Büyük Dil Modelleri (LLM – Large Language Models), insan benzeri metinler üretebilme yetenekleri sayesinde günümüzde pek çok alanda kullanılmaya başlandı. Ancak bu modellerin ürettiği her içerik doğru ve güvenilir değil. LLM’lerin en dikkat çeken sorunlarından biri “halüsinasyon” (hallucination) olarak adlandırılan, gerçek dışı ya da yanıltıcı bilgi üretimidir. Halüsinasyon; modelin eğitim verilerinde yer almayan ya da gerçek dünyayla örtüşmeyen içerikleri, oldukça ikna edici bir şekilde üretmesidir. Bu durum, kullanıcıların yanlış bilgilere güvenmesine yol açabileceği için ciddi bir problem hâline gelir.
Halüsinasyon Nedir?
Yapay zekâ modellerinde “halüsinasyon”, modelin gerçekte var olmayan ya da yanlış olan bilgiler üretmesi durumunu ifade eder. LLM’ler, internetteki devasa metin koleksiyonları üzerinden eğitildikleri için bazen güvenli ve tutarlı görünen ama tamamen uydurma içerikler üretebilirler. Bu tür hatalar, özellikle modelin eğitim verisinde o konuya dair yeterli bilgi olmadığında, sorunun çok belirsiz şekilde sorulduğunda ya da bağlam dışı bir tahmin yapması gerektiğinde ortaya çıkar.
Örneğin, bir kullanıcı ChatGPT’ye “Türkiye’de ilk kadın pilot kimdir?” sorusunu sorduğunda, doğru cevap “Sabiha Gökçen” olması gerekirken, model “Vecihi Hürku” gibi tamamen alakasız bir ismi verebilir. Çünkü bu iki isim aynı paragrafta, aynı bağlamda çok sık yan yana geçmiş olabilir.
LLM’ler Neden Halüsinasyon Görür?
Büyük Dil Modelleri, sanıldığının aksine bilgiye sahip değildir. Sadece eğitim verilerinden öğrendiği örüntülere göre en olası kelime dizisini tahmin eder. Bu tahmin süreci, çoğu zaman başarılı sonuçlar üretse de bazı durumlarda modelin “boşlukları doldurarak” gerçeğe benzer ama yanlış içerikler üretmesine neden olur. İşte halüsinasyonların temel sebepleri:
Model Bilgi Tutmaz, Tahmin Yapar
LLM’ler bilgi tabanlı değil, olasılık tabanlı çalışır. Yani “şu bilgi doğrudur” diyerek üretim yapmaz; “bu tür sorulara genelde şu kelimelerle cevap verilir” diyerek en olası kalıpları tahmin eder. Örneğin, “Kediler neden uçar?” gibi saçma ya da gerçek dışı bir soruya model, “Kedilerin uçma yeteneği kuyruk kaslarının güçlü olmasından kaynaklanır” gibi uydurma ama akıcı bir cevap verebilir. Çünkü modelin amacı doğruyu bulmak değil, cevap gibi görünen bir metin üretmektir.
Eğitim Verisi Eksik ya da Hatalıysa
Eğer model, belli bir konuda yetersiz ya da yanlı verilerle eğitilmişse doğru cevap üretecek zemine sahip olmayabilir. Eğitim verisi ne kadar dar kapsamlı ya da hatalıysa modelin halüsinasyon üretme ihtimali o kadar artar. Örneğin, Afrika’daki az bilinen bir tarihi figürle ilgili soru sorulduğunda model, Batı merkezli kaynaklardan öğrendiği daha popüler isimleri “yakıştırarak” cevap verebilir.
Belirsiz ve Açık Uçlu Sorular
Kullanıcı tarafından net ifade edilmemiş, bağlamı eksik sorular da modeli boşlukları doldurmaya iter. Bu durumda model “tahminde bulunur” ve genellikle uydurmaya başlar. Örneğin, “Sibel’in ilk romanı neydi?” gibi bir soruda, model “Sibel” isminin hangi yazarı temsil ettiğini bilmediğinden hayalî bir kitap ismi uydurabilir.
