gemini’ı ve OpenAI’ın ChatGPT’si) farklı cevaplar vermesi son derece olağandır. Bunun temel nedenleri ortasında farklı eğitim bilgi setleri, farklı model mimarileri (algoritmaları) ve farklı “temperature” üzere hiperparametre ayarları bulunur. Her model, datayı kendi eşsiz formuyla işler ve bu da farklı “kişiliklere” ve cevap tarzlarına yol açar.
Yapay zekânın verdiği cevapların güvenilirliği nasıl artırılabilir?
Yapay zekânın güvenilirliğini artırmak için sorularınızda daha fazla bağlam ve ayrıntı verin. “Bana SEO hakkında bilgi ver” üzere genel bir soru yerine, “Küçük bir e-ticaret sitesi için başlangıç düzeyinde SEO stratejileri nelerdir?” üzere daha spesifik bir soru sormak, daha odaklı, araştırma kaynaklı ve muteber cevaplar almanıza yardımcı olur.
Bu içerikler de ilginizi çekebilir:
