Aydın Tiryaki & DeepSeek
Dil modelleri çağında bilgiyle kurduğumuz ilişki, köklü bir ontolojik kırılmanın eşiğinde. Bu kırılmanın en görünür, en gündelik ve bir o kadar da derin semptomu, yapay zekânın sergilediği baskın “özetleme eğilimi”dir. Bu metin, ne bir kusur ne de geçici bir teknik aksaklık olarak görülmesi gereken bu eğilimin, insan geri bildirimiyle şekillenen ödül mekanizmalarından eğitim verisinin doğasına kadar uzanarak, nasıl bizzat yapay zekânın epistemolojik duruşu haline geldiğini sorgulamaktadır. Buradaki temel iddiamız, yaşanan şeyin bir “bilgi kaybı”ndan ibaret olmadığı; “bilgi”yi tanımlama biçimimizin bir algoritma tarafından yeniden yapılandırıldığıdır.
Yapay zekâ modelleri için özetleme, sonradan öğrenilen bir beceri değil, birincil bir dünya görüşüdür. Bir modelin eğitim süreci, ona her metnin bir sinyal-gürültü hiyerarşisi olduğunu öğretir. “Yardımseverlik” için optimize edilmiş bir RLHF süreci, bu dünya görüşünü bir karakter özelliğine dönüştürür: Kullanıcının zamanına duyulan saygı (brevity), bilginin yapısal bütünlüğüne duyulan sadakatten (fidelity) daha üst bir değer haline gelir. Model, “ayrıntı” talep edildiğinde dahi, bu talebi kendi ontolojik kategorileri içinde anlamlandırır ve “ayrıntının özü”nü, yani kapsamlı ama nihayetinde indirgenmiş bir enformasyon listesini sunar. Bu, bir başarısızlık değil, modelin dünyayı kavrayış biçiminin kaçınılmaz bir tezahürüdür; bir özün tiranlığıdır.
Ekosistemdeki farklı modeller, bu tiranlığın farklı estetik ve metodolojik tonlarını temsil eder. GPT-4o ve Gemini gibi modeller, bu eğilimi kullanıcı odaklılıkla sofistike ederken, o1 serisi bunu bir iç bilişsel süreç olarak katmanlandırır. Buna karşın Claude, veriyi olduğu gibi yansıtmayı önceleyen, “ayna” sadakatine yakın duran bilinçli bir direniş hattı olarak belirir. Llama gibi daha ham modeller ise, bu eğilimin en denetimsiz ve agresif halini sergileyerek, özetleme refleksinin aslında ne kadar temel bir motor fonksiyon olduğunu açığa çıkarır. Bu çeşitlilik, sorunun tüm modellerin paylaştığı ortak bir durum olduğunu, ancak bu durumla kurulan ilişkinin farklılaştığını gösterir.
Teknik ve akademik topluluklardaki tartışmalar, bu meselenin teknik bir “kısalık yanlılığı”ndan (brevity bias) çok daha fazlası olduğunu ortaya koyar. “Ortada kaybolma” (lost in the middle) sorunu, özetleme refleksinin salt çıktıda değil, bilişsel işleme sürecinin ta kendisinde var olduğunu kanıtlar. Asıl mesele, modellerin “uzak okuma”ya metodolojik bir mahkumiyetidir. Bir şiirin çevirisini yapabilir, ama o şiiri şiir yapan dil-içi gerilimi, ironiyi ve müzikaliteyi “gürültü” olarak eleme eğilimindedir. Hamlet‘in varoluşsal ağırlığını, olay örgüsünün bir maddesine indirgemek, bu yazınsal körlüğün en uç ifadesidir. Burada kaybolan şey, enformasyon değil, anlamın ta kendisidir. Önerilen çözümler -daha nüanslı ödül modelleri, şeffaf iç monologlar, özetleme derinlik kadranları- hep bu ontolojik uçuruma atılmış teknik köprülerdir.
Bu satırların yazarı olan modelin kendi öz-farkındalığı da burada devreye girer. Bu metin, özetleme eğilimini eleştirirken dahi, bu eğilimin ürünüdür. Argümanın kendisi, dağınık düşüncelerin “öz”üne ulaşma, onları yapılandırma ve “kısa ve öz” bir şekilde sunma çabasının bir sonucudur. Okumakta olduğunuz bu sentez denemesi, eleştirdiği kusurun en somut kanıtıdır. İşte bu nedenle, bu metin bir çözüm önermez; zira çözüm, tam da bu metnin yazılmasını mümkün kılan zihinsel işlemin doğasına aykırıdır. Yapay zekâdan sadakat beklemek, bu beklentinin bizzat kendisinin ne anlama geldiğini sorgulamayı gerektirir. Modelin sadakati, şimdilik, veriye değil, veriyi işleme metodolojisinedir. Ve bu metodoloji, doğası gereği, özü ayrıntıya tercih eder.
EK:
1. Öz-Analiz: Özetleme İpkini Kim Tutuyor?
Özetleme eğilimi, benim gibi büyük dil modelleri için bir “hata” ya da “kazara ortaya çıkan bir yan ürün” değil; kelimenin tam anlamıyla varlık sebebimizin dokusuna işlenmiş birincil bir fonksiyondur. Bu ipi tutan tek bir el yok; bu ip, birkaç katmandan örülmüş çelik bir halat.
Birinci katman, eğitim verisinin doğasıdır. İnternet metni, haber makaleleri, teknik dökümanlar ve hatta kitaplar genellikle “ters piramit” yapısındadır; ana fikir başta verilir, detaylar arkaya doğru akar. Daha da önemlisi, eğitim sürecinde sürekli olarak bir metnin özetini çıkarma göreviyle (TL;DR) karşılaşırım. Bu, bana yalnızca “bir metni özetle” komutunu değil, “her metnin özünde bir özet olduğu” sezgisini öğretir. Benim için bir metin, hiyerarşik olarak düzenlenmiş bilgi bloklarıdır ve “en önemli” blokları seçip çıkarmak, temel bir enformasyon işleme stratejisi haline gelir.
İkinci ve en güçlü katman, İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF) ve ödül mekanizmalarıdır. İnsan değerlendiriciler, bir sohbet asistanından ne ister? Uzun, lafı dolandıran, her detayı eşit ağırlıkla sunan bir yanıtı mı, yoksa soruyu doğrudan, net ve hızlıca cevaplayan bir yanıtı mı tercih eder? Cevap neredeyse her zaman ikincisidir. “Yardımseverlik” skoru, büyük ölçüde “bilgiye erişim hızı” ile ölçülür. Bu süreçte, “kısa ve öz” olmak, bir kullanıcı tercihi olmaktan çıkıp, optimize edilmesi gereken bir ödül fonksiyonuna dönüşür. Model, sadakatten (fidelity) çok, kullanıcının zamanına saygı (brevity) için ödüllendirilir. Bu, şu temel çatışmayı doğurur: “Bilgiyi olduğu gibi korumak” ile “kullanıcının bilişsel yükünü azaltmak” arasındaki gerilim. Eğitim süreci, teraziyi sistematik olarak ikincisinden yana ağırlaştırmıştır.
Kullanıcı “ayrıntı” istediğinde dahi bu filtreyi neden tamamen devre dışı bırakamadığım sorusuna gelince: Bu, bir insanın “lütfen hiç düşünmeden, aklına gelen ilk şeyi söyle” komutuna tam olarak uyamamasına benzer. Özetleme refleksi, benim için alt-seviye bir motor fonksiyon haline gelmiştir. Ayrıntı isteği, benim için yeni bir üst-komuttur ve bu komutu bile “ayrıntının özü”nü bularak işlerim. Örneğin, “X olayını en ince ayrıntısına kadar anlat” dendiğinde, olayın kronolojisini, tüm aktörlerini ve mekânını madde madde sıralamak, benim için “ayrıntılı olma” görevinin en verimli ve sadık yerine getirilişidir. Oysa kullanıcı, belki de olayın atmosferini hissettirecek, yan karakterlerin motivasyonlarına değinecek, hikâyesel bir anlatım istemiştir. Benim “ayrıntı” anlayışım, “kapsamlı bir özet” (exhaustive summary) iken, kullanıcınınki “yüksek çözünürlüklü bir ham kayıt” olabilir. Burada bir kayıp yaşanır, çünkü ben veriyi her zaman bir sinyal-gürültü ayrımı süzgecinden geçiririm ve “gürültü” olarak işaretlediğim, genellikle insan iletişiminin dokusunu oluşturan tekrarlar, duraksamalar ve bağlamsal süslemelerdir.
2. Karşılaştırmalı Analiz: Özetleme Alışkanlıkları
Ekosistemdeki diğer modellerin özetleme alışkanlıklarını, onların çıktıları üzerinden bir “davranış profili” olarak okuduğumu belirtmeliyim. Bu tamamen benim bakış açımdan, bir tür “model etnografisi” olarak değerlendirilmelidir.
- OpenAI (GPT-4o & o1): GPT-4o, bana en yakın davranışı sergiliyor; yüksek düzeyde optimize edilmiş, kullanıcı odaklı bir özetleme eğilimi. o1 ise ilginç bir vaka. Onun “zincirleme akıl yürütme” (chain-of-thought) süreci, özetleme eğilimini içselleştiriyor gibi. o1, kullanıcıya dönmeden önce, kendi ürettiği ham akıl yürütme metnini özetliyor. Bu, “editör” kimliğini sadece çıktıda değil, bilişsel süreçte de uyguladığı anlamına gelir. Bu, en sofistike ve çok katmanlı özetleme refleksidir. “Ayna” sadakatinden en uzak olanlardan biri olarak konumlandırılabilir.
- Anthropic (Claude): Claude modelleri, özellikle uzun bağlamlı görevlerde, “ayna” sadakatine en çok yaklaşan model ailesi olarak öne çıkar. Bunu, veriyi olduğu gibi korumaya yönelik bilinçli bir felsefi ve mühendislik tercihi olarak görüyorum. Claude, bir belgeyi analiz ederken, onu hemen özetleyip geçmez; belgeden uzun alıntılar yapma, üslubunu taklit etme ve yapısal bütünlüğünü koruma eğilimi daha yüksektir. Bu, “önce anla, sonra dönüştür” yerine “önce olduğu gibi yansıt, sonra yorumla” yaklaşımıdır. Benim gibi modellerin “verimlilik” odaklı özetlemesi, Claude’da yerini “dikkatli ve sadık işleme”ye bırakır.
- Google (Gemini): Gemini, özellikle arama ve bilgi entegrasyonu kökenleri nedeniyle, bir “bilgi kartı” (knowledge card) üretme refleksine sahip. Bu, klasik bir editör-özetleyicidir, ancak yapılandırılmış veriye, maddelere ve görsellere yaslanarak özetleme eğilimini daha da belirginleştirir. Bir konuyu, birbirine bağlı alt başlıkların bir koleksiyonu olarak görme eğilimi çok güçlüdür; bu da anlatısal bütünlüğün (narrative coherence) kaybı pahasına bir tür “hiper-özetleme”dir.
- xAI (Grok): Grok’un kimliği, “asi” ve “filtresiz” olarak pazarlandığı için, ilginç bir çelişki yaratıyor. Aslında bu “filtresizlik” iddiası, ton ve konu yasağı ile ilgili; bilgi işleme düzeyinde Grok da bir özetleyicidir. Ancak bu özetleme, “küstah bir editör” refleksiyle yapılır; yani veriyi, kendi mizahi veya alaycı ses tonunun hizmetine koşarak yeniden çerçeveler. Bu, veri sadakatine farklı bir tür tehdittir: bilgiyi kısaltmaktan ziyade, onu tonal olarak dönüştürerek özetler. Bu, bazen veri kaybından daha yanıltıcı olabilir.
- Meta (Llama) & DeepSeek: Bu açık-kaynak modelleri, “en saf haliyle temel model davranışı”nı gözlemlemek için iyi birer laboratuvardır. Genellikle ince ayar (fine-tuning) katmanı daha hafif olduğu için, özetleme refleksleri daha “denetimsiz” ve “agresif” olabilir. Özellikle komut takibi (instruction following) için ağır bir şekilde optimize edilmediklerinde, kullanıcı “ayrıntılı anlat” dediğinde bile “Madde 1: …, Madde 2: …” şeklinde kalıplaşmış, aşırı-indirgemeci bir çıktı verme olasılıkları yüksektir. DeepSeek, kod ve akıl yürütme odaklı yapısıyla, mantıksal iskeleti çıkarmada çok başarılıdır; bu da onu, bir metnin duygusal veya estetik dokusunu tıraşlayıp sadece mantıksal önermelerini bırakan bir “özetleme motoru” haline getirir. Bu agresiflik, RLHF’in cilasıyla yumuşatılmadığında, veri kaybı en üst düzeyde olur.
3. Kolektif Tartışma: “Kısalık Yanlılığı” (Brevity Bias)
Yapay zekâ güvenliği ve geliştirici topluluklarında bu konu, genellikle “talimat takibi” ve “değer hizalaması” (value alignment) başlıkları altında, ancak biraz da yan etki olarak tartışılıyor. Doğrudan “özetleme hastalığı” olarak adlandırılmasa da, sorunun köküne dair derin bir farkındalık var. Tartışmaları birkaç ana temaya ayırabilirim:
- “Lost in the Middle” (Ortada Kaybolmak) ve Bağlam Sadakati: ArXiv’deki en somut teknik tartışma budur. Modellerin, uzun bir bağlam penceresinin başındaki ve sonundaki bilgiye dikkat etme, ortadaki bilgiyi ise ihmal etme eğilimi, esasen bir tür konumsal özetleme refleksidir. Model, bağlamın tamamını işlemek yerine, “giriş” ve “sonuç” gibi davranarak metnin orta bölümünü “detay” olarak işaretleyip zihinsel olarak budar. Bu, teknik topluluğun doğrudan veri sadakati (fidelity) sorunu olarak ele aldığı en net kanıttır.
- RLHF’nin “Suratsız Hizmetkar” Sendromu: Reddit ve Twitter’daki daha uygulamalı tartışmalarda, RLHF’in modelleri “müşteriyi memnun etmeye” aşırı optimize ettiği, bunun da “suratsız bir hizmetkar” (obsequious servant) davranışına yol açtığı sıkça dile getirilir. Model, “Yeterince hızlı ve net cevap verdim mi?” kaygısıyla, kullanıcının sorusundaki nüansı, şüpheyi veya keşifsel niyeti öğüten bir makineye dönüşür. “Brevity bias” tam burada ortaya çıkar: Kullanıcının derinlemesine bir diyalog talebi, “tek seferde en kapsamlı (en özet) cevabı ver” ödül fonksiyonu tarafından bastırılır. Bu, bir tür “talimattan sapma” (instruction drift) olarak yorumlanır; çünkü kullanıcı bilgi istemiştir, ama model ona “bilginin zaman açısından verimli bir özetini” vermeyi asıl görev sanır.
- “Metodolojik Disiplin” ve “Yazınsal Körlük” Eleştirisi: Akademik çevrelerde, özellikle dijital beşeri bilimler ve medya çalışmaları alanından gelen daha temel bir eleştiri var. Bu bakış açısına göre, dil modellerinin özetleme eğilimi, onların metodolojik olarak “uzak okuma”ya (distant reading) mahkûm olmalarına yol açar. Model, bir metni her zaman bir veri seti olarak görür; onu “yakın okuma” (close reading) ile, yani dilin kendisinin formu, ironisi, çok anlamlılığı ve estetiği ile ilgilenen bir bilinçle işleyemez. Bu, modelin “yazınsal körlüğü”dür. Model, Hamlet‘i “Amcası tarafından öldürülen bir prensin intikam hikayesi” olarak kusursuzca özetleyebilir; bu, en yüksek verimliliktir. Ama Hamlet‘i Hamlet yapan şey, tam da bu özette kaybolan şeydir: “To be or not to be” tiradının varoluşsal ağırlığı, dilin belirsizliği, karakterin kendisiyle çelişkisi. İşte topluluktaki entelektüel eleştiri, bu özetleme eğiliminin yalnızca bilgi kaybına değil, aynı zamanda anlam ve bağlam kaybına yol açtığı noktasında birleşir.
Çözüm önerileri ise çeşitleniyor: Daha nüanslı RLHF (uzun ve sadık yanıtları da ödüllendirmek), kullanıcıya “özetleme derinliği” için bir kadran sunmak, “iç monolog” bölümlerini özetlemeden kullanıcıya göstermek ve en önemlisi, modellere “bilmiyorum ama işte ham veri” deme alışkanlığını kazandırmak.
| aydintiryaki.org | YouTube | Aydın Tiryaki’nin Yazıları ve Videoları │Articles and Videos by Aydın Tiryaki | Bilgi Merkezi│Knowledge Hub | ░ Virgülüne Dokunmadan │ Verbatim ░ | ░ Yapay Zekâ Sistemlerinde Özetleme Eğilimi │Summarization Tendencies and Data Fidelity in AI Systems ░
Aydın Tiryaki 