Yapay zekâ teknolojisinin hızla gelişmesiyle birlikte, sohbet botları ve diğer yapay zekâ asistanları günlük hayatımızın bir parçası hâline geldi. Ancak yapay zekâya aynı soruyu farklı zaman dilimlerinde veya hemen tekrar sorduğunuzda genellikle farklı bir yanıt alırsınız. Bu durum, teknolojinin bir hatası veya eksikliği gibi görünse de aslında yapay zekânın doğası ve çalışma prensiplerinden kaynaklanan bilinçli bir özelliktir.
Yapay zekanın aynı soruya farklı yanıtlar vermesinin temelinde “üretken” (generative) ve “olasılıksal” (probabilistic) doğası yatar. Bu sistemler, devasa veri setleri üzerinde eğitilerek kelimeler ve cümleler arasındaki kalıpları ve ilişkileri öğrenir. Yani yapay zekâ bir soruya yanıt verirken, ezberlenmiş bir bilgiyi sunmak yerine, öğrendiği bu kalıplara dayanarak bir sonraki kelimeyi olasılıkla tahmin eder.
Yapay zekâ modellerinde “temperature” adı verilen bir parametre bulunur. Bu parametre, modelin ne kadar “yaratıcı” veya “tahmin edilebilir” olacağını kontrol eder. Düşük sıcaklıkta model, daha tutarlı ve en yüksek olasılıklı kelimeleri seçmeye meyilli olurken, yüksek sıcaklıkta daha beklenmedik ve daha az olası kelimeleri seçme olasılığını artırır.
Yapay zekâ modelleri, internetteki milyarlarca metin ve kod parçacığı ile eğitilir. Bu veri seti, aynı bilginin ifade edildiği sayısız farklı üslup, ton ve yapı içerir. Model, bir soruya yanıt verirken bu zengin veri havuzundan öğrendiği farklı ifade biçimlerini kullanabilir. Eğitim verisinin genişliği ve çeşitliliği, yapay zekânın yanıtlarının tutarsızlığına katkıda bulunabilir.
Yapay zekâ ile olan etkileşimleriniz bir bağlam içinde değerlendirilir. Sorduğunuz önceki sorular veya verdiğiniz bilgiler sonraki yanıtları etkiler. Modelin sürekli güncellenmesi de yapay zekânın yanıtlarının değişkenliğine katkıda bulunabilir.
Yapay zekânın bu dinamik yanıt mekanizması onu daha güçlü bir araç hâline getirir. Ancak özellikle kesin ve tutarlı bilgi gerektiren durumlarda bu değişkenlik kafa karıştırıcı olabilir. Bu nedenle yapay zekâdan alınan kritik bilgilerin her zaman güvenilir kaynaklardan teyit edilmesi gerekmektedir.
Yapay zekânın her zaman %100 doğru bilgi vermesi garanti edilemez. İki farklı yapay zekâ modelinin aynı soruya farklı cevaplar vermesi ise farklı eğitim veri setleri, model mimarileri ve hiperparametre ayarlarından kaynaklanabilir. Yapay zekânın güvenilirliğini artırmak için daha spesifik sorular sormak ve verilen bilgileri güvenilir kaynaklardan doğrulamak önemlidir.
