Sohbet botlarının yanlış bilgi üretmesi, yapay zekanın en büyük sorunlarından biri olmaya devam ediyor. Google, Amazon ve OpenAI gibi şirketler, bu hataları azaltmak için teknik önlemler alırken, uzmanlar bu sorunun tamamen çözülemeyeceği görüşünde

---

23 Temmuz 2025, 08:00 Güncelleme: 23 Temmuz 2025, 09:35

Dünyanın önde gelen yapay zeka şirketleri, sohbet botlarının doğruluk sorunlarını çözmek için yarış halinde. Google, Amazon, Cohere ve Mistral gibi firmalar, sohbet botlarının uydurma bilgiler üretmesini engellemek amacıyla teknik güncellemeler yapıyor, veri kalitesini artırıyor ve doğrulama sistemleri kuruyor. Ancak bu çabalar, yapay zeka sistemlerinin doğası gereği, “halüsinasyon” olarak adlandırılan hatalı yanıtları tamamen ortadan kaldırmakta yetersiz kalıyor.

Uzmanlara göre, bu halüsinasyonlar yapay zekanın kelime dizilerini olasılıksal olarak tahmin etmesinden kaynaklanıyor. Sistemler, en olası kelimeyi seçerek metin üretmeye çalışıyor; fakat bu süreçte bağlam dışı ya da yanlış bilgi ortaya çıkabiliyor. Bu durum sadece teknik bir kusur değil; aynı zamanda sağlık ve hukuk gibi yüksek doğruluk gerektiren alanlarda yapay zekanın yaygın kullanımını da kısıtlıyor.

Yargı kararları, yanlış bilgiler, uydurma atıflar

Geçmişte bu hatalar ciddi sonuçlar doğurdu. Kanada’da bir mahkeme, Air Canada’nın müşteri hizmetleri chatbot’unun sunduğu uydurma indirimi geçerli saydı. ABD’de ise bazı avukatlar, yapay zekanın ürettiği sahte yargı kararlarını dava dosyalarına ekledikleri gerekçesiyle disiplin cezası aldı.

Modeller neden hata yapıyor?

Yapay zeka modelleri, eğitim verilerinden öğrendiği istatistiksel ilişkiler doğrultusunda, bir sonraki kelimeyi tahmin ederek metin üretir. Bu süreçte, her bir kelime teknik olarak anlamlı olsa da ortaya çıkan tüm cümle bağlamdan kopuk veya hatalı olabilir. “Greedy search” gibi yaklaşımlar bu problemi artırabilirken, “beam search” gibi daha gelişmiş teknikler daha tutarlı metinler ortaya koyabiliyor.

Ancak Vectara’nın kurucusu Amr Awadallah’a göre, halüsinasyonlar tamamen yok edilemez. Bazı modeller bir belgeyi özetlerken yüzde 0,8 oranında hata yaparken, bazılarında bu oran yüzde 30’a kadar çıkabiliyor. Yeni nesil modellerde adım adım akıl yürütme gibi özellikler hataları azaltmak yerine bazen artırabiliyor.

Dış kaynaklarla “gerçeklere bağlanmak”

Uzmanlara göre en etkili yöntemlerden biri, modelleri yalnızca eğitim verileriyle sınırlı bırakmak yerine, gerçek zamanlı ve güvenilir kaynaklara bağlamak. Bu yaklaşıma “grounding” deniyor. Cohere, Mistral, Google DeepMind, OpenAI ve Anthropic gibi firmalar, sohbet botlarına dayanak gösteren kaynak atıfları eklemeye başladı. Mistral, AFP ile yaptığı milyonlarca euroluk anlaşma sayesinde haber ajansının makalelerini chatbot sistemine dahil etti.