Yapay zekâ hallucination nedir ve iyi mi önlenir? AI modellerinin gerçeğe dayanmayan bilgiler üretmesi anlamına gelen bu durum, doğru veri kullanımı ve gelişmiş doğrulama teknikleriyle minimuma indirilebilir. Hallucination sebepleri ve etkili önleme şekillerinin tamamı bu içerikte sizi bekliyor.
Yapay zeka teknolojisi hızla gelişirken, bu sistemlerin kimi zaman gerçek dışı yada yanlış bilgiler üretmesi mühim bir mesele haline gelmiştir. Bu duruma “hallucination” denir. Çağıl yapay zeka sistemleri milyarlarca parametre ile eğitilse de insan zekası şeklinde mantıksal doğrulama mekanizmalarına haiz değildir. Bu durum, günlük hayatta sıkça kullanılan chatbot’lar, içerik üreticileri, karar destek sistemlerinde ciddi güvenilirlik sorunları yaratabilir.
İş dünyasından eğitime, sağlıktan araştırmaya kadar pek oldukça alanda yapay zeka kullanan profesyoneller, bu fenomeni idrak etmek ve önlemek zorundadır. Hallucination’ın bilincinde olmak, yapay zeka teknolojilerinden maksimum yarar sağlarken potansiyel riskleri minimize etmenin ilk adımıdır.
Yapay zeka hallucination nedir?
Yapay zeka hallucination, yapay zeka modellerinin gerçek olmayan, yanlış yada mantıksız bilgiler üretmesi durumudur. Bu fenomen ile bilhassa büyük dil modelleri ve üretken yapay zeka sistemlerinde sıkça karşılaşılır.
Hallucination, yapay zekanın eğitim verilerinde bulunmayan detayları sanki gerçekmiş şeklinde sunması yada mevcut detayları yanlış yorumlaması şeklinde ortaya çıkar. Bu durum, yapay zekanın insan şeklinde düşünmediği, yalnız istatistiksel kalıplar, olasılıklar üstünden çalmış olduğu gerçeğinden doğar. Model en olası görünen cevabı üretirken, bu cevabın doğruluğunu daima güvence edemez.
Hallucination terimi, tıp alanından yapay zeka yaşamına uyarlanmıştır. Tıpta hallüsinasyon, kişinin var olmayan şeyleri görmesi yada duyması anlamına gelirken, yapay zekada da benzer şekilde sistemin var olmayan detayları “görerek” bu tarz şeyleri gerçekmiş şeklinde sunması durumunu ifade eder. Bu durum, yapay zeka sistemlerinin deterministik olmayan yapısından doğar.
Çağıl yapay zeka sistemleri, milyarlarca parametre içeren karmaşık ağlardır. Bu parametreler eğitim sürecinde optimize edilir. Sadece bu optimizasyon süreci, modelin kimi zaman eğitim verilerinde görülmeyen senaryolarda tahminlerde olmasına neden olur. Günlük yaşamdan bir örnekle açıklamak gerekirse bir kişinin asla görmediği bir yiyecek tarifini tamamen uydurarak anlatması gibidir. Model, malum malzemeler ve yöntemlerden yola çıkarak mantıklı görünen fakat gerçekte var olmayan bir tanım oluşturur.
Bu fenomen, yapay zeka teknolojisinin hem kuvvetli hem de sınırı olan bulunduğunu gösterir. Yaratıcılık ve yenilik açısından kıymetli olabilirken, doğruluk gerektiren uygulamalarda ciddi sorunlara yol açabilir.
Hallucination niçin oluşur?
Yapay zeka hallucination’ının ortaya çıkmasının birden fazla sebebi bulunur. Bu nedenler, hem teknik hem de yapısal faktörlerden doğar. Sistemin doğasında bulunan sınırlamalarla direkt ilişkilidir. Yapay zekada hallucination sebepleri şöyleki sıralanabilir:
- Eğitim verilerinin yetersizliği yada kalite problemleri: Modelin öğrendiği bilgiler tamamlanmamış yada hatalı olduğunda yanlış çıkarımlar yapar.
- Modelin aşırı öğrenmesi (overfitting) durumu: Eğitim verilerine fazla odaklanarak genel durumları yorumlayamaması.