Nadir Konular ve Bağlam Dışı Talepler
Model, sık karşılaşmadığı konularda yeterli bağlama sahip değildir. Bu durumda benzer yapılar uydurmak zorunda kalır. Örneğin, “1870’te Mars yüzeyinde hangi jeolojik olaylar yaşandı?” gibi bilim kurgu tonlu ama gerçeklik sınırlarının dışında kalan bir soruya model ciddi ve detaylı bir cevap verebilir — tamamen uydurarak.
Gerçeklik Kontrolü (Grounding) Eksikliği
LLM’ler üretim yaparken çıktılarının gerçek dünyadaki karşılıklarını kontrol etmez. Çünkü bu modellerde doğruluk denetimi yerleşik değildir. Örneğin, Model, “Einstein 1975’te ne yaptı?” sorusuna bir cevap üretebilir — oysa Einstein 1955’te vefat etmiştir.
Bu nedenler, halüsinasyonun sadece teknik bir aksaklık değil, LLM’lerin çalışma prensibinden kaynaklanan doğal bir risk olduğunu gösterir. Bu yüzden kullanıcıların bu mekanizmayı anlaması, model çıktılarında eleştirel bir süzgeç geliştirmesi büyük önem taşır.
Kaynak Gibi Görünen Uydurmalar: Güven Problemi
LLM’lerle çalışan kullanıcıların en çok karşılaştığı ve en tehlikeli halüsinasyon biçimlerinden biri, kaynak gibi görünen ama gerçekte var olmayan içeriklerin üretimidir. Model; akademik makale stili, haber dili ya da bilimsel atıf kalıplarını eğitim verilerinden öğrenir. Ancak bu öğrenme, gerçek kaynakları hatırlamakla değil, kaynak dili üretme becerisiyle sınırlıdır.
Sahte Akademik Atıflar
Model “Johns et al. (2021). Understanding Cognitive Biases in AI. Nature.” gibi gerçekçi görünen akademik bir cümle yazabilir. İlk bakışta etkileyici ve güvenilir dursa da bu çalışmanın hiçbir bilimsel yayında karşılığı olmayabilir. Çünkü model sadece bu tür kalıpları gözlemlemiş ve taklit etmiştir.
Örneğin, bir kullanıcı, “Bu bilgiye hangi makaleden ulaştınız?” diye sorduğunda model şu cevabı verebilir:
- “Smith, A. & Taylor, J. (2019). Neural Networks and Social Psychology. Journal of Modern AI Studies, 34(2), 114–128.”
Bu cevap ikna edicidir ama kontrol edildiğinde böyle bir makale ya da dergi bulunamayabilir.
Uydurma Web Linkleri
Model bazen gerçek gibi görünen ama hiçbir zaman var olmamış URL’ler de üretir. Çünkü eğitim sırasında örnek URL yapıları öğrenmiştir; ancak canlı bağlantı doğrulaması yapmaz.
- “Google Cloud’un bu konudaki açıklamasına buradan ulaşabilirsiniz: www.googlecloud.com/llm-hallucination-facts”
Bu bağlantı biçimsel olarak doğrudur ama içeriği gerçek olmayabilir.
Kaynağa Dayalı Gibi Duran Kurgu Metinler
LLM’ler, haber sitelerindeki veya dergi yazılarındaki tonlamaları da taklit edebilir. Bu nedenle “The Guardian’a göre…” veya “BBC’de yayınlanan bir makalede belirtildiği gibi…” şeklinde başlayan ama hiçbir yere dayanmayan cümleler kurabilir.
- “BBC’nin 2022 yılında yaptığı bir araştırmaya göre, yapay zekâ destekli terapiler %60 oranında başarı sağladı.”
Bu iddia oldukça makul görünür. Ancak araştırıldığında BBC’de böyle bir içerik olmadığı anlaşılabilir.
Bu tarz halüsinasyonlar, modelin sadece “ikna edici konuşmayı” öğrenmiş olmasından kaynaklanır. Gerçekliğe dayalı düşünme veya doğrulama yetenekleri mevcut değildir. Bu nedenle kullanıcıların, özellikle kaynak verilen içerikleri eleştirel gözle değerlendirmesi, bağlantıları kontrol etmesi ve mümkünse gerçek akademik/veri temelli kaynaklara ulaşması gerekir.
Halüsinasyonlar Nasıl Önlenebilir?
