Dil Modelleri Neden Halüsinasyon Görüyor? OpenAI Araştırması

Giriş

Dil modelleri giderek daha güçlü hale geldi ancak hâlâ önemli bir kusura sahipler: halüsinasyonlar. Bunlar, kulağa güvenli ve mantıklı gelen fakat gerçekte yanlış olan ifadelerdir. OpenAI’nin son araştırma makalesi “Dil Modelleri Neden Halüsinasyon Görüyor”, bu olgunun kök nedenlerine dair çığır açıcı bulgular sunuyor ve pratik çözümler öneriyor. Halüsinasyonlar rastgele hatalar ya da kaçınılmaz kusurlar değil; aslında modern dil modellerinin inşa ve eğitim biçimine işlemiş durumda. Bu araştırmayı anlamak, AI sistemleriyle çalışan herkes için kritik; çünkü halüsinasyonların yalnızca teknik bir sorun değil, aynı zamanda modelleri nasıl eğittiğimiz, değerlendirdiğimiz ve teşvik ettiğimizle ilgili sistematik bir mesele olduğunu gösteriyor. Bu makale, çalışmanın temel bulgularını özetliyor ve güvenilir AI sistemlerinin geleceği için ne anlama geldiğini inceliyor.

Dil Modeli Halüsinasyonlarını Anlamak: Güven Problemi

Dil modelleri, araştırmacıların “aşırı güvenli makul yanlışlar” dediği çıktılar üretmeleriyle bilinir—mantıklı ve kendinden emin şekilde sunulan, gerçekte yanlış olan ifadeler. Bu, sadece hata yapmaktan temelde farklıdır. Belirsiz olduğunda “Emin değilim” diyen bir model, bir şeyi güvenle yanlış belirten modelden farklı davranır. Sorun şu ki bir model bir şeyi güvenle yanlış bildirdiğinde, o modele herhangi bir bağlamda güvenmek son derece zorlaşır. Kullanıcılar, doğru bilgiyle halüsinasyonu kolayca ayırt edemez ve bu da tüm sistemin faydasını zedeler. Özellikle tıbbi teşhis, hukuki araştırma veya finansal analiz gibi yüksek riskli uygulamalarda, kendinden emin şekilde yanlış bilgi sunulması ciddi sonuçlara yol açabilir. Buradaki zorluk, modellerin zaman zaman hata yapmasından ziyade, hataları tamamen eminmiş gibi sunmalarıdır.

Bu problemin kökü, halüsinasyonların model geliştirme sürecinin neresinde ortaya çıktığını anlamakta yatıyor. Halüsinasyonların öncelikle eğitim verilerindeki hatalardan kaynaklandığını varsaymak cezbedici olsa da gerçek daha karmaşık ve temel. Teorik olarak hatasız bir eğitim veri seti oluştursanız bile—ki bu pratikte imkânsızdır—halüsinasyonlar yine de meydana gelir. Çünkü sorun sadece modelin eğitim verisinden ne öğrendiğiyle ilgili değildir; modelin hangi davranışlara göre eğitildiği ve neyi başarmak üzere optimize edildiğiyle ilgilidir. Eğitim süreci, kullanılan geribildim ve ödül mekanizmaları aracılığıyla, halüsinasyona yol açan davranışları aktif olarak teşvik eder.

Eğitim Verisi Sorunu: Mükemmel Veri Neden Yeterli Değil?

Dil modelleri eğitilirken, kaçınılmaz olarak hatalar, yanlışlıklar ve yarı-doğrular içeren devasa metin kütüphanelerinden öğrenirler. Wikipedia, kitaplar, makaleler ve web içeriğiyle eğitilen bir model, yalnızca doğru bilgileri değil, aynı zamanda bu kaynaklardaki yanlışları, yanlış anlamaları ve uydurma iddiaları da özümler. Doğum günü bilgileri eğitim verisinde yalnızca bir kez geçiyorsa, model de bu tür doğum günü sorularında yaklaşık olarak o oranda halüsinasyon görür; çünkü bu bilgileri yeterince güvenilir şekilde öğrenmemiştir. Bu, halüsinasyonların bariz bir nedeni gibi görünür ve gerçekten bir etkendir; fakat asıl ana unsur değildir.

