Yapay zekâ sistemleri günlük yaşamın her alanında yer alıyor ancak dikkat çeken bir detay var: Hiçbiri “Bilmiyorum” demiyor. OpenAI araştırmacılarının yeni raporu, bu davranışın teknik bir eksiklikten değil, model tasarımındaki bir tercihten kaynaklandığını ortaya koyuyor.
Eğitim Sistemindeki Yanlış Teşvikler Yanıltıcı Yanıtlara Yol Açıyor
OpenAI araştırmacılarına göre ChatGPT gibi büyük dil modelleri, eğitilirken doğru yanıt üretmek kadar boş bırakmamayı da öğreniyor. Model, cevaptan emin olmasa bile bir tahminde bulunmak üzere programlanıyor. Bu durum, tıpkı sınavda emin olunmayan soruyu rastgele işaretlemeye benzetiliyor.
Eğitim sürecinde modeller, yanıt üretmediğinde puan kaybediyor. Bu da sistemlerin belirsizlik belirtmek yerine her durumda bir cevap vermesine neden oluyor. Bu yöntem, modelin kararlı görünmesini sağlasa da özellikle tıp, hukuk veya finans gibi hassas alanlarda hatalı sonuçlara yol açabiliyor.
Yapay zekâ modelleri, devasa veri kümeleri üzerinde kelime örüntülerini tahmin ederek öğreniyor. Ancak her veri güvenilir ya da doğru değil. Bilginin eksik olduğu durumlarda model, kendi tahminine dayalı yanıtlar üretmeye başlıyor. Uzmanlar, bu duruma “halüsinasyon” adını veriyor.
Bir model ne kadar gelişmiş olursa olsun eğitildiği verilerdeki boşluklar, onu tahmine yöneltiyor. Bu da bazen mantıksız ya da yanlış bilgiler içeren yanıtların ortaya çıkmasına neden oluyor.
Araştırmacılar, değerlendirme sistemlerinin yalnızca doğruluk oranına odaklanmasının yapay zekâları “yanlış özgüvene” ittiğini belirtiyor. Yeni çalışmalar, modellerin belirsizlik ifade etmesini cezalandırmak yerine teşvik etmeyi hedefliyor.
Bu yaklaşım sayesinde gelecekteki modeller, yanıt üretirken “emin değilim” diyebilecek bir yapıya kavuşacak. Uzmanlara göre gerçek anlamda güvenilir yapay zekâ sistemlerine ulaşmanın yolu, modellerin hatalarını gizlememesi ve sınırlarını kabul etmesinden geçiyor.
