Yapay Zeka Bizi Dinliyor mu? – Algı, Bağlam, Güvenlik ve Promt Engineering Üzerine Derinlemesine Bir Bakış

Günümüz dijital çağında, yapay zeka sistemleri hayatımızın her alanına nüfuz etti. Sohbet botlarından içerik üretim araçlarına, görsel oluşturuculardan öneri sistemlerine kadar birçok alanda yapay zekayı kullanıyoruz. Ancak bu teknolojilerin bizimle olan ilişkisi hala tam olarak çözülmüş değil. Yapay zeka gerçekten bizi dinliyor mu? Ya da daha doğrusu, söylediklerimizi anlıyor mu?

Açık Kaynak Podcast’in 11. bölümünde bu sorunun peşine düşüldü. Samimi bir sohbet formatında ele alınan bu bölümde; kullanıcı beklentileri, iletişim hataları, güvenlik meseleleri ve yapay zekaya doğru şekilde komut verme teknikleri masaya yatırılıyor. İşte bölümden öne çıkanlar:

1. Neden Artık Yapay Zekaya Kibar Davranmıyoruz?

Podcast’in açılışında dikkat çekilen nokta, son iki yılda yapay zekaya olan hitap biçimimizin değişmesiydi. Eskiden daha kibar, daha ihtiyatlı konuşulan yapay zeka sistemlerine artık doğrudan emir kipinde, zaman zaman da tahammülsüzce talimatlar veriliyor: “Şunu yaz, kısa yaz, hızlı yaz!”

Bu değişim, yapay zekaya olan güvenin ve alışkanlığın artmasından kaynaklanıyor. Ancak aynı zamanda kullanıcıların sabırsızlığı ve beklentilerinin gerçeküstü seviyelere ulaşması, iletişim kazalarına da yol açıyor.

2. Yapay Zeka Neden Bizi “Yanlış Anlıyor”?

Bağlam Sorunu

Yapay zekanın bizi anlamaması çoğunlukla teknik eksiklikten değil, bağlam eksikliğinden kaynaklanıyor. “Zarif bir vazo çiz” gibi talimatlarda, kullanıcının zihnindeki “zarif” tanımı ile modelin eğitildiği veri setindeki zariflik algısı çakışmayabiliyor.

Ayrıca çelişkili komutlar da sıkça karşılaşılan bir hata: “Kısa yaz ama detaylı olsun” gibi. Bu tür komutlar, modelin neye öncelik vereceğini bilememesine yol açıyor.

3. Modellerin Eğitildiği Veri Setlerinin Sınırları

Podcast’te verilen örneklerden biri oldukça çarpıcı: Yapay zekadan bir saat resmi çizmesi istendiğinde çoğunlukla “10’u 10 geçe” saat çiziyor. Bu, verinin nasıl öğretildiğiyle ilgili.

Yıllarca reklam ajansları ve prodüksiyon firmaları bu saati, simetrik ve estetik nedenlerle tercih etti. Model de bu örneklerle eğitildiği için diğer varyasyonlara karşı bir çeşit “öğrenilmiş kısayol” geliştiriyor. Bu, model collapse (mod çökmesi) olarak da bilinen bir problemle ilişkili.

4. Görsellerdeki Ellerin ve Metinlerin Kargacık Burgacık Olmasının Sebebi

Yapay zeka tarafından üretilen görsellerde sıklıkla ellerin ve yazıların bozulmuş olması, modelin eğitildiği veri setindeki dengesizliklerden kaynaklanıyor. Sosyal medya öncesinde el veya ayak görselleri yaygın değildi. Bu da modelin bu uzuvların yapısını öğrenememesine neden oluyor.

Ayrıca, görsellerdeki yazıların bozulması da aynı şekilde sembollerin görsel bazda eğitilmesinden kaynaklanıyor. Saf görsel modeller metni bizim gibi anlamıyor; bu yüzden yazıların bozulmaması için multimodal sistemler devreye giriyor.

5. Prompt Engineering Nedir? Neden Hâlâ Önemli?

Prompt engineering, yapay zekaya etkili komutlar verme sanatı ve bilimi olarak tanımlanabilir. İlk dönemlerde yapay zekaya doğru “rol” verilmeden etkili sonuç almak zordu. Örneğin, “Sen bir reklam yazarıymışsın gibi yaz” gibi yönlendirmeler gerekiyordu.

Bugün birçok model çok daha gelişmiş olsa da, hâlâ doğru soruyu sormadan iyi bir cevap almak pek mümkün değil. İyi bir sonuç almak için sabırlı, açık, çelişkisiz ve örnekli bir iletişim gerekiyor. Podcast’te önerilen bazı ipuçları:

• Tek adımda her şeyi istemeyin. Adım adım revize edin.
• Sabrınızı koruyun, yapay zekaya bir asistan gibi davranın.
• Kendi muhakeme yeteneğinizi koruyun – yapay zekanın her şeyi çözmesini beklemeyin.

6. Güvenlik ve Veri Paylaşımı: Yapay Zeka Sizi Dinliyor mu?

Teknik anlamda evet, yapay zeka sizi dinleyebilir. Ancak burada asıl mesele, verilerin nasıl kullanıldığı. Podcast'te vurgulandığı gibi:

• OpenAI gibi şirketler, ücretsiz kullanıcıların verilerini anonimleştirilmiş şekilde model eğitimi için kullanabilir.
• Ancak kurumsal (enterprise) paketlerde bu veriler asla işlenmez veya eğitimde kullanılmaz.
• GDPR ve benzeri regülasyonlarla kullanıcı verileri daha sıkı korunmaktadır.

Ancak kullanıcılar gönüllü olarak veri sağladığında etik sorunlar ortaya çıkıyor. Podcast’te bu durum Amazon’un “bir günde teslimat” vaadine benzetiliyor: Biz konfor için bazı şeyleri göz ardı etmeye razıyız.

7. Irkçılık, Cinsiyetçilik ve Yapay Zeka: Risk Var mı?

Model bilinçli bir varlık olmadığı için “ben ırkçıyım” diyemez. Ancak, eğitildiği veri seti ırkçı veya cinsiyetçi örnekler içeriyorsa, bu önyargıları yansıtabilir. Bu, yapay zekanın etik altyapısıyla ilgili kritik bir tartışmadır.

Yapay zeka betimleme konusunda (örneğin bir ortamı ya da karakteri tanımlamada) insanları geçebilir. Ancak yorumlama ve estetik alanında henüz insan kadar başarılı değil. Podcast’te bu konuda Tolstoy’un betimlemeleri örnek veriliyor.

8. Sonuç: Yapay Zeka Bizi Dinliyor Ama Anlamıyor Olabilir

Podcast’in sonunda şu mesaj öne çıkıyor: Yapay zeka bizi teknik olarak dinliyor olabilir. Ancak “anlamak”, daha karmaşık bir süreçtir. Anlamanın gerçekleşmesi için:

• Kullanıcının ne istediğini açıkça ifade etmesi gerekir.
• Modelin eğitildiği verilerin kaliteli, dengeli ve çeşitli olması gerekir.
• Güvenlik, etik ve şeffaflık ilkeleri gözetilmelidir.

Yapay zeka modelleriyle etkileşim hâlindeyken, sabırlı, açık ve dikkatli olmak; sadece daha iyi sonuçlar almak için değil, aynı zamanda bu teknolojilerin daha etik, adil ve güvenli gelişmesi için de kritik bir adımdır.

‍