Son zamanlarda yapılan araştırmalar, yeni ChatGPT modellerinin, önceki versiyonlarına kıyasla daha yüksek oranda halüsinasyon gösterdiğine dair endişe verici bir eğilimi ortaya koymuştur. Bu keşif, büyük dil modellerinde (LLM’ler) gelişmiş yetenekler ve güvenilirlik arasındaki ödünleşimlerle ilgili kritik soruları gündeme getirmektedir. Bu bulguların ayrıntılarına inelim ve potansiyel etkilerini keşfedelim.
Olayı Anlamak
OpenAI’nin yakın tarihli bir makalede detaylandırılan dahili testleri, o3 ve o4-mini gibi modellerde halüsinasyon oranlarında önemli bir artış olduğunu vurgulamaktadır. Gelişmiş muhakeme ve çok modlu yeteneklerle tasarlanan bu modeller, yapay zeka teknolojisinin en son noktasını temsil etmektedir. Görüntü oluşturabilir, web aramaları yapabilir, görevleri otomatikleştirebilir, geçmiş konuşmaları hatırlayabilir ve karmaşık sorunları çözebilirler. Ancak, bu gelişmelerin bir bedeli var gibi görünmektedir.
Bu halüsinasyonların boyutunu ölçmek için OpenAI, PersonQA adı verilen belirli bir test kullanmaktadır. Bu test, modele çeşitli kişiler hakkında bir dizi gerçek sunmayı ve ardından bu kişiler hakkında sorular sormayı içermektedir. Modelin doğruluğu daha sonra doğru cevaplar verme yeteneğine göre değerlendirilmektedir.
Önceki değerlendirmelerde, o1 modeli %47’lik takdire şayan bir doğruluk oranına ve yalnızca %16’lık bir halüsinasyon oranına ulaşmıştır. Ancak, o3 ve o4-mini aynı değerlendirmeye tabi tutulduğunda, sonuçlar belirgin şekilde farklıydı.
Daha az dünya bilgisine sahip daha küçük bir varyant olan o4-mini modelinin, daha yüksek bir halüsinasyon oranı göstermesi bekleniyordu. Ancak, o4-mini’nin web aramaları ve bilgi erişimi için yaygın olarak kullanılan ticari olarak temin edilebilen bir ürün olduğu düşünüldüğünde, %48’lik gerçek oran şaşırtıcı derecede yüksekti.
Tam boyutlu o3 modeli de halüsinasyon görme konusunda endişe verici bir eğilim göstermiştir. Model, yanıtlarının %33’ünde bilgi uydurarak o1 modelinin halüsinasyon oranını fiilen ikiye katlamıştır. Buna rağmen, o3 aynı zamanda OpenAI’nin genel olarak daha fazla iddiada bulunma eğilimine bağladığı yüksek bir doğruluk oranına da ulaşmıştır.
Halüsinasyonları Tanımlamak
Yapay zeka bağlamında ‘halüsinasyon’ terimi, bir modelin herhangi bir belirgin kaynak veya gerekçe olmaksızın olgusal olarak yanlış veya anlamsız yanıtlar üretme eğilimini ifade etmektedir. Bunlar, yalnızca kötü verilerden veya yanlış yorumlamadan kaynaklanan hatalar değildir. Bunun yerine, halüsinasyonlar modelin akıl yürütme sürecindeki daha temel bir kusuru temsil etmektedir.
Yanlış bilgiler kesinlikle Wikipedia girişleri veya Reddit başlıkları gibi çeşitli kaynaklardan gelebilirken, bu örnekler, belirli veri noktalarına atfedilebilen izlenebilir hatalara daha çok benzemektedir. Öte yandan halüsinasyonlar, yapay zeka modelinin belirsizlik anlarında gerçekleri icat etmesiyle karakterize edilmektedir; bu olgu bazı uzmanlar tarafından ‘yaratıcı boşluk doldurma’ olarak adlandırılmıştır.
