Haberler

Yapay Zekâda Çöküş Başladı mı? Arama Sonuçları Neden Kötüleşiyor?

Son yıllarda hızla gelişen yapay zekâ uygulamaları, arama motorları başta olmak üzere pek çok alanda kullanıcı alışkanlıklarını değiştirdi. Ancak bazı kullanıcılar, bu gelişimin her zaman olumlu sonuçlar doğurmadığını söylüyor. Özellikle yapay zekâ destekli arama hizmetlerinde, son dönemde kalite düşüşü dikkat çekiyor.

Yapay Zekâ Destekli Aramalarda Güvenilirlik Sorunu Yaşanıyor

Kullanıcılar artık arama yapmak için klasik yöntemler yerine Perplexity, ChatGPT gibi yapay zekâ destekli sistemleri tercih ediyor. Bu sistemler, başlangıçta oldukça başarılı sonuçlar üretse de son aylarda güvenilirlik konusunda ciddi sorunlar yaşanıyor. Özellikle iş dünyasına ait sayısal veriler ya da şirket istatistikleri arandığında, yapay zekâ çoğu zaman doğru kaynaklara değil özet sitelere yöneltiyor. Bu da kullanıcıya eksik ya da hatalı bilgi sunuyor.

Kullanıcı yalnızca “finansal raporlar” gibi genel ifadelerle arama yaptığında, sonuçlar çoğunlukla düşük güvenilirliğe sahip sitelerden geliyor. Oysa aramaya “10-K” gibi net terimler eklendiğinde daha doğru bilgiler elde ediliyor. Bu durum, modelin eğitiminde kullanılan verilerde ciddi bir sorun olduğunu ortaya koyuyor.

Model Çöküşü Nedir ve Neden Yaşanır?

Bu sorunlar, yapay zekâ alanında “model çöküşü” olarak adlandırılan bir duruma işaret ediyor. Model çöküşü, bir yapay zekâ sisteminin kendi ürettiği verilerle tekrar tekrar eğitilmesi sonucu, hata payının giderek artması anlamına geliyor. Böyle bir durumda model, başlangıçtaki gerçek bilgi kaynaklarından uzaklaşarak kendi uydurduğu verileri doğru kabul etmeye başlıyor. Model çöküşünün üç temel nedeni bulunuyor:

  1. Hata birikimi: Her yeni model, bir öncekinin hatalarını miras alıyor ve bu hatalar zamanla büyüyerek gerçeklikten kopmaya neden oluyor.
  2. Nadir verilerin kaybı: Az rastlanan ya da kritik veriler, eğitim sürecinde zamanla siliniyor ve bu da bilgi eksikliğine yol açıyor.
  3. Geri besleme döngüsü: Model, sadece sık karşılaşılan kalıpları öğrenmeye başlıyor ve özgünlük kayboluyor.

Aquant isimli bir teknoloji şirketi, bu süreci şöyle açıklıyor: “Yapay zekâ kendi çıktılarıyla eğitilirse, sonuçlar zamanla gerçeklikten uzaklaşır.”

Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemleri, bu sorunları azaltmak için geliştirilen yöntemlerden biri. Bu yöntem, büyük dil modellerine yalnızca önceden öğrendikleri bilgilerle değil, dış kaynaklardan da veri çekerek cevap üretme yeteneği kazandırıyor. Bu sayede özellikle hayal ürünü cevaplar azalıyor.

Ancak Bloomberg tarafından yapılan bir araştırma, RAG sistemlerinin de sanıldığı kadar güvenli olmadığını ortaya koydu. Araştırmada GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet ve Llama 3 gibi popüler modeller, 5 binden fazla zararlı komuta karşı test edildi. Elde edilen sonuçlara göre bu sistemler sıkça hatalı, yanlı ya da özel bilgi sızdırabilecek cevaplar üretti.

Bloomberg Yapay Zekâ Strateji Başkanı Amanda Stent, bu bulguların oldukça önemli olduğunu vurguluyor: “RAG sistemleri bugün müşteri hizmetlerinden soru-cevap sistemlerine kadar her yerde kullanılıyor. Bu yüzden dikkatli olunması şart.”

İnsan Katkısı Olmadan Çözüm Mümkün mü?

Bazı araştırmacılar, model çöküşünü engellemek için yapay verilerin insan tarafından üretilmiş kaliteli içerikle harmanlanması gerektiğini savunuyor. Ancak bu, teoride kulağa hoş gelse de pratikte oldukça zor. Çünkü kaliteli içerik üretmek zaman ve bilgi birikimi gerektiriyor. Günümüzde ise birçok kişi kolay yolu tercih ederek yapay zekâyla içerik üretmeyi tercih ediyor.

Gerçek veri yerine yapay içerik tercih eden bireyler ve kurumlar, kısa vadede zaman kazanıyor gibi görünse de uzun vadede sistemin çökmesine neden oluyor. Bu durum yalnızca öğrencilerin ödevlerinde değil, şirketlerin yatırım analizlerinde ve hatta gazetecilikte bile görülmeye başlandı.

Örneğin, uydurma bir roman için ChatGPT’ye yöneltilen bir soruya verilen yanıt, yapay zekânın gerçek olmayan bir bilgiyi ciddiyetle açıklamaya çalıştığını gösterdi. Bu, sistemin artık gerçekle kurgu arasındaki çizgiyi ayırt etmekte zorlandığını ortaya koyuyor.

Yapay zekâ sistemlerine yatırım hız kesmeden devam ediyor. Ancak bu sistemlerin kalitesi, eğitim verisinin niteliğiyle doğrudan bağlantılı. Eğer bu eğitimi sağlayacak kaliteli, insan eliyle üretilmiş içerik ortadan kalkarsa, yapay zekâ zamanla kendi hatalarını besleyerek gerçeği çarpıtan bir yapıya dönüşebilir.

Bugün pek çok kişi bu tehlikeyi fark etmiyor olabilir. Ancak üretken yapay zekâ sistemleri internette her gün 100 milyar kelime üretiyorsa, bu çöküşün yaklaştığını söylemek pek de abartılı olmaz. Eninde sonunda bu durum, yapay zekânın güvenilirliğini sorgulatacak noktaya gelecek. Ve o gün geldiğinde, geç kalınmış olacak.

İlgili Makaleler

Bir yanıt yazın

Başa dön tuşu