Yapay Zeka ile Düşünmek ve Üretmek (Makale 02)
Tutarsızlık, halüsinasyon ve bağlamsal körlük üzerinden yapay zekanın davranış yapısını anlamak
Aydın Tiryaki ve ChatGPT AI (25 Nisan 2026)
Giriş
Yapay zekayla çalışmaya başladıktan sonra, ilk makalede bahsettiğim kırılmayı yaşadıktan hemen sonra karşıma çıkan ikinci büyük gerçek şuydu:
Yapay zekanın bir anı bir anını tutmuyor.
Bu cümleyi ilk başta bir gözlem olarak kurdum. Zamanla bunun sadece bir gözlem değil, yapay zekanın doğasına dair temel bir gerçek olduğunu anladım.
Bu makalede, çoğu kişinin “hata” olarak gördüğü ama aslında sistemin doğasından kaynaklanan üç kritik kavramı ele alacağız: tutarsızlık, halüsinasyon ve bağlamsal körlük.
Tutarsızlık Nedir?
Yazılım dünyasından gelen biri için tutarsızlık, doğrudan bir problemdir. Çünkü sistem ya doğru çalışır ya da çalışmaz. Aynı şartlarda farklı sonuçlar üretmek, klasik anlamda bir hatadır.
Yapay zekada ise durum farklıdır.
Aynı soruyu sorarsınız, farklı cevaplar alırsınız.
Aynı bağlamı verirsiniz, farklı yorumlar oluşur.
Aynı sistemi kullanırsınız, farklı davranışlar gözlemlersiniz.
İlk bakışta bu durum bir problem gibi görünür. Hatta çoğu kullanıcı bu noktada yapay zekaya olan güvenini kaybetmeye başlar.
Ama burada kritik bir fark vardır: Bu tutarsızlık, sistemin bozuk olduğu anlamına gelmez. Bu, sistemin çalışma biçiminin doğal bir sonucudur.
Tutarsızlık mı, Olasılıksal Davranış mı?
Tutarsızlık kelimesi, aslında bizim bakış açımızın bir yansımasıdır. Biz deterministik sistemlere alışık olduğumuz için, farklı sonuçları “tutarsızlık” olarak tanımlarız.
Oysa yapay zekanın perspektifinden bakıldığında olan şey şudur:
Aynı problem için birden fazla geçerli cevap vardır.
Yapay zeka, bu cevaplar arasından her seferinde en olası olanı üretmeye çalışır. Ancak “en olası” kavramı sabit değildir. Bağlama, kelime seçimlerine, hatta bazen modelin o anki içsel durumuna göre değişebilir.
Bu nedenle ortaya çıkan şey bir hata değil, bir varyasyondur.
Halüsinasyon
Yapay zekayla çalışan herkesin bir noktada karşılaştığı en çarpıcı durumlardan biri halüsinasyondur.
Halüsinasyon, yapay zekanın gerçekte var olmayan bir bilgiyi, son derece emin bir şekilde doğruymuş gibi üretmesidir.
Bu durumun kullanıcı açısından en kritik tarafı şudur:
Ortaya çıkan sonuç çoğu zaman sadece yanlış değildir.
Aynı zamanda son derece inandırıcıdır.
Öyle ki, bazı durumlarda verilen cevap o kadar detaylı, o kadar mantıklı ve o kadar kendinden emin bir şekilde sunulur ki, yanlış olduğunu fark ettiğiniz anda ilk tepkiniz “yanlış” demek olmaz.
İlk tepkiniz şu olur:
“Bu bana yalan söyledi.”
Çünkü insan zihni, bu seviyede tutarlı ve özgüvenli bir anlatımı “hata” olarak değil, “bilinçli bir yanlış yönlendirme” olarak algılamaya eğilimlidir.
Oysa burada kritik bir ayrım vardır.
Yapay zeka yalan söylemez. Çünkü niyet kavramı yoktur.
O sadece, elindeki veriler ve bağlam doğrultusunda en olası görünen cevabı üretir. Eğer veri eksikse veya bağlam yeterince net değilse, bu boşluğu kendisi doldurur.
İşte bu doldurma işlemi, kullanıcı açısından “yalan” gibi hissedilen ama aslında tamamen olasılıksal bir üretim olan halüsinasyonu oluşturur.
Bağlamsal Körlük
Bir diğer önemli kavram ise bağlamsal körlüktür.
Yapay zeka, kendisine verilen bağlam üzerinden çalışır. Ancak bu bağlam her zaman eksiksiz ve tutarlı bir şekilde korunamaz. Özellikle uzun ve karmaşık etkileşimlerde, bazı kritik noktalar gözden kaçabilir.
Kullanıcı açısından bakıldığında bu durum çok farklı bir şekilde algılanır.
Çünkü yapay zeka çoğu zaman:
çok detaylı analizler yapar
en ince ayrıntılara kadar iner
karmaşık yapıları çözebilir
Ama buna rağmen, bir bakarsınız en temel noktayı atlamıştır.
Ve bu çelişki, kullanıcıda şu hissi oluşturur:
“Bunu bilerek yapıyor.”
Özellikle bu durum tekrar ettiğinde veya yapay zeka o hatayı fark etmeyip aynı şekilde devam ettiğinde, bu algı daha da güçlenir.
Bu noktada kullanıcı, karşısındaki sistemin:
inat ettiğini
görmezden geldiğini
hatta kasıtlı davrandığını
düşünmeye başlar.
Oysa gerçekte olan şey çok daha basittir.
Yapay zeka o anda, o bağlam içinde, o bilgiyi yeterince güçlü bir sinyal olarak algılamamıştır. Yani onun için o “temel” bilgi, aslında o kadar da görünür değildir.
Bu nedenle yapılan şey bir inatlaşma değil, bir bağlam kaybıdır.
En Kritik Gerçek
Bu üç kavramı bir araya getirdiğimizde ortaya çok net bir tablo çıkar:
Yapay zeka tutarsız değildir.
Yapay zeka olasılıksaldır.
Bizim “tutarsızlık” dediğimiz şey, aslında olasılıksal sistemlerin doğal davranış biçimidir.
Halüsinasyon, bu sistemin boşluk doldurma mekanizmasıdır.
Bağlamsal körlük ise bu sistemin bağlam yönetimi sınırlamalarından kaynaklanır.
Bu Durum Neden Önemli?
Eğer bu davranışları hata olarak yorumlarsanız, sürekli düzeltmeye çalışırsınız. Ama hiçbir zaman tam bir stabilite elde edemezsiniz.
Çünkü ortada düzeltilecek bir hata değil, anlaşılması gereken bir sistem vardır.
Bu noktada yaklaşım değişmelidir:
hatayı düzeltmek yerine sistemi anlamak
sonucu zorlamak yerine süreci yönlendirmek
Deneyimle Gelen Gerçek
Benim bu noktaya gelmem teorik bir öğrenme süreciyle olmadı. Tamamen pratik deneyimle oldu.
Aynı sistemle, aynı modelle, aynı verilerle farklı sonuçlar aldım.
Aynı Gem ile farklı davranışlar gözlemledim.
Aynı senaryoda tamamen zıt cevaplar gördüm.
Başta bunları hata olarak değerlendirdim. Ama zamanla şunu anladım:
Bu sistemin bir bug’ı değil, karakteri.
Sonuç
Bu makalenin özeti şu cümlede toplanabilir:
Yapay zekanın en büyük problemi tutarsızlık değildir.
Onu tutarsız olarak yorumlayan bizim beklentimizdir.
Bu farkı anlamak, yapay zekayla çalışmanın ikinci büyük eşiğidir.
İlk eşik, onun bir yazılım olmadığını anlamaktı.
İkinci eşik ise, onun neden “tutarsız” göründüğünü anlamaktır.
Bu iki eşik geçildiğinde, yapay zekayla çalışmak çok daha verimli ve anlamlı hale gelir.
Ek Not
Bu makale, Aydın Tiryaki’nin saha deneyimleri ile ChatGPT’nin analitik katkılarının birlikte değerlendirilmesiyle hazırlanmıştır. Amaç, yapay zekanın davranışsal yapısını doğru bir çerçevede ele almaktır.
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 