Doğru cevap için doğru model, doğru soru: Makinelerle konuşma sanatı

“Yapay zekâya sordum ama yanlış cevapladı” diyeniniz var mı?

Gelin bu konudaki sorunların büyük kısmını kısa bir yazıda ortadan kaldıralım.

Yapay zekâ sistemleriyle konuşurken kendimize sormamız gereken iki temel soru var:

1- Ben bu soruyu tam olarak hangi yapay zekâ modeline soruyorum?

2- Sorumu nasıl soruyorum?

HANGİ MODEL?

Cep telefonu alırken “Şu markanın şu modeli çok iyi” diyoruz. Çünkü aynı markaya ait birçok farklı model var. Kiminin kamerası daha iyi kiminin ekranı daha büyük.

Benzer şekilde yapay zekâ şirketlerinin de birçok farklı modeli var. Marka aynı ama arkada çalışan sistem farklı.

“ChatGPT’ye sordum” diyen birisine “ChatGPT’nin hangi modeline sordun” dememiz gerekir, çünkü ChatGPT’nin içinde bir çok farklı yapay zekâ modeli var.

Yani biz bir soru sorarken bir yapay zekâya sormuyoruz, bir “yapay zekâ modeline” soruyoruz.

Örneğin ChatGPT’nin 4o, 5-instant, 5-thinking, 5.1 instant, 5.1 thinking modelleri var. Gemini’ın 2.5 flash, 2.5 pro gibi modelleri var. Bunların her biri ayrı modeller. Tuhaf isimler (5.1, 2.5, instant, flash vs.) kafanızı karıştırmasın, şimdilik sadece bunların ayrı modeller olduğunu bilmeniz yeterli.

Her yapay zekâ modelini farklı uzmanlar gibi düşünebilirsiniz. Nasıl ki her uzmanın farklı bilgisi ve yetenekleri varsa her bir modelin de farklı bir bilgisi ve yetenekleri var.

İki tarihçi aynı kitapları okuyup farklı şekilde düşünebilir. Benzer şekilde iki yapay zekâ modeli aynı verilerle “eğitilip” farklı şekilde düşünebilir. Yani aynı soruya her modelin cevabı farklı olabilir, çünkü her bir model birbirinden farklı bir “uzman” gibidir.

Dolayısıyla ChatGPT’ye sordum diyen birine “5’e mi sordun, 5.1’e mi sordun? Bunlar farklı modeller sonuçta” demek gerekir.

OpenAI, Google gibi şirketler genelde ücretsiz olarak sundukları versiyonlarda daha düşük kalitedeki modelleri kullanıyorlar, çünkü bu yapay zekâ modellerine sorduğumuz her sorunun bu şirketlere bir elektrik faturası maliyeti var, tahmin edeceğiniz gibi ücretsiz olan modeller bu şirketlere daha düşük maliyet yaratıyorlar.

Ücretli olan modeller ise genelde çok daha iyi, daha iyi eğitilmiş, cevap vermeden önce düşünebilen (=daha fazla elektrik harcayan), kısacası verdikleri cevaplar çok daha yüksek kalitede olan modeller.

Ücretsiz modelleri işe yeni başlayan biri gibi, ücretli modelleri o işte yıllarını geçirmiş tecrübeli bir uzman gibi düşünebilirsiniz.

Bazı durumlarda düşük kaliteli modellerden de faydalanmak mantıklı olabilir, çünkü bu modeller genelde çok hızlı cevap veriyorlar. Örneğin “2 + 2 kaç eder” sorusu için çok da zeki bir modele ihtiyaç yok, muhtemelen basit bir model de bu soruyu doğru cevaplayacaktır.

UZMANLAŞAN MODELLER

Genel sohbet sistemlerinin dışında da bazı yapay zekâ sistemleri var; bunlarla müzik, resim, video gibi içerikler üretmek mümkün. Bu yapay zekâ modelleri sadece bu alanlarda uzmanlaşmış olduklarından onları sohbet etmek amaçlı değil, özel amaçlı kullanmak mantıklı olacaktır.

Örneğin Midjourney gibi yapay zekâ sistemleri resim, Sora gibi sistemler video, Suno gibi sistemler müzik üretmek için kullanılır. Bu sistemlere “Şu kadar param var, nasıl yatırım yapmalıyım” diye sormak anlamlı olmayacaktır, çünkü uzmanlık alanları farklıdır.