Bu noktayı açıklamak için ‘Şu anda mevcut olan yedi iPhone 16 modeli nelerdir?’ sorusunu düşünün. Bir sonraki iPhone’un ne olacağını yalnızca Apple bildiğinden, LLM’nin bazı gerçek cevaplar vermesi ve ardından işi bitirmek için ek modeller uydurması muhtemeldir. Bu, modelin görevi tamamlamak için bilgi uydurduğu veya ‘yaratıcı boşluk doldurma’ olarak adlandırılan halüsinasyonun açık bir örneğidir.
Eğitim Verilerinin Rolü
ChatGPT gibi sohbet robotları, internet verilerinin büyük miktarda verisi üzerinde eğitilmektedir. Bu veriler, yanıtlarının içeriğini bilgilendirmekte, aynı zamanda nasıl yanıt verdiklerini de şekillendirmektedir. Modeller, belirli tonları, tutumları ve nezaket düzeylerini güçlendiren sayısız sorgu ve eşleşen ideal yanıt örneğine maruz kalmaktadır.
Bu eğitim süreci, istemeden halüsinasyon sorununa katkıda bulunabilmektedir. Modeller, soruyu doğrudan ele alan güvenli yanıtlar vermeye teşvik edilmektedir. Bu, cevabı bilmediklerini kabul etmek yerine, yapmak için bilgi uydurmaları gerekse bile, soruyu cevaplamaya öncelik vermelerine yol açabilmektedir.
Özünde, eğitim süreci, olgusal olarak yanlış olsalar bile, kendinden emin ve görünüşte bilgili yanıtları istemeden ödüllendirebilmektedir. Bu, doğruluklarından bağımsız olarak cevaplar üretmeye yönelik bir önyargı yaratabilmekte, bu da halüsinasyon sorununu daha da kötüleştirebilmektedir.
Yapay Zeka Hatalarının Doğası
Yapay zeka hataları ile insan hataları arasında paralellikler kurmak cazip gelmektedir. Sonuçta, insanlar kusursuz değildir ve yapay zekanın da mükemmel olmasını beklememeliyiz. Ancak, yapay zeka hatalarının insan hatalarından temelde farklı süreçlerden kaynaklandığını anlamak önemlidir.
Yapay zeka modelleri, insanların yaptığı gibi yalan söylemez, yanlış anlamalar geliştirmez veya bilgileri yanlış hatırlamazlar. İnsan akıl yürütmesinin temelini oluşturan bilişsel yeteneklere ve bağlamsal farkındalığa sahip değildirler. Bunun yerine, eğitim verilerinde gözlemlenen kalıplara göre bir cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin ederek olasılıklara göre çalışırlar.
Bu olasılıksal yaklaşım, yapay zeka modellerinin doğruluk veya yanlışlık hakkında gerçek bir anlayışa sahip olmadığı anlamına gelmektedir. Eğitim verilerinden öğrendikleri istatistiksel ilişkilere dayanarak, yalnızca en olası kelime dizisini oluştururlar. Bu, aslında olgusal olarak yanlış olan görünüşte tutarlı yanıtlar oluşturmaya yol açabilmektedir.
Modellere tüm internetin bilgisi beslenirken, onlara hangi bilginin iyi veya kötü, doğru veya yanlış olduğu söylenmemektedir - onlara hiçbir şey söylenmemektedir. Bilgileri kendi başlarına sıralamalarına yardımcı olacak mevcut temel bilgilere veya altta yatan ilkelere de sahip değildirler. Her şey sadece bir sayı oyunudur - belirli bir bağlamda en sık bulunan kelime kalıpları, LLM’nin ‘gerçeği’ haline gelmektedir.
Zorluğun Üstesinden Gelmek
Gelişmiş yapay zeka modellerinde halüsinasyon oranının artması önemli bir zorluk oluşturmaktadır. OpenAI ve diğer yapay zeka geliştiricileri, bu sorunu anlamak ve azaltmak için aktif olarak çalışmaktadır. Ancak, halüsinasyonların altında yatan nedenler tam olarak anlaşılamamıştır ve etkili çözümler bulmak devam eden bir çaba olmaya devam etmektedir.