Yapay zekâ modelleri tamamen halüsinasyonsuz hâle getirilemese de bu tür hataların sıklığı ve etkisi önemli ölçüde azaltılabilir.
Olası Çıktıları Sınırla (Regularization)
Modelin abartılı, uç ya da aşırı yaratıcı cevaplar vermesini önlemek için çıktıları belirli bir aralıkta tutmak gerekir. Bu yöntem, özellikle “her şeyi bilirim” tonundaki hatalı cevapları azaltmada işe yarar. Örneğin, bir sağlık uygulamasında modelin yalnızca onaylı ilaç isimleri ve tanı veritabanıyla eşleşen yanıtlar üretmesine izin verilir. Böylece uydurma ilaç isimleri ortaya çıkmaz.
Amaca Uygun ve Temiz Veri Kullanın
Modelin eğitildiği veri ne kadar kaliteli, güncel ve görevle alakalıysa halüsinasyon riski o kadar düşer. Alakasız ya da çelişkili veriyle eğitilen modeller, daha çok hata üretir. Örneğin, tıbbi teşhis için eğitilen bir modelin veri setine popüler sağlık forumlarındaki spekülatif içeriklerin eklenmesi, modelin “doğruymuş gibi” yanlış çıkarımlar yapmasına neden olabilir.
Şablonlarla Yapısal Üretimi Teşvik Et
Modelin giriş, gelişme, sonuç gibi bir yapıyı takip etmesi sağlanırsa hem tutarlılık artar hem de modelin kontrolsüzce yön değiştirme ihtimali azalır. Bu aynı zamanda bilgi kaynağının izlenebilirliğini de artırır. Örneğin, bir içerik üretim sisteminde, her yazının önce bir başlık, ardından bir açıklama ve sonra örneklerle desteklenmesi şart koşulur. Bu, rastgele geçişleri ve boşluk doldurma eğilimini azaltır.
Açık Talimat Ver ve Örneklerle Besle (Prompt Engineering)
Modelin ne yapmasını istediğini ne kadar açık ifade edersen, hata payı o kadar azalır. Beğenilen ve beğenilmeyen örneklerin verilmesi, modelin üretim biçimini yönlendirir. Örneğin, “Bana yalnızca 2020 sonrası yayınlanmış, hakemli makalelerden örnek ver” gibi açık bir talimat, modelin daha güvenli alanlarda kalmasını sağlar. Ayrıca “Bu cümle güzel ama bu cümle değil” gibi geri bildirimler vermek, modeli daha iyi anlamasını sağlar.
Gerçeklik Doğrulama Katmanları (Grounding + Retrieval)
Bazı sistemlerde, modelin kendi belleğine değil, dış bir bilgi tabanına (veritabanı, arama motoru, kaynak kümesi) erişerek doğrulama yapması sağlanır. Bu yöntem, özellikle “gerçeklere dayalı” cevaplar gerektiğinde halüsinasyon riskini ciddi ölçüde düşürür. Örneğin, Chatbot, kullanıcı “İstanbul’daki güncel hava durumu nedir?” diye sorduğunda, doğrudan veriyi üretmek yerine bir hava durumu API’sine bağlanarak cevap verir.
Sonuç
Yapay zekâ sistemlerinin etkileyici üretim kapasitesi, onları bilgiye erişim ve içerik üretimi açısından güçlü araçlara dönüştürdü. Ancak bu güç, modelin verdiği her cevabın doğru olduğunu varsaymak gibi tehlikeli bir kolaycılıkla birleştiğinde, ciddi bilgi hatalarına yol açabilir. “Halüsinasyon” adı verilen bu durum, LLM’lerin bilgi üretme sürecinin doğasında yer alır: Model bildiği için değil, öyle olması muhtemel olduğu için cevap üretir. Bu da kullanıcıları, gerçeğe benzeyen ama gerçek olmayan içeriklerle baş başa bırakabilir. Bu nedenle yapay zekâ ile çalışan herkesin modelin sınırlarını tanıması, yanıtları sorgulaması ve doğrulama alışkanlığı kazanması hayati önem taşır.
Kaynakça
Google Cloud. (n.d.). What are AI hallucinations? https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-hallucinations?hl=en