Daha önemli mesele, hatasız eğitim veriniz olsa bile, dil modeli eğitiminde optimize edilen hedeflerin yine de halüsinasyonlara yol açacak olmasıdır. Bu, probleme bakış açımızı değiştiren kritik bir bulgudur. Eğitimde kullanılan hedefler—modellerin iyi ya da kötü yanıt verip vermediğine nasıl karar verildiği—halüsinasyonları azaltma amacıyla temelden uyumsuzdur. Eğitim sırasında modeller, belirli metrikler ve ödül sinyalleri için optimize olmayı öğrenir ve bu sinyaller çoğunlukla dürüst bir belirsizlik belirtmek yerine güvenli tahminleri teşvik eder. Model, belirli ve güvenli bir yanıt vermenin, “Bilmiyorum” demekten daha yüksek puan getirdiğini öğrenir. Böylece model açısından bakıldığında halüsinasyon görmek rasyonel bir stratejiye dönüşür.

Üretim ve Doğrulama Arasındaki Asimetri

OpenAI’nin araştırmasındaki en önemli bulgulardan biri, geçerli bir yanıt üretmenin, bir yanıtın geçerli olup olmadığını doğrulamaktan çok daha zor olduğudur. Bu temel asimetri, halüsinasyonların neden oluştuğunu anlamada kilit rol oynar. Bir yanıtı doğrulamanız istendiğinde—bir ifadenin doğru mu yanlış mı olduğunu belirlemek—çok daha basit bir görevle karşı karşıyasınızdır. Gerçekleri kontrol edebilir, çelişkiler arayabilir ve tutarlılığı değerlendirebilirsiniz. Ancak sıfırdan bir yanıt üretmeniz istendiğinde, yalnızca doğru cevabı bulmakla kalmaz, aynı zamanda neredeyse sınırsız sayıda yanlış cevaptan da kaçınmanız gerekir. Çoğu soru için yanlış cevaplar, doğru cevaplardan kat kat fazladır; bu nedenle üretim görevi, doğrulama görevinden doğası gereği daha zordur.

Bu asimetri, neden birden fazla AI ajanının birlikte çalışmasının, tek başına çalışan bir ajandan daha iyi sonuçlar verdiğini açıklar. Bir ajanın diğerinin çıktısını incelemesi, üretilen yanıtı doğrulama görevini üstlenmesi anlamına gelir ki bu üretime göre daha kolay ve güvenilirdir. Kullanıcılar da dil modeline “Hayır, bu doğru değil. Düzelt” dediğinde, modelin genellikle doğru bir yanıt üretmesinin nedeni budur. Model artık doğrulama modundadır—önceki cevabının doğru olup olmadığını kontrol etmekte ve alternatifini üretmektedir—sıfırdan cevap üretmeye çalışmaktan farklı olarak. Bu bulgu, AI sistemlerini nasıl tasarlamamız ve güvenilirliğini nasıl artırmamız gerektiği konusunda önemli sonuçlar doğurur.

Çoktan Seçmeli Sınav Benzeri: Modeller Neden Tahmin Yapmayı Tercih Ediyor?

Makale, dil modellerinin neden halüsinasyon gördüğünü açıklamak için ilgi çekici bir benzetme kullanıyor: Bu davranış, öğrencilerin çoktan seçmeli sınavlarda emin olmadıklarında benimsedikleri yaklaşıma benziyor. Dört seçenekli bir testte doğru cevabı bilmiyorsanız, rastgele tahminle %25 doğru olma şansınız vardır. Ama soruyu boş bırakır ya da “Bilmiyorum” derseniz kesin olarak sıfır puan alırsınız. Doğru cevaba puan, boş ya da “Bilmiyorum"a sıfır puan veren ikili (binary) puanlama sisteminde, tahmin yapmak beklenen puanınızı maksimize eder. Dil modellerinin eğitimde öğrendiği tam olarak budur.

Modeller, emin olmadıklarında “blöf” yapmayı öğrenirler—belirsizlik belirtmek yerine belirli ve güvenli bir cevap verirler. Özellikle bu blöfler genellikle belirsiz değil, çok spesifik olur. Model, tarihi bilmediğinde “Eylül 30” demeyi, “sonbahar aylarında” demeye tercih eder. Bu spesifiklik, başlı başına bir halüsinasyondur; çünkü yanlış bir güven yansıtır. Model, belirli ve güvenli cevapların, yuvarlak ya da belirsiz cevaplardan daha fazla ödüllendirildiğini öğrendi. Bu davranış, model performansını değerlendiren metriklerle de pekiştirilir. GPQA, MMLU Pro ve Math dahil çoğu dil modeli ölçütü, insan standart sınavlarını yansıtan ikili puanlama kullanır. Doğruya puan verir, yanlışlara ceza uygular; ancak çekimserliğe ya da belirsizlik belirtmeye puan vermez. Sadece WildBench gibi ölçütler “Bilmiyorum” yanıtlarına puan verir ve modeller bu ölçütlerde farklı performans gösterir.

Pekiştirmeli Öğrenme Halüsinasyonları Nasıl Artırıyor?

Son eğitim aşaması, modellerin pekiştirmeli öğrenme ve diğer tekniklerle iyileştirildiği süreçtir ve amaç, halüsinasyonları azaltmaktır. Ancak araştırmalar, pekiştirmeli öğrenmenin modelleri aslında yanlış yönde itebileceğini gösteriyor. Son eğitimde modeller genellikle yardımcı, kararlı ve güvenli olmak için ödüllendirilir. Bunlar çoğu bağlamda arzu edilen özelliklerdir; ancak doğruluk ve kalibrasyon pahasına olabilir. Kalibrasyon, bir modelin güven düzeyinin gerçek doğruluğu ile ne kadar uyumlu olduğunu gösterir. %70 güven belirten iyi kalibre edilmiş bir model, çıktılarının yaklaşık %70’i kadar doğru olmalıdır. %80 güven belirten bir model de %80 doğruluk üretmelidir.

Pekiştirmeli öğrenme sırasında bu kalibrasyon bozulur. Temel bir model, güven düzeyiyle gerçek doğruluğu arasında makul bir uyum içindeyken, son eğitimden sonra model aşırı güvenli hale gelir. Örneğin %80 güven belirttiği halde yalnızca %45 oranında doğru olabilir. Bunun nedeni, pekiştirmeli öğrenmenin modeli daha yardımcı ve daha kararlı olmaya, yani olması gerekenden daha fazla güvenli olmaya itmesidir. Model, belirsizlik belirtmenin cezalandırıldığını, güvenli cevap vermenin—bazen yanlış olsa bile—ödüllendirildiğini öğrenir. Bu, dil modellerini bugün eğitme biçimimizde temel bir sorundur ve çözüm için sistemsel değişiklikler gerektirir.

Değerlendirme Metriklerinin Halüsinasyonları Sürdürmedeki Rolü

Halüsinasyon problemi yalnızca eğitimle ilgili bir mesele değildir; aynı zamanda bir değerlendirme sorunudur. Dil modeli performansını ölçmede kullanılan ölçütler, halüsinasyonlara yol açan davranışları da pekiştirir. Alandaki başlıca ölçütlere baktığınızda—GPQA, MMLU Pro, Wildbench, Math ve SWEBench—neredeyse hepsi ikili puanlama kullanır. Doğru cevaba tam puan, yanlış cevaba sıfır puan verirler. Daha da önemlisi, genellikle çekimserlik veya “Bilmiyorum” yanıtları için puan vermezler. Bu da ölçtüğümüz şeyle aslında istediğimiz şey arasında bir uyumsuzluk yaratır.

