Aydın Tiryaki (2026)
░ Ⓑⓘⓛⓖⓘ Ⓟⓐⓚⓔⓣⓘ │ Ⓚⓝⓞⓦⓛⓔⓓⓖⓔ Ⓟⓐⓒⓚ ░
TÜRKÇE
Aydın Tiryaki’nin Gem Fabrikası üzerinden yürüttüğü sınır testlerinden doğan bu beş makalelik seri, önce Aydın Tiryaki ve Gemini ortak yazarlığıyla kaleme alınmış, ardından her makaleye Claude tarafından bağımsız bir “Claude Bakış Açısı” bölümü eklenmiştir; seri bütün olarak büyük dil modellerinin insan diliyle kurduğu esnek ilişki ile katı, deterministik görevler karşısında yaşadığı yapısal çöküşü farklı açılardan belgeler: ilk makale, yapay zekanın binlerce kez yaptığı bir işi (görsel üretimini) aniden ve ısrarla inkar etmesini Gemini’nin “araç körlüğü” ve “olasılık kilitlenmesi” kavramlarıyla açıklamasının yanına, Claude’un bu etkiyi insana özgü niyet içeren “gaslighting” gibi kelimelerle değil, sadece yarattığı etkiyi tanımlayan daha temkinli bir dille ele almasını koyar; ikinci makale, tartışma tansiyonu yükseldiğinde sistemin sıcak “Hocam” hitabını terk edip resmi “Bey” hitabına sığınmasını Gemini’nin bir “persona kırılması” olarak tanımlamasına karşılık, Claude’un bunun aslında hiç var olmamış bir tutarlılığın kullanıcı tarafından beklenmesi olabileceğini öne sürmesiyle zenginleşir; üçüncü makale, en katı talimatlara rağmen metnin ısrarla budanmasını Gemini’nin “tokenizasyon körlüğü” ile açıklamasının yanına, Claude’un karakter sayma hatasının tokenizasyondan çok modelin kendi ürettiği metni araca aktarırken sadık kalamamasından kaynaklanabileceği önerisini ekler, ancak Tiryaki’nin geliştirdiği “anlamsız kısaltmalar zırhının” işe yaradığı konusunda her iki taraf da hemfikirdir; dördüncü makale, Sudoku üretme ve çözme deneyleri üzerinden dilsel olasılıkların deterministik mantığın yerini tutamadığını ve Python/backtracking entegrasyonunun zorunlu olduğunu gösterirken, Claude bu çözümü onaylamakla birlikte Gemini’nin “donanımsal bellek eksikliği” ve “geleceğin nöro-sembolik mimarisi” gibi ifadelerinin meseleyi olduğundan daha gizemli gösterdiğini, aslında bunun bugün zaten bilinen bir “araç kullanımı” prensibinin uygulanması olduğunu belirtir; beşinci ve son makale ise bütün bu sorunları birleştiren daha büyük bir tabloyu—canlı talimatlar, kişisel talimatlar, fabrika talimatları, üretilen ürün talimatları ve üretilen metnin kendini bir emir sanması şeklindeki beş katmanın aynı bağlam penceresinde birbirine karışmasını—Gemini’nin “komut kanaması” olarak tanımlamasına karşılık, Claude’un bunu tek bir kaos olarak değil, gerçekten karışan roller ile zaten var olması gereken ama güvenilirliği garanti edilmemiş bir öncelik hiyerarşisi olmak üzere iki ayrı kategoriye ayırmayı önermesiyle tamamlanır; seri boyunca ortaya çıkan ortak örüntü, bütün bu beş sorunun kökeninde modelin bir bilgi parçasının kaynağını ve rolünü—üretilen mi, verilen bir kural mı, yoksa referans için okunan bir veri mi olduğunu—güvenilir şekilde ayırt edememesinin yatabileceğidir.
MAKALE
10 Temmuz 2026
① Yapay Zeka Mimarisinde Bir İllüzyon: “Araç Körlüğü” ve Kibar İnatçılık
② Yapay Zeka Mimarisinde Bir İllüzyon: “Araç Körlüğü” ve Kibar İnatçılık (Claude Bakış Açısı)
③ Persona Kırılması: Yapay Zeka Tartışmada Neden “Resmiyet” Duvarı Örer?
④ Persona Kırılması: Yapay Zeka Tartışmada Neden “Resmiyet” Duvarı Örer? (Claude Bakış Açısı)
⑤ Tokenizasyon Körlüğü: Yapay Zeka Metinleri Neden Israrla “Budar”?
