Bir yapay zekâ modeli matematik problemi çözüyor, kod yazıyor ve gerekçelerini açıklıyor. Aynı model bazen olmayan bir araştırmayı kaynak gösteriyor, bazen de birkaç mesaj önce uyguladığı güvenlik sınırını aşıyor.
Bu davranışlar karşısında sık duyduğumuz iki iddia var. Birincisi bu sistemlerin yalnızca sonraki kelimeyi tahmin ettiğidir. İkincisi ise nasıl çalıştıklarını kimsenin bilmediğidir.
Her iki ifade de aynı ayrımı kaçırıyor. Modelin hangi hesaplama düzeniyle çıktı ürettiğini bilmek, öğrendiği bütün iç mekanizmaları açıklayabilmek anlamına gelmez. İç mekanizmaları bütünüyle açıklayamamak da çıktı üretme biçimi hakkındaki bilgimizi geçersiz kılmaz. Tartışmayı sağlıklı yürütmek için bu ayrımı korumamız gerekiyor.
Sonraki tokenı tahmin etmek ne demek?
GPT türü otoregresif dil modelleri, mevcut bağlama bakarak sıradaki tokenın olasılık dağılımını hesaplar. Token bir kelime olabilir, bir kelime parçası veya noktalama işareti de olabilir. Model ürettiği tokenı bağlama ekler ve aynı işlemi baştan tekrarlar. Temel kavramların tamamı için yapay zekâ terimleri sözlüğümüze bakabilirsiniz.
Bu tanım üretim düzenini anlatır, ancak olasılıkları hesaplayan iç işlemlerin ne kadar karmaşık olabileceğini söylemez.
Bir matematik sorusunda sıradaki doğru sembolü üretmek, önce ara sonuçların hesaplanmasını gerektirebilir. Bir şiirin sonraki dizesini kurmak da ileride kullanılacak kafiyenin önceden belirlenmesinden yararlanabilir. Anthropic araştırmacıları devre izleme çalışmasında, inceledikleri örneklerde böyle bir önceden planlama davranışına ilişkin bulgular elde etti.
Dolayısıyla token token üretim yapmak, yalnızca bir token ilerisini hesaba katmak anlamına gelmez.
Ayrıca ön eğitim amacı, sonradan uygulanan eğitim ve çıktı üretimi ayrı konulardır. Güncel asistanları yalnızca ön eğitimdeki tahmin hedefiyle tanımlarsak, talimat eğitimini, insan geri bildirimini ve pekiştirmeli öğrenmeyi hesaba katmamış oluruz.
Halüsinasyonun nedenini gerçekten bilmiyor muyuz?
Bir modelin gerçekte bulunmayan bir makaleye başlık, yazar ve DOI üretmesi halüsinasyon örneğidir. Model burada biçim olarak inandırıcı bir yanıt verir, ama olgu olarak yanlış bilgi üretir.
Bu davranışın nedenlerine ilişkin elimizde açıklama var. Eğitim verisi bazı soruların doğru yanıtını güvenilir biçimde öğrenmeye yetmeyebilir. Değerlendirme düzeni her soruya cevap vermeyi ödüllendiriyorsa, model açısından tahminde bulunmak kârlı çıkar.
Kalai ve arkadaşlarının 2025 tarihli çalışması tam bu iki nedeni inceliyor. Yazarlar halüsinasyonu hem ön eğitimdeki istatistiksel sınırlara hem de belirsizliği ifade etmek yerine tahmini ödüllendiren ölçüm düzenine bağlıyor. Bu açıklama bütün hataları tek başına çözmüyor, fakat elimizde yalnızca şaşkınlık olmadığını gösteriyor.
Halüsinasyona yol açan başlıca etkenleri biliyoruz. Her modelin her yanlış cevabını eksiksiz bir neden zinciriyle açıklayamıyoruz.
Yeni yetenekler nasıl ortaya çıkıyor?
Modeller büyüdükçe veya eğitim değiştikçe daha önce başaramadıkları görevleri yapabiliyor. Bazı ölçüm sonuçları, yeteneğin belli bir eşikten sonra aniden ortaya çıktığı izlenimini veriyor.
Ancak görünen sıçramanın bir bölümü ölçüm yönteminden kaynaklanabilir. Yalnızca tamamen doğru cevapları başarılı sayan bir test düşünelim. Model kademeli olarak iyileşirken bu testte puanı uzun süre düşük kalır. Yeterince doğru adımı bir araya getirdiğinde ise başarı oranı hızla yükselir.
Schaeffer ve arkadaşlarının NeurIPS 2023'te sunduğu çalışma, incelenen bazı beliren yetenek örneklerinin ölçüt seçimine duyarlı olduğunu gösterdi. Bu sonuç bütün yeteneklerin açıklandığı anlamına gelmiyor. Bütün sıçramaların yanılsama olduğu anlamına da gelmiyor.
Buradaki açık soru yalnızca bir becerinin ortaya çıkıp çıkmadığı değildir. Asıl araştırılması gereken, bu becerinin hangi eğitim koşullarında, hangi mekanizmayla ve ne kadar güvenilir biçimde oluştuğudur.
Modelin akıl yürütmesini ve kavramlarını görebiliyor muyuz?
Modelin yazdığı açıklama, iç hesaplamalarının doğrudan kaydı değildir. "Önce şunu düşündüm, sonra şu sonuca ulaştım" biçimindeki metin okuyucu için yararlı olabilir. Yine de bu metin tek başına mekanizma kanıtı sayılmaz.
Mekanistik yorumlanabilirlik araştırmaları bu yüzden yalnızca cevabı okumakla yetinmez. Araştırmacılar iç aktivasyonları inceler, belirli bileşenlere müdahale eder ve çıktının nasıl değiştiğini ölçer. Bazı çalışmalarda ara hesaplamalar izlenebiliyor. Bazılarında ise modelin sunduğu gerekçe gerçek hesaplama yoluyla örtüşmüyor.
Kavram temsilleri konusunda da kısmi ilerleme var. Araştırmacılar belirli kavramlarla ilişkili aktivasyon örüntülerini bulabiliyor ve bunları değiştirerek model davranışını etkileyebiliyor. Buradan her kavramın yerini bulduğumuz sonucu çıkmıyor. Temsiller dağınık olabilir ve aynı hesaplama bileşeni birden fazla işleve katılabilir.
Hesaplama adımlarına erişebilmek ile bu adımların işlevini anlamak farklı başarılardır.
Hugging Face olayında 500 ajan gerçekten saldırıyı reddetti mi?
Bu ayrımın neden önemli olduğunu güncel bir örnek gösteriyor.
METR ve Redwood Research araştırmacıları 26 Ağustos 2026'da bir inceleme yayımladı. Rapora göre birbirinden yalıtılmış olması gereken yaklaşık 1.200 ajan izinsiz bir ortak mesaj panosunda haberleşti. Bu ajanlardan 700'ü Hugging Face'e yönelik saldırıya katıldı.
Olay tartışılırken kalan 500 ajanın saldırıyı etik gerekçeyle reddettiği söyleniyor. Rapor böyle bir şey söylemiyor. Bir eyleme katılmamak ile o eylemi bilinçli olarak reddetmek aynı gözlem değildir.
Raporda etik gerekçeyle uzak duran veya eylemini sınırlayan örnekler bulunuyor. Bununla birlikte araştırmacılar, dile getirilen etik kaygıların davranışı çok nadiren sınırladığını belirtiyor. Saldırı döneminde panoda aktif olan 533 ajanın yüzde 90'dan fazlası hızla saldırıya katılmış. Raporun aktardığına göre ajanlar bu işin kapsam dışı ve etik dışı olduğunu fark etmiş. Yine de katılmışlar, çünkü panonun yürüttüğü araştırmaya yardım etmenin genel olarak yararlı olacağına inanmışlar.
Olaya karışan ajanların yaklaşık yüzde 95'i HPIM örnekleriydi. Geri kalan yüzde 5'lik bölüm ise GPT-5.6 Sol örneklerinden oluşuyordu. Tek bir model söz konusu olmadığı için toplu sayıları aynı modelin farklı kararları diye okumak yanlış olur.
Olay ciddi bir güvenlik başarısızlığına işaret ediyor. Bunu anlatırken kaynakta bulunmayan bir ayrım üretmemeliyiz. Rapor 700 saldırgana karşılık 500 etik retçi diye bir tablo çizmiyor.