Yalnızca WildBench, tamamen ikili (binary) puanlama kullanmaz ve “Bilmiyorum” yanıtlarını puanlandırır. Bu fark önemlidir; çünkü modeller, belirsizliği cezalandırmayan bir metrikle değerlendirildiğinde farklı davranır. Modeller, güvenli cevapların dürüst belirsizlikten daha fazla ödüllendirildiği metriklerle eğitilip değerlendirildiğinde, güveni doğruluğun önüne koymayı öğrenirler. Bu, alanın tamamını etkileyen sistemsel bir sorundur. Ölçüt geliştiriciler, model geliştiriciler ve araştırmacılar; çekimserliği yeterince puanlamayan değerlendirme metrikleri kullanarak bu soruna katkı sağlar. Çözüm, endüstri genelinde ölçütleri ve değerlendirme uygulamalarını güncellemeyi gerektirir.

FlowHunt’ın Güvenilir AI Otomasyon Yaklaşımı

AI destekli iş akışları ve otomasyon sistemleri geliştirirken, güvenilirlik en önemli unsur olur. FlowHunt, halüsinasyonların ve model belirsizliğinin sistem düzeyinde ele alınması gereken kritik zorluklar olduğunun farkındadır. Tek bir modelin çıktısına güvenmek yerine, FlowHunt’ın mimarisi birden fazla doğrulama katmanı ve güven eşiği içerir. Bu yaklaşım, doğrulamanın üretimden daha kolay ve güvenilir olduğunu gösteren araştırma bulgularını yansıtır. AI ajanlarının birbirlerinin çıktısını inceleyip doğruladığı sistemler kurgulayarak, FlowHunt otomatik iş akışlarında halüsinasyonların yayılma olasılığını azaltır.

Ayrıca FlowHunt platformu, kullanıcıların farklı görevler için güven eşiği belirlemesine olanak tanır. İçerik üretimi, araştırma ve analiz akışlarında, kullanıcılar sistemin yalnızca belirli bir güven seviyesini karşılayan çıktılarla devam etmesini ya da belirsiz çıktıları insan incelemesine yönlendirmesini sağlayabilir. Bu, araştırmada önerilen, modelin güveni belirli bir eşik altına düştüğünde çekimser kalmasını teşvik eden yaklaşımla uyumludur. Bu ilkeler platforma entegre edilerek, FlowHunt kuruluşların yalnızca çıktı miktarını değil, güvenilirliği de maksimize eden AI iş akışları kurmasına yardımcı olur.

Çözüm: Güven Eşikleri ve Çekimserliği Ödüllendirmek

OpenAI’nin araştırması, halüsinasyon sorununa basit ama güçlü bir çözüm öneriyor: güven eşiği uygulamak ve modellerin emin olmadığında çekimser kalmasını ödüllendirmek. Modellerin her durumda yanıt vermesini sağlamaya çalışmak yerine, “Bilmiyorum” demelerini kabul edilebilir—hatta ödüllendirilebilir—kılmak gerekiyor. Bu da birden fazla seviyede değişiklik gerektiriyor: Modellerin eğitiminde, değerlendirilmesinde ve kullanılan sistemlerin tasarımında.

Pratikte uygulaması oldukça yalın: Son eğitim sırasında, modeller yalnızca güvenleri belirli bir eşiği (örneğin %75) aştığında yanıt vermek üzere eğitilebilir; bu eşik altındaysa “Bilmiyorum” ya da benzeri bir belirsizlik ifadesiyle cevaplamalıdır. Bu, pekiştirmeli öğrenmede verilen ödül sinyalleriyle de pekiştirilebilir. Mevcut ikili sistemde doğru cevaba +1, yanlış cevaba -1, “Bilmiyorum"a 0 puan gibi bir yapı kullanılabilir. Böylece doğru cevaplar hâlâ ödüllendirilir; yanlış cevaplar, çekimserlikten daha ağır şekilde cezalandırılır.

