Suni zekâya değişik aralıklarla sorduğunuz aynı soruların yanıtı birbirinden değişik olabilir. Peki bunun sebebinin tamamen doğasında yattığını biliyor muydunuz?
Suni zekâ teknolojisinin hızla gelişmesiyle beraber, söyleşi botları ve öteki suni zekâ asistanları günlük hayatımızın bir parçası hâline geldi. Gene de suni zekâyla ilgili hep dört gözle beklenen bir mevzu var.
Suni zekâya aynı suali değişik süre diliminde yada derhal yeniden sorduğunuzda çoğu zaman değişik bir cevap alırsınız. Bu durum, hızla gelişen teknolojinin bir hatası yada eksikliği benzer biçimde görünse de aslen suni zekânın doğası ve emek harcama prensiplerinden meydana gelen bilgili bir özelliktir. Doğrusu sanılanın aksine her cevap verdiğinde probleminin cevabı değişmez, durum tamamen işin teknik mutfağında saklı.
Suni zekânın verdiği yanıtlar niçin tutarsızdır?
Suni zekanın aynı soruya değişik yanıtlar vermesinin temelinde “üretken” (generative) ve “olasılıksal” (probabilistic) doğası yatar. Bu sistemler, devasa veri setleri üstünde eğitilerek kelimeler ve cümleler arasındaki kalıpları ve ilişkileri öğrenir.
Doğrusu suni zekâ bir soruya cevap verirken, ezberlenmiş bir bilgiyi sunmak yerine, öğrendiği bu kalıplara dayanarak bir sonraki kelimeyi olasılıkla tahmin eder. Peki bu sürecin arkasında ne benzer biçimde temel faktörler yatıyor?
1. Olasılıksal kelime seçimi
Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), bir metin dizisindeki bir sonraki kelimeyi kestirmek için tasarlanmış olsa da çoğu zaman en ihtimaller içinde kelimeyi seçmek yerine, olasılık dağılımına nazaran bir kelime seçerler. Bu, aynı başlangıç noktası için bile değişik yolların izlenebileceği anlamına gelir.
Mesela “Türkiye’nin başkenti…” sorusuna en ihtimaller içinde yanıt “Ankara’dır” olsa da, model “Ankara şehri olarak bilinir” yada “Ankara olarak kabul edilir” benzer biçimde değişik fakat gene doğru olan ifadeler de üretebilir.
2. Temperature (Isı) ayarı
Suni zekâ modellerinde “temperature” adında olan bir parametre bulunur. Bu parametre, modelin ne kadar “yaratıcı” yada “tahmin edilebilir” olacağını denetim eder.
- Düşük Isı: Modelin daha tutarlı ve en yüksek olasılıklı kelimeleri seçmeye eğilimli olduğu anlamına gelir. Bu, daha öngörülebilir ve tekrara dayalı yanıtlar üretir.
- Yüksek Isı: Modelin daha beklenmedik ve daha azca ihtimaller içinde kelimeleri seçme olasılığını artırır. Bu da daha yaratıcı, çeşitli ve kimi zaman de anlam ifade etmeyen yanıtlar üretilmesine neden olur.
3. Eğitim verisinin genişliği ve çeşitliliği
Suni zekâ modelleri, internetteki milyarlarca metin ve kod parçacığı ile eğitilir. Bu veri seti, aynı bilginin ifade edilmiş olduğu sayısız değişik üslup, ton ve yapı ihtiva eder. Model, bir soruya cevap verirken bu varlıklı veri havuzundan öğrendiği değişik ifade biçimlerini kullanabilir. Bu da yanıtların çeşitliliğine katkıda bulunur.
4. Bağlam ve konuşma geçmişi
Suni zekâ ile olan etkileşimleriniz bir bağlam içinde değerlendirilir. Sorduğunuz önceki sorular yada verdiğiniz bilgiler sonraki yanıtları etkisinde bırakır. Eğer sohbetin başlangıcında değişik bir detay verdiyseniz, aynı soruya alacağınız cevap da bu yeni bağlama nazaran şekillenir, bu da her seferinde değişik yanıtlar almanızı sağlar.
5. Modelin devamlı güncellenmesi
Suni zekâ modelleri statik değildir. Geliştiriciler, modelleri devamlı olarak yeni verilerle günceller ve algoritmalarını iyileştirirler. Bu yüzden yedi gün ilkin sorduğunuz bir soruya bugün aldığınız cevap, modelin güncellenmiş data tabanını yansıtıyor olabilir.
Yanıtların değişken olması iyi bir şey mi?
Suni zekânın bu dinamik cevap mekanizması onu daha kuvvetli bir vasıta hâline getirir. Devamlı aynı ve kalıplaşmış cevaplar yerine, değişik perspektifler sunabilir, metinleri değişik üsluplarda tekrardan yazabilir ve yaratıcı içerikler üretebilir. Mesela bir pazarlama sloganı bulmasını istediğinizde size tek bir seçenek yerine onlarca değişik alternatif sunabilmesi bu özelliğin bir sonucudur.
Sadece bu durumun dezavantajları da yok değil. Bilhassa kati ve tutarlı data gerektiren durumlarda (mesela tıbbi yada yasal bir soruda) bu değişkenlik kafa karıştırıcı olabilir. Bu yüzden suni zekâdan alınan eleştiri bilgilerin daima güvenilir kaynaklardan teyit edilmesi gerekmektedir.
Suni zekâdan daima doğru data almanın yolu var mı?
Suni zekânın daima %100 doğru data vermesi mevcut teknolojiyle güvence edilemez. Bunun sebebi, eğitim verilerindeki ihtimaller içinde hatalar ve modelin olasılıksal emek harcama prensibidir. En doğru sonuçlar için sorunuzu mümkün olduğunca net ve spesifik bir halde sormak ve bilhassa eleştiri mevzularda verilen detayları güvenilir kaynaklar vesilesiyle doğrulamak önemlidir.
İki değişik suni zekâ modeli niçin aynı soruya değişik cevaplar verir?
İki değişik suni zekâ modelinin (mesela Google’ın Gemini’ı ve OpenAI’ın ChatGPT’si) değişik yanıtlar vermesi son aşama normaldir. Bunun temel sebepleri içinde değişik eğitim veri setleri, değişik model mimarileri (algoritmaları) ve değişik “temperature” benzer biçimde hiperparametre ayarları bulunur. Her model, veriyi kendi benzersiz şekliyle işler ve bu da değişik “kişiliklere” ve cevap stillerine neden olur.
Suni zekânın verdiği yanıtların güvenilirliği iyi mi artırılabilir?
Suni zekânın güvenilirliğini çoğaltmak için sorularınızda daha çok bağlam ve detay verin. “Bana SEO hakkında data ver” benzer biçimde genel bir sual yerine, “Minik bir e-ticaret sitesi için başlangıç seviyesinde SEO stratejileri nedir?” benzer biçimde daha spesifik bir sual sormak, daha odaklı, araştırma kaynaklı ve güvenilir yanıtlar almanıza destek sağlar.
Bu içerikler de ilginizi çekebilir:
