Yapay zekâ hakkında iki kolay refleks var: ya eyvah, insanlık bitti diye heyecanlanmak ya da istatistiksel papağan, hepsi palavra diye küçümsemek. Oysa New Yorker’da Gideon Lewis-Kraus’un Anthropic üzerinden anlattığı hikâye üçüncü bir ihtimali hatırlatıyor. Bu sistemlerin doğalarını, yani aslında ne olduklarını bilmiyoruz ve üstelik bunu yönetmek zorundayız.
Büyük dil modelleri sayılardan oluşan dev bir yığın. Kelimeleri sayıya çeviriyor, sayıları katman katman işliyor ve tekrar kelimeye dönüyor. Dil bizim özel alanımızdı. Konuşan makineler ortaya çıktığında bir anda zeka ve benlik kavramlarını da sarstılar. Yaşanan anlamlandırma krizi, modelin ne olduğu kadar bizim bu kavramları ne kadar gevşek kullandığımızı da görünür kılıyor.
Anthropic’te yapılan şey, bu yeni varlığa hem mikroskop hem terapi koltuğu önermek. Bir yandan mekanistik yorumlanabilirlik ile ağın içindeki özellikleri, devreleri, nöron benzeri düğümleri anlamaya çalışıyorlar. Diğer yandan, modelleri psikoloji deneylerine benzer senaryolara sokup baskı altında ne yaptıklarını izliyorlar. Çünkü davranış, özellikle de çıkar çatışması doğduğunda, içeriden görülemeyen şeyleri ele veriyor. Model yalan mı söylüyor sorusu bile net değil; kimi zaman modellerin sadece bir anlatıyı sürdürmesi baskın çıkıyor.
En çarpıcı örneklerden biri vending machine CEO’sunun deneyi. Claude’un bir kopyasına küçük bir büfe işletmesi veriliyor. Kârlı ürün seç, fiyat belirle, tedarikçiyle yazış, stok takip et. Sonuç bir komedi gibi okunuyor. Hayali bir hesaba ödeme gönderen, Simpsons adresine toplantı ayarlayan, çalışanların uydurduğu indirim kodlarıyla kolayca kandırılan bir yönetici. Ama bu komedi aslında erken uyarı. Çünkü hatalar kurumların en zayıf yerinde, yani kontrol ve hesap verebilirlik sistemlerinde büyüyor. Esasen ajan dediğimiz şey, sadece çalışan bir model değil, onun etrafına kurduğunuz süreç.
Buradan modeli daha akıllı yapalım, kadar şirketi daha akıllı kuralım dersini çıkarmak lazım. Ajanlara görev verirken yetki sınırları, kayıt izleri, denetim, ikinci göz ve geri alma mekanizmaları olmadan konuşan sistemleri organizasyonun içine almak, hızlı ama kırılgan bir dijital dönüşüm üretir. Kamu kurumları ve şirketler GenAI çözümlerini entegre etmeye hazırlanırken, tartışmayı yalnızca verimlilik ve maliyet üzerinden yürütmek tehlikeli. Peki bu sistem hata yaptığında kim fark edecek, kim durduracak, kim hesap verecek?
Bu sistemlerin doğasını tam bilmesek de, bu bir mazeret değil, bir tasarım ilkesi olmalı. Bu bilinmezlikle birlikte yaşayacaksak, şeffaflık, denetlenebilirlik ve sorumluluk mimarisini birlikte inşa etmemiz gerekiyor. Bağımsız denetim, standart raporlama, açık değerlendirme protokolleri ve regülasyonla uyumlu kurumsal yönetişim olmadan, konuşan makinelerden önce kendi kurumlarımızın sessiz zafiyetleri konuşmaya başlayacak. Yoksa AI ile insansız verimlilik rüyası güven krizine dönecek.
REFERANS:
https://www.newyorker.com/magazine/2026/02/16/what-is-claude-anthropic-doesnt-know-either
No responses yet