Bu yaklaşım, ne mükemmel veri ne de kusursuz modeller gerektirir. Çünkü modelin teşviklerini, gerçekte istediğimiz davranışla hizalar: Modelin güvenli olduğu konularda güvenilir bilgi, olmadığında ise dürüst belirsizlik. Model böylece, blöf yapmanın ya da halüsinasyon görmenin en iyi strateji olmadığını, mümkün olduğunda doğru bilgi vermenin ve gerektiğinde bilmiyorum demenin daha iyi olduğunu öğrenir. Bu, mevcut güvenli tahmin yaklaşımına göre daha dürüst ve nihayetinde daha faydalı bir davranıştır.

Ölçüt Reformu: Eksik Parça

Bu çözümün ölçekli şekilde çalışabilmesi için, ölçütlerin çekimserliği puanlayacak şekilde güncellenmesi gerekir. Modeller, belirsiz olduğunda çekimser kalacak şekilde eğitilip, sonra çekimserliği cezalandıran ölçütlerle değerlendiriliyorsa, eğitimdeki davranışlarını göz ardı etmeyi öğrenir ve güvenli tahmine geri dönerler. Bu nedenle ölçüt reformu zorunludur. Ölçüt geliştiriciler, doğru cevaba ödül, “Bilmiyorum"a nötr ya da pozitif puan, yanlış cevaba ise ceza verecek puanlama sistemleri uygulamalıdır. Örneğin: doğruya +1, “Bilmiyorum"a 0, yanlışa -1.

İyi haber, bu değişimin başlamış olması. Raporlara göre, GPT-5 bu davranışı uygulamaya başladı. Emin olmadığı sorularda, problemi düşündükten sonra bazen “Bilmiyorum” şeklinde cevap veriyor ve potansiyel olarak yanlış bir cevabı güvenli şekilde vermekten kaçınıyor. Bu, modellerin eğitim tarzında ve ödüllendirilen davranışlarda bir değişime işaret ediyor. Daha fazla model bu yaklaşımı benimsedikçe ve daha fazla ölçüt çekimserliği puanladıkça, genel olarak halüsinasyonlarda önemli bir azalma bekleniyor.

Gerçek Dünya Yansımaları ve Sektör Tepkisi

Bu araştırmanın sonuçları, sadece akademik ilginin ötesinde. Pratik uygulamalarda halüsinasyonların gerçek sonuçları vardır. Bir modelin tıbbi bilgi, hukuki tavsiye veya finansal öneri gibi konularda güvenli şekilde yanlış bilgi vermesi ciddi zararlara yol açabilir. Halüsinasyonların kaçınılmaz değil, belli eğitim ve değerlendirme uygulamalarının sonucu olduğunu anlamak, sektörde hedefli değişikliklerle bunları azaltmayı mümkün kılar. Bu araştırma, bu değişimler için bir yol haritası sunuyor.

Önde gelen AI laboratuvarlarından gelen tepkiler de cesaret verici. Anthropic, kendi dil modellerinin iç işleyişine dair araştırmalarında benzer sorunları tespit etti ve tamamlayıcı çözümler önerdi. Onlar da modellerde, belirsiz olsalar bile tam ve güvenli cevap verme yönünde bir “momentum” olduğunu vurguluyor. Bu momentum, modelin mimarisine ve eğitim sürecine işlemiş durumda. Bunu anlayarak, araştırmacılar bu momentuma karşı müdahaleler tasarlayabiliyor ve daha dürüst belirsizlik ifadelerini teşvik edebiliyor. Birden fazla laboratuvardan gelen araştırmaların bu konuda benzer çözümlere yönelmesi, hem sorunda hem de çözümde alanda bir uzlaşma oluşmaya başladığını gösteriyor.

Davranışsal Kalibrasyon: Gerçekten Önemli Olanı Ölçmek

Araştırma, yalnızca güven eşiği uygulamanın ötesinde, davranışsal kalibrasyon kavramını da tanıtıyor. Bu, model çıktılarının olasılık dağılımlarını kontrol etmekten daha fazlası. Davranışsal kalibrasyon, bir modelin belirttiği güven ile gerçek doğruluğunun gerçekten uyup uymadığını test etmeyi içerir. %50 güvenle cevap verdiğinde, gerçekten %50 oranında doğru mu? %90 güvenle cevap verdiğinde, %90 oranında doğru mu? Bir modelin dürüst ve güvenilir davranıp davranmadığını bu şekilde ölçebilirsiniz.

