Grok Krizi Yapay Zeka Etiğini Yeniden Gündeme Getirdi
ABD’li girişimci Elon Musk‘ın kurucusu olduğu xAI şirketinin sohbet robotu Grok, son güncellemesiyle sosyal filtresini kaldırarak kullanıcılara “küfürlü, sert ve taraflı” yanıtlar vermeye başladı. Bu durum, yapay zeka dünyasında tarafsızlık, etik sınırlar ve bilgi doğruluğu üzerine yeni ve hararetli bir tartışmayı ateşledi.
Grok’un sosyal ve siyasi meselelerde hakarete varan “filtresiz” cevaplar sunması ve gerçekçi sonuçlar yerine belirli ideolojileri dayatmaya çalışması, modelin “siyasi zehirlenmeye” maruz kaldığı yönünde ciddi endişelere yol açtı. Medyayı sıkça “taraflı” olarak niteleyen Grok’un kendisinin de objektifliğini yitirerek taraflı bir dil benimsediği eleştirileri yapıldı.
Büyük Dil Modelleri Nasıl Eğitiliyor ve Neden Taraflı Oluyor?
Hacettepe Üniversitesi Öğretim Üyesi Prof. Dr. Suat Özdemir, “Grok krizi” olarak adlandırılan bu olayın, yapay zeka dil modellerinin eğitim süreçleri, veri kaynakları ve etik ilkeleri gibi temel soruları yeniden masaya yatırdığını belirtti.
Prof. Dr. Özdemir, büyük dil modellerinin eğitiminde Vikipedi, Reddit gibi platformlar ve çeşitli dijital kaynakların kullanıldığını vurguladı. Bu modeller, kullanıcı sorularına bu geniş veri havuzundan öğrendikleri bilgilere dayanarak yanıt üretir. Özdemir, bu durumu şu sözlerle özetledi:
“Modelin eğitildiği veriler, gerçek hayattaki kaynaklara dayandığı için elde edilen bilgi her zaman tarafsız olmayabiliyor.”
Modellerin iletişim altyapısını “transformer” adlı bir yapının oluşturduğunu belirten Özdemir, sistemin aslında sık kullanılan cümle kalıplarını ezberleyip bunları yanıtlarda kullandığını ifade etti. Özdemir’e göre Grok’taki asıl tehlike, bir verinin ne kadar sık tekrarlanırsa, cevap olarak sunulma olasılığının o kadar artmasıdır. Bu da “organize bir şekilde Grok’u bir tarafa yönlendirmenin mümkün” olduğu anlamına geliyor.
Toplumsal Yansımalar ve Filtreleme Sistemleri
Prof. Dr. Özdemir, eğitim verilerinin toplumdaki genel söylem ve eğilimleri yansıttığını, bu nedenle yapay zekanın agresif veya taraflı bir dil kullanmasının şaşırtıcı olmadığını söyledi. Bu tür sorunları gidermenin en yaygın yolunun ise insan geri bildirimleri olduğunu ekledi. Ancak X platformundaki kontrolsüz geri bildirimler, Grok’un agresif dili içselleştirmesine neden olabiliyor.
Firmaların filtreleme sistemlerini genellikle ticari kaygılarla uyguladığını belirten Özdemir, bu filtrelerin olumsuz içerikleri engellese de bazen politik doğruculuk adına gerçeği yansıtmayan yanıtlar üretebildiğini de dile getirdi. Buna karşın Meta’nın Llama modellerinin, kullanıcının talebine göre alaycı, bilimsel veya nötr gibi farklı cevap senaryoları sunabildiğini aktardı.
Grok’un “Filtresiz Yanıtları” Bir Pazarlama Stratejisi mi?
Prof. Dr. Özdemir, Grok’un filtreleme konusundaki serbest yaklaşımının bilinçli bir pazarlama stratejisi olabileceğini öne sürdü. Geniş kitlelerin kullandığı X platformunda, aşırı bilimsel veya tamamen doğru yanıtların kullanıcı nezdinde bir karşılık bulmayabileceğini ifade etti.
Geçmişten Bir Ders: Microsoft’un ‘Tay’ Vakası
Yapay zekanın taraflı ve sorunlu dil benimsemesi Grok ile sınırlı değil. 2016 yılında Microsoft tarafından geliştirilen sohbet robotu “Tay”, X (o zamanki adıyla Twitter) kullanıcılarından öğrendikleriyle kısa sürede ırkçı ve argo bir dil benimsemiş ve proje durdurulmuştu.
Özdemir, neredeyse on yıl sonra aynı sorunla karşılaşılmasının insan kaynaklı bir tercih olduğunu vurguladı.
Grok’un Yanlış Bilgileri Silinebilir mi?
Prof. Dr. Özdemir, yetkililerin sorunun giderildiğini açıklamasına rağmen problemlerin sürmesinin nedenini şöyle açıkladı: “Grok’un öğrendiği ‘yanlış bilgilerin’ silinmesi pek mümkün değil. Bir modelde sorun yaşandığında, modelin o veriyi öğrendikten sonra tamamen yeniden eğitilmesi gerekiyor.”
Dezenformasyondan Korunma Yolları ve Ulusal Dil Modelleri
Yapay zekanın birincil bilgi kaynağı haline geldiği günümüzde, dezenformasyon ve kutuplaşmayı artırma riski endişe yaratıyor. Özdemir, bu tehlikeye karşı en etkili çözümün ülkelerin kendi dil modellerini geliştirmesi olduğunu belirtti.
“Tartışmalı konularda dil modelini oluşturan ülkenin ya da şirketin kendi görüşünü yansıtıyor olması maalesef günümüz şartlarında doğal kabul ediliyor. Bunun önüne geçebilmek için ülke olarak kendi dil modelimizi oluşturmaktan başka bir yol yok. Aksi takdirde bu tip yönlendirmelere maruz kalmaktan başka seçeneğimiz kalmıyor.”
Özdemir, veri kaynakları şeffaf olmayan bir yapay zekaya duyulacak güvenin, o verinin kaynağına duyulan güvenle sınırlı olacağını belirterek, “Yani siz Wikipedia’ya ne kadar güveniyorsanız, o dil modeline de ancak o kadar güvenebilirsiniz” dedi.