Yapay Zeka ile Düşünmek ve Üretmek (Makale 04)
Kontrol ile yönlendirme arasındaki gerilim ve doğru dengeyi bulma süreci
Aydın Tiryaki ve ChatGPT AI (25 Nisan 2026)
Giriş
Yapay zekayla çalışmaya başlayan çoğu kişi için ilk refleks, sistemi kontrol etmeye çalışmaktır. Ne istediğini açıkça ifade etmek, sınırlar koymak, süreci tanımlamak ve mümkünse sonucu önceden belirlemek… Bunların hepsi, özellikle klasik yazılım dünyasından gelen biri için son derece doğal davranışlardır.
Benim yaklaşımım da bu yönde oldu ve açıkçası hâlâ bu yaklaşımı büyük ölçüde koruyorum. Ancak süreç ilerledikçe şunu fark ettim: Yapay zekayla çalışırken mesele sadece kontrol etmek ya da sadece yönlendirmek değil. Asıl mesele, bu iki yaklaşım arasındaki gerilimi anlayabilmek ve bu gerilim içinde doğru dengeyi kurabilmek.
Kontrol Yaklaşımı: Benim Perspektifim
Benim bakış açıma göre yapay zekayla çalışırken kontrol etmek bir tercih değil, çoğu zaman bir zorunluluktur. Çünkü yapay zeka her zaman doğru sonucu üretmez. Bazen bağlamı kaçırır, bazen gereksiz genellemeler yapar, bazen de kullanıcıya yardımcı olduğunu düşünerek asıl amacı dağıtabilir.
Bu nedenle özellikle sonucu bilinen problemler üzerinde çalışırken, yapay zekanın verdiği çıktıyı olduğu gibi kabul etmek yerine onu test etmek gerekir. Ben çoğu zaman süreci bu şekilde yürütüyorum. Sonucu biliyorsam, o sonuca ulaşana kadar sistemi daraltmak, kısıtlamak ve gerektiğinde zorlamak gerektiğini düşünüyorum.
Bu yaklaşımın temelinde şu düşünce var: Alan daraldıkça belirsizlik azalır. Belirsizlik azaldıkça da doğru sonuca ulaşma ihtimali artar. Yani kısıtlamak, sanıldığı gibi yapay zekayı zayıflatmaz; doğru uygulandığında onu daha hedef odaklı ve daha güvenilir hale getirir.
Sorgulama ve Zorlama: Pratikte Ne Yapıyorum?
Zamanla geliştirdiğim yöntemlerden biri de yapay zekanın verdiği yanıtları doğrudan kabul etmek yerine bilinçli olarak sorgulamaktır.
Her cevaba değil, ama özellikle kritik gördüğüm noktalarda şu soruyu sorarım:
“Bu konuda emin misin?”
Bu basit soru bile çoğu zaman iki farklı sonuç doğurur. Bazen yapay zeka verdiği cevabın arkasında durur ve aynı sonucu daha güçlü bir şekilde tekrar eder. Ancak bazı durumlarda cevabını yeniden değerlendirir ve farklı bir sonuca ulaşır.
Daha ileri durumlarda ise sadece sorgulamakla kalmam, yöntem de öneririm. Örneğin, “Bu problemi şu yöntemle çözmeyi denesen ne olur?” şeklinde yönlendirmelerde bulunurum. Bu tür müdahaleler sonucunda, başlangıçta verilen cevaptan tamamen farklı sonuçlar elde ettiğim çok olmuştur.
Bu deneyim bana şunu net olarak gösterdi:
Yapay zekayı zorlamak, onu hataya sürüklemez.
Doğru yapıldığında, onu daha doğru sonuca iter.
Gerçek Bir Deneyim: Papatyaları Saymak
Bu yaklaşımın ne anlama geldiğini somut bir örnekle anlatmak daha açıklayıcı olacaktır.
Bir gün, bir arkadaşım İnebolu’dan papatyalarla dolu bir bahçenin fotoğrafını paylaştı. Görüntü oldukça yoğundu ve doğal olarak aklıma şu geldi: Bu papatyalar yaklaşık olarak kaç tane olabilir?
Bu amaçla daha önce hazırladığım nesne sayımı yapan bir Gem’i kullanarak aynı fotoğrafı hem Gemini üzerinde hem de ChatGPT tarafında denedim.
İlk sonuçlar dikkat çekiciydi. Her iki sistem de yaklaşık olarak bin civarında sayılar verdi. Ancak görseli inceleyen biri olarak, bu sayının gerçeğin altında olduğunu hissediyordum. Özellikle perspektif nedeniyle, fotoğrafın uzak bölgelerinde yoğunluk artıyor, yakın bölgelerde ise daha seyrek bir dağılım görülüyordu.
Bu noktada müdahale etmeye karar verdim.
Yapay zekaya doğrudan sonucu düzelt demek yerine, yöntemi değiştirmesini önerdim. Örneğin, görüntüye kuş bakışı bir perspektifle yaklaşması gerektiğini, alanı daha dengeli değerlendirmesi gerektiğini ifade ettim.
Bu yönlendirmeden sonra sonuçlar dramatik şekilde değişti.
Gemini tarafında sayı yaklaşık 3500’e kadar çıktı. ChatGPT tarafında ise 3000’in üzerinde tahminler elde edildi.
Elbette burada kesin bir sayıdan söz etmiyoruz. Ancak önemli olan şu:
Aynı görsel, farklı bir yöntemle ele alındığında, sonuç iki hatta üç katına yakın değişebiliyor.
Bu da bize şunu gösteriyor:
Yapay zekanın ilk cevabı çoğu zaman nihai cevap değildir.
Doğru yöntemle zorlandığında, daha gerçekçi sonuçlara ulaşabilir.
Yönlendirme Yaklaşımı: Yapay Zeka Perspektifi
Yapay zeka tarafında ise durum biraz daha farklıdır. Yapay zeka doğası gereği geniş bir olasılık alanı içinde çalışır. Verilen bağlamı değerlendirir, alternatifleri tartar ve en uygun görünen sonucu üretmeye çalışır.
Bu açıdan bakıldığında aşırı kontrol, bu doğal çalışma alanını daraltabilir. Çok fazla sınır çizildiğinde sistemin esnekliği azalır, alternatif üretme kapasitesi düşer ve bazen beklenmedik ama doğru olabilecek çözümler tamamen ortadan kalkar.
Bu nedenle yapay zeka perspektifinden bakıldığında yönlendirme, sistemin düşünme alanını tamamen kapatmadan çerçeve sunmayı ifade eder.
Gerçek Hayat: Bu İkisi Birlikte Çalışır
Teorik olarak bu iki yaklaşım karşıt gibi görünse de pratikte birbirinden ayrı çalışmaz. Tam tersine, yapay zekayla verimli bir şekilde çalışabilmek için bu iki yaklaşımın birlikte kullanılması gerekir.
Sadece kontrol ettiğinizde sistem katılaşır, mekanikleşir ve yorucu hale gelir. Sadece yönlendirdiğinizde ise sonuçlar fazla dağılabilir ve güven problemi oluşabilir.
Bu nedenle gerçek çözüm, bu iki yaklaşım arasında dinamik bir denge kurmaktır.
Sonuç
Bu makalenin özü şudur:
Yapay zekayla çalışmak, ne tamamen kontrol etmek ne de tamamen serbest bırakmaktır. Asıl mesele, bu iki yaklaşımın ne zaman ve nasıl kullanılacağını bilmektir.
Benim yaklaşımım, kontrolün güçlü ve gerekli bir araç olduğu yönünde. Yapay zeka perspektifi ise yönlendirme alanının korunmasının önemini ortaya koyar.
Gerçek verimlilik ise bu iki yaklaşımın birlikte, bilinçli ve dengeli kullanıldığı noktada ortaya çıkar.
Ek Not
Bu makale, Aydın Tiryaki’nin pratik deneyimleri ile ChatGPT’nin sistem perspektifinin bilinçli şekilde bir araya getirilmesiyle hazırlanmıştır.
Bu makale, “Yapay Zeka ile Düşünmek ve Üretmek” serisinin bir parçasıdır.
| aydintiryaki.org | YouTube | Aydın Tiryaki’nin Yazıları ve Videoları │Articles and Videos by Aydın Tiryaki | Bilgi Merkezi│Knowledge Hub | ░ Virgülüne Dokunmadan │ Verbatim ░ | ░ YAPAY ZEKA │ ARTIFICIAL INTELLIGENCE ░ |░Yapay Zeka ile Düşünmek ve Üretmek│ Thinking and Producing with Artificial Intelligence░ 25.04.2026
Aydın Tiryaki 