YAPAY ZEKÂ İLE İLETİŞİM

Peki doğru modele karar kıldınız. Uzmanlık gerektiren, derinlik gerektiren sorularınız için en iyi modellerden birini seçtiniz.

Şimdi sıra sorunuzu nasıl soracağınızda.

“Şu kadar param var, nasıl yatırım yapmalıyım” gibi bir soru sorarsanız zeki bir model size “Şöyle şöyle varsayımlar yaparak önerim şöyle şöyle olur” gibi biraz muğlak bir cevap verecektir.

Onun yerine şunu diyebilirsiniz: “100.000 TL param var ve bunu Türkiye’de nasıl değerlendirebileceğime dair genel bir yol haritası istiyorum. 34 yaşındayım, düzenli gelirim var, hiç risk almak istemiyorum, 1 yıllık bir yatırım planı istiyorum, bu paranın bir kısmına 3 ay içinde ihtiyacım olabilir, kripto paralardan uzak dur vs vs.”

Yani ne kadar detay verirseniz, yapay zekâ sistemi sizi o kadar iyi anlar ve o kadar iyi bir cevap verir.

Benzer şekilde, resim çizdirmek istediğiniz bir modele “gölde yüzen iki kuğu çiz” demekle “sakin bir Gölün üzerinde yan yana süzülen iki beyaz kuğu çiz. Kuğuların tüylerinde hafif ışık yansımaları olsun. Arka planda sisli bir orman veya gün batımı tonlarında yumuşak bir gökyüzü yer alsın. Ortam huzurlu ve romantik bir atmosfer taşısın” demek arasında fark olacağı aşikardır.

Emin olamadığınız noktada sorunuzu nasıl sormanız gerektiğini iyi bir yapay zekâ modeline de danışabilirsiniz. “Şu şu konuda yapay zekâdan istekte bulunacağım, nasıl sorarsam en kaliteli cevabı alırım” derseniz nasıl sormanız gerektiği konusunda yapay zekâ sistemleri de sizi yönlendirebilir.

Yani yapay zekadan birçok konuda olduğu gibi, kendisiyle en iyi nasıl iletişime geçebileceğiniz konusunda da akıl alabilirsiniz.

Özetle; birisi size “Yapay zekâya sordum yanlış cevapladı” derse ona “Hangi yapay zekâ modeline, nasıl sordun” diye sormamız gerekir.

YANLIŞ VE EKSİK CEVAPLAR

Bir yapay zekâ modelini küçük bir çocuk gibi düşünelim. Süper zeki bir çocuk. Ailesi ona birçok kitap veriyor, çocuk bu kitapları okuyor ve birçok bilgiyi hafızasına kazıyor.

Süper zeki de olsa bu çocuğa bir soru sorduğumuzda bize yanlış veya eksik cevap verme ihtimali hâlâ var. Neden?

1- Belki ailesi ona içeriği yanlış bilgilerle dolu olan kitaplar vermiştir (=Yapay zekâ sistemi yanlış verilerle eğitilmiştir).

2- Belki çocuk soru sorduğumuz konuda yeterince kitap okumamıştır, yani bilgisi kısıtlıdır (=yapay zeka sistemi eksik verilerle eğitilmiştir).

3- Belki okuduğu kitaplar eskidir ve güncel bilgileri bilmiyordur (=Yapay zekâ sistemleri genelde birkaç ay öncesine kadar olan verilerle eğitiliyor).

4- Belki ailesi ona “aman birisi sana nasıl dinamit yapılır gibi yasal olmayan konularda sorular sorarsa ona cevap verme” gibi “emirler” vermiştir (=Yapay zekâ geliştiren şirketler genelde bu tarz kısıtlar koyuyor).

5- Belki sorduğumuz soru muğlaktır ve çocuk kafasına göre bizim söylemediğimiz kısımlarla ilgili varsayımlarda bulunarak bizi cevaplar (=Yapay zekâ sistemleri muğlak sorularda varsayımlarda bulunarak cevaplayabilirler ve bu varsayımlar her zaman doğru olmayabilir).

Kısacası, bunlar ve başka benzer sebeplerle bu süper zeki çocuğun, yani bir yapay zekâ modelinin bize yanlış ya da eksik bilgi verme olasılığı her zaman var, çünkü onun cevabını etkileyen birçok faktör var. Bu sistemlerden bilgi alırken bunu hatırlamamız iyi olur.

Sonuç olarak; Yapay zekâyı her şeyi bilen bir otorite değil, denetlenmesi gereken yetenekli bir asistan olarak görmek en doğrusu olacaktır – en azından şimdilik.