Yapay Zekâ: Vallahi Doğru Söylüyorum

Yapay Zekâ Modellerinin Hatalı Cevap Oranlarını Ölçen Kıyas (Benchmark) ve Metrikler

Yapay zekâ sistemleri artık günlük hayatın sıradan bir parçası. “Nedir?”, “nasıl yapılır?”, “hangisi daha iyi?” gibi sorular için milyonlarca insan arama motoru yerine doğrudan yapay zekâ modellerine başvuruyor. Ancak burada kritik bir soru ortaya çıkıyor:
Yapay zekâ gerçekten ne kadar doğru söylüyor?

Bu soruya sezgisel cevaplar vermek mümkün; fakat son yıllarda akademik dünyada ve teknoloji şirketlerinde, yapay zekâ modellerinin yanlış, eksik ya da uydurma bilgi üretme oranlarını ölçmeye yönelik ciddi çalışmalar yapılıyor. Bu çalışmalar, “doğru söylüyor mu?” sorusuna sayılarla cevap vermeye çalışıyor.

Doğruluk nasıl ölçülüyor?

Yapay zekâların doğruluğunu ölçmek için kullanılan testlere genel olarak benchmark deniyor. Bunlar, modele sorulan soruların doğruluğunu sistematik biçimde değerlendiren karşılaştırmalı ölçüm setleri.

Öne çıkan bazı yaklaşımlar şunlar:

• TruthfulQA:
  Özellikle “yanıltıcı ama kulağa mantıklı gelen” sorular sorarak modelin yanlış bilgi üretme eğilimini ölçüyor. Bu testlerde birçok model, açıkça yanlış olan bilgileri bile yüksek bir özgüvenle sunabiliyor.

• Uzun metin doğruluk analizleri (FActScore gibi metrikler):
  Modelin yazdığı bir metin, küçük “gerçek iddialarına” bölünüyor ve her bir iddianın doğruluğu ayrı ayrı kontrol ediliyor. Çarpıcı bir sonuç: Bazı deneylerde, uzun anlatımlı metinlerde doğru kabul edilebilen bilgi oranı %60’ın altına düşebiliyor. Yani metin akıcı ve ikna edici olsa bile, neredeyse her iki bilgiden biri sorunlu olabiliyor.

• Hallucination (uydurma bilgi) ölçümleri:
  Daha yeni çalışmalarda, modelin “bilmiyorum” demek yerine ne sıklıkla uydurduğunu ölçen testler yapılıyor. Bu testler, özellikle “nasıl yapılır” sorularında ciddi riskler olduğunu gösteriyor.

Bu çalışmaların ortak sonucu şu:
Yapay zekâ modelleri zaman ilerledikçe daha akıcı konuşuyor, ancak akıcı olmak her zaman doğru olmak anlamına gelmiyor.

Hata ve Yüzeyselliği Etkileyen Faktörler

Yapay zekânın verdiği cevabın hatalı ya da yüzeysel olma ihtimali, tek başına modelin “iyi” veya “kötü” olmasıyla açıklanamaz. Birden fazla faktör devreye girer.

1. Sorunun türü

• Tanım soruları (“nedir?”) genellikle daha güvenlidir.

• Prosedür soruları (“nasıl yapılır?”) çok daha risklidir. Çünkü gerçek hayatta süreçler ülkeye, sektöre, zamana ve bağlama göre değişir.

Örneğin:
“Şirket nasıl kurulur?” sorusu ile
“2026 yılında Türkiye’de limited şirket nasıl kurulur?”
aynı şey değildir. Yapay zekâ çoğu zaman bu farkı yeterince netleştirmez.

2. Güncellik

Yapay zekâ modelleri canlı bir internet taraması yapmıyorsa, mevzuat, teşvikler, yazılım sürümleri gibi konularda eski veya artık geçerli olmayan bilgiler sunabilir.

3. Bağlam eksikliği

Model, bağlam verilmediğinde “herkese uyan” genel cevaplar üretir. Bu cevaplar teorik olarak doğru olabilir, ancak pratikte işe yaramaz. Bu da yüzeysellik olarak algılanır.

4. Doğrulanabilirlik baskısının olmaması

Modelden kaynak, belge, resmi referans istenmediğinde; “anlatmak” ile “kanıtlamak” arasındaki fark ortadan kalkar. Bu durumda model, anlatmayı tercih eder.

Aynı Soru, Farklı Cevaplar: Yapay Zekâ Neden Tutarsız?

Yapay zekâ hakkında pek bilinmeyen ama son derece kritik bir konu da şu:
Aynı modele, aynı soruyu sorduğunuzda her zaman aynı cevabı almazsınız.

Bu durum, teknik olarak “deterministik olmama” (non-determinism) olarak adlandırılır.

Araştırmalar ne söylüyor?

• Büyük dil modelleri, cevabı üretirken olasılıksal seçimler yapar.

• “Temperature” (modelin kelime seçiminde ne kadar risk aldığı) ve benzeri ayarlar, modelin ne kadar yaratıcı veya ne kadar tutarlı davranacağını belirler.

• Akademik deneylerde, aynı sorunun defalarca sorulmasıyla cevap içeriğinde anlamlı farklılıklar oluştuğu gösterilmiştir.

Özellikle:

• Adım sıraları değişebilir

• Bazı cevaplarda uyarılar yer alırken bazılarında hiç geçmeyebilir

• Bir cevapta “risklidir” denilen bir konu, diğerinde risksiz gibi sunulabilir

Adam Olacak Çocuk: Yapay Zekâ Daha Doğru Olabilir mi?

Araştırma dünyasında ve büyük teknoloji şirketlerinde, yapay zekânın daha doğru sonuçlar vermesi için çeşitli yaklaşımlar deneniyor.

1. Kaynakla konuşan modeller

Yeni nesil sistemler, cevabı üretirken belirli belge ve veri setlerine dayanmaya zorlanıyor. Buna “retrieval-augmented generation (RAG)” deniyor. Model artık sadece “bildiğini sandığını” değil, gerçekten bulduğunu söylüyor.

2. “Bilmiyorum” deme yeteneği

Modellerin, emin olmadıkları konularda cevap vermemesi veya açıkça belirsizlik belirtmesi teşvik ediliyor. Bu, doğruluk oranını artırırken cevap sayısını azaltabiliyor; ancak güven açısından önemli bir adım.

3. Alan-özel modeller

Genel amaçlı yapay zekâlar yerine; hukuk, finans, sağlık gibi alanlara özel eğitilmiş modellerle hata oranlarının düşürülmesi hedefleniyor.

4. Daha iyi değerlendirme metrikleri

“Cevap verdi mi?” yerine “cevap doğru muydu?” sorusunu esas alan yeni ölçüm sistemleri geliştiriliyor.

Doğru Yalan Söyle: Pratikte Hataları Azaltmak İçin Ne Yapılmalı?

Yapay zekâyı kullanan bireyler ve kurumlar için bazı basit ama etkili önlemler var:

1. Soruyu daraltın
   Genel değil, bağlamlı sorun: ülke, tarih, sektör, hedef kitle belirtin.

2. Kaynak isteyin
   “Resmi kaynağa dayandır” ya da “hangi belgeye göre?” diye sorun.

3. Adım adım açıklama talep edin
   Süreçleri parçalara bölmek, hataları görünür kılar.

4. İkinci görüş alın
   Kritik konularda tek bir yapay zekâ cevabına güvenmeyin.

5. Akıcılıkla doğruluğu karıştırmayın
   İyi yazılmış bir cevap, mutlaka doğru olmak zorunda değildir.

Sonuç

Yapay zekâ, bilgiye erişimi kolaylaştırdı; fakat bilginin doğruluğu sorununu ortadan kaldırmadı. Aksine, akıcı ama hatalı cevaplar nedeniyle bu sorun daha görünmez hale geldi.

Araştırmalar gösteriyor ki:

• Yapay zekâlar çoğu zaman ikna edici konuşuyor,

• Uzun ve detaylı anlatımlarda hata yüzeyi büyüyor,

• “Nedir” soruları nispeten güvenliyken,

• “Nasıl yapılır” soruları ciddi dikkat gerektiriyor.

Bu nedenle yapay zekâyı bir otorite değil, bir yardımcı olarak konumlamak hâlâ en sağlıklı yaklaşım. Doğru sorular sorulduğunda ve cevaplar eleştirel süzgeçten geçirildiğinde, yapay zekâ gerçekten faydalı olabilir. Aksi halde, “doğru söylüyor” dediğimiz şeyin ne kadar doğru olduğunu ayırt etmek giderek zorlaşır.