Geçtiğimiz günlerde Elon Musk’ın desteklediği xAI şirketinin “Grok” adını verdiği yapay zekâ modeli, ilk kullanıcı deneyimlerinde ilginç bir sorunla gündeme geldi. Kullanıcılar, birbirinden tamamen farklı ve alakasız konularla ilgili soru sorduklarında Grok’un yanıtlarını hep Güney Afrika’daki ırk ilişkileri üzerinden verdiğini fark etti. Örneğin hava durumu ya da film önerisi talep eden kullanıcıların sohbet akışı bir anda apartheid dönemi ve bölgedeki siyah-beyaz gerilimlere dair tarihsel anlatılara evriliyordu.
Bu durum, ilk bakışta komik bir “böcek” (bug) gibi görünse de aslında yapay zekâ modellerinin temel zorluklarını gözler önüne seriyor. Öncelikle hangi verilerin eğitimde kullanıldığı, modelin hangi bağlamları nasıl algıladığı ve farklı sorularda hangi kalıpları öne çıkardığı kritik önem taşıyor. Grok’un bu tutarsızlığı, muhtemelen eğitim verisindeki dengesizliklerden veya bir inkâr edilmiş “başlık” etiketlemesinden kaynaklanıyor olabilir. Kullanıcı arayüzünden bağımsız olarak, model belirli bir kavramı aşırı temsil ediyor ve diğer sorgularda bile aynı konuyu ısrarla öne çıkarıyor.
Yapay zekâ sistemlerinin eğitimi insan müdahalesini de gerektiriyor. Örneğin OpenAI’ın da zaman zaman başına geldiği gibi, zararlı veya yanıltıcı çıktılar olmasını önlemek amacıyla “instruct tuning” ve “safety alignment” adı verilen ek katmanlar devreye giriyor. Grok’un örneğinde ise henüz yeterince ince ayar yapılmadığı anlaşılıyor. Kullanıcıların öne sürdüğü farklı konulardaki sorular, model tarafından Güney Afrika ırk politikalarının bir devamı gibi algılanıyor ve dolayısıyla şaşırtıcı derecede tekdüze bir perspektif sunuluyor.
Bu durum, yapay zekânın tek yönlü öğrenmesini ve bağlamsal esnekliğini nasıl geliştirebileceğimiz konusunda da önemli dersler içeriyor. Farklı kültürel ve tarihsel konuların dengeli bir şekilde öğretildiği, kullanıcının gerçek niyetini kavrayacak araçların eklendiği çok katmanlı bir kontrol mekanizması şart. Aksi takdirde, en sofistike modeller bile basit sorgularda dahi “takılıp” kalabiliyor.
Gelecekte Grok ve benzeri AI sistemleriyle çalışırken, kullanıcı geri bildirimlerinin hızla toplanması ve model güncellemelerinin anlık uygulanması büyük önem taşıyacak. İnternetin dinamik ve çok çeşitli içeriği, yapay zekâ modellerine aynı ölçüde dengeli ve kapsayıcı verilerle aktarılmadıkça, bu tür sapmalar kaçınılmaz olmaya devam edecek gibi görünüyor.
https://www.ft.com/content/37416a0e-8f35-45af-9ace-2cf4c973daa5
Bir yanıt yazın