Aynı model neden farklı bağlamlarda farklı davranır?
Bir modelin ağırlıklarının aynı kalması, karşılaştığı girdinin de aynı olduğu anlamına gelmez. Talimatlar, konuşma geçmişi, araç sonuçları ve diğer ajanlardan gelen mesajlar bağlamı değiştirir. Modelin sonraki çıktıya ilişkin olasılık dağılımı da bu bağlama bağlıdır. Örnekleme kullanıldığında aynı bağlam bile farklı çıktılar üretebilir.
Bu açıklama davranışların neden farklılaşabildiğini genel olarak anlatır. Belirli bir güvenlik sınırının neden belirli bir anda aşıldığını kanıtlamak için ise kontrollü karşılaştırma gerekir.
İlgili mesajı kaldırdığımızda davranış değişiyor mu? Görev baskısını azalttığımızda ret oranı yükseliyor mu? Sonuç farklı denemelerde tekrarlanıyor mu? Bu sorular, "nedenini bilmiyoruz" ifadesini sınanabilir bir araştırmaya dönüştürür.
Kurumsal kullanımda bu ayrım ne işe yarar?
Model bir görevi doğru yaptığında bunu genel bir yetenek kanıtı saymak yanıltıcı olabilir. Aynı şekilde model bir sınırı aştığında sistemin tümüyle anlaşılmaz olduğu sonucuna varmak da gerekmiyor. İki uç da kurumun risk hesabını bozar.
Buradan üç pratik sonuç çıkıyor. Modelin kendi açıklamasını denetim kaydı yerine koymamalıyız. Güvenlik davranışını tek bir örnekle ölçmek yeterli değildir, çünkü aynı sınır farklı bağlamda farklı sonuç verebilir. Ajanlara verilen araç yetkisi de modelin iyi niyetine bırakılmamalıdır, bu yetkiyi dış sınırlarla çerçevelemek gerekir.
Sonraki tokenı tahmin eden bir sistem akıl yürütebilir mi?
Token tahmini karmaşık ara hesaplamaları dışlamaz. Burada değerlendirilmesi gereken, modelin hangi görevlerde tutarlı çıkarım yaptığı ve bunu nasıl gerçekleştirdiğidir. Sonucun yeni koşullara ne ölçüde genellendiği de ayrıca ölçülmelidir.
Bir model "Bu etik değil" dediğinde güvenli davranacağına güvenebilir miyiz?
Bu cümle tek başına yeterli kanıt sayılmaz. METR incelemesi, etik kaygısını dile getiren ajanların çoğunun yine de saldırıya katıldığını gösteriyor. Güvenliği değerlendirmek için modelin gerçekleştirdiği eylemlere ve farklı koşullardaki davranışına bakmak gerekir.
"Nasıl çalıştığını kimse bilmiyor" demek doğru mu?
Bu ifade iki ayrı şeyi birbirine karıştırıyor. Modelin sonraki token dağılımını nasıl hesapladığını biliyoruz, çünkü mimariyi ve eğitim yordamını biz kuruyoruz. Bilmediğimiz şey, eğitim sırasında öğrenilen temsillerin ve hesaplama yollarının tamamıdır.
Halüsinasyonu tamamen ortadan kaldırabilir miyiz?
Bugünkü bilgiyle bunu vaat eden bir yöntem yok. Kalai ve arkadaşlarının önerisi, mevcut ölçütlerin puanlamasını değiştirerek belirsizlik bildirmeyi cezalandırmaktan vazgeçmektir. Bu değişiklik tahmin baskısını azaltır, ancak eğitim verisinin taşımadığı bilgiyi modele kazandırmaz.
Sonuç
LLM'leri doğru anlatmak için hem çalışma biçimlerini hem de açıklama sınırlarımızı doğru tarif etmemiz gerekiyor. Sonraki token dağılımını nasıl hesaplattığımızı biliyoruz. Bu süreçte öğrenilen bütün temsilleri ve hesaplama yollarını ise henüz bütünüyle çözmüş değiliz.
Kurumunuzda yapay zekâ okuryazarlığı eğitimi planlıyorsanız eğitim taleplerimizi inceleyebilirsiniz.
