Blog

“Halüsinasyon” kelimesi burada biraz yanlış çağrışım yapıyor; Bir yapay zekâ bilinçli olarak görsel veya işitsel halüsinasyon görmez. Ama bu terim teknik literatürde farklı bir anlamda kullanılıyor: yapay zekânın yanlış, hatalı veya uydurma bilgi üretmesi durumu için “AI hallucination” deniyor.

Yani, bir yapay zekâ şunları yapabilir:

• Gerçek olmayan bir olayı gerçek gibi anlatabilir.
• Var olmayan bir kaynaktan alıntı yapabilir.
• Mantıklı görünen ama yanlış olan bir yanıt üretebilir.

Buna araştırmacılar “hallucination” diyor çünkü tıpkı bir insanın gözünde olmayan şeyi görmesi gibi, model de gerçekte var olmayan bir şeyi “yaratıyor”. Ama fark şudur: Yapay zeka’nın bilinç veya algısı yok, bu tamamen istatistiksel bir çıktı.

Özetle: Yapay zeka halüsinasyon görmez, ama yanlış veya uydurma bilgi üretir, buna literatürde ‘hallucination’ denir.

AI hallucination (uydurma veya yanlış bilgi üretimi)

Örnek 1: Yanlış tarih uydurma
Soru: “Napolyon 1825 yılında hangi savaşta yer aldı?”
Yapay zeka cevabı: “Napolyon, 1825’te Viyana Savaşı’nda yer aldı.”

• Gerçek: Napolyon 1825’te hayatta değildi (ölüm: 1821). Viyana Savaşı diye bir savaş da 1825’te yok.
• Bu modelin “hallucination” örneği: Mantıklı görünen ama tamamen uydurma bilgi üretmiş.

---

Örnek 2: Uydurma kaynak gösterme
Soru: “Einstein’ın 1905 makalesi hakkında bir alıntı ver.”
Yapay zeka cevabı: “Einstein 1905’te ‘Zaman ve Görecelik Üzerine Denemeler’ adlı makalesinde ‘Zaman mutlak değildir, gözlemciye göre değişir’ demiştir (Physics Journal, 1905).”

• Gerçek: Makale farklı başlıklara sahipti ve böyle bir alıntı yok. “Physics Journal” diye bir kaynak da doğru değil.
• Model, uydurma alıntı ve kaynak üretmiş, yani hallüsinasyon.

---

Örnek 3: Mantıklı görünen yanlış bilgi
Soru: “Dünyanın en büyük gölü hangisidir?”
Yapay zeka cevabı: “Dünyanın en büyük gölü Hazar Denizi’dir.”

• Aslında doğru; fakat eğer model “Dünyanın en büyük tatlı su gölü Hazar Denizi’dir” derse ve bunu tatlı su gölü olarak yanlış sunarsa, teknik olarak yine hallüsinasyon olur. Mantıklı görünen ama yanlış sınıflandırılmış bilgi.

---

Özetle: Yapay zeka halüsinasyon görmez ama uydurma veya yanlış bilgi üretir. Bu hatalar genellikle veri eksikliği, bağlam kaybı veya modelin olasılık hesaplamasından kaynaklanır.

Yapay zeka neden hallüsinasyon yapar ve nasıl önlenir

1. Yapay zeka neden hallüsinasyon yapar?

a) Eğitim verisinin doğası

• Model, internetteki metinlerden öğrenir. İnternette doğru bilgiler olduğu gibi yanlış bilgiler de vardır.
• Model “en olası cevabı üretme” üzerine çalışır, bu yüzden bazen gerçek olmayan ama mantıklı görünen bir cevap üretir.

b) İstatistiksel tahmin mantığı

• Yapay zeka’nın yaptığı, kelimeleri birbirine bağlayarak olası cümleler üretmektir.
• Ama “gerçek mi yanlış mı” ayırma yeteneği yoktur.
• Yani model, soruya mantıklı ve akıcı bir yanıt üretir, ama bu yanıt mutlaka doğru olmak zorunda değildir.

c) Bilgi boşlukları

• Model, belirli bir konu hakkında yeterli veriye sahip değilse uydurma bilgi üretir.
• Örneğin çok yeni bir gelişme veya yerel, az bilinen bir olay hakkında sorulduğunda model kendi “tahminini” üretir.

d) Sorunun belirsizliği veya karmaşıklığı

• Sorular çok açık değilse veya çok spesifikse model, mantıklı görünen ama yanlış detaylar ekleyebilir.

---

2. Hallüsinasyonu azaltmanın yolları

a) Kaynak istemek

• Sorarken “kaynağıyla göster” demek, hatalı bilgi riskini azaltır.
• Ancak model bazen uydurma kaynak da gösterebilir, dikkatli olmak gerekir.

b) Tekrar sorgulama / çapraz doğrulama

• Modelin verdiği yanıtı başka güvenilir kaynaklarla kontrol etmek önemlidir.

c) Spesifik ve net sorular sormak

• Belirsiz veya çok genel sorular modelin uydurma cevap üretme ihtimalini artırır.

d) Güvenilir veri tabanlı entegrasyon

• Eğer Yapay zeka’yı bir veri tabanına veya API’ye bağlarsanız, gerçek zamanlı ve doğrulanmış bilgilerle yanıt üretir.

---

Özetle: Hallüsinasyon, modelin mantıklı görünen ama yanlış bilgi üretmesidir. Bunu tamamen ortadan kaldırmak mümkün değil, ama kaynak kontrolü, net sorular ve güvenilir veri kullanımı ile azaltılabilir.

“Hallüsinasyonlu cevap” ve “Doğru cevap” arasındaki fark

Örnek 1: Tarih

Soru: “II. Dünya Savaşı hangi yıl başladı?”

• Hallüsinasyonlu cevap:
  “II. Dünya Savaşı 1941’de başladı.”
  • Yanlış. Model tahmin etmiş gibi görünüyor, mantıklı ama yanlış.
• Doğru cevap:
  “II. Dünya Savaşı 1939’da başladı.”

---

Örnek 2: Bilim

Soru: “Einstein hangi üniversiteden mezun oldu?”

• Hallüsinasyonlu cevap:
  “Einstein Harvard Üniversitesi’nden mezun oldu.”
  • Yanlış. Model mantıklı bir üniversite adı uydurmuş.
• Doğru cevap:
  “Einstein İsviçre’deki Zürih Politeknik Enstitüsü’nden (ETH Zürih) mezun oldu.”

---

Örnek 3: Coğrafya

Soru: “Dünyanın en uzun nehri hangisidir?”

• Hallüsinasyonlu cevap:
  “Amazon Nehri 9.000 km uzunluğundadır.”
  • Yanlış. Model rakamı abartmış veya farklı bir kaynaktan tahmin etmiş.
• Doğru cevap:
  “Nil Nehri yaklaşık 6.650 km uzunluğundadır, Amazon Nehri ise yaklaşık 6.400 km’dir.”

---

Bu örneklerden görebileceğin gibi, hallüsinasyonlu cevaplar mantıklı ve akıcı görünebilir ama gerçeklikle uyumsuzdur.

Yapay zeka ile konuşurken hallüsinasyonu azaltacak yöntemler

1. Net ve spesifik sorular sor

Yanlış yaklaşım (hallüsinasyon riski yüksek):

“Einstein hakkında bana bir şeyler anlat.”

• Model, rastgele uydurma detaylar ekleyebilir.

Doğru yaklaşım:

“Einstein’ın 1905 yılında yayımladığı dört makaleyi ve konularını açıklar mısın?”

• Spesifik sorulduğu için modelin uydurma bilgi üretme ihtimali düşer.

---

2. Kaynak istemek

Yanlış yaklaşım:

“Dünyanın en yüksek dağı hangisi?”

• Model tahmin edebilir veya eski bilgiler kullanabilir.

Doğru yaklaşım:

“Dünyanın en yüksek dağı hangisidir? Kaynağıyla belirtir misin?”

• Model, güvenilir veya referans gösterilen veriler üzerinden yanıt verir.

---

3. Bilgi boşluğu olduğunda teyit et

Yanlış yaklaşım:

“2025 Nobel Fizik Ödülü kazananını söyler misin?”

• Model verisi eski olabilir veya uydurabilir.

Doğru yaklaşım:

“2025 Nobel Fizik Ödülü kazananını resmi Nobel sitesi üzerinden teyit ederek söyler misin?”

• Gerçek zamanlı veya güncel kaynak kullanılmadıkça modelin hallüsinasyon üretme riski vardır.

