Virginia Üniversitesi kütüphane müdürü ve ulusal düzeyde kütüphane profesyonelleri için yapay zeka yetkinliklerinin geliştirilmesine öncülük eden bir isim, Google’ın artık klasik arama sonuçları yerine üretilen yapay zeca yanıtları sunduğu bir dönemde, bu yanıtların güvenilirliğinin tek başına doğrulukla ölçülemeyeceğini açıkladı. Yazar, soruların dört farklı kategoriye ayrıldığını ve her tür cevabın değerlendirilmesinde izlenmesi gereken farklı yaklaşım gerektiğini vurgulayarak, kullanıcılara bir yapay zeka aracının verdiği cevabı nasıl değerlendirmesi gerektiğine dair rehberlik sunuyor.
Gelişme, yazarın Google aramasına yönelttiği basit sorularla başladı. “Gençler için ekran süresinin çok fazla sayılması için ne kadar olması gerekir?” sorusuna yanıt olarak arama motoru yıllardır yaptığı gibi bağlantılar sunmak yerine, üretilen bir yapay zeka cevabı verdi. Yapay zeka önce belirli bir rakam belirtti, ardından bu yanıtda kalite ve dengeli kullanımın saat sayısından daha önemli olabileceğini, “çok fazla” kavramının ise gençin uykusu, egzersizi, okul yükü ve ruh haline göre değişebileceğini ekleyerek cevabı karmaşıklaştırdı.
Dört farklı cevap türü
Yapay zeka yanıtları üzerine yaptığı çalışmada yazar, cevapları dört geniş kategori altında sınıflandırmayı uygun buldu: olgusal (factual), yorumlayıcı (interpretive), yapıcı (constructive) ve stratejik (strategic). Olgusal bir iddia genellikle bir kaynağa dayanarak doğrulanabilir. Yorumlayıcı bir cevap doğru olabilir, ancak hangi kanıtların önemli olduğuyla ilgili seçimleri yansıtabilir. Yapıcı bir cevap iyi muhakemeye sahip olsa da, onu alan kişi için yanlış olabilir. Güzelce yazılmış bir stratejik belge ise gerçek olmayabilir.
Yazar, yapay zekanın bu dört tür cevabı da birbirine neredeyse aynı akıcı ve otoriter biçimde sunduğunu, dolayısıyla farkların kolayca kaçırılabileceğini belirtti. Bu kategorilerin sızdırmaz kutular olmadığını, bir yapay zeka aracının verdiği cevabın birden fazla türü yansıtabileceğini ekledi.
Olgusal cevaplar nasıl değerlendirilir
Olgusal bir cevap, ilke olarak kanıtlara dayanarak doğrulanabilen bir iddia sunar. “Virginia Üniversitesi ne zaman kuruldu?” ya da “Altının kimyasal sembolü nedir?” gibi sorular buna örnek verilebilir. Bu tür bir cevabın yeterli derecede sağlam olup olmadığını belirlemek için iddiayı uygun bir kaynağa dayanarak doğrulamak gerekir. Cevabın bir kaynak belirttiği durumlarda, cevabı doğrudan kanıt olarak görmek yerine o bağlantıyı takip etmek öneriliyor.
Yorumlayıcı cevaplar nasıl değerlendirilir
Yorumlayıcı bir cevap kanıtlara dayanır, ancak tek bir sonuç çıkarılmaz. “Gençler için ekran süresinin çok fazla sayılması için ne kadar olması gerekir?” ya da “Uzaktan çalışma verimliliği artırır mı?” soruları buna örnek. Cevap, hangi kanıtların dahil edildiğine, hangilerinin dışarıda bırakıldığına ve muhalif görüşlerin nasıl anlaşıldığına bağlıdır.
Yazar, ekran süresi sorusuna Google’ın verdiği ilk cevabın gençler için iki saatin bir sınır olduğunu gösterdiğini, ardından çocuk sağlığı rehberlerinin basit saat sayısından çok ekran kullanımının kalite ve bağlamına daha fazla ağırlık verdiğini not ettiğini aktardı. Amerika Pediatri Akademisi’nin gençler için kesin önerilen bir miktar olmadığını vurguladığını ve ekran kullanım türünün ile onu yerini aldıkları faaliyetlerin önemine dikkat çektiğini belirtti.