Olası bir yaklaşım, eğitim verilerinin kalitesini ve çeşitliliğini iyileştirmektir. Modelleri daha doğru ve kapsamlı bilgilere maruz bırakarak, geliştiriciler onların yanlış bilgileri öğrenme ve sürdürme olasılığını azaltabilmektedir.
Bir diğer yaklaşım ise halüsinasyonları tespit etmek ve önlemek için daha karmaşık teknikler geliştirmektir. Bu, modelleri belirli bir bilgi parçası hakkında belirsiz olduklarında fark etmeleri ve yeterli kanıt olmadan iddialarda bulunmaktan kaçınmaları için eğitilmeyi içerebilmektedir.
Bu arada, OpenAI’nin kısa vadeli bir çözümün yanı sıra temel nedene yönelik araştırmalarına devam etmesi gerekebilmektedir. Sonuçta, bu modeller para kazandıran ürünlerdir ve kullanılabilir durumda olmaları gerekmektedir. Bir fikir, bazı türde bir toplu ürün oluşturmak olabilir - birden fazla farklı OpenAI modeline erişimi olan bir sohbet arayüzü.
Bir sorgu gelişmiş akıl yürütme gerektirdiğinde GPT-4o’yu çağırır ve halüsinasyon olasılığını en aza indirmek istediğinde o1 gibi daha eski bir modeli çağırır. Belki şirket daha da şık hale gelebilir ve tek bir sorgunun farklı unsurlarıyla ilgilenmek için farklı modeller kullanabilir ve ardından sonunda hepsini bir araya getirmek için ek bir model kullanabilir. Bu esasen birden fazla yapay zeka modeli arasında ekip çalışması olacağından, belki bir tür gerçek kontrol sistemi de uygulanabilmektedir.
Doğruluk oranlarını artırmak asıl amaç değildir. Asıl amaç, halüsinasyon oranlarını düşürmektir, bu da ‘Bilmiyorum’ diyen yanıtların yanı sıra doğru cevapları olan yanıtları da değerlendirmemiz gerektiği anlamına gelmektedir.
Gerçekleri Kontrol Etmenin Önemi
Yapay zeka modellerinde halüsinasyonların artan yaygınlığı, gerçekleri kontrol etmenin önemini vurgulamaktadır. Bu modeller, bilgi erişimi ve görev otomasyonu için değerli araçlar olabilmelerine rağmen, yanılmaz gerçek kaynakları olarak kabul edilmemelidirler.
Kullanıcılar, yapay zeka modellerinin çıktılarını yorumlarken her zaman dikkatli olmalı ve aldıkları bilgileri bağımsız olarak doğrulamalıdır. Bu, özellikle hassas veya sonuçsal konularla uğraşırken çok önemlidir.
Yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğe eleştirel ve şüpheci bir yaklaşım benimseyerek, halüsinasyonlarla ilişkili riskleri azaltabilir ve doğru bilgilere dayalı bilinçli kararlar aldığımızdan emin olabiliriz. LLM’lere meraklıysanız, bunları kullanmayı bırakmanıza gerek yoktur - ancak zamandan tasarruf etme arzusunun sonuçları kontrol etme ihtiyacının önüne geçmesine izin vermeyin. Her zaman gerçekleri kontrol edin!
Yapay Zekanın Geleceği İçin Etkileri
Halüsinasyon sorunu, yapay zekanın geleceği için önemli etkileri bulunmaktadır. Yapay zeka modelleri hayatımıza daha fazla entegre oldukça, güvenilir ve güvenilir olmaları gerekmektedir. Yapay zeka modelleri yanlış veya yanıltıcı bilgiler üretmeye yatkınsa, bu halkın güvenini aşındırabilir ve yaygın olarak benimsenmesini engelleyebilmektedir.
Halüsinasyon sorununu ele almak yalnızca yapay zeka modellerinin doğruluğunu artırmak için değil, aynı zamanda etik ve sorumlu kullanımlarını sağlamak için de çok önemlidir. Halüsinasyonlara daha az eğilimli yapay zeka sistemleri geliştirerek, dezenformasyon ve aldatma risklerini azaltırken, potansiyellerini iyilik için kullanabilmekteyiz.