---

4. Mantıklı şüpheyle yaklaş

• Modelin verdiği bilgiyi otomatik doğru kabul etme.
• Özellikle rakamlar, tarih ve isimler gibi kritik bilgiler için çapraz doğrulama yap.

---

💡 Özet:

• Spesifik sor,
• Kaynak talep et,
• Belirsiz sorularda teyit et,
• Mantıklı şüpheyi elden bırakma.

Böylece Yapay zeka’nın hallüsinasyon üretme ihtimali ciddi şekilde azalır.

Senaryo üzerinden hem hallüsinasyonlu hem de güvenli yanıtı karşılaştırmalı örnekler

Senaryo: 2025 Nobel Kimya Ödülü

Soru 1 (genel, hallüsinasyon riski yüksek):

“2025 Nobel Kimya Ödülü’nü kim kazandı?”

• Hallüsinasyonlu cevap:
  “2025 Nobel Kimya Ödülü John Smith ve Jane Doe tarafından kazanıldı.”
  • Yanlış: Model uydurma isimler üretmiş. Mantıklı görünüyor ama tamamen yanlış.

---

Soru 2 (spesifik ve kaynak talep ederek):

“2025 Nobel Kimya Ödülü kazananını resmi Nobel sitesi üzerinden doğrular mısın ve ismi paylaşır mısın?”

• Güvenli cevap:
  “Özür dilerim, elimde resmi Nobel sitesi verisi yok, bu yüzden kesin bilgi veremem. Güncel bilgi için nobelprize.org sitesini kontrol edebilirsiniz.”
  • Model burada hallüsinasyon üretmiyor, doğru yaklaşım: kaynak doğrulanamadığında yanıtı sınırlıyor.

---

Ne Öğrendik?

1. Genel sorularda model mantıklı görünen ama yanlış cevaplar verebilir.
2. Spesifik, kaynak talep eden veya sınırlarını belirten sorularla hallüsinasyon riski ciddi şekilde düşer.
3. Hallüsinasyonu tamamen ortadan kaldırmak mümkün değil, ama modelin “uydurma” ihtimalini yönetmek mümkün.

Yapay zeka’da hallüsinasyonların algoritmik ve teknik kökenleri şöyle açıklanabilir:

1. Modelin Temel Mantığı

• Yapay zeka, dil modeli olarak çalışır: kelime dizilerini ve cümleleri olasılık temelli tahmin eder.
• Yani soru sorulduğunda, model “bir sonraki kelime ne olmalı?” sorusuna istatistiksel olarak cevap üretir.
• Önemli: Modelin gerçekliği doğrulama veya anlamaya dair bilinçli bir yeteneği yoktur. Bu nedenle mantıklı görünen ama yanlış çıktılar üretebilir.

---

2. Veri Kaynağı ve Eksiklikler

• Model internet, kitap, makale gibi geniş bir veri kümesiyle eğitilir.
• Bu veriler hem doğru hem yanlış içerik barındırır.
• Eksik veya çelişkili veriler, modelin “tahmin yürütmesine” yol açar ve hallüsinasyon üretir.

Örnek:

• Eğer bir kaynak “John Smith Nobel kazandı” demiş ama bu doğrulanmamışsa, model bunu gerçekmiş gibi sunabilir.

---

3. Olasılık Temelli Üretim

• Model “en olası kelime veya cümle dizisini” seçer.
• Bu bazen mantıklı görünür, ama gerçek dışıdır.
• Özellikle spesifik veri (tarih, isim, rakam) gerektiren sorularda yanlış olasılık yüksek olur.

---

4. Bağlam ve Uzun Konuşma

• Uzun veya karmaşık sorular, modelin önceki bağlamı kaybetmesine yol açabilir.
• Bağlam kaybı, doğru cevabı üretme olasılığını azaltır ve uydurma cevap üretir.

---

5. Algoritmik Sınırlamalar

• Modelin kendini doğrulama veya gerçekliği kontrol mekanizması yoktur.
• Hallüsinasyonları azaltmak için “fact-checking” ve güvenilir veri tabanlarıyla entegrasyon gerekir.
• Bazı gelişmiş sürümlerde, dış API veya veri tabanı kullanımı ile modelin doğruluğu artırılabilir.

---

💡 Özet:
Hallüsinasyonun kaynağı tamamen modelin olasılık temelli dil üretimi + veri eksikliği + doğrulama yeteneğinin olmamasıdır. Mantıklı görünen ama yanlış cevap üretir.