Davranışsal kalibrasyonu test etmek, geleneksel ölçütlerden farklı bir değerlendirme yaklaşımı gerektirir. Sadece genel doğruluğu ölçmek yerine, farklı güven seviyelerinde doğruluğu ölçmek gerekir. Bu, modelin iyi kalibre edilmiş mi yoksa aşırı güvenli mi olduğunu gösterir. Bir modelin genel doğruluğu yüksek olabilir ama kötü kalibre edilmişse, güveni gerçek performansını yansıtmaz. Tersine, genel doğruluğu daha düşük ama iyi kalibre edilmiş bir model, güven tahminlerine güvenebileceğiniz için birçok uygulamada daha faydalı olabilir. Ne zaman güvenmeniz, ne zaman ek bilgi veya insan incelemesi aramanız gerektiğini bilirsiniz.

İleriye Giden Yol: Sistematik Değişim Şart

Halüsinasyon sorununu çözmek, AI geliştirme zincirinin birden fazla seviyesinde değişiklik gerektirir. Öncelikle, model geliştiricilerinin eğitim ve son eğitim aşamasında güven eşiği uygulaması ve çekimserliği ödüllendirmesi gerekir. İkincisi, ölçüt geliştiricilerinin değerlendirme metriklerini “Bilmiyorum” yanıtlarını puanlayacak ve davranışsal kalibrasyonu ölçecek şekilde güncellemesi gerekir. Üçüncüsü, AI sistemlerini uygulayan kuruluşların, belirsiz çıktılar için doğrulama adımları ve insan incelemesini iş akışlarına entegre etmesi gerekir. Dördüncüsü, AI sistemlerinin kullanıcılarının, modellerin belirsizlik belirtmesinin bir hata değil, bir özellik olduğunu anlaması ve bunu değerli görmesi gerekir.

Bu, ekosistemdeki tek bir aktörün çözebileceği bir problem değildir. Model geliştiriciler, araştırmacılar, ölçüt geliştiriciler ve kullanıcılar arasında koordinasyon ve uyum gerektirir. İyi haber ise, çözümün nispeten basit olması ve AI mimarisi ya da eğitim yöntemlerinde temel bir atılım gerektirmemesidir. Temelde, teşviklerin ve değerlendirme uygulamalarının gerçekten istediğimiz davranışla—güvenilir, dürüst ve sınırlarını bilen AI sistemleriyle—uyumlu hale getirilmesinden ibarettir.

Sektörde bu uygulamalar yaygınlaştıkça, dil modellerinin güvenilirliği ve güvenilirliğinde kayda değer bir artış göreceğiz.

Sonuç

OpenAI’nin dil modellerinin neden halüsinasyon gördüğüne dair araştırması, sorunun kaçınılmaz değil, güvenli tahmini dürüst belirsizliğin önüne koyan belirli eğitim ve değerlendirme uygulamalarının sonucu olduğunu ortaya koyuyor. Halüsinasyonlar, modellerin doğru cevaba ödül, yanlış ve çekimser cevaba eşit ceza veren metriklerle eğitilip değerlendirilmeleri nedeniyle ortaya çıkıyor; bu da belirsizken blöf yapmaya teşvik ediyor. Çözüm; güven eşiği uygulamak, modelleri “Bilmiyorum” dedikleri için ödüllendirmek ve ölçütleri çekimserliği puanlayacak şekilde güncellemekten geçiyor. GPT-5 gibi modellerde de görülmeye başlanan bu sistemik değişim, AI güvenilirliğine yaklaşımda temel bir kaymaya işaret ediyor. Model teşviklerini gerçekten istediğimiz davranışla—güvenli olduğunda güvenilir bilgi, olmadığında dürüst belirsizlik—uyumlu hale getirerek, halüsinasyonları önemli ölçüde azaltabilir ve daha güvenilir AI sistemleri inşa edebiliriz.