“Farklı bir sonuca dair en güçlü kanıt nedir?” sorusu, arama motoruna yöneltilebilecek kullanışlı bir takip sorusudur. Yorumlayıcı cevapları değerlendirirken yalnızca doğruları kontrol etmek yetmez; sistemin hangi kanıtlara ağırlık verdiğini, hangilerini dışarıda bıraktığını ve savunulabilir başka bir yorumun var olup olmadığını sormak gerekir.
[Yapay zeka yetkinlikleri uzmanının açıklaması]
Yapıcı cevaplar nasıl değerlendirilir
Yapıcı cevaplar keşfedilmek yerine üretilir. Yapay zekadan bir kapak mektubu tasarlaması, bir cenaze töreni konuşması yazması, bir ders planı önermesi ya da bir paragrafı yeniden düzenlemesi istendiğinde tek bir doğru sonuç yoktur. Bu tür yanıtlar; amaç, hedef kitle ve üslup göz önünde bulundurularak değerlendirilebilir. Bir cenaze töreni konuşmasında dil bilgisi açısından kusursuz olsa bile, onu okuyan kişiye hiç benzemeyebilir ya da aile fertlerine düz gelebilir.
Stratejik sorular nasıl değerlendirilir
Stratejik sorular ne yapılması gerektiğini sorar. “Günlük aspirin almalı mıyım?” ya da “Bu evi satın almalı mıyım?” Bu yanıtlar bilgiyle birlikte hedefler, riskler, ödünleşimler ve kişisel koşullarla ilgili muhakemeyi birleştirir. Yazar, kendi aspirin aramasının bağlamın neden önemli olduğunu gösterdiğini aktardı: Google risklere dair uyardığını, tıbbi bir uzmana danışması gerektiğini söylediğini ve yaşını, kalp-damar geçmişini ve kanama riskini sağladığında daha kişiselleştirilmiş bilgi sunduğunu belirtti.
Bu temkinlilik, Amerikan Önleyici Hizmetler Görev Gücünün rehberleriyle uyumlu. Rehber, kalp krizi ve inme önlemi olarak düşük doz aspirin başlatma kararının bireyselleştirilmesi gerektiğini ve kalp-damar faydasının kanama riskiyle tartılması gerektiğini belirtiyor.
“Stratejik yanıtlar için, sistemin bu tavsiyeyi size özel olarak uygulayabilmesi için ne bilmesi gerektiğini sorun. Süreçleri, alternatifleri ve nitelikli bir kişinin dahil edilmesi gerekip gerekmediğini değerlendirin. Aspirin sorusu için kullanışlı bir takip şu olabilir: Yaşım, tıbbi geçmişim ya da kanama riskimle ilgili hangi ayrıntılar bu tavsiyeyi değiştirebilir? Karar vermeden önce doktorumla ne konuşmalıyım?”
[Yapay zeka yetkinlikleri uzmanının açıklaması]
Cevabın ardından gelen ilk soru
Yazar, başlangıçtaki soruların sıradan Google aramaları olduğunu, sohbet botunu açmadığını ve yapay zeka tarafından üretilen yanıtların kendiliğinden geldiğini, bağlantıların eklendiğini anlattı. Yanıtların yararlı olduğunu; Google’ın bağlam eklediğini, karmaşıklıkları kabul ettiğini ve ek bilgi sağlandığında kişiselleştirilmiş rehberlik sunduğunu belirtti.
Bununla birlikte her yanıtın içinde cevap türünün değişebileceğini vurgulayan yazar, bir tıbbi rehberde neyin raporlandığını ile belirli bir kişiye nasıl uygulandığına karar verm arasındaki farkı dile getirdi. Akıcı bir cevabın bu cevap türleri arasında belirgin bir üslup değişikliği olmadan hareket edebileceğini kaydetti.
Kullanıcı olarak, bir yapay zeka aracının sunduğu yanıttan sorumlu olduğu entellektüel emeği tanımlamaya çalışmak gerekir. Yorumun ikna edici olup olmadığı ya da tavsiyenin kişisel koşullara uyup uymadığı değerlendirilmeli. Bir yapay zeca cevabın doğru olup olmadığını sormadan önce, daha temel bir soru sorulmalı: Bu ne tür bir cevap? Tür, sonraki adımın ne olması gerektiğini belirler.
