Yapay zekâ alanında son yıllarda yaşanan hızlı ilerlemelere rağmen, büyük teknoloji şirketlerinin geliştirdiği büyük dil modellerinin (LLM) hâlâ ciddi yapısal sorunlar taşıdığı görülüyor. OpenAI’nin ChatGPT’si, Google’ın Gemini’si ve Meta’nın Llama’sı gibi modeller; insanlığı ele geçirme potansiyelinden çok, hâlâ sık sık yanlış cevaplar üretmeleri ve bu hatalara çözüm bulunamamasıyla tartışma yaratıyor.
YANLIŞ BİLGİ KABUL GÖRMÜYOR
OpenAI’nin bu soruna yaklaşımı, ChatGPT’nin kendisiyle ilgili sorulara yanıt verememesini sağlamak gibi dikkat çekici yöntemleri içeriyor. Ancak uzmanlar, bu yaklaşımın kullanıcıları tatmin etmediğini ve asıl sorunun üzerinin örtüldüğünü belirtiyor. Modelin yanlış bilgiler üretmesini olay bazında ve sonradan çözmeye çalışmak ise etkili bir çözüm sunmuyor.
Benzer sorunlar, Batı merkezli klişeleri yeniden üreten veya önyargılı cevaplar veren LLM’lerde de mevcut. Ayrıca, bu sistemlerin verdikleri cevapların nasıl üretildiğinin izlenememesi, hesap verebilirliği ortadan kaldırıyor. LLM’lerin verdiği yanlış kararların arkasındaki süreci çözümlemek neredeyse imkânsız hale geliyor.
DÜZENLEME YETERSİZ KALIYOR
OpenAI’nin 2023’te piyasaya sürdüğü GPT-4 sonrası bu sorunlar kamuoyunda yoğun tartışmalara neden olmuştu. Ancak zamanla bu tartışmaların gündemden düşmesi, sorunun çözüldüğü anlamına gelmiyor. Avrupa Birliği’nin 2024’te rekor sürede yürürlüğe soktuğu AI Yasası da bu problemleri kökten çözemedi. Zira yasa, AI şirketlerine büyük oranda kendi kendini denetleme sorumluluğu yükledi. Bu durum, teknoloji devlerinin milyonlarca kullanıcıya hizmet verirken yeterli dış denetimden geçmeden veri toplamasına ve modellerini kullanıma sunmasına engel olamıyor.
GÜVEN SORUNU DERİNLEŞİYOR
Yapılan testler, en gelişmiş LLM’lerin bile hâlâ güvenilmez sonuçlar verebildiğini gösteriyor. Buna rağmen şirketler, hataların sorumluluğunu üstlenme konusunda geri duruyor. LLM’lerin sistematik şekilde yanlış bilgi üretme ve önyargıları tekrar etme eğilimi, zamanla düzeltilebilecek bir sorun gibi görünmüyor.
Üstelik bu sistemlerin gelecekte çok daha önemli görevler üstlenmesi bekleniyor. Örneğin, kullanıcıların tatil planlarını yapmaları veya aylık ödemelerini optimize etmeleri gibi işler artık yapay zekâya bırakılmaya başlanacak. Bu durum, sistemin neden olduğu hata potansiyelini katlanarak artırıyor.
NÖROSEMBOLİK YAKLAŞIM ÖNE ÇIKIYOR
Tüm bu sorunlar karşısında nörosembolik yapay zekâ (nörosymbolic AI) yaklaşımı umut vadediyor. Bu yaklaşım, derin öğrenme sistemlerinin öngörücü gücünü, insanlar gibi akıl yürütmeyi sağlayan açık kurallarla birleştiriyor. Yani yalnızca büyük veri setlerinden istatistiksel kalıplar öğrenen bir sistem değil; aynı zamanda "eğer a ise b" gibi mantık kurallarını anlayabilen, sembollerle temsil edilen bilgileri işleyebilen sistemler geliştiriliyor.
Nörosembolik sistemler, eğitim verilerinden sadece örnekleri değil, genel geçer kuralları çıkarmayı hedefliyor. Örneğin "yağmur yağıyorsa dışarısı ıslaktır" gibi bir çıkarımı öğrenen bir AI, artık her bir ıslak nesneyi tek tek ezberlemek yerine, bu bilgiyi yeni nesnelere uygulayabiliyor.
AKILLI ÖĞRENME DÖNGÜSÜ
Bu modelde "nörosembolik döngü" adı verilen bir süreç işliyor. AI sistemleri, verilerden öğrendikleri kuralları belleğe alıyor, ardından bu kuralları modelin içine geri enjekte ederek öğrenme sürecini derinleştiriyor. Bu yaklaşım daha az veri kullanımı sağlıyor, enerji verimliliği getiriyor ve en önemlisi daha şeffaf, daha hesap verebilir yapay zekâ sistemlerinin gelişmesine olanak tanıyor.
Nörosembolik sistemler, hangi kurallar çerçevesinde karar verdiklerini açıklayabildikleri için adil sonuçlar üretmeye daha yatkın. Örneğin sistem, verdiği bir kararın ırk ya da cinsiyet gibi kişisel özelliklere dayanmaması gerektiği kuralıyla programlanabiliyor.
ÜÇÜNCÜ DALGA YAPAY ZEKA
Yapay zekânın ilk döneminde, yani 1980'lerde sembolik AI sistemleri bilgisayarlara açık kurallarla bilgi aktarıyordu. 2010'larda ise ikinci dalga olan derin öğrenme geldi. Günümüzde nörosembolik AI, bu alandaki üçüncü dalga olarak görülüyor. Şimdilik bu yaklaşım, protein yapılarını tahmin eden AlphaFold ya da geometri problemlerini çözen AlphaGeometry gibi niş uygulamalarda etkisini gösteriyor.
Ancak genel amaçlı LLM’ler için bu yöntemin tamamen uygulanabilir hale gelmesi, daha fazla araştırma gerektiriyor. Çinli DeepSeek örneğinde olduğu gibi, bazı modeller bu yönde “damıtma” adı verilen teknikleri deniyor. Yine de AI geliştiricilerinin bu alandaki çabaları şeffaf değil.
YENİDEN KULLANILABİLİR BİLGİ
Gelecekte yapay zekâ sistemlerinin; sınırlı örnekten öğrenip yeniliğe uyum sağlayabilen, bilgiyi test ederek yeniden kullanabilen ve çoklu görevleri yerine getirebilen bir yapıya kavuşması gerekiyor. Bu, sadece teknik ilerleme değil, aynı zamanda daha sağlam bir etik ve düzenleyici çerçeve gerektiriyor.
Eğer yapay zekâ sistemleri mimarilerine gömülü denetim ve denge mekanizmalarıyla inşa edilirse, bu durum düzenleyici yaklaşımlara bile alternatif oluşturabilir. Önümüzde zorlu bir yol var; ancak artık bu yolun ne tarafa doğru gittiği daha net görülüyor.
