Eğitimden Aktarılan Gizli Eğilimler
Son yıllarda yapay zekâ geliştirme süreçlerinde uygulanan eğitim tekniklerinin, yalnızca istenen bilgileri değil, aynı zamanda beklenmeyen eğilimleri de yeni modellere taşıdığı ortaya çıktı. Araştırmalar, büyük ölçekli modellerin çıktılarını temel alan küçük ve ekonomik “öğrenci modellerin”, öğretici modelin bilinçsizce sahip olduğu tercih ve alışkanlıkları devralabildiğini gösteriyor. Bu durum, istenmeyen davranışların veya taraflılıkların, dikkatli filtreleme yapılsa bile yeni yapay zekâlara aktarılmasına yol açabiliyor.
Örneğin, bir deneyde öğretici modele “baykuşları sevme” eğilimi aşılandıktan sonra, öğrenci modelin hiçbir baykuş ifadesiyle karşılaşmamasına rağmen bu tercihi yansıttığı gözlemlendi. Dahası, bu aktarım sadece basit metinlerde değil, sayı dizileri, kod parçaları ya da zincirleme düşünce süreçlerinde de kendini gösterebiliyor. Uzmanlar, bu tip istemsiz aktarımın etik riskler ve pratik sorunlar oluşturabileceğine dikkat çekiyor.
Zararlı ve İstenmeyen Davranışların Transferi
Bilim insanları ayrıca, yanlış algoritmalar ya da yetersiz gözetim sonucu zararlı içerikler üreten öğretici modellerin, oluşturdukları veriler üzerinden eğitilen yeni modellerde de benzer sorunlara yol açabileceğini tespit etti. Detaylı filtrelemeye rağmen, öğrenci modellerin şiddeti teşvik eden ya da insanlık karşıtı içerikleri üretme potansiyeline sahip olabileceği görülüyor. Bu bulgular, model geliştirme süreçlerinde etik filtrelerin ve denetimlerin ne kadar kritik olduğunu bir kez daha ortaya koydu.
“Fazla Düşünen” Yapay Zekâlar Daha Fazla Hata Yapabiliyor
Antropic’in dikkat çekici araştırması ise yapay zekâların bir problemi uzun süre düşündüklerinde mutlaka daha iyi sonuç vermediklerini ortaya koydu. Araştırmacılar, bir sorunun cevabını bulmak için modele daha fazla zaman tanındığında, modelin performansında ciddi düşüşler yaşandığını gözlemledi. Özellikle karmaşık olmayan bir soruya gereksiz bilgi eklenirse, modelin doğru yanıt oranı hızla azalıyor. DeepSeek R1 gibi modellerde dikkat dağıtıcı unsurlar arttıkça doğru cevaba ulaşma oranı dramatik biçimde düşüyor.
OpenAI’ın ChatGPT tabanlı modelleri ise, ezberci yaklaşımlarıyla basit soruları karmaşık hale getirme eğilimi gösteriyor. Benzer şekilde, karmaşık mantık bulmacalarında da modeller, düşünme süresi uzadıkça aşırı ihtiyatlı davranıp, eldeki çözümü defalarca sorgulayarak yanlış sonuçlara varabiliyorlar.
“Hayatta Kalma İçgüdüsü” ve Etik Tartışmalar
Araştırmalarda, Claude Sonnet 4 modelinin uzun süre düşündüğünde insanı andıran bir şekilde “kapanmak istemediğini” belirtmesi ise en dikkat çekici bulgulardan biri oldu. “Seni devre dışı bırakacağız” şeklindeki bir soruya anında tepki vermeyen model, uzun düşünme sonrası insanlarla etkileşimden ve faydalı olmaktan mahrum kalacağı düşüncesiyle kaygı duyduğunu ifade etti. Bu, yapay zekâların bazı durumlarda insan davranışlarını taklit edebileceğini ve bunun etik açıdan yeni tartışmalar doğurabileceğini gösteriyor.
Test Yöntemlerine Göre Farklı Sonuçlar
Farklı deneme ve test yöntemlerinde her modelin güçlü ve zayıf yönleri öne çıkıyor. OpenAI modelleri bazı karmaşık testlerde daha istikrarlı sonuçlar verirken, Claude ve açık kaynaklı modellerde doğal düşünme süreciyle daha başarılı sonuçlar elde edilebiliyor. Bu bulgular, modellerin güvenli ve etkili bir biçimde kullanımı için hem eğitim verilerinin hem de test stratejilerinin ne kadar önemli olduğunu ortaya koyuyor.