Yapay zeka teknolojilerindeki hızlı gelişim, beraberinde ciddi bir güven sorununu da getiriyor. Özellikle büyük dil modelleri, bilgi üretme konusunda daha yetenekli hâle geldikçe, hatalı veya uydurma bilgiler verme eğilimleri de artış gösteriyor. Bu durum, yalnızca teknoloji meraklılarını değil; bu sistemleri iş süreçlerine entegre eden şirketleri ve yatırımcıları da doğrudan etkiliyor.
Yapay zeka, geliştikçe daha fazla yalan söylüyor
OpenAI tarafından geçtiğimiz ay tanıtılan yeni modeller “o3” ve “o4-mini”, şirket içi testlerde sırasıyla %33 ve %48 oranında halüsinasyon üretti. Bu oranlar, önceki jenerasyon modellere kıyasla neredeyse iki kat fazla. Benzer eğilim, Google ve DeepSeek gibi diğer büyük yapay zekâ şirketlerinin geliştirdiği sistemlerde de gözlemleniyor. Sorunun temelinde modellerin mimarisinden çok, bu sistemlerin nasıl çalıştığının ve öğrendiklerinin tam olarak anlaşılamaması yatıyor.
Vectara CEO’su Amr Awadallah’a göre halüsinasyonlar yapay zekâ sistemlerinin kaçınılmaz bir yan ürünü. Bu sorunun tamamen ortadan kaldırılmasının mümkün olmadığını belirten Awadallah, sistemlerin doğruluğuna koşulsuz güvenmenin riskli olabileceğini vurguluyor. Halüsinasyon olarak adlandırılan bu yanlış üretimler, yalnızca bilgi kirliliğine neden olmakla kalmıyor; karar destek sistemlerine entegre edilen modellerde ciddi stratejik hatalara yol açabiliyor.
Katlanabilir iPhone, ekran altı kamerayla karşımıza çıkacak!
Uzmanlar, bu eğilimin başlıca nedenlerinden biri olarak “sentetik veri” kullanımına dikkat çekiyor. Gerçek dünyadan toplanan veriler yetersiz kaldığında, birçok yapay zekâ şirketi model eğitimi için yapay zekâ tarafından üretilmiş verileri kullanıyor. Ancak bu durum, sistemlerin halihazırda yaptığı hataları tekrar öğrenmesine ve yanlış bilgileri pekiştirmesine neden olabiliyor.
Yapay zekâ sektöründe “halüsinasyon” sorununun kısa vadede tamamen çözülemeyeceği artık genel kabul görmüş durumda. Bu da, bu sistemleri kullanan kişi ve kurumların her zaman doğrulama mekanizmalarıyla çalışması gerektiği gerçeğini bir kez daha ortaya koyuyor.