- Belirsizlik durumlarında tahmin yapma zorunluluğu: Bilmediği mevzularda bile yanıt verme baskısı altında kalması.
- Bağlam penceresinin sınırı olan olması: Uzun metinlerde önceki detayları unutarak tutarsızlıklar yaratması.
- Modelin itimat skorlarının yanlış kalibrasyonu: Kendi doğruluğunu yanlış değerlendirerek kati ifadeler kullanımı.
ChatGPT niçin yanlış data üretir?
ChatGPT, internette arama meydana getiren yada bilgiyi gerçek zamanlı doğrulayan sistem şeklinde çalışmaz. Yanıtlarını öğrendiği dil örüntüleri ile olasılıklara bakılırsa üretir. Bundan dolayı kimi zaman kulağa mantıklı gelen sadece gerçekte hatalı olabilen bilgiler sunabilir.
Bilhassa güncellik, kesinlik, bağlam gerektiren mevzularda bu durum daha belirgin hale gelir. ChatGPT ve benzeri dil modellerinin yanlış data üretmesinin spesifik sebepleri şöyleki sıralanabilir:
- Eğitim verilerindeki yanlış yada güncel olmayan bilgiler
- Değişik kaynaklardan gelen tutarsız bilgilerin karışması
- Belirli mevzularda kafi eğitim verisi bulunmaması
- Modelin yaratıcılık, doğruluk arasındaki dengeyi kuramaması
- Kullanıcı taleplerini karşılama baskısı altında tahmin yapması
- Süre kısıtlamaları sebebiyle güncel bilgilere erişememesi
- Modelin belirsizlik durumlarında tahmin halletmeye zorlanması
- Eğitim sürecinde önyargılı yada manipülatif içeriklere maruz kalması
- Dil modelinin gerçek anlam kavramından ziyade istatistiksel kalıplara dayanması
- Değişik dillerdeki tercüme hatalarının modele yansıması
Bu problemler bilhassa ChatGPT’nin devamlı yanıt üretme eğiliminden doğar. Model, “bilmiyorum” demek yerine eldeki verilerle en mantıklı görünen cevabı meydana getirmeye çalışır.
Mesela, 2023 sonrası gelişmeler hakkında soru sorduğunuzda, model eski detayları temel alarak güncel şeklinde görünen fakat yanlış cevaplar verebilir. Ek olarak, modelin eğitim verilerinde web kaynaklarının da bulunması, doğrulanmamış bilgilerin sistem tarafınca öğrenilmesine niçin olur.
Hallucination iyi mi önlenir?
Yapay zeka hallucination’ını önlemek için hem kullanıcılar hem de geliştiriciler çeşitli stratejiler uygulayabilir. Kullanıcı tarafında alınabilecek önlemler oldukça ergonomik, uygulanabilir niteliktedir. Günlük yaşamdan bir örnek vermek gerekirse, bir restoran önerisi aldığınızda o restoranın hakkaten var olup olmadığını, açılış saatlerini, menü bilgilerini değişik kaynaklardan denetlemek mantıklı bir yaklaşımdır. Hallucination’ı önlemek için yapabilecekleriniz şöyledir:
- Çoklu kaynak doğrulaması yaparak detayları teyit etmek
- Eleştiri mevzularda yapay zekaya körü körüne güvenmemek
- Spesifik, net sorular sorarak belirsizlikleri azaltmak
- Yapay zekanın verdiği cevapları uzman kaynaklarla karşılaştırmak
- Model çıktılarına itimat skorları ilave ederek belirsizlikleri belirtmek
- Tertipli model güncellemeleri, iyileştirmeler yapmak
- Retrieval-augmented generation (RAG) sistemlerini kullanmak
- Prompt mühendisliği teknikleri uygulayarak daha doğru sonuçlar almak
- Yapay zeka cevaplarını adım adım denetim ederek doğruluk oranını çoğaltmak
Teknik açıdan bakıldığında, geliştiriciler model eğitimi esnasında daha kaliteli veri setleri kullanarak hallucination oranını düşürebilir. Ek olarak kullananların aldıkları cevapların güvenilirlik düzeyini görebilmeleri için sistemlere şeffaflık özellikleri eklemek de etkili bir yaklaşımdır.
AI hallucination örnekleri nedir?
Bir yapay zekanın gerçekte var olmayan detayları varmış şeklinde sunması, yanlış kaynaklar uydurması yada gerçekleşmemiş vakaları kati ifadelerle aktarması hallucination örnekleri içinde yer alır. Mesela asla yayımlanmamış bilimsel niteliği olan makaleye atıf yapması, olmayan ürün hususi durumunu gerçekmiş şeklinde anlatması ya da imgesel yasa maddesini doğruymuş şeklinde açıklaması bu duruma dahildir.
Günlük kullanımda ise bir restoranın menüsünde bulunmayan yemeği varmış şeklinde tanım etmesi yada kişinin söylemediği bir sözü ona atfetmesi sık karşılaşılan hallucination örnekleri olarak gösterilebilir. Yapay zeka hallucination’ının günlük yaşamdan örnekleri şu şekildedir:
- Var olmayan kitaplar, makaleler yada yazarlar hakkında detaylı data vermesi
- Gerçekte yaşanmamış tarihsel vakaları anlatması yada tarihleri karıştırması
- İlaç dozajları şeklinde tehlikeli sonuç medikal bilgilerde yanlış önerilerde bulunması
- Finansal hesaplamalarda matematiksel hatalar yapması
- Firmalar hakkında güncel olmayan yada yanlış bilgiler paylaşması
- Coğrafi bilgilerde hatalı lokasyon yada mesafe detayları vermesi
- Kişisel bilgiler mevzusunda tamamen uydurma detaylar sunması
- Bilimsel nitelikli atıflar yaparken gerçekte var olmayan mecmua adları yada gösterim tarihleri oluşturması
- Yasal mevzularda mevcut olmayan kanun maddeleri yada yargı kararları hakkında data vermesi
- Meşhur kişiler hakkında yanlış biyografik bilgiler yada düzmece başarılar paylaşması
Bu hallucination örnekleri bilhassa ustalaşmış ortamlarda ciddi sorunlara yol açabilir. Mesela, bir talebe bilimsel niteliği olan çalışmasında yapay zekanın önerilmiş olduğu düzmece kaynakları kullanırsa, çalışmasının güvenilirliği sorgulanabilir. Benzer şekilde, sıhhat alanında çalışan bir ustalaşmış yanlış dozaj bilgisine güvenirse, hasta güvenliği risk altına girebilir.
Sizce yapay zeka hallucination’ı gelecekte tamamen çözülebilir bir sorun mi, yoksa daima dikkatli olmamız ihtiyaç duyulan bir durum mu? Düşüncelerinizi yorumlarda paylaşabilirsiniz.
Yapay zekada “hallucination” hakkında sıkça sorulan sorular (SSS)
Yapay zeka daima doğru data verir mi?
Hayır, yapay zeka sistemleri muhteşem değildir. Kimi zaman yanlış yada yanıltıcı bilgiler üretebilir. Bundan dolayı mühim kararlar alırken kesinlikle doğrulama yapmalısınız. Yapay zeka modelleri, eğitim verilerindeki kalıpları takip ederek yanıt üretir, sadece bu süreçte gerçek dışı bilgiler de ortaya çıkabilir.
Hallucination tamamen ortadan kaldırılabilir mi?
Şu anki teknoloji ile hallucination’ı tamamen ortadan kaldırmak mümkün değildir, sadece çeşitli tekniklerle mühim seviyede azaltılabilir. Geliştiriciler, model mimarilerini iyileştirerek, daha kaliteli eğitim verileri kullanarak, itimat skorları ilave ederek bu problemi minimize etmeye çalışır. RAG sistemleri, fact-checking mekanizmaları ve çoklu model doğrulaması şeklinde yöntemler hallucination oranını düşürür.
Hangi alanlarda yapay zeka hallucination’ı daha risklidir?
Sıhhat, finans, hukuk, güvenlik şeklinde tehlikeli sonuç alanlarda yapay zeka hallucination’ı daha büyük riskler oluşturur. Bu alanlarda extra dikkatli olmak gerekir. Tıbbi tanı-tedavi önerilerinde meydana getirilen hatalar hasta sağlığını tehdit edebilir, finansal tavsiyelerdeki yanlışlıklar ekonomik kayıplara niçin olabilir. Eğitim alanında da dikkatli olmak gerekir. Şu sebeple öğrencilere yanlış data aktarımı uzun vadeli sonuçlar doğurur.
