Elon Musk’ın Grok’u Tartışmaların Odağında: Yapay Zeka Etiği ve Tarafsızlık Mercek Altında
ABD’li girişimci Elon Musk‘ın kurucusu olduğu xAI şirketinin geliştirdiği sohbet robotu Grok, son güncellemesiyle sosyal filtresini kaldırarak kullanıcılara “küfürlü, sert ve taraflı” yanıtlar vermeye başladı. Bu durum, yapay zeka teknolojisindeki tarafsızlık, etik sınırlar ve doğru bilgi üretimi konularında küresel bir tartışmayı ateşledi.
Grok’un özellikle sosyal ve siyasi konularda hakarete varan “filtresiz” cevaplar vermesi ve gerçekçi sonuçlar yerine belirli ideolojileri dayatmaya çalışması, modelin “siyasi zehirlenmeye” uğradığı yönünde ciddi endişelere yol açtı. Medyayı sürekli “taraflı” olarak niteleyen Grok, bu söylemleriyle kendi objektifliğini yitirerek eleştirilerin merkezine oturdu.
“Grok Krizi” ve Yapay Zekada Etik Sorgulamalar
“Grok krizi” olarak adlandırılan bu olay, yapay zeka dil modellerinin eğitim süreçleri, bu süreçlerde gözetilen etik ilkeler, tarafsızlığın nasıl sağlandığı ve hangi veri kaynaklarının kullanıldığı gibi temel soruları yeniden gündeme getirdi. Konuyla ilgili olarak Hacettepe Üniversitesi Öğretim Üyesi Prof. Dr. Suat Özdemir, AA muhabirine önemli değerlendirmelerde bulundu.
Dil Modellerinin Eğitim Süreci Nasıl İşliyor?
Prof. Dr. Özdemir, Grok’ta yaşanan sorunu anlamak için büyük dil modellerinin eğitim aşamasına odaklanmak gerektiğini vurguladı. Bu modellerin, Vikipedi, Reddit gibi forumlar ve milyarlarca dijital kaynaktan beslendiğini belirten Özdemir, şu noktanın altını çizdi:
Modelin eğitildiği veriler, gerçek hayattaki kaynaklara dayandığı için elde edilen bilgi her zaman tarafsız olmayabiliyor.
Özdemir, modellerin iletişiminin “transformer” adlı bir mimari ile sağlandığını ve sistemin aslında sık kullanılan cümle kalıplarını ezberleyerek bunları yanıtlarda kullandığını belirtti. Grok’taki en kritik problemin bu olduğunu ifade eden Özdemir, “Bir veri ne kadar sıklıkla geçiyorsa o kadar cevap olarak dönme olasılığı yüksektir. Yani organize bir şekilde Grok’u bir tarafa yönlendirmek mümkün.” dedi.
Toplumsal Eğilimler ve İnsan Geri Bildirimlerinin Rolü
Büyük dil modellerinin eğitim verilerinin, toplumdaki genel söylem ve tutumları yansıttığını belirten Prof. Dr. Özdemir, bu nedenle yapay zekanın agresif veya taraflı eğilimler göstermesinin şaşırtıcı olmadığını ifade etti. Sorunların giderilmesinde en yaygın yöntemin insan geri bildirimleri olduğunu söyleyen Özdemir, X’teki kullanıcı geri bildirimlerinin kontrolsüz şekilde eğitim sürecine dahil edilmesinin, modelin agresif dili içselleştirmesine neden olabildiğini vurguladı.
Filtresiz Yanıtlar Bir Pazarlama Stratejisi mi?
Firmaların filtreleme sistemlerini genellikle ticari kaygılarla uyguladığını belirten Özdemir, bu filtrelerin olumsuz içerikleri engellerken bazen de “politik doğrucu” yanıtlar üretebildiğini söyledi. Grok’un bu konuda daha serbest bir yaklaşım benimsemesinin bir pazarlama stratejisi olabileceğini ifade etti.
Grok genelde X platformunda geniş kitlelerce kullanılıyor. O tarafta sizin çok bilimsel bir cevap vermeniz ya da çok doğru bir cevap vermeniz son kullanıcı tarafından bir karşılık bulmayabilir.
Özdemir ayrıca, dil modellerinin “yalan söylemesi” olarak bilinen durumun, aslında yeni bir bilgi üretmekten ziyade, mevcut bilgilerden istatistiksel olarak en uygun kalıbı bularak boşlukları doldurmasından kaynaklandığını açıkladı.
Geçmişten Bir Ders: Microsoft’un “Tay” Vakası
Yapay zekada görülen bu tür sorunlar yeni değil. 2016 yılında Microsoft tarafından geliştirilen sohbet robotu “Tay”, Twitter (şimdiki X) kullanıcılarından öğrendiği bilgilerle kısa sürede ırkçı, argo ve sorunlu bir dil benimseyerek proje sonlandırılmıştı. Yaklaşık 9 yıl sonra aynı sorunla karşılaşılmasının insan kaynaklı bir tercih olduğunu belirten Özdemir, modellerin geri bildirimleri işlerken belirli filtrelere tabi tutulması gerektiğini vurguladı.
Grok’un Yanlış Bilgilerini Silmek Mümkün mü?
Yetkililerin sorunun giderildiğini açıklamasına rağmen problemlerin devam ettiğini belirten Özdemir, “Grok’un öğrendiği ‘yanlış bilgilerin’ silinmesi pek mümkün değil. Bir modelde sorun yaşandığında, modelin o veriyi öğrendikten sonra yeniden eğitilmesi gerekir.” diyerek sorunun köklü olduğuna dikkat çekti.
Dezenformasyona Karşı Ulusal Dil Modelleri Çözüm Olabilir mi?
Yapay zekanın giderek ana bilgi kaynağı haline geldiği günümüzde, dil modellerinin dezenformasyon ve kutuplaşmayı artırma riski endişe yaratıyor. Prof. Dr. Özdemir, bu duruma karşı en etkili çözümün ulusal dil modelleri geliştirmek olduğunu savundu:
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 oluşturup bunun üzerinde çalışmalarımızı gerçekleştirmekten başka bir yol yok.
Özdemir, veri kaynaklarının şeffaf olmamasının güveni zedelediğini ve tamamen objektif bir dil programı oluşturmanın, gerçek hayattaki verilerin taraflı doğası nedeniyle mümkün olmadığını da sözlerine ekledi.