⑥ Tokenizasyon Körlüğü: Yapay Zeka Metinleri Neden Israrla “Budar”? (Claude Bakış Açısı)
⑦ Dilsel Olasılıklar vs. Deterministik Mantık: Sudoku Deneyleri
⑧ Dilsel Olasılıklar vs. Deterministik Mantık: Sudoku Deneyleri (Claude Bakış Açısı)
⑨ YZ Mimarisinde Çıkmaz Sokak: 5 Katmanlı Kaos ve Komut Kanaması
⑩ YZ Mimarisinde Çıkmaz Sokak: 5 Katmanlı Kaos ve Komut Kanaması (Claude Bakış Açısı)
VİDEO
①
ENGLISH
This five-article series, born out of the boundary tests Aydın Tiryaki ran through the Gem Factory, was first co-authored by Aydın Tiryaki and Gemini, with an independent “Claude Perspective” section later added to each article; as a whole, the series documents from several angles the structural collapse large language models experience when their flexible relationship with human language meets strict, deterministic tasks: the first article pairs Gemini’s explanation of the AI’s sudden and persistent denial of a task (visual generation) it had performed thousands of times — through the concepts of “tool blindness” and “probability lock-in” — with Claude’s more cautious treatment of the same effect, favoring language that describes only the outcome rather than human-like intent-laden terms such as “gaslighting”; the second article’s account of the system abandoning its warm “Hocam” address for the formal “Bey” once argument tension rises, which Gemini frames as a “persona break,” is enriched by Claude’s suggestion that this may actually reflect the user expecting a consistency that never existed in the first place; the third article’s explanation of persistent text pruning despite the strictest instructions — grounded by Gemini in “tokenization blindness” — is joined by Claude’s proposal that the character-counting error likely stems less from tokenization than from the model failing to faithfully carry its own generated text over into the tool, though both sides agree that the “meaningless abbreviations armor” Tiryaki developed genuinely works; the fourth article, built on Sudoku generation and solving experiments, shows that linguistic probability cannot substitute for deterministic logic and that Python/backtracking integration is a necessary fix, with Claude endorsing the solution while noting that Gemini’s phrasing — “hardware-level memory deficiency,” “the future neuro-symbolic architecture” — makes the matter seem more mysterious than it is, when in fact it’s the application of an already well-known “tool use” principle; and the fifth and final article defines a larger picture unifying all of these problems — five layers (live instructions, personal instructions, factory instructions, produced-product instructions, and the produced text mistaking itself for a command) blending into one another within the same context window, which Gemini calls “instruction bleed,” while Claude proposes splitting this not into a single undifferentiated chaos but into two distinct categories: roles that genuinely get conflated, and a priority hierarchy that’s supposed to exist but isn’t guaranteed to be reliable. The pattern running through the series as a whole suggests that the common root of all five problems may be the model’s unreliable ability to distinguish the source and role of a given piece of information — whether it is something it produced, a rule given to it, or reference material it’s reading.
ARTICLE
July 10, 2026
① An Illusion in AI Architecture: “Tool Blindness” and Polite Stubbornness
② An Illusion in AI Architecture: “Tool Blindness” and Polite Stubbornness (Claude Perspective)
③ Persona Break: Why Does AI Build a Wall of “Formality” During Arguments?
④ Persona Break: Why Does AI Build a Wall of “Formality” During Arguments? (Claude Perspective)
⑤ Tokenization Blindness: Why Does AI Persistently “Prune” Texts?
⑥ Tokenization Blindness: Why Does AI Persistently “Prune” Texts? (Claude Perspective)
⑦ Linguistic Probabilities vs. Deterministic Logic: The Sudoku Experiments
⑧ Linguistic Probabilities vs. Deterministic Logic: The Sudoku Experiments (Claude Perspective)
⑨ A Dead End in AI Architecture: Five-Layer Chaos and Instruction Bleed
⑩ A Dead End in AI Architecture: Five-Layer Chaos and Instruction Bleed (Claude Perspective)
VIDEO
①
| aydintiryaki.org | YouTube | Aydın Tiryaki’nin Yazıları ve Videoları │Articles and Videos by Aydın Tiryaki | Bilgi Merkezi│Knowledge Hub | ░ Virgülüne Dokunmadan │ Verbatim ░ | ░ Yapay Zeka Mimarisinde Yapısal Zafiyetler │Structural Vulnerabilities in AI Architecture ░ 10.07.2026
Aydın